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第1篇：人工智能培訓體系范文

一、人工智能

人工智能（Artificial Intelligence，縮寫為AI），是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它試圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。養(yǎng)老服務(wù)業(yè)人工智能的應(yīng)用主要體現(xiàn)在家居掃地機器人、語音溝通服務(wù)、家庭體檢、藥物使用建議、家居廚師、家居智能陪伴服務(wù)。

二、養(yǎng)老服務(wù)人才培養(yǎng)“人工智能化”

人工智能上升為國家高級戰(zhàn)略后，國家發(fā)展服務(wù)性制造和生產(chǎn)性制造，同時盡可能的通過服務(wù)業(yè)的再造和完善，改進我國經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，發(fā)揮技術(shù)、人才、產(chǎn)業(yè)的對接聯(lián)動效應(yīng)。人、機器、智能機器將共生共存，成為養(yǎng)老服務(wù)工具的新常態(tài)。未來的養(yǎng)老服務(wù)人才不是笨干、累干、苦干，而是實干+巧干，實現(xiàn)腦力勞動的智能機械化，盡可能地減少人力的倦怠感，提高服務(wù)效率、質(zhì)量和速度。智能化，體現(xiàn)在養(yǎng)老服務(wù)人才應(yīng)具備傳播人工智能基礎(chǔ)知識，客觀了解人工智能，有效實現(xiàn)人與機器、智能機器的有效配對組合應(yīng)用，充分發(fā)揮智能機器的保健醫(yī)生、保姆、玩伴、老伴、子女多重功能，倡議自養(yǎng)老。

三、人工智能養(yǎng)老服務(wù)人才培養(yǎng)模式

（一）廣播電視大學遠程教育模式――音像媒體

配備養(yǎng)生、人工智能國內(nèi)一流專家，發(fā)揮國家音像媒體的作用，將人工智能家居應(yīng)用的途徑、方式、手段通過網(wǎng)絡(luò)微視頻的形式進行普及。發(fā)揮社區(qū)教育指導中心、社區(qū)大學和社區(qū)教育學院、社區(qū)學校、社區(qū)學習站四級社區(qū)教育辦學網(wǎng)絡(luò)體系的作用，建立社會養(yǎng)老大學，使老年人自己會應(yīng)用人工智能，減低對子女的時間依賴。

（二）公眾號社會宣傳普及模式――微媒體

國家、企業(yè)、社區(qū)應(yīng)建立專題公眾號進行微媒體培訓。從國家層面，要建立人工智能養(yǎng)老服務(wù)應(yīng)用技術(shù)發(fā)展歷程方面的公眾號；從企業(yè)層面，要建立人工智能機器人養(yǎng)老服務(wù)應(yīng)用說明類的公眾號；從社區(qū)層面，要基于一些鰥寡孤獨建立社群委托服務(wù)型人工智能服務(wù)策略的公眾號。

（三）職業(yè)技術(shù)學院培訓模式――專題高端培訓

目前，人工智能服務(wù)還不能完全普及，故而職業(yè)技術(shù)學院的后備人才首先要建立自我提升的潛意識，此外，職業(yè)技術(shù)學院自身要引進國內(nèi)外的人工智能專家，進行家庭陪護、游戲娛樂、醫(yī)療、做飯、洗衣、洗漱、保健、鍛煉等多重人工智能方面的高端培訓。

（四）民政部門、老齡委聯(lián)合推廣模式――社會傳媒

作為養(yǎng)老服務(wù)的主管部門，民政部門和老齡委要利用廣播、電視、報紙、雜志等對人工智能的發(fā)展趨勢、前景、作用、功能、效益、方式進行宣傳。民政部門要側(cè)重于養(yǎng)老服務(wù)的社區(qū)組織協(xié)調(diào)，老齡委要側(cè)重于制度、規(guī)定、采購人工智能機器方面的政策優(yōu)惠的制定。

（五）社會民間家政服務(wù)組織培養(yǎng)模式――養(yǎng)老院、福利院自組織模式

民間社會力量建立有養(yǎng)老院、福利院，這就對相關(guān)服務(wù)人員的素養(yǎng)提出了時代性的要求。其一，人的社會角色多，時間、精力、體力有限；其二，人工智能是趨勢，必須適應(yīng)并學會使用；其三，要加強前瞻性人才培養(yǎng)，解決勞動倦怠問題，即民間組織自己解決自己的問題，通過人工智能，減少雇員，降低勞動力雇傭成本。

