科技传播是推动人类社会进步的重要力量，它使科学从“科学家们”的科学变成了“全社会”的科学，使科学技术成为内化于社会创新系统的重要元素并发挥着积极作用。新中国成立以来，特别是改革开放30多年来，科技传播在国家战略层面上得到了高度重视和大力推进。2002年，《中华人民共和国科学技术普及法》颁布实施。2006年，国务院颁布实施《全民科学素质行动计划纲要(2006-2010-2020)》，明确提出以促进人们的全面发展为目标，提高全民科学文化素质，在全社会大力弘扬科学精神、宣传科学思想、推广科学方法、普及科学知识[1-2]。近年来，随着创新型国家建设的持续推进，以及全民科学素质行动计划纲要的实施，在实现中华民族伟大复兴中国梦的历史进程中，科技传播和普及工作已经成为一项意义深远的宏大社会工程和重大战略性任务，得到各方面的重视和支持。
在科技发展进步的历史长河中，科技传播的内容和途径总是随着新技术的产生和应用而不断更新和丰富。近年，被誉为“世界三大尖端技术之一”的人工智能技术快速发展，在军事、航天、电力、交通等领域得到越来越多的应用。如何应用人工智能技术提升科技传播水平，并通过科技传播使更多人感受、了解人工智能技术，激发更多青少年对科学研究的兴趣，提升广大民众的科学素养，是科普
工作者义不容辞的责任，也是科普工作面临的重要机遇和挑战。
本文结合全国科普创作与产品研发示范团队一东北大学NEWNEU创新团队近年在科普领域的探索与实践，力求为人工智能技术在科技传播中的应用找到更好的契合点，推动人工智能技术在科技传播中发挥更大作用。
1科技传播系统结构及其智能化设计
根据传播学理论，传播系统一般由以下几个要素组成[w]：传播者、受传播者、传播内容、传播途径。
科技传播系统的基本结构如图1所示。传播者是指科技传播行为的主体和引发者;受传播者是指科技传播行为的客体，即科技信息接收者;传播内容是指被传播的科技信息，主要包括科学精神、科学思想、科学方法、科学知识等;传播途径是指科技传播的方法和手段。由传播内容和传播途径组成传播介质，形成了介于传播者与受传播者之间的传播通道。
这是一种单向传播方式，即信息只是从传播者向受传播者传递。这种结构是最初级的科技传播方式，其结果是无论传播效果怎样，系统都将继续原有的传播内容和手段。比如，通过图书、影视资源、科普报告或实物陈列等方式开展的科技传播活动等都属于这种传播方式。
为有效提升科技传播效果’传播者需要获得受传播者反馈的一些感受或意见，作为调整完善传播内容和手段的依据。具有反馈通道的闭环传播系统结构可以完成这种功能。
将单向科技传播系统的信息传播通道作为闭环系统的前向通道，引人信息反馈环节，就形成了闭环的科技传播系统。获得反馈信息有不同的方式，如问卷调查、信息统计等。通过获得的反馈信息，传播系统具有了改善传播内容和传播手段的依据，传播效果会随着这种改善而提升。
虽然闭环传播系统相对于单向传播系统有了一定的进步，但由于采用的传播介质缺乏新技术支撑，总体上传播效果不佳，这也是传统科技传播方式越来越遭遇困境的主要原因。
人工智能是近年来迅速发展起来的一种新技术，其目标是利用智能机器模拟人类的智慧，代替人类完成多种工作。将人工智能技术应用到科技传播系统，可以在原有科技传播闭环系统基础上，利用人工智能技术实现前向通道、反馈通道功能的智能化设计，在网络化背景下，也可以对整个系统进行智能化、一体化设计。
2人工智能技术在科技传播前向通道中的应用
科技传播前向通道是科技信息由传播者向受传播者传递的途径。人工智能技术在科技传播前向通道中的应用，是将传播介质设计成智能化科普展品，通过提高传播过程的自主性、互动性、趣味性，调动受传播者参与展品运行过程的积极性，加深受传播者对科技信息的感悟，提升科技传播效力。
人工智能技术应用于智能化科普展品设计，对于科技传播具有双重意义。一方面，人工智能技术作为科技传播的内容，展示给受传播者，使更多人增进对机器人、人机博弈、图像处理、虚拟现实等一系列人工智能技术的了解，增加对这一技术领域的兴趣。另一方面，人工智能技术作为科技传播的新技术手段，提供了多种新颖的科技传播方法，通过人机互动，受传播者成为展品运行的参与者，极大地调动了其参与科技传播过程的积极性，提高了科技传播的实效。
NEWNEU创新团队从1999年开始，探索把人工智能技术应用到科技传播中，先后开发出虚拟运动系列、智能下棋机器人、动感过山车等50多项智能化科普展品，并在中国科技馆等10多个科普展馆和大型科普展示活动中展出[5]。从大量受传播者乐于参与展品的互动过程的情况看，利用人工智能技术实现科技传播的新方式有良好效果。例如，“动感过山车”系统，在中国科技馆每天定时运行，观众总是排队等待参与;“1V4下棋机器人”成为多个科技展馆的标志性展品，以一个智能机器人同时与四个人下四种不同的棋局的展品模式，吸引了大量参与者，人们在震惊于机器人的超人能力之余，更多人产生了对高科技的好奇和兴趣。
3人工智能技术在科技传播反馈通道中的应用
科技传播反馈通道是指科技传播系统中由受传播者向传播者反馈信息的途径。科技传播效果如何、目的能否达到，反馈环节非常重要。传统的科技传播，对反馈环节重视不够，即使开展了反馈信息调研，也往往是通过填写调查问卷、座谈讨论等简单方式，广泛性、即时性和实效性都缺乏技术保障。
人工智能技术在科技传播反馈通道中的应用，是将受传播者的感受、建议或意见等信息通过智能系统收集起来并提供给传播者，成为传播者进一步改进信息传播工作的依据。
利用人工智能技术设计智能化的信息反馈系统，是提升科技传播系统中信息反馈效率的有效方法，这种方法的实质是利用人工智能技术替代对受传播者反馈信息的收集、整理、统计的人工过程，既可以节省人力，提高效率，也可以为未来的网络化远程信息传输奠定基础。
随着国家对民众科学素养和公众健康状况调查等海量信息收集工作需求的不断增加，这种智能化信息反馈系统，将越来越成为科技传播的必要环节。
在面向社区的科普展品研发中，NEWNEU创新团队利用人工智能技术实现了“社区常规体测跟踪系统”，通过RFID实现社区居民信息的自动归档管理，对社区百姓身体健康状况常规数据进行长期跟踪检测和统计，支持数据的长期获取和储存，也可以将数据传输给有关部门作为大众信息统计的依据。创新团队还利用物联网技术设计开发了“有声展板竞赛系统”，观众利用个性化信息卡对不同答案进行选择，系统将参与者的观点和意见进行自动采集和管理，实现信息反馈的智能化管理。这种设计，不仅提高了科技传播的即时性、长效性，而且有效减少了信息反馈过程的人工工作量。
和信息传播的方式也随之改变，将前向通道与反馈通道的智能化功能统筹考虑，可以将系统的双通道结构设计为一体化结构。
这种一体化结构设计，主要是通过设计一种与传播者和受传播者均具有互动功能的智能化科普展品，实现科技信息的双向传播方式。通过一体化设计，智能化科普展品兼具传播介质和反馈通道的双重作用。对于系统设计者来说，系统结构更简洁，传播者和受传播者也更容易接受。
5网络化背景下的科技传播体系构想
随着网络技术的广泛应用，科技传播系统的体系结构也会不断改进。可以预期，未来的科技传播借助于网络技术，将成为具有面向更广阔的受传播者和更具管理能力的传播者的网络模式下的体系结构。
网络化的科技传播系统结构如图8所示。
中图分类号：G4文献标识码：A文章编号：（2021）-9-290
引言：
随着计算机技术的不断向前发展，传统的数据处理方式以及应用流程已经无法满足企业各项活动正在进行中的实际需求。为了解决这一问题，研究人员经过多年的努力之后提出了一种科技管理概念。所谓的科技管理实际上是通过一系列科学方法的合理利用对企业内部有限的各类资源进行优化整合，从而实现更加高效的管理行为。当前科技管理工作在进行中不断向着信息化、智能化的方向靠拢，为了让智能技术作用得以全面发挥，有必要对企业人工智能能力投放策略进行全面的研究。
1建立人工智能能力投放动作准出标准