四、人工智能養(yǎng)老服務(wù)人才培養(yǎng)對策

（一）廣播電視大學養(yǎng)老服務(wù)人才培養(yǎng)對策

依托遠程教育系統(tǒng)，發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)平臺的作用，將人工智能的技能培訓與社區(qū)教育、社會養(yǎng)老大學的建設(shè)并舉；發(fā)揮廣播電視大學的社會服務(wù)功能，與人工智能機器生產(chǎn)企業(yè)搭建戰(zhàn)略伙伴關(guān)系；積極推進產(chǎn)培用一體化建設(shè)，形成網(wǎng)絡(luò)平臺特色模塊；推出廣播電視大學養(yǎng)老服務(wù)精品課教程，以優(yōu)質(zhì)教育品牌打開培訓窗口。

（二）人工智能機器制造企業(yè)養(yǎng)老服務(wù)人才培養(yǎng)對策

基于居家養(yǎng)老的社會需求利益取向，把脈居家老人和其子女的時間要求，積極開發(fā)、完善人工智能機器的特殊功能，加大資金投入力度，特別加強對情感交互、圖像識別、語音功能的完善；重點做好人工智能機器使用說明，要具有便捷實用性的操作指南，方便人們學習。

（三）職業(yè)技術(shù)學院養(yǎng)老服務(wù)人才培養(yǎng)對策

職業(yè)技術(shù)學院作為專職教育機構(gòu)，首先，要提前與職業(yè)高中接軌，進行專職意向高中生的錄取，為養(yǎng)老服務(wù)人才培養(yǎng)獲取意向生。其次，要突出人才培養(yǎng)的實踐應(yīng)用性，購置高端智能機器，讓學生能夠迅速掌握技能，并且能夠進行社會的二次培訓，對購置的智能機器進行租賃和應(yīng)用培訓。

（四）民政部門、老齡委養(yǎng)老服務(wù)人才培養(yǎng)對策

民政部門和老齡委要培養(yǎng)高級管理人才，建立養(yǎng)老服務(wù)人才智庫，積極推進國家、企業(yè)、社會的養(yǎng)老服務(wù)人才人工智能化聯(lián)動培養(yǎng)；加大對家庭貧困并且有意向致力于養(yǎng)老服務(wù)的青年才俊的培養(yǎng)支持力度；對人工智能養(yǎng)老服務(wù)高端研發(fā)海歸人才給予政策優(yōu)待；建立城市養(yǎng)老服務(wù)專家群組，定期召開學術(shù)研討會議，增進智慧交流。

（五）社區(qū)養(yǎng)老服務(wù)人才培養(yǎng)對策

社區(qū)要加強人工智能養(yǎng)老服務(wù)人才的典型宣傳，利用宣傳畫的形式傳播人工智能應(yīng)用的優(yōu)勢；積極打造人工智能特色服務(wù)團隊，開展社區(qū)公益性專題培訓，并募集資金購置人工智能機器為特殊群體獻愛心；努力構(gòu)建人工智能養(yǎng)老社區(qū)，采用人工智能的形式鼓勵老年人進行文體娛樂，增強體質(zhì)。

總的來說，在計算機技術(shù)不斷發(fā)展的現(xiàn)代社，人工智能技術(shù)的普及給養(yǎng)老服務(wù)帶來了巨大的便捷。隨之而來的人工智能化養(yǎng)老服務(wù)人才的培養(yǎng)成為了發(fā)揮人工智能養(yǎng)老服務(wù)效用的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。要培養(yǎng)人工智能化養(yǎng)老服務(wù)人才，可以從遠程教育、社會宣傳普及、學院培訓、政府推廣等模式入手，實現(xiàn)人工智能化養(yǎng)老人才培養(yǎng)模式的多元化。同時，開展遠程教育的過程中運用產(chǎn)品一體化模式，在滿足老人需求的基礎(chǔ)上提升人工智能設(shè)備的人性化操作，重點開展職業(yè)技術(shù)院校的人才培養(yǎng)方式，與民政部門開展緊密合作，積極培養(yǎng)人工智能化養(yǎng)老服務(wù)人才。社區(qū)方面強化人才的教育宣傳工作，全力搭建人工智能養(yǎng)老社區(qū)。

第2篇：人工智能培訓體系范文

一、人工智能應(yīng)用于稅收征管的必要性分析

1.優(yōu)化辦稅體驗，提高納稅遵從度。稅務(wù)部門的納稅服務(wù)有網(wǎng)絡(luò)和辦稅服務(wù)廳兩種方式。利用人工智能技術(shù)，可以智能地分析納稅人輸入的信息，精準納稅信息的推送，提高個性化咨詢的針對性，服務(wù)好PC端和移動端，使納稅人無需離開住宅即可完成一般的稅收申報。對于某些納稅人條件有限或無法在線解決的問題，實體服務(wù)機構(gòu)仍可以使用人工智能系統(tǒng)。自2016年以來，江蘇、廣東、上海等地陸續(xù)推出了采集納稅人人臉圖像、身份信息和電話號碼的“旺寶”、“小賢”等稅務(wù)服務(wù)機器人提供自助稅收服務(wù)、發(fā)票申請等，它不僅減輕了工作人員的負擔，而且提高了稅務(wù)處理的效率。人工智能的友好、耐心、準確和高效的服務(wù)，也受到了公眾的好評。2.實現(xiàn)稅收信息共享，確保信息對稱。目前，“金稅”項目的第三階段已逐步在全國范圍內(nèi)建立了信息收集系統(tǒng)。政府應(yīng)建立基于“金稅”項目的綜合電子稅務(wù)辦公系統(tǒng)，運用人工智能技術(shù)分析大數(shù)據(jù)，連接各稅務(wù)機關(guān)的信息，整合分散的資源并重新開發(fā)一套用于稅收信息收集和管理的操作方法，以增強稅收信息收集和管理的相關(guān)性，確保信息的對稱。3.創(chuàng)新檢查手段，兼顧公平速度質(zhì)量。對于稅收征管檢查工作分為兩部分，計算機選擇選案，然后由稽查人員負責后續(xù)的稽查工作。人工智能的選擇不僅有助于確保公平性和準確性，還可以提高速度，使稅務(wù)人員更好地投入于跟蹤工作。人類與人工智能各司其職，這是流程再造理論下稅收征管改革的必然趨勢。4.加強風險防范，打擊涉稅違法。電子商務(wù)的興起，納稅人收入來源的不明確和生產(chǎn)模式的多樣化催生了一系列偷稅和逃稅行為。稅務(wù)部門應(yīng)依靠人工智能技術(shù)，建立稅收風險的預(yù)防和控制系統(tǒng)，對評估有疑問的納稅人，由人工智能系統(tǒng)過濾后，發(fā)送給不同的部門進行監(jiān)控和定期檢查，從而遏制不法行為發(fā)生。5.節(jié)省人力時間，降低稅收成本。人工智能的優(yōu)勢在于能夠利用風險評估和稅源管理機制來減少稅收管理資源的投入，日常工作效率得到有效提高。人工智能還可以對熱點稅收問題進行智能分析和評論。還可以應(yīng)用于稅務(wù)審批事務(wù)。通過智能的機檢，可提高工作效率，從而降低稅收成本。

二、基于人工智能應(yīng)用稅收征管的障礙因素

1.人工智能技術(shù)的發(fā)展不夠完善。首先，稅收信息與人民生活息息相關(guān)，但稅收人工智能技術(shù)還存在技術(shù)方面的不足，容易受到黑客攻擊。目前，稅收信息的保護是有限的。其次，人工智能系統(tǒng)的專家系統(tǒng)。計算機經(jīng)過的智能程序的學習，除了原有的程序思維，也導入了另一個思維，有了雙思維，這就是人性化的專家思維，使稅收征管中解決復雜問題能力上了一個臺階，計算機程序通過稅務(wù)專業(yè)知識+稅務(wù)專家經(jīng)驗兩個思維去思考和分析面對的稅收征管難題。事實上由于缺乏專家系統(tǒng)的技術(shù)支撐，人工智能應(yīng)用會大打折扣。2.缺乏人工智能復合的高端人才。首先，稅收征管需要兼通IT和稅收的人才。但如今，稅務(wù)專業(yè)中基本上沒有人工智能的本科教育，人工智能與稅收學科的交叉和融合無法實現(xiàn)。另外，在稅收征管領(lǐng)域，人工智能廣泛應(yīng)用之后，普通稅收專業(yè)人員的數(shù)量將減少。簡單的咨詢輔導工作，發(fā)票業(yè)務(wù)等可以輔以人工智能系統(tǒng)。而高端管理人才缺乏，是阻礙稅收人工智能發(fā)展的重要成因。3.適應(yīng)智能辦稅能力尚顯不足。在稅收實際工作中，由于納稅人的水平不一，接受新事物新技術(shù)的能力不一，也就不能很好地掌握智能辦稅中的各種操作要求和智能處理。4.缺乏人工智能應(yīng)用和數(shù)據(jù)的保護。政府對個人信息的收集，分析和比較，確實提高了政府部門的管理能力，并在一定程度上有助于改善政府管理手段。但是，公權(quán)力無限收集信息超出必要程度可能會侵犯私人權(quán)利。目前，我國還沒有關(guān)于“人工智能數(shù)據(jù)的應(yīng)用和保護”的規(guī)定。建議從法律條文上體現(xiàn)對公民的隱私保護。