对于企业而言，要想使其科技管理工作进行得更加富有实效，在人工智能能力投放动作推出标准制定之前，首先应该结合企业各项工作的实际需求全面明确人工智能能力投放链。就我国当前情况而言，国内的电力计算机信息化企业要想跟上时代的发展，应该以更加多元化的方式将智能能力进行展示，从而让更多的受众对该技术进行认可；其次，企业应该全面明确人工智能能力投放的实际内容以及投放中所需要用到的载体。对于科技管理工作而言，电力计算机信息化企业在人工智能能力投放中所包含的主要内容有技术能力以及技术成果，根据这些展示内容的实际情况选择合理的投放载体。而投放载体根据其内容及形式的不同又可以更将其进一步划分为内部载体以及外部载体两种类型。对于企业而言，技术能力指的更多是人工智能技术。因此投放的具体标准是如何才能有效利用人工智能技术完成企业各项业务的赋能作业。在过去，企业管理工作在进行中无论是生产销售还是物流等环节其劳动都十分密集。在实际运作中普遍是以人力来换取产量，拿时间来换取利润。采用这种运营模式企业的生产效率相对较低，而且企业在运营中需要投入大量的人力成本。而人工智能能力投放标准的有效制定可以使得这一问题得到妥善解决。因此，对于传统的电力计算机信息化企业而言，要想跟上时代的发展，使自身经济效益得到有效保障，就应该不断结合企业发展的需求，进一步加大人工智能技术的引入力度。使得人工智能能够在更多工作当中，代替传统的人工劳动。同时还需要引入更加先进的人工智能系统，辅助工作人员更好地完成各项工作，全面降低工作人员的劳动量。通过人工智能技术的合理投放，不仅可以使得企业各项工作的运行效率得到实质性的提高，同时还能够进一步降低企业在运行当中所需要投入的经济成本，使我国社会文明迈上一个台阶。对于电力计算机信息化企业而言，人工智能能力投放的实际标准应当根据载体的不同进行合理划分。具体来说，内部载体在人工智能技术实际投放的过程当中应该想方设法使其能够应用于科技研发领域。通过各类平台的有效搭建，使得企业内部工作人员的体验感得到切实加强。通过不同企业之间的交流培训以及员工之间的交流共同实现对企业内部开发人员的培训工作，使得各个部门的技术人员之间能力实现共享。同时积极召开研讨会议，使不同工作人员能够就自己的技术心得进行有效讨论，为公司带来更多的经济效益；应用于新闻宣传，通过人工智能技术使有关于企业的各类信息能够在员工之间实现实时传输，使信息的时效性得到有效保障，从而给企业带来更多的经济效益；
对于外部载体来说，在人工智能技术投放的过程当中应该将其应用于技术沙龙的建设。使企业的每一个节点运行专题实现分享，同时还应该特别针对各项工作进行中所存在的缺陷进行全面探讨，以期研究出合理方式使得这些问题得到解决；应用于产、学、研合作，实现企业于高校之间的互动创新。不断的将研究成果转化为实际成果；应用于企业和政府连接的渠道建设，使得企业内部的各个示范性项目得到及时的展示。
2实施基于科技管理视角的投放效果评估
为了保障各企业内部已经引入的人工智能技术能力得到更加全面地发挥，各大企业需要不断结合自身的科技管理理念对人工智能技术的实际投放效果进行有效的评估。为了保障评估最终结果的有效性，经过多年的发展当前企业的评估体系已然包含了4个。主要维度分别为产业贡献、技术价值、人才培养以及品牌影响力。根据不同维度的具体内容为其制定有针对性的评估指标，并且根据企业各项工作的实际完成情况对其进行量化性的评分工作。在这些内容当中，产业贡献主要包括企业所生产的具体产品，要求根据产品的实际名称进行有效填写产品成熟度。这项内容主要是参照技术成熟度TEL通用定义及等级划分，全面围绕不同项目所生得到的核心产品，从基本原理到实际应用设计9层评估等级。实现产品价值对各个项目成果已经产生的经济效益未来预期的产品价值。项目成果未来可能产生的经济效益技术价值主要包括技术水平。各个项目的最终成果对原有技术体系的改革或者是经过审定第三方评价达到国内领先技术水平，为本企业形成的技术壁垒，对企业长期发展所提供的支撑。企业在发展中所申请的专利数量、专利授权数等等。而人才培养重点包括新获高级职称人员数量，新获中级职称人员数量或本单位专家数量等等。评价的体系框架如图所示。
3制定企业人工智能能力投放持续改进机制
【作者单位】刘焕英，广州市第一人民医院《广州医药》编辑部。
【中图分类号】G237.5【文献标识码】A【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2020.07.006
近年来，人工智能已经进入社会生活的各个领域，我国已在战略和行动层面部署人工智能的发展目标。人工智能正加速进入出版业，其与出版系统的深度融合将成为未来发展的大趋势。在未来，人工智能对期刊出版的影响是颠覆性的，通过知识服务来实现期刊出版流程的高效化和智能化[1]。出版智能化是人工智能与出版深度融合的主要方向，因此，探讨人工智能与科技出版的融合发展问题至关重要。
不少学者对“出版+人工智能”进行了深入研究。张勇等认为，人工智能与学术期刊的深度融合，必须建立在以大数据为基础，利用现代互联网手段，形成以人工智能为核心的智能化新格局[2]。范军等认为，人工智能出版具有以人机生产协作化、出版资源集约化、产品形态多元化、知识服务交互化等特点[3]。张海生等认为，人工智能与出版以技术为物质基础，以数据为内容基础，以算法为有效服务[4]。
新冠肺炎疫情的暴发，对各行各业造成不同的冲击，但也加快了部分产业数字化，为经济社会的数字化转型带来极大的挑战。在主持召开的中央全面深化改革委员会第十二次会议上，强调要鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术，在疫情监测分析、防控救治等方面更好发挥支撑作用。科技期刊是发表具有研究价值的学术创新成果、进行学术交流的主要载体，具有对疫情防控工作的正面引导作用。在人工智能与科技期刊出版融合的大背景下，出版人应抓紧机遇，以“人工智能+期刊出版”的理念为抗疫出一分力，充分彰显出版人的使命担当。疫情过后，科技期刊更要积极通过人工智能技术加快科技期刊的数字化转型升级，实现科技期刊出版智能化。
目前，关于人工智能与出版的研究主要从宏观统筹的角度出发，研究人工智能对期刊出版的影响，但这些研究没有涉及人工智能对科技期刊出版流程微观环节的影响及改变。本研究就人工智能与科技期刊深度融合对出版流程微观环节的影响及改变进行深入分析，为科技期刊智慧出版的发展提供思路。
一、人工智能融合科技期刊出版的优势
与传统出版模式相比，人工智能融合科技期刊出版，能适时构建一套自动化、智能化、系统化的出版流程，有利于科技期刊实现可持续发展。见图1。
1.智能选题策划
选题策划是科技期刊出版产业链的顶端，一个完整的选题策划过程涉及众多变量，如政策、作者、读者、学术发展等，而以往这些变量主要依靠编辑和编委的学识以及对该学科的预见及判断来把握，这种方式在如今信息发达的网络时代已经滞后。人工智能能降低人為因素导致的偏差，能抓取社会热点、行业信息及读者和作者信息，为科技期刊的选题策划提供全局化思维和科学化手段。如在新冠肺炎疫情下，编辑部可利用智能算法，挖掘更多的抗疫选题，对各学科相关专家就疫情的研究进行定向约稿，介绍新冠肺炎研究的新进展。这不仅能促进学科之间的互动和交流，还能有效发挥科技助力疫情防控工作。
2.人机协同内容生产
在传统期刊出版流程中，稿件由作者完成，稿件质量由作者的专业知识、对科研结果进行整合构建而成，计算机只是辅助作者进行记录。利用人工智能的协同编纂系统进行的科技论文内容生产，可以协助作者进行文献资料的整理、分析及写作。人工智能协同编纂能系统充分利用群体智能的理论和技术，能够支持作者在线撰稿、编辑在线编辑，以及二者协同编辑[5]。人工智能还可以根据科研工作者的实验方法、结果及结论，按照科技论文的写作模块进行自动编写论文，如龙源数字传媒集团的“知识树”人工智能平台，可以根据编辑定义的内容自动编辑内容。
3.智能高效的编辑加工
科技期刊的出版内容大多涉及专业的学科知识、复杂的统计学知识，在传统出版流程中，编辑或外审专家需要对稿件进行大量的审核，审核稿件内容的科学性、先进性及研究结果的可靠性，审稿周期和出版流程较长。人工智能与科技期刊出版融合后，能大幅度提高编辑加工的智能高效性。（1）编校自动化，系统可智能生成编校系统，实现数字化的内校、外校和作者校对三位一体的协同校对模式。（2）系统能识别科技论文的学术不端行为。系统不仅能对稿件进行整句或者部分段落的智能识别，还能对图片内容进行检测，检测图片真实性和合法性，有效检测稿件内容的学术不端等行为，保障出版内容的真实性和原创性[6]。如爱思唯尔的人工智能查重系统“伊威瑟”就能做到这些。（3）系统可智能发掘合适的审稿人员，完成同行评议的自动化。人工智能融合科技期刊出版后，系统能根据论文的主要研究内容，自主识别和确定审稿人，还能自动撰写和发送邮件，提醒作者审稿进度，自动发送修改文件或审稿结果通知书等。
4.精准的传播推送
人工智能通过归类和分析读者访问的期刊网站，得到期刊的用户画像，精确洞察用户需求，实现信息的智能推送和智能推荐。人工智能的传播模式为“千人千面”，以用户为核心要素，用人工智能算法对读者进行准确定位，从而进行个性化的推送服务，并能及时评估传播效果，实时调整传播策略[7]。如开放科学计划（OSID）就是利用人工智能实现精准推送，在每篇科技论文中植入OSID码，通过二维码中的五项服务内容进行转发和分享，无障碍地实现作者与读者的双向交流。此服务不仅使论文的传播速度更快，还实现读者、作者的有效交流[8]。
二、人工智能融合科技期刊出版的发展瓶颈
1.技术：智能化程度不高
目前，科技期刊出版的智能化程度不高，处于弱智能阶段。所谓弱智能阶段，就是人工智能根据人类预设的算法架构线性地处理数据，从而代替人类解决某类特定问题，但不具备推理和思考的能力。由于弱智能不能归纳总结逻辑框架并自主解决问题，在人工智能不够智慧的条件下，其只能承担科技期刊出版流程中一些机械性、技术含量不高的流程。提高科技期刊出版的智能化程度，需要解决人工智能与科技期刊出版融合发展的技术问题。
2.人才：人工智能高端人才缺乏
限制科技期刊出版与人工智能融合的因素，主要就是人工智能高端人才缺乏。就目前来说，我国人工智能人才缺口较大，特别是科技期刊更是缺乏“人工智能+出版”的专业人才。人工智能高端期刊人才培养的三个关键因素是懂学科、懂出版、懂技术，但具备这三个要素的科技期刊编辑严重缺乏。人工智能技术开发的人不懂出版，科技期刊编辑不懂人工智能开发，这在很大程度上阻碍了人工智能与科技期刊出版的深度融合发展。从此次与新冠肺炎疫情相关的文献来看，大多源于医学类或者科技类的期刊出版单位，源自自然科学类的出版单位较少。面对疫情，科技期刊出版单位能够发挥自身的人才优势，提供与疫情相关的数字供应，这与其具有专业人才是息息相关的。科技期刊要加大人工智能高端人才的培养，为期刊出版的智能化打牢基础。
3.出版涉及的伦理及法律问题
人工智能可对出版技术层面和工具层面有促进作用，但其终究无法把握意识形态方面的问题，无法做出有价值的判断。人工智能出版主要靠网络爬虫技术获取用户数据，这可能会侵犯用户的隐私权。具体到新冠肺炎疫情相关问题上，人工智能为新冠肺炎病人的病情诊断提供有力支持，但患者的个人信息、病史及诊断记录保存于人工智能系统的云端，如果未经用户授权，患者信息被随意窃取进行科技论文写作，患者的隐私权会遭到侵犯。上述问题所带来的各种隐患，建议科技期刊及有关单位引起重视。
此外，人工智能出版物的著作权认定也存在争议。由机器人完成的科技论文的著作权究竟属于人工智能机器人，还是属于机器所有者或编程者？人工智能学术创作是对现有数据资源的组合利用，这一再创作过程是否构成侵权也值得商榷。人工智能作品在传播时未获得原作者的授权，是否也侵犯了原作者的信息网络传播权？这些都是当前亟须思考的问题。
三、人工智能融合科技期刊出版的发展思考
期刊界在看到科技期刊与人工智能发展融合带来诸多机遇的同时，也要注意到人工智能对科技期刊带来的挑战，应做好出版单位的事业升级等相关工作。
1.加强人工智能与科技期刊出版融合的技术研究
当下的人工智能技术尚不成熟，科技期刊要实现“人工智能+期刊出版”的智慧化出版模式，必须让期刊出版单位与编辑通力合作，解决技术匮乏问题。期刊出版单位应加强与人工智能企业或者高校的合作交流，重构“人工智能+期刊出版”的生态系统，积极探索适合自身发展的融合模式。如上海大学期刊社与上海大学计算机学院合作成立期刊融合出版实验室，通过多媒体融合出版模式，成功创办了“数字影视技术专栏”，提升科技期刊影响力。同时，编辑要主动转变传统出版思维，主动学习人工智能技术，应用人工智能技术为期刊出版服务。只有人工智能高端人才与编辑协调工作，才能有效清除人工智能与科技期刊出版融合的技术屏障。
2.加强智能出版队伍建设，提供优质学术出版内容
此次新冠肺炎疫情下，出版业生态脆弱问题暴露无遗，其中最大问题就是智能出版业务相对薄弱，这与出版单位忽视智能化队伍的培养有关。科技期刊出版单位应加快聚集人工智能高端人才，不仅要重视培养“人工智能+经济”“人工智能+社会”“人工智能+管理”“人工智能+法律”等复合型跨界编辑人才，还要加大引进对人工智能基础研究、应用研究、运行维护等方面具有深厚造诣的专业技术人才。在科技期刊智能化出版过程中，期刊出版单位除了要求编辑必须具备广泛的知识储备，如编辑学、语言学、计算机学等，还要求编辑掌握人工智能的基本原理，熟悉人工智能相关软件的使用，深谙人工智能下科技期刊出版的全流程。
智能化时代，科技期刊的原创内容与人工智能技术相结合，从技术层面突破人工智能的技术瓶颈，提高了期刊内容的传播力。编辑应利用人工智能技术，根据读者在科研平台、社交平台的关键信息，多角度完善读者的兴趣模型，进一步优化算法，把出版产品精准地传递给读者。
01 人工智能的基本概念和发展历程
1. 人工智能学科的起源
2. 人工智能的基本概念
研究目的:探寻智能本质，研制出具有类人智能的智能机器
研究内容:能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统
表现形式:
会看:图像识别、文字识别、车牌识别
会听:语音识别、说话人识别、机器翻译
会说:语音合成、人机对话
会行动:机器人、自动驾驶汽车、无人机
会思考:人机对弈、定理证明、医疗诊断
会学习:机器学习、知识表示
3. 人工智能的发展历程
4. 人工智能发展历程的重要启示
尊重发展规律是推动科技健康发展的前提
基础研究是科技可持续发展的基石
应用需求是科技创新的不竭之源
学科交叉是创新突破的”捷径”
宽容失败应是支持创新的题中应有之义
实事求是设定科学目标
02 人工智能的发展现状
人工智能60余年的发展道路虽然起伏曲折，但成就可谓硕果累累。无论是基础理论创新、关健技术突破，还是规模产业应用，都是精彩纷呈，使我们每一天都享受着这门学科带来的便利。
人工智能因其十分广阔的应用前景和重大的战略意义，近年来日益得到社会各界的高度关注。
1. 专用人工智能取得突破性进展
面向特定领域的人工智能(即专用人工智能)由于应用背景需求明确、领域知识积累深厚、建模计算简单可行，因此形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。
专用人工智能成功应用
2. 统计学习成为人工智能走向实用的理论基础
2.1 技术发展
2.2 强化学习
通过奖惩机制构建智能体与环境的交互与行为策略，能够与深度学习相结合在策略类问题上达到实用。
2.3 生成对抗学习
构建生成器模型与判别器模型，通过相互博弈，达到生成器与判别器性能的协同提升。
3. 产业史:新老IT巨头抢滩布局IT生态
人工智能创新创业如火如荼:
2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。
4. "智能+"成为人工智能应用的创新范式
"智能＋X"应用范式日趋成熟，AI向各行各业快速渗透融合进而重塑整个社会发展，这是人工智能驱动第四次技术革命的最主要表现方式。
5. 世界各国人工智能竞争白热化
6. 人工智能的社会影响得到广泛关注
7. 人工智能领域的误解和炒作普遍存在
机器学习≠人工智能
深度学习≠机器学习
图像识别≠人工智能
大数据≠人工智能
专家系统≠人工智能
机器人≠人工智能
专用人工智能≠通用人工智能
…….