三、完善人工智能應(yīng)用稅收征管的對策

第3篇：人工智能培訓體系范文

關(guān)鍵詞：人工智能；傳媒企業(yè)；新媒體；發(fā)展

一、引言

人工智能（ArtificialIntelligent，AI），是一門前沿交叉學科，涉及計算機科學、腦科學、神經(jīng)生理學、心理學、語言學、邏輯學、行為科學、生命科學，以及信息論、控制論和系統(tǒng)論等領(lǐng)域。1956 年達特茅斯會議提出：讓機器能像人那樣認知、思考和學習，即模擬人的智能。《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》（國發(fā)〔2017 〕35 號）：跨界融合成為重要經(jīng)濟模式；加快AI融合，發(fā)展智能化經(jīng)濟、建設(shè)智能化社會，構(gòu)筑知識、技術(shù)、產(chǎn)業(yè)三方互動融合及其人、機、文互相支撐的良好環(huán)境；發(fā)展智能服務(wù)（包括智能教育、智能醫(yī)療、智能健康和養(yǎng)老）；推薦社會治理智能化（涉及政務(wù)、法庭、城市、交通軍民融合、環(huán)保等）；加強人工智能領(lǐng)域軍民融合。智能教育、智能醫(yī)療、智慧法庭、智能交通、智能農(nóng)業(yè)等行業(yè)的智能化升級，都需要新聞出版行業(yè)知識服務(wù)的支撐。

二、傳媒企業(yè)現(xiàn)狀分析

近年來，隨著國內(nèi)媒體企業(yè)的不斷融合發(fā)展，大量媒體信息不僅通過圖書、期刊、報紙、廣播、電視等形式傳播，還向網(wǎng)站、抖音、微信等新的傳播渠道延伸。與此同時，國外媒體企業(yè)對人工智能技術(shù)的探索及應(yīng)用也日益重視。（1 ）傳媒企業(yè)非常重視人工智能技術(shù)，不斷增強其引導能力和傳播效果。（2 ）人工智能技術(shù)對媒體采―編―發(fā)流程的影響很大，涉及傳媒企業(yè)生產(chǎn)各個環(huán)節(jié)。（3 ）人工智能算法推薦新聞、合成主播等智能技術(shù)應(yīng)用。例如：個性化信息流分發(fā)、今日頭條算法推薦、AI合成主播、“媒體大腦”。（4 ）人工智能對傳媒企業(yè)影響深遠，促進其新業(yè)態(tài)產(chǎn)生及媒體融合發(fā)展。

三、傳媒企業(yè)機遇與挑戰(zhàn)

人工智能與媒體各生產(chǎn)環(huán)節(jié)深度融合、提質(zhì)增效，但也面臨著不少機遇與挑戰(zhàn)。① 機遇。促進智能升級：各環(huán)節(jié)變得更加智能化（選題策劃、編輯、校對、排版、印刷、營銷等）；出版行業(yè)與其他行業(yè)深度融合。② 挑戰(zhàn)。AI技術(shù)積累和人才儲備不足；資源整合難度比較大：大量高質(zhì)量專業(yè)知識資源、數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一；傳媒企業(yè)和讀者之間、生產(chǎn)與發(fā)行之間渠道不夠通暢。（1 ）人工智能技術(shù)水平領(lǐng)先于觀念認知水平。當前，傳媒企業(yè)對人工智能的認識最常見的誤區(qū)表現(xiàn)在觀念意識、認知維度、重視深度三個方面：① 觀念意識，運用人工智能技術(shù)加速媒體融合，認識不充分、不到位；② 認知維度，在媒體企業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的各環(huán)節(jié)中，還不能清楚地認識到人工智能技術(shù)應(yīng)用效果；③ 重視程度，清晰的發(fā)展目標、可行的實施途徑和發(fā)展的戰(zhàn)略規(guī)劃，這三方面是傳媒企業(yè)目前還比較缺乏的發(fā)展因素。（2 ）傳統(tǒng)的媒體企業(yè)較難適應(yīng)變革。① 組織架構(gòu)、業(yè)務(wù)流程難匹配。② 資金受限。有關(guān)人工智能的軟件、硬件引進與研發(fā)，以及數(shù)據(jù)庫平臺搭建與管理的資金投入都較高，可用資金很難在短時間內(nèi)有效利用。③ 人才隊伍建設(shè)跟不上媒體智能化發(fā)展要求，缺乏媒體智能化發(fā)展所需的復合型人才，特別是在技術(shù)、運營等部門，領(lǐng)軍人才少之又少。大多數(shù)傳媒企業(yè)出現(xiàn)人才留不住、用不好的情形。（3 ）傳統(tǒng)媒體企業(yè)人工智能技術(shù)經(jīng)驗不足?？茖W技術(shù)的有效利用是媒體企業(yè)生產(chǎn)和可持續(xù)快速發(fā)展的重要因素。如何科學合理地研發(fā)、運用智能化技術(shù)，開發(fā)滿足市場需求的新形式，促使智能化應(yīng)用水平與人工智能技術(shù)本身發(fā)展水平相匹配，是媒體企業(yè)從傳統(tǒng)向智能化轉(zhuǎn)型的重中之重。（4 ）用于人工智能算法的訓練數(shù)據(jù)是傳媒企業(yè)智能化發(fā)展的重要砝碼。提高人工智能技術(shù)的應(yīng)用水平，大量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)積累是不可或缺的。當前，不少媒體企業(yè)積極、大膽嘗試，大量的文檔、圖片、視頻等數(shù)據(jù)資源，需要強大的財力和物力去支撐“數(shù)據(jù)清洗”及其相關(guān)工作，并最終生成高質(zhì)量的信息化數(shù)據(jù)。（5 ）用戶的數(shù)據(jù)安全與隱私保護成為急需解決的難題。隨著媒體企業(yè)的快速發(fā)展智能化，同時也產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)，因此，保障用戶個人信息、行為數(shù)據(jù)的安全，尊重用戶的個人隱私，提供精準、優(yōu)質(zhì)的服務(wù)就顯得尤其重要。