8. 人工智能总体发展水平仍处于起步阶段
通用人工智能研究与应用依然任重道远。
现有人工智能的局限性:
9. 人工智能发展的瓶颈问题
10.人工智能的未来发展趋势
03 人工智能有望引领新一轮科技革命
人工智能将是未来十年最具变革性的技术，无处不在的人工智能将成为趋势。
1. 从专用智能到通用智能
如何实现从专用智能到通用智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的挑战问题。
2. 从机器智能到人机混合智能
人工智能(或机器智能)和人类智能各有所长．因此需要取长补短，融合多种智能模式的智能技术将在未来有广阔的应用前景。"人＋机器"的组合将是人工智能研究的主流方向，"人机共存"将是人类社会的新常态。
3. 从"人工+智能"到自主智能系统
4. 学科交叉将成为人工智能创新源泉
5. 人工智能产业将蓬勃发展
6. 人工智能的法律法规将更为健全
7. 人工智能将成为更多国家的战略选择
8. 人工智能教育将会全面普及
结语
人工智能经过60多年的发展已取得了重大进展，但总体上还处于初级阶段。
人工智能既具有巨大的理论与技术创新空间，也具有广阔的应用前景。
高科技本身没有天使和魔鬼之分，人工智能亦是如此。人工智能这把双刃剑是天使还是魔鬼取决于人类自身。
我们应未雨绸缪，形成合力，确保人工智能的正面效应，确保人工智能造福于人类。
11月25日，模式识别与人工智能学科前沿研讨会在自动化所召开。会上，谭铁牛院士做“人工智能新动态”报告，回顾了近代以来历次科技革命及其广泛影响，并根据科学技术发展的客观规律解释了当前人工智能备受关注的深层原因。报告深入分析了其当前存在的局限性和面临的瓶颈问题，整理并列举了2017年人工智能的十件大事，全方位、多维度展示了人工智能所取得的最新进展。基于对这些事件的深入分析，报告总结了人工智能未来的发展趋势和值得关注的研究方向。
在科学研究中，从方法论上来讲都应先见森林，再见树木。为了更好地带领大家认识人工智能的发展趋势，报告回顾了近代世界科技发展的历史进程，主要包括从16世纪到现在，世界上发生的两次科学革命与三次技术革命。
报告指出，这五次科技革命对人类文明进程带来了根本性的变革，也影响了整个国际格局的调整，伴随着大国兴衰。过去的五次科技革命，我们国家都没有占据主导地位甚至严重缺席，因此我们国家的GDP从曾经占全球的三分之一以上下滑到新中国建立前仅占全球大约百分之几，我们应该从这惨痛的经历中吸取教训。
中图分类号：G64文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2020）25-0153-03
1引言
智能科学与技术主要包含智能科学和智能技术两部分内容[1]：智能科学是以人如何认知和学习为研究对象，探索智能机器的实现机理和方法；智能技术则是将这种方法应用于人造系统，使之具有一定的智能或学习能力，让机器系统为人类工作。目前，在本科专业目录中，智能科学与技术专业是计算机类之下的特设专业，在现有的人工智能专业群中，除了新设的人工智能专业外（2019年全国共有35所高校获首批人工智能新专业建设资格），智能科学与技术专业与全球范围大力推进与快速发展的人工智能关系最密切，契合度最高。一方面，智能科学与技术的专业发展和人才培养将为人工智能技术提供理论支撑、技术推进和人才支持，另一方面，人工智能产业现状和未来发展趋势直接影响着智能科学与技术的专业发展和人才需求。
2人工智能时代对人才的需求
站在国家战略的高度来看，人工智能将成为新一轮产业变革的核心驱动力，可以实现社会生产力的整体跃升，因此人工智能将成为引领未来的战略性技术，世界主要发达国家都把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。
随着人工智能时代的到来，许多企业对具有智能科学与技术专业背景的人才有着巨大的需求。首先，IT企业纷纷涉足智能科学领域，提高产品智能水平；其次，许多传统制造业也在转型，从劳动密集型到知识密集型，进一步提升到智能制造型，并逐渐具备高精尖装备制造能力；此外，医疗、通讯、交通等行业也对智能科技人才有着迫切的需要。人工智能对各行各业的影响，充分体现了智能科技的高速发展，对人才数量和素质要求也越来越高。
从人才的金字塔型分布来看，智能科学与技术领域不仅需要高端学术型人才，更需要接地气、重实践的应用型人才。随着“中国智造”的不断推进，智能科学与技术领域已由顶层设计和关键技术突破向生产、应用、装配、服务等环节延伸，迫切需求大批专业技术精、实践能力强、操作流程熟的应用型人才。2019年，人力资源和社会保障部、国家市场监管总局、国家统计局向社会了13个新职业信息，包括人工智能工程技术人员、物联网工程技术人员、大数据工程技术人员等，这也从另外一个侧面说明人工智能等技术推动了产业结构的升级，催生了相关专业技术类新职业，可形成相对稳定的从业人群。
3应用型人才培养模式分析
《中国制造2025》以推进智能制造为主攻方向，强调健全多层次人才培养体系，提到强化职业教育和技能培训，引导一批普通本科高等学校向应用技术类高等学校转型，建立一批实训基地，开展现代学徒制试点示范，形成一支门类齐全、技艺精湛的技术技能人才队伍。
通常而言，人才类型分为三类[2]：学术型人才、应用型人才、技能型人才。实际上从现代职业教育的发展和社会需求来看，应用型人才和技能型人才的界限相对模糊，可统称为应用型人才，即把成熟的技术和理论应用到实际的生产、生活中的技术技能型人才。从国家的层面来看，为了适应人工智能时展，人才需求数量基数最多、缺口最大的就是应用型人才，这也对众多高校培养人才的导向产生重大影响。这里我们重点讨论智能科学与技术应用型本科人才的培养，可从职能、知识结构、能力结构、行业（产业）导向四个方面来分析。
3.1职能
智能科学与技术应用型人才是培养面向各类智能科学与技术的工程设计、开发及应用，掌握各类现代智能系统设计、研发、集成应用、检测与维修、运行与管理等技术，具有扎实理论基础、较强工程实践和创新能力的高素质应用型工程技术人才。
3.2知识结构
智能科学与技术专业充分体现了跨学科的特点，其知识结构包含了三个并行的基础领域：电子信息、控制工程、计算机，也蕴含了电子信息工程、控制科学与工程、计算机科学与技术等学科的交叉和融合，体现了智能感知与模式识别、智能系统设计与制造、智能信息处理三个方面的专业内涵。
（1）智能感知与模式识别
属于电子信息与计算机交叉领域，主要定位在机器视觉与模式识别。包括三维建模与仿真、图像处理与分析、图像理解与识别、机器视觉、模式识别、神经网络、深度学习等。主要课程包括：电子技术基础、信号系统与数字信号处理、数字图像处理、模式识别等。
（2）智能系统设计与制造
属于控制工程领域，包括自动控制、无人系统与工程、精密传感器设计与应用等。主要课程包括：机械基础、工程力学、自动控制原理、传感器与测试技术、计算机控制技术、机电系统分析与设计等。
（3）智能信息处理
属于计算机领域，包括交通大数据、汽车与道路安全大数据等的分析与处理、信息处理与知识挖掘、信息可视化等。主要课程包括：智能科学技术导论、计算机程序设计、微机原理与接口技术、数据结构与算法、嵌入式系统设计等。
3.3能力结构
智能科学与技术应用型人才培养着眼于人工智能工程应用，要求学生具有运用计算机及相关软硬件工具进行大数据的采集、存储、处理、分析、应用的能力；具备智能系统的设计、开发、集成、运行与管理的能力；注重培养学生综合运用所学的智能科学与技术专业的基础理论和知识，分析并解决工程实际问题的能力，其能力结构可以借鉴能力本位教育（CompetencyBasedEducation，简称CBE）模式[3]。
CBE是国际上较流行的一种应用型人才培养模式，主要代表国家为加拿大和美国。该模式以能力为人才培养的目标和评价标准，一切教学活动均围绕综合职业能力的培养展开，CBE人才培养模式主要有以下三方面的特色：能力导向的教学目标；模块化的课程结构；能力为基准的目标评价体系。该模式所培养的本科应用型人才具有较强的专业综合能力和职业能力[4]，在一定时期得到社会的广泛认可，但是单纯的CBE模式并不能完全适应人工智能时代对人才培养的需求，这是由于目前许多职业岗位在人工智能的冲击下，其形式和内容均会产生动态变化，要求现阶段的人才培养具有延伸性和前瞻性，既要兼顾眼前，也要考虑应对智能化浪潮，打好基础，提高自学习能力。因此，智能科学与技术应用型人才培养有一定岗位针对性，但并不是完全固化岗位内容及层次、固化知识属性，必须强化自我学习能力，才能实现能力可持续增长，岗位的向上流动性以及知识和经验的进化，才能真正适应人工智能时展的需求。
自我学习能力的形成与提高往往源于知识结构的构建[5]。为了塑造更合适的能力结构，需要CBE模式与知识结构的相辅相成，有鉴于此，将这种新型人才培养模式称之为知识型能力本位教育（Knowledge&CompetencyBasedEducation，简称KCBE）模式，这也意味着在人才培养过程中，将知识结构与能力结构放在并重的地位，既着眼于预期能力的培养，也必须让学生筑牢学科专业基础，在走向社会以后，在知识引擎的作用下，通过自我学习，具备并提升适应未来的、新的智能化岗位需求的能力。
3.4行业（产业）导向
从智能科学与技术专业的角度，培养的应用型人才以“智能化应用”为就业大方向，具体而言，包括：
（1）智能感知与模式识别领域
主要从事电子信息的获取、传输、处理、分析、应用等领域的研究、设计及应用，包括图像处理、机器视觉、工业视频检测与识别、视频监控、传感器设计及应用等。
（2）智能系统设计与制造领域
主要从事智能装备、智能制造、智能管理、智能服务等领域的设计、制造及应用，包括智能工厂、智能车间、智能生产线、智能物流、以及智能运营与服务等。
（3）智能信息处理领域
主要从事计算机数据处理、分析、理解、管理、以及服务等领域的研究、设计及应用，包括数据存储与管理、数据分析与预测、交通大数据分析应用、道路与汽车安全大数据分析、智能交通、智能电力、智能家居、智慧城市等。
涉及的产业领域主要包括智能制造，如工业互联网系统集成应用，研发智能产品及智能互联产品等。其他的领域还包括智能农业、智能物流、智能金融、智能商务等。
产业需求带动人才培养，人才培养在满足产业需求的同时推动技术进步，而技术进步又引燃了新的产业需求。产业需求与人才培养的相互作用，呈现出螺旋式上升的发展态势，这在人工智能相关产业与智能科学与技术应用型本科人才培养之间表现的得尤为突出。
4KCBE模式人才培养的主要措施和途径
智能科学与技术专业应用型本科人才的培养模式一定是和人才需求、学校定位相適应的。培养应用型人才，应注重学生实践能力，从教学体系建设体现“应用”二字，其核心环节是实践教学。结合上述的KCBE培养模式，知识结构在能力培养过程中也占有非常重要的地位，因此在能力培养方面，知识和实践作为两大要素，不能偏废任何一方，必须齐头并进，既要固基础，也要重实践。
（1）筑牢智能科学与技术专业知识基础，构建与智能化应用相关的知识体系
在本科的低年级阶段，应注重公共基础课，特别是数学和力学课程，还应充分了解智能科学与技术专业的内涵，让学生对所学专业有一个比较全面的认识。在本科中高年级阶段，重点强化专业基础，包括电子技术基础、自动控制原理、传感器与测试技术、微机原理与接口技术、数据结构与算法等。归纳地说，应该筑牢数理基础、计算机基础、机电基础和控制基础，因此对原理课程需要强化，这样对很多工作机理、来龙去脉的理解才能深刻。
（2）增强智能科学与技术专业的实践环节，构建以能力培养为重心的教学体系
一、绪论
科学技术的发展帮助人类经历了农耕社会、工业社会、信息社会，逐渐步入到当前可初步以“智能”定义的新阶段。“智能科学”正以一种全新的方式改变着我们的生活。从AlphaGo取得人机大战的压倒性胜利，到无人驾驶技术的火爆，以及智能音箱的入户、语音识别人脸识别在众多公共场景的应用。无疑，人们已开始转向基于数据、信息和科学技术的智能工具，智能科学与技术的发展与广泛应用必将成为智能时展的基础与风向标。
二、智能科学与技术的概念
智能科学与技术是进入21世纪后得益于计算机技术成熟与飞速发展应运而生的全新研究领域。其综合了信息论、计算机科学、自动化技术以及脑科学、生物智能等在内的多学科领域，借助日益发达的计算机、信息处理等技术，从而实现模拟人类思维和认知的活动，并最终在计算能力、感性认知等方面改进并代替人的能力。智能科学与技术，一方面在于研究和发现机器智能的本质和规律;另一方面，则强调通过技术升级实现对智能科学理论的应用。不难看到，智能科学与技术与信息技术、纳米技术、生物基因工程等尖端科技联系密切，并呈现引领趋势。新一轮科技革命和产业变革，都是在智能科学的基础下启动的。国家科委主任宋健就曾明确指出:“人智能则国智，科技强则国强。”总之，智能科学与技术就是让机器实现智能化，代替更多只有人类才能完成的复杂工作，从而极大提高社会生产效率。［1］
三、智能科学与技术发展现状及应用
(一)智能科学与技术发展
智能科学与技术的发展最早可追溯至上世纪三四十年代，图灵等计算机科学家提出的关于计算本质的思想及人工智能。此后，智能科学发展陆续经历了1956年达特茅斯会议(第一次人工智能研讨会);1969年第一次人工能联合会议;至二十世纪末期的AI知识的实践应用等逐渐发展壮大的历史进程，最终进入当前的飞速发展时期。时下，智能科学与技术已经发展成为了一门多学科门类的交叉渗透的新型研究领域广泛涉及哲学、理学、计算机科学、生物学、医学、自然科学等多学科门类下的众多专业。
(二)智能科学与技术在目前社会中的应用
随着智能科学与技术不断成熟与发展，其应用已广泛在我们身边开花结果:无人驾驶汽车已经完成上路试验;CBD(计算机辅助诊断)、指纹和虹膜识别技术等已经在各类智能产品尤其是智能手机上得到广泛的使用;一些大数据智能算法与决策系统在日常网络浏览智能推荐中已经屡见不鲜。基于人脸识别和大数据分析等的智慧城市安全网络的建设方面我国也已经走在前列。同时在医疗领域、医院系统中，智能科学也有了极大的发展。这些智能的应用不仅便利了我们的生活，还大大提高了安全保障和医疗手段。当前，智能科学与技术的发展中已经逐渐衍生出基于大数据的系统控制与决策、智能检测技术与仪器、智慧农业、机器人与智能系统、电力电子与运动控制、智能交通、无人系统与自主控制、智能电网与智能制造、智慧教育、工业控制系统信息安全、智慧医疗与健康工程、人工智能与机器学习、系统生物信息技术、计算感知与模式识别、智慧城市与物联网、流程工业智能化等诸多具体可实施的研究发展领域。［3］
四、智能科学与技术在学校教学场景中的应用构想
我国智能科学与技术本科专业（简称智能专业）已经历了10年的发展历程，而且越来越多的高校经教育部批准，加入智能领域的人才培养行列中，对智能专业的教育教学已有一定的实践经验与成果。如今，社会已经步入信息智能化时代，如何更好地适应智能化社会的人才需求，应在已有基础上对智能专业及相关学科的发展作进一步探讨。
1 智能专业的发展基础
人类社会从农业社会、.工业社会到信息社会，发展到今天，在越来越多的领域，人工智能工具都能够根据不断出现的新情况来调整自身的规则系统，需要人工的产业也越来越少，但却苦于信息与机器无智能的问题，因此有了以信息智能化和机器智能化为目标的智能科学与技术研究领域的出现。我国也非常重视其发展，在国家863项目指南中，智能化人机交互与中文处理平台已被列为计算机软硬件主题的重点项目，并将智能机器人纳入863计划长期支持的重要领域；国家中长期科技发展规划纲要（2006—2020年）强调发展认知科学、智能交通管理系统、智能信息处理技术、智能感知技术、智能服务机器人等智能科学技术。智能科学与技术将在未来国家科技发展规划和重大科研课题中扮演重要角色，也将成为智慧地球、智慧城市和智慧生活的引导者。我国智能科学技术教育已走出了一条星光大道，争取在我国学位体系结构中增设智能科学与技术博士和硕士学位授权一级学科，同时把我国智能科学与技术本科专业建设和人才培养推向一个更高的阶段。
近年来，信息领域学科的热门专业也开始面临不同程度的就业压力，作为信息领域的一支新生力量，智能专业便成为高等学校进行专业结构调整的着眼点。继2003年北京大学首个提出并成立智能专业后，众多高校把握先机，申请并建设了智能专业。