四、傳媒企業(yè)發(fā)展建議和趨勢展望

（一）發(fā)展建議

隨著各種媒體的不斷融合發(fā)展，各行業(yè)對于人工智能的廣泛應(yīng)用不僅是一種普遍發(fā)展趨勢，而更是媒體企業(yè)掌握變革發(fā)展的金鑰匙。只要能在智能化技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域取得領(lǐng)先地位，媒體企業(yè)成功地進行變革發(fā)展就多一分把握。而且隨著科學技術(shù)的不斷快速進步發(fā)展，人工智能技術(shù)的應(yīng)用將持續(xù)推動媒體企業(yè)的發(fā)展與變革。（1 ）戰(zhàn)略、路徑的智能化發(fā)展。傳統(tǒng)媒體企業(yè)應(yīng)當根據(jù)本身實際情況和發(fā)展特點早謀劃、早制定智能化發(fā)展路線，緊抓人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等機遇，探索人工智能技術(shù)的發(fā)展路徑，贏得企業(yè)市場競爭優(yōu)勢。發(fā)揮傳統(tǒng)媒體企業(yè)資源豐富的優(yōu)勢力量，增加人工智能技術(shù)的自主研發(fā)投入，掌握核心，打造自主可控的智能化媒體平臺，不斷開拓先進技術(shù)的研發(fā)途徑和探索其可行的引進渠道。（2 ）從傳統(tǒng)思維轉(zhuǎn)變到人工智能發(fā)展。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，傳統(tǒng)媒體企業(yè)有了巨大壓力。不論愿不愿意去直接面對，傳媒企業(yè)的人工智能發(fā)展變革道路已經(jīng)箭在弦上。因此，傳統(tǒng)媒體企業(yè)需要利用全新的觀念來迎接人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，從而探索更適合的體制機制、組織結(jié)構(gòu)、工作流程、人才隊伍，進行全面轉(zhuǎn)型。加快轉(zhuǎn)型，改變思維，增強媒體人對人工智能技術(shù)應(yīng)用的深刻認識，提高技術(shù)運用水平對內(nèi)容創(chuàng)新起的重大作用的準確認知，實時調(diào)整人工智能技術(shù)在媒體企業(yè)中應(yīng)用模式。（3 ）企業(yè)體制機制變革，重點開發(fā)技術(shù)優(yōu)勢。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，媒體企業(yè)既要提高技術(shù)開發(fā)的資金投入，又要創(chuàng)新變革媒體企業(yè)的生產(chǎn)體制機制，實現(xiàn)人工智能技術(shù)與媒體生產(chǎn)要素的完美整合，探索資源、人才，管理、功能、產(chǎn)品的融合發(fā)展路徑。（4 ）推動內(nèi)容完善創(chuàng)新，增強智能技術(shù)引領(lǐng)。媒體企業(yè)在引入智能技術(shù)的基礎(chǔ)上，不斷地推動前沿科技技術(shù)充分地對內(nèi)容進行創(chuàng)新，有機結(jié)合內(nèi)容與創(chuàng)新形式。媒體企業(yè)既要憑借人工智能技術(shù)不斷地深入研究新媒體傳播形式和銷售渠道，還要不斷地改進產(chǎn)品形式形態(tài)、提高產(chǎn)品優(yōu)質(zhì)品質(zhì)。（5 ）重新整合媒體資源，加快發(fā)展變革。人工智能技術(shù)與5G、大數(shù)據(jù)、云平臺、物聯(lián)網(wǎng)等科學技術(shù)影響著傳媒企業(yè)的發(fā)展趨勢。傳統(tǒng)媒體企業(yè)需要不斷地跨界整合并完善市場技術(shù)資源，在生產(chǎn)產(chǎn)品、終端、渠道、人員等方面實現(xiàn)跨越發(fā)展，掌握媒體市場主動權(quán)，構(gòu)建合理、完善的信息傳播鏈。（6 ）重視挖掘數(shù)據(jù)，重塑核心競爭力。傳統(tǒng)媒體企業(yè)應(yīng)重視將大數(shù)據(jù)的信息分析能力融入進媒體產(chǎn)品生產(chǎn)的全流程中，從基于經(jīng)驗升級到基于數(shù)據(jù)，探索并建立傳媒企業(yè)數(shù)據(jù)鏈。（7 ）打造智媒體團隊，創(chuàng)辦新媒體企業(yè)。新媒體企業(yè)需要智能編輯記者人才，未來的媒體人才隊伍應(yīng)當是智能型人才團隊，即“全媒體人才＋人工智能工程師”。媒體企業(yè)需要科學制定全媒體、智媒體人才的發(fā)展整體規(guī)劃，加強人工智能技術(shù)媒體人才培養(yǎng)；加大人工智能技術(shù)業(yè)務(wù)培訓，提升協(xié)同創(chuàng)新能力；探索專家型編輯記者的培養(yǎng)方式，探索人工智能技術(shù)能力提升的有機結(jié)合，架構(gòu)智能人才隊伍培養(yǎng)和發(fā)展路徑。