智能科学与技术本科专业是一门融合了电气、计算机、传感、通讯、控制等众多学科领域，多学科相互合作、相互研究的跨学科专业。它涉及机器人技术、微机电系统、以新一代网络计算为基础的智能系统，以及与国民经济、工业生产及日常生活密切相关的各类智能技术与系统等。
经调研，大部分高校的智能专业是基于自动化、通信与电子系统、计算机科学与技术、电气工程、人工智能、机器视觉、数据挖掘、信息检索及知识工程等领域发展而来，并且具有雄厚的师资力量，为智能科学与技术未来的发展做好了充足的准备。部分高校智能科学与技术专业的师资队伍所属学科的比例如图1所示。
2 智能科学与技术专业学生的继续深造方向
智能科学与技术专业涉及非常多的专业领域，就其中的一个领域而言，就可以进行更深一步的研究，成为其继续深造学科，例如智能专业本科后可以从事控制工程与科学、计算机科学与技术、智能科学与技术等学科，本文只列举其中几个例子。
2.1 控制科学与工程
控制科学与工程是研究控制的理论、方法、技术及其工程应用的学科。
经调研，以湖南科技大学为例，该学科特色研究工作主要体现在群机器人协作控制技术、故障智能诊断方法研究与应用、非线性系统分析与综合、煤矿安全监控系统应用技术等方面：其中群机器人协作控制技术借鉴昆虫的群智能行为，利用人工智能等技术使多个个体机器人完成一系列合作任务，面对未知环境搜索定位等复杂任务；故障智能诊断方法研究与应用运用智能检测、智能故障诊断、传感器融合等技术研制大型机电设备与其复杂的运动控制及诊断系统，该研究成果已成功应用于“机车走行部在线故障诊断系统”。群智能、智能检测、故障诊断等技术的运用证明了智能科学与技术在此学科中起到重要的作用。
以北京信息科技大学为例，智能科学与技术系的4位教授分别在控制科学与工程学科的控制理论与控制工程、检测技术与自动化装置、模式识别与智能系统、导航制导与控制二级学科指导研究生，从事的相关研究为专家系统、智能检测系统、服务机器人、智能系统与智能导航。以其导航制导与控制二级学科为例，现设方向1——自主导航与控制，方向2——惯性仪表与惯性基组合系统，方向3——微/纳机械传感器，方向4——多自由度电动伺服定位技术。方向1在研究机器学习在导航与控制中的应用、智能伺服技术、新概念飞行器等方面，方向2在信息融合与估计理论、多模组合导航技术、新型机器人的自然感知和运动机理、自主式初始对准等方面，方向3在研究性能稳定可靠、敏感灵敏度高和准数字输出的声表面波惯性传感器方面，方向4在研究基于模型和基于数据驱动的无模型自适应控制方法方面，都离不开智能理论与方法，并促进智能理论与方法的发展。
2.2 计算机科学与技术
计算机科学与技术学科主要是围绕计算机的设计与制造，以及信息获取、标识、存储、处理、传输和利用等领域方向，下设计算机应用和计算机软件与理论两个二级学科，其中包括智能信息处理、人工智能与嵌入式系统等方向。信息时代的信息处理要求更高，当前信息处理技术逐渐向智能化方向转变，以图像、视频、音频等多媒体信息为研究对象，从信息的载体到信息处理的各个环节，都模拟人的智能来处理这些信息。人工智能学科与认知科学的结合，会进一步促进人类的自我了解和控制能力的发挥。目前，我国自主开发的“特定图像内容监控系统”已通过上海移动公司的实地测试。通过研究具有认知机制的智能信息处理理论与方法，探索认知的机制，建立可实现的计算模型并发展应用，可以带来未来信息处理技术突破性的发展。
2.3 智能科学与技术
经调研，以厦门大学为例，智能科学与技术作为硕士点一级学科包括认知逻辑学、计算语言学、智能计算方法、艺术认知与计算、脑高级功能成像这5个研究方向。其重点科研平台之一的“智能信息技术福建省高等学校重点实验室”的主要研究方向有中文信息处理、中医信息处理、数字化中国人器官建模仿真及其临床应用。在中医信息处理中，主要围绕着如何构建信息化中医诊断的智能方法体系展开研究，涉及中医诊断认知逻辑、中医智能专家系统的构成技术、中医海量知识的数据挖掘技术、中医四诊信息的获取与分析技术、实用中医信息系统的开发等。此方向的研究可赋予计算机以人的智能，从而实现对病人的症状诊断与治疗。除此之外，智能机器人也是学习智能科学与技术的一个良好平台，为了更好地学习智能，研究机器拟人化，FIRA世界杯于1995年被提出，其远景目标之一是使机器人足球队战胜人类足球队。此平台大大拓宽了人工智能技术的应用领域。
3 智能科学与技术专业培养方案与专业发展前景分析
从智能专业的发展基础分析可知，智能科学与技术专业是一个紧跟时代潮流的专业，涉及的知识面和学科领域非常广。但是，智能专业作为一个全国普通高等学校本科专业，有其不同于其他专业的知识内核。中国人工智能学会教育工作委员会提出智能专业培养方案的核心课程应有：智能科学与技术导论、智能数学基础、脑与认知科学基础和机器智能，这是各高校智能专业培养方案的共性部分，是基础模块。其他基础模块、专业特色模块，目前阶段应在各高校智能专业建立和发展的专业学科基础上设置，例如，侧重控制系统的、侧重计算机软件的、侧重知识工程的等。智能专业再发展一段时期后，各高校的智能专业的共性部分应越来越多，个性部分也越来越独立于源头专业，例如，独立于计算机科学与技术专业、自动化专业、电子工程专业等。这样，在智能专业上层自然就形成智能学科，从而独立于计算机科学与技术学科。这是专业发展的必然结果。
0.引言
有学者专家认为，当今的是继蒸汽机、电气化、信息化后的第四次工业革命――智能化的时代，这次革命将对人们的生产生活带来前所未有的影响。智能化的实质是在信息化的原有基础上，实现产品、管理、技术等的智能化。随着科学技术尤其是电子信息技术的快速发展，科学技术在经济领域的影响越来越广泛，智能化的脚步也逐渐在社会经济各领域得到应用，与此同时也揭示了机械工程的发展方向。机械工程的智能化是我国主要的研究方向之一，对其发展思路和对策的研究是有重要的理论意义和显示意义的。
1.智能系统的概念
所谓的智能系统是指具有（或者部分具有）人类智能或者能模拟（或者部分模拟）人类智能的体系，其主要有以下几种类型[1]：一是人类自身的人脑系统，这是特殊的智能系统；二是人类通过智能来参与的活动系统，如金融系统、体育系统、保险系统等社会系统和社会经济系统；三是人与机械共同协作的人机系统；四是模拟或者部分模拟人类智能的机械系统，如智能机器人系统、智能控制系统、智能图象处理系统、能计算机系统等
上诉的四种系统还可以划分成两种类型，一是“人本系统”，其包括了上文中的前两种系统，是指人类本身的系统；二是“人为系统”，其包括了上文中的后两种系统，是人类为了改造自然而创造出来的系统。“人本系统”是当今生命科学、认知科学以及社会科学的主要研究对象；而“人为系统”则是工程科学的主要研究对象。当然，通常在进行“人本系统”的研究时，要借助“人为系统”来辅助。
在智能系统的开发过程中，不能只从智能化的意义上来要求，这是不利于工程科学技术的发展的；也不能单单从纯科学角度来进行思考，人工智能是无法完全复制人脑的工作思维能力。我们在进行智能系统的构建时，要积极保证该系统在工程科学角度上能从结果和功能上实现人脑的部分职能，不需要求实现途径与人脑智能实现的途径一致。从这些角度来看，只要符合下面要求，我们就可以称为智能系统：
联想记忆；多信息感知与融合；知识表达、获取、存储以及处理；自治控制，即自学习、自相似、自组织、自适应、自维护；容错
以上的是目前智能系统的要求，随着技术的发展，高级形态智能系统还会产生理性和情感方面的要求，这就涉及到了智能化的最高形态――智能生命。
2.智能技术和认知科学是未来的中心科学技术
知识经济是近些年的社会的主题之一，当今社会通常把知识经济称为新经济，其是指智力资源的配置、占有，知识的生产、分配、使用为主要因素的经济时代。换而言之，未来的经济本质就是智力经济[2]。经济的发展决定了科学的发展方向，新经济对知识、智力有着极大的需求，这给当今的经济部门的智能化以及科学技术部门的智能化提出了新的要求，这也是当今科学技术部门和经济各部门的发展方向，加强对智能化的研究是符合社会经济发展水平的，也是促进社会经济发展的重要保障。
经济时代的不同，其相关的中心科学技术也是不一样的，在21初期信息科学技术是其中心科学技术，在其后的中心科学技术将是以智能技术和认知科学技术。在这个大前提下，加强对智能技术和认知科学技术的研究，积极进行机械工程的智能化，可以保证社会经济的发展，保证国家的繁荣昌盛。
3.智能化是电子信息技术的发展方向
3.1.电子信息技术的发展，最终是为了提升人们的生活水平
随着我国的社会经济发展，人们对生活质量的要求不再停留于物质生活上，转而开始向教育、体育、医疗、科技、艺术、文化等精神生活方面提出了新的要求，即使是现有的衣食住行的物质方面，也越来越多的加入了相关的精神因素。电子信息技术的发展和应用，使得人们越来越多的考虑自身精神需求，也就是在生产、生活中越来越多的考虑智力方面的因素。与此同时，社会的发展是建立在人们的相互协作上，人们的协作活动体现在智力信息的交流和共通的合作上的，这就表明推动社会发展、提高人们生活水平就必然要积极促进信息智力的交流与发展。
3.2.信息化、网络化的本质就是智能化
现代计算机技术的发展是智能计算机的设计和制造；现代网络技术的发展是建立智能网络体系；现代通信设备发展是建立智能通信设备体系；现代的家用电器的发展方向是实现家用电器的智能化，在其余医疗、网络教育、虚拟企业、电子商务等等方面都是以智能化为根本发展方向，简而言之，信息化、网络化的本质就是智能化。
3.3.网络化、信息化是通过智能化来得以实现的
现代信息技术中广泛的应用到了人工智能技术，这些都智能化的体现。人类对人工智能的研究历史只有短短的半个世纪，取得的成果却是极其惊人，但是，对人类认知和智能机制的理解一直是困扰人工智能发展的重要枷锁，这是人类面临的最大难题之一。近些年来，所有的人类研究机构对人工智能的研究工作都进展缓慢，甚至出现了停滞，但是这更说明了人工智能对将来社会的重要作用。随着信息人工智能技术在信息技术中的广泛使用，将很大程度上促进信息技术发展，与此同时对人工智能技术的发展也极大作用。
4.机械工程的智能化对策
4.1.智能化产品是未来机械企业产品的发展方向
我国当前的机械工程企业需要积极的进行产品结构的调整，传统的观念认为机械工程企业只是生产资料的生产部门之一，这种观念在当今的市场经济体制下是极其落后的，严重制约着机械工程企业的发展壮大。机械工程企业不但可以进行生产资料需求的满足，还可以进行人们生活需求的满足。我国机械工程企业在进行产品结构调整时，不论是进行生产资料的产品生产还是消费品的生产，都应该将包含智能信息技术的机电产品放在优先位置。比如在进行加工设备的选择时，要优先考虑包含智能信息技术的多轴数控加工机床；在进行消费品的生产时，可以优先选择机器人宠物。智能化产品拥有广阔的市场前景，索尼公司致力于娱乐机器人的开发，旗下的一款娱乐机器狗――“爱宝”在世界范围内广为销售，为索尼公司带来了海量的经济效益。
4.2.机械工程企业的管理过程要向智能化发展
智能化管理是当今机械工程管理的重要思路，对机械工程企业的管理方式产生了重要的影响。它使得原有的交叉式、多层次管理方式转变成了阶梯模式的管理方式；使得原有的人力管理为主成为微机管理。通过智能化管理系统来进行机械工程企业的生产、销售等活动的检测，并积极跟进检测结果来进行修正，保证了企业管理的及时性和有效性，保证了管理信息的透明度，还极大的降低了人力资源的浪费，降低了人为因素对管理的负面影响[3]。
科技技术的不断发展进步促进了当今社会管理模式的不断发展，智能化管理模式的不断推广，可以有效的提高机械工程企业对市场环境的检测，保证了决策的有效性，有利于规避存在的风险，保证企业的健康发展。
4.3.机械工程企业的设备要向智能化发展
随着科学技术的不断进步，智能化在机械设备中广为体现，机械设备都朝着自动化、智能化、科技化方向发展。机械设备的智能化可以有效提升管理智能化的进程，促进管理水平的提高。机械设备的智能化使得设备的参数可以及时有效的反馈到工作人员身边，保证了机械设备的有效运行，一旦出现故障，智能化系统可以进行警示并且做出相关的停机、断电反应，保证了设备以及生产安全。
4.4.科学技术的发展方向是智能化
科学技术的智能化是实现产品智能化、管理智能化、机械设备智能化的基础保障。科学技术智能化在当今的机械工程生产过程中广为应用，如微显微技术、远程控制技术、导航技术等。
机械工程在不同的生产领域其相关的产品、生产设备、生产技术要求也不一致，其相关的智能化发展模式、发展目的也不一致，这意味着不同领域的机械工程生产需求的智能化也是不一样的。在进行科学技术的智能化应用时，要根据行业特点和生产领域特点，适当的进行技术、设备的选用，保证智能化生产的有效性，保证机械工程智能化的顺利进行。
5.结语
智能化是当今社会科学发展的必然方向，其对我国经济的发展、人们生活水平的提高等方面有重要的影响。在机械工程行业中加强智能化发展，需要我们从生产产品、管理、机械设备、科学技术的智能化入手，积极根据行业领域特点进行合理的智能化技术的选择，保证智能化工作的顺利进行，保证企业经济效益的提升。
参考文献：
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随着物联网、大数据、5G及人工智能等信息技术的发展，为了应对中国产业变革及新一轮的科技革命，适应“中国制造2025”国家战略需要及产业经济创新发展，同时将国际工程教育思想本土化，“新工科”应运而生[1]。信息技术发展催生出了人工智能相关的专业，国内高校纷纷设立了智能科学与技术专业。近年来，人工智能技术的发展引领着人类社会正逐渐走进智能社会，人工智能将深刻影响人类社会。随着人工智能的进一步发展，高等教育的价值也将进一步提高[2]。因此，各高校应尽快建立与新工科相一致的智能科学与技术专业，并深入研究我国人工智能的人才培养体系、课程设置、实验平台及成果转化等方法，改革传统人工智能的教育教学方法，形成有新工科特色的智能科学与技术专业工程教育方法。由于传统的专业是按学科划分的，因此，目前的智能科学与技术专业课程体系以理论为主，强调学科知识的系统性和完备性[3]。人工智能导论作为智能科学与技术专业的核心课程，同时也是人工智能“入门性”和“引导性”的课程。但是，目前人工智能导论的课程设置上主要存在课程内容陈旧、实践课程不足、教材理论过强、教学模式老旧及实践教学与企业需求不适应等问题。尤其是人工智能导论课程，缺乏实践教学将会降低学生学习人工智能的兴趣和积极性。因此，为了解决这些问题，并使高校跟上人工智能时代的脚步，抓住高等教育发展的新机遇，进行面向新工科的人工智能导论实践教学模式探索具有重要的现实意义。
1人工智能对新工科人才的新要求
1.1具备多学科交叉知识。人工智能导论是一个多个学科交叉而成的一门课程。人工智能导论主要包括知识系统、智能搜索技术、脑科学、机器学习、神经网络、支持向量机、专家系统、智能计算及分布式智能等内容[4]。因此，一个合格人工智能专业人才需要具备多学科知识。1.2具备多领域应用能力。人工智能导论的应用领域广泛，基本包含工业、农业及社会生活的各个行业（如工业生产、通信、医疗、金融、社会治安、交通领域及服务业等）[5]。人工智能导论课程要求学生在学好理论前提下也应该掌握各行业的相关知识，只有这样才能提高人工智能技术在各领域的应用。1.3具备人工智能创新创业精神。目前，创新驱动发展成为了我国现阶段发展的重要力量，人工智能成为经济发展的新引擎[5]。在大众创业、万众创新的号角下，人工智能技术作为创新创业过程中的一个大趋势。因此，当今新形势下培养具有创新创业精神的人工智能专业人才对我国经济发展及大学毕业生创新创业具有重要意义。1.4具备人工智能人文素养。人的内在品质就是人文素养，人文科学的知识水平和研究能力是人文素养的重要组成部分，人文素养是人文科学体现出来的以人为研究对象和中心的精神[6]。人工智能对人类社会带来的是便利还是带来灾难，关键是使用者的思想道德和人文素养。因此，培养具有人文精神的人工智能专业人才具有重要的意义。
2人工智能导论课程教学现状