（二）趨勢展望

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，傳媒企業(yè)也面臨著將要進行變革創(chuàng)新的局面，從生產(chǎn)內(nèi)容、分發(fā)產(chǎn)品，到內(nèi)容表現(xiàn)、銷售管理，其工作流程和生態(tài)環(huán)境發(fā)生了巨大變化。1.融合發(fā)展智能化人工智能在媒體融合發(fā)展中起到了巨大作用：提高了媒體全要素的生產(chǎn)率；人工智能將推動媒體更好地利用現(xiàn)代化體系中的功能作用。媒體融合發(fā)展的重要方向是智能化新型媒體企業(yè)平臺，創(chuàng)建信息服務(wù)智能媒體庫。2.新媒體形態(tài)顯現(xiàn)多種多樣傳媒形式和內(nèi)容呈現(xiàn)方式逐漸涌現(xiàn)，不斷改革、發(fā)展、演化迭代，智能化科技媒體產(chǎn)品健康發(fā)展。3.關(guān)鍵核心技術(shù)研發(fā)從事高科技技術(shù)研發(fā)創(chuàng)新的公司企業(yè)發(fā)展的重點是依托以芯片、算法和數(shù)據(jù)為核心的人工智能系統(tǒng)，提供優(yōu)質(zhì)高效的技術(shù)服務(wù)，促進多種人工智能技術(shù)進一步發(fā)展。媒體企業(yè)通過自主研發(fā)或與人工智能科技企業(yè)合作，為編發(fā)聯(lián)動工作提供有效路徑。4.媒體專業(yè)界限變寬媒體人的角色邊界逐漸寬泛，優(yōu)質(zhì)算法和吸引廣大用戶是媒體企業(yè)發(fā)展的兩大重要因素。媒介素養(yǎng)將更進一步地深度重構(gòu)，傳統(tǒng)意義上的以文科專業(yè)為主的體系將不斷調(diào)整、改變，跨專業(yè)、復合型已經(jīng)是對傳媒人的更進一步要求和代名詞。5.音、視頻生產(chǎn)消費晉級人工智能技術(shù)發(fā)展快速發(fā)展，音視頻內(nèi)容生產(chǎn)效率不斷提升，創(chuàng)新創(chuàng)意空間進一步拓展，音視頻內(nèi)容消費迅猛增長，人機交互界面重塑，媒體企業(yè)新流量拓展，取得良好經(jīng)濟、社會效益。6.版權(quán)保護意識及能力增強人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)等前沿科技技術(shù)將進一步解決版權(quán)保護問題，人工智能技術(shù)強力支撐內(nèi)容變現(xiàn)、盈利模式改革創(chuàng)新，增加傳媒版權(quán)領(lǐng)域新規(guī)則。

五、結(jié)論

綜上所述，雖然人工智能的發(fā)展歷程只有短短的幾十年時間，但是對于每個階段內(nèi)人工智能的發(fā)展都推動了人類社會發(fā)展。傳媒企業(yè)為了避免被淘汰，必須合理地與人工智能結(jié)合應(yīng)用，才能拓展更大的生存空間，贏得更好的發(fā)展。

參考文獻

[1]周皓.傳媒文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)發(fā)展策略研究[J].風景名勝，2019(06):290-291.

第4篇：人工智能培訓體系范文

人工智能(Artificial Intelligence.  AI)是計算機科學的一個分支，主要是使用計算機系統(tǒng)來模擬人類的思維活動。人工智能技術(shù)己應(yīng)用于醫(yī)學領(lǐng)域中，例如IB M機器人醫(yī)生" WATSON”在10分鐘時間診斷出很難診斷的自I.病類型，且診斷準確率比初級醫(yī)生的臨床準確率高出4倍2017年7月初，阿里也了“DoctorYou" AI系統(tǒng)來進行醫(yī)學影像診斷，同年8月，騰訊“覓影”來診斷早期癌癥，未來人工智能技術(shù)將在醫(yī)學領(lǐng)域有更廣闊的應(yīng)用，其對醫(yī)學專業(yè)學生的計算機應(yīng)用水平的標準和要求越來越高，高職院校在計算機教學中也應(yīng)跟隨科技發(fā)展的步伐?，F(xiàn)階段高職院校在計算機教學過程中還存在著下列問題:1現(xiàn)階段醫(yī)學高職院校計算機教學現(xiàn)狀及存在的問題    

大學計算機基礎(chǔ)作為一門基礎(chǔ)課，其內(nèi)容是理淪知識和實踐知識的融合，醫(yī)學生學習計算機知識表現(xiàn)在以下幾個方而:醫(yī)學生個體之間存在的差異性較大    

從生源分布上看，來自城市的學生平時接觸過計算機，并且在以前的學習中己經(jīng)學習過計算機相關(guān)的基礎(chǔ)知識，而來自偏遠農(nóng)村的學生，沒有機會接觸過計算機，且教學設(shè)備落后，起點較低，因此在教學過程中應(yīng)該考慮到學生之間的差異性計算機基礎(chǔ)課程學時安排不夠，且學生不夠重視      

由于醫(yī)學高職院校主要開設(shè)的專業(yè)是醫(yī)學類專業(yè)，計算機基礎(chǔ)作為一門公共基礎(chǔ)課，學校安排的學時不夠，如本校開設(shè)的計算機基礎(chǔ)課程64個學時，64個學時中不僅包括了理淪講解，也包括了學生實踐。同時，大多數(shù)學生沒有購買計算機，課后也沒有硬件條件來復習相關(guān)的知識內(nèi)容，因此僅僅靠著上課的講解實踐難以保障教學的質(zhì)量，同時，大多數(shù)學生重視醫(yī)學類專業(yè)課程，往往忽略了計算機基礎(chǔ)課程的重要性，學生沒有擺正心態(tài)，因此出現(xiàn)上課玩手機，睡覺，講話等不良現(xiàn)象

1. 3計算機基礎(chǔ)教學與醫(yī)學專業(yè)難以結(jié)合起來      

目前，計算機基礎(chǔ)課程教學使用的是統(tǒng)一的教材，統(tǒng)一的知識點，沒有專門的針對醫(yī)學專業(yè)出版的計算機基礎(chǔ)教材，難以針對不同的專業(yè)來安排授課知識，使得學生畢業(yè)時與就業(yè)單位要求的計算機技術(shù)的掌握度不符合，使得他們在后續(xù)的工作中帶來很多困難2提升計算機教學的幾個建議