目前，许多高校已经认识到传统的人工智能导论课程已经不能适应社会和学生发展的需要。尤其是地方普通高校在师资、科研及学科力量薄弱情况下进行人工智能导论的实践教学。目前人工智能导论的课程设置上主要存在的问题如下：⑴本科生课程内容陈旧。近年来，随着云计算、大数据、5G等信息技术的快速发展，也带动人工智能技术发展日新月异。对于高校来说，要紧跟人工智能技术前沿，传授学生的知识也要紧跟人工智能的发展。目前，虽然也出现了不少新的人工智能导论教材，但在课堂上能够教学的新内容仍然不多，教材内容仍然集中在传统的人工智能技术（如问题求解、知识表示、归结原理及经典推理等技术）上。⑵研究生课程内容重叠。研究生的人工智能导论课程应作为本科生课程的一个延续，但部分高校对研究生人工智能导论课程的教学重视不够。很多本科生已经学过的内容在研究生阶段又进行了重复。因此，在新工科背景下培养高层次的人工智能人才，就必须要在研究生阶段加强新工科人才实践能力的培养，选择合理的人工智能导论课程，改革研究生阶段人工智能导论的教学理念和教学模式。⑶实践课程不足。实践教学是提高人工智能新工科人才能力的重要路径。目前，大多数院校的人工智能导论课程理论与实践联系不够紧密，对学生实践能力的培养不够，只知道理论，而不进行实际的实践应用就不能成为合格的人工智能新工科人才。另外，大多数地方高校的人工智能实验室建设投入不足，实验条件差，验证性的实验较多，实验课时不足，学生对人工智能新技术的接触不够。⑷人工智能导论教材理论性过强。目前，现有的人工智能导论教材以理论为主，缺乏人工智能实践内容。在课程教学过程中学生经常会感觉索然无味，当实践课程开设不足时，这种情况会非常明显。学生会渐渐的对人工智能导论课程失去兴趣和热情，最终会导致课程的教学质量和效果下降，不能达到新工科人工智能专业人才培养的预期。⑸教学模式老旧。人工智能导论是多学科交叉的课程，课程内容理论性强、抽象、多知识点是新工科的特点。然而，大多数地方高校仍然采用过去的课堂教学模式（即“教师讲、学生听”的教学模式），这种单向灌输的教学方式以教师为主，学生的主动性不够，只是在被动接收知识。学校这种重视理论不重视实践的教学模式，在一定程度上影响了新工科人才的实践能力，从而导致教学内容与企业社会需求脱节。
3人工智能导论实践教学初探
3.1人工智能导论课程实践平台建设。为了提高学生对实践教学的兴趣，南阳师范学院计算机科学与技术学院在人工智能导论授课过程中广泛应用多种计算机实验教学平台，如采用开源的PaddlePaddle百度飞桨深度学习平台，希冀一体化人工智能实践教学平台及大数据综合实验平台。教师可以在实践教学过程中方便的使用这些平台进行授课，学生也可以在课堂中跟随老师完成相关实验，并能够在课下进行相关实验练习及提交作业。3.2人工智能导论课程实验内容优化。在人工智能导论实践教学过程中，以学生兴趣为导向，开展相关应用课程实验，南阳师范学院计算机科学与技术学院对人工智能导论实验课程内容进行优化。优化后的主要实验课程包括搜索优化算法实现、智能计算实现、贝叶斯分类实验、最近邻算法实验、机器学习实验及神经网络实验。最后，通过期末课程设计进一步提高学生解决实际问题及创新创业的能力。3.3人工智能导论实践教学模式改革。⑴校企合作为使人工智能导论实践教学不与企业脱节，校企合作是关键。应积极派遣教师进企业进修，了解企业需求，并提高教师的工程能力。从2018年以来，南阳师范学院计算机科学与技术学院每年暑假期间累积派遣教师58人/次前往百度、中兴、科大讯飞、神舟数码及江苏传智播客公司等进修培训。同时已经在固定时间邀请相关企业讲师到学校进行人工智能方面的项目教学。建立起了具有地方区域特色的师资队伍及校企协调的实践教学模式，从而避免人工智能导论课程实践与企业实际脱节。⑵“双导师”负责制人工智能导论实践课程实行“双导师”制，邀请企业中实践经验丰富的人才任教或任职，校企合作建立实践教师指导团队，改革教学策略及教学方法，以项目为牵引，将人工智能导论实践课程作为第二课堂学分。还要积极制定人工智能相关的科技作品竞赛的奖励机制，积极引导学生参加各种人工智能相关的比赛，从而进一步提高学生在创新实践方面的能力。⑶采用案例教学法以案例导入进行教学，提高学生兴趣。首先，从人工智能竞赛的部分赛事中、（如百度的人工智能大赛，“2020年全国人工智能大赛”，“2020中国高校计算机大赛人工智能创意赛”等）中选取贴近实际问题的案例作为人工智能导论实践课程的案例来源。然后，采用目前主流的人工智能开发软件进行算法代码的编写，引导学生采用Python语言调用第三方接口库进行算法的实现。最后，让学生使用主流的编程语言（如C++、Java等）开发完善算法或进行系统设计与实现。
4结束语
在新工科背景下，人工智能导论作为智能科学与技术专业的基础核心课程，人工智能人才培养应注重提高学生解决问题的能力。在这种背景下，笔者结合近年来了解到的企业需求和上课的实际，对人工智能导论实践教学模式进行初探，具体如下：①校企合作，构建人工智能实践平台；②建立案例库，优化实践的内容；③校企“双导师”制，采用案例教学，从而进一步提高学生在创新实践方面的能力。
参考文献:
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在地方政府层面，11月14日上海市政府《关于本市推动新一代人工智能发展的实施意见。《实施意见》指出到2020年上海实现人工智能重点产业规模超过1000亿;到2030年，上海人工智能总体发展水平进入国际先进行列，初步建成具有全球影响力的人工智能发展高地，为迈向卓越的全球城市奠定坚实基础。
在芯片和算法层面，11月全球芯片设计公司龙头企业高通宣布投资我国人工智能独角兽商汤科技。早在今年10月份，商汤科技已经和高通宣布，两家公司在人工智能上达成了战略合作关系，商汤科技的专有算法将运用到开发智能设备上。11月初，商汤科技计划在新一轮融资中筹集约5亿美元，这将是有史以来人工智能创业公司中最大的筹款活动。商汤科技在此次筹款活动中的估值约为20亿美元，吸引了包括新加坡国家投资商淡马锡在内的潜在投资商的关注。
国务院近日印发《新一代人工智能发展规划》（以下简称《规划》），提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，部署构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国。
《规划》指出，要全面贯彻党的十和十八届三中、四中、五中、六中全会精神，深入学习贯彻系列重要讲话精神和治国理政新理念新思想新战略，坚持科技引领、系统布局、市场主导、开源开放等基本原则，以加快人工智能与经济、社会、国防深度融合为主线，以提升新一代人工智能科技创新能力为主攻方向，构建开放协同的人工智能科技创新体系，把握人工智能技术属性和社会属性高度融合的特征，坚持人工智能研发攻关、产品应用和产业培育“三位一体”推进，全面支撑科技、经济、社会发展和国家安全。
《规划》明确了我国新一代人工智能发展的战略目标：到2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径；到2025年，人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展；到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。
《规划》提出六个方面重点任务：一是构建开放协同的人工智能科技创新体系，从前沿基础理论、关键共性技术、创新平台、高端人才队伍等方面强化部署。二是培育高端高效的智能经济，发展人工智能新兴产业，推进产业智能化升级，打造人工智能创新高地。三是建设安全便捷的智能社会，发展高效智能服务，提高社会治理智能化水平，利用人工智能提升公共安全保障能力，促进社会交往的共享互信。四是加强人工智能领域军民融合，促进人工智能技术军民双向转化、军民创新资源共建共享。五是构建泛在安全高效的智能化基础设施体系，加强网络、大数据、高效能计算等基础设施的建设升级。六是前瞻布局重大科技项目，针对新一代人工智能特有的重大基础理论和共性关键技术瓶颈，加强整体统筹，形成以新一代人工智能重大科技项目为核心、统筹当前和未来研发任务布局的人工智能项目群。
《规划》强调，要充分利用已有资金、基地等存量资源，发挥财政引导和市场主导作用，形成财政、金融和社会资本多方支持新一代人工智能发展的格局，并从法律法规、伦理规范、重c政策、知识产权与标准、安全监管与评估、劳动力培训、科学普及等方面提出相关保障措施。