2. 1完善課程體系，采取課堂教授和線上自學的方法相結(jié)合    

計算機教學過程中可以采用課堂教授和線上自學的方法，課堂上教授的是計算機基礎(chǔ)知識，包括計算機基礎(chǔ)知識、WORD文字處理、EXCEL電子表格、POWERPOINT演示文稿、INTERNET操作以及計算機網(wǎng)絡(luò)六大模塊，主要目的是掌握計算機基礎(chǔ)知識，達到國家計算機一級水平，線上教學平臺可以通過微課、慕課等方式上傳MS OFFICE高級應(yīng)用課程，提升學生的辦公軟件應(yīng)用能力，達到計算機二級水平，與此同時，還應(yīng)包括醫(yī)學專業(yè)軟件的內(nèi)容，如藥學專業(yè)加入SPASS. SAS醫(yī)學統(tǒng)計軟件，影像專業(yè)加入DISC. OSIRIS醫(yī)學圖像處理與分析軟件，護理、臨床專業(yè)加入3DBody解剖學習軟件、醫(yī)院信息系統(tǒng)等內(nèi)容2. 2增強學校和醫(yī)院等企業(yè)的合作，掌握實踐知識，輸出技能型入才    

在人工智能高速發(fā)展下，醫(yī)院等醫(yī)療機構(gòu)己從國外引進或者自主研發(fā)導診機器人、腫瘤診斷專家系統(tǒng)、胃癌診斷專家系統(tǒng)等智能診斷系統(tǒng)，未來醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展將對醫(yī)學人才的要求越來越高學校和公立醫(yī)院、私立醫(yī)療機構(gòu)應(yīng)搭建起合作橋梁，輸出優(yōu)秀的學生為醫(yī)療機構(gòu)培養(yǎng)后備力量，同時醫(yī)療機構(gòu)提供更多的機會讓醫(yī)學生參與到實踐中，增強學生的專業(yè)素養(yǎng)、業(yè)務(wù)能力，達到合作互贏的局而提高教師的專業(yè)應(yīng)用素質(zhì)，加強師資培訓    

學校應(yīng)提供給教師業(yè)務(wù)培訓的機會，如到醫(yī)院參觀學習醫(yī)療機構(gòu)目前研發(fā)或引進各類輔助醫(yī)療系統(tǒng)的使用，各類大型醫(yī)療器械的操作，使得教師在授課時能夠注重計算機基礎(chǔ)和臨床的學科知識相結(jié)合，培養(yǎng)復合型人才

第5篇：人工智能培訓體系范文

2018年以來，伴隨著“資管新規(guī)”的，資管行業(yè)進入到了正本清源、轉(zhuǎn)型發(fā)展的新時代，中國銀行理財業(yè)務(wù)未來的發(fā)展方式和形態(tài)正在被重新塑造。

盡管各家銀行在資管子公司未來業(yè)務(wù)模式和發(fā)展方向上有所不同，但將人工智能技術(shù)作為提升銀行資管業(yè)務(wù)整體效率和質(zhì)量的重要手段，已經(jīng)取得了業(yè)內(nèi)的廣泛共識。國內(nèi)外的資管機構(gòu)在相關(guān)領(lǐng)域進行了大量的研究和應(yīng)用。BlackRock作為全球最大的資產(chǎn)管理機構(gòu)，運作著6.3萬億美元的資產(chǎn)，人均管理規(guī)模為30億元。其管理的高效能主要依賴了aladdin、Future Advisor、iRetire和CACHE-MATRIX四套頂級智能金融系統(tǒng)，所支持的業(yè)務(wù)范圍覆蓋了投資管理、銷售咨詢、退休養(yǎng)老和風險控制業(yè)務(wù)體系。天弘基金作為國內(nèi)唯一一家規(guī)模超萬億的基金公司，擁有著來自螞蟻金服的天然科技基因，其在并發(fā)計算能力、客戶肖像繪制、用戶習慣分析及智能資產(chǎn)配置方面的技術(shù)儲備和實踐經(jīng)驗已處在行業(yè)前列。

銀行資管擁有相對獨立和完整的資產(chǎn)負債架構(gòu)和業(yè)務(wù)模塊，將人工智能技術(shù)用于資管業(yè)務(wù)，可以有效提高效率，拓寬分析的深度和廣度，為傳統(tǒng)銀行資管向智能資管的轉(zhuǎn)型，提供了重要的技術(shù)保證。但目前將人工智能用于銀行資管還存在著一些亟待解決的問題。本文將聚焦資管轉(zhuǎn)型背景下的智能資管建設(shè)，對人工智能應(yīng)用場景進行分析討論，探索符合當前銀行資管業(yè)務(wù)發(fā)展特點的“銀行資管+人工智能”的解決策略。

二、 資管業(yè)務(wù)人工智能應(yīng)用存在的問題

1. 銀行資管外部環(huán)境的變化。

（1）國內(nèi)監(jiān)管環(huán)境的變化。國內(nèi)的銀行資管行業(yè)自誕生以來，就與監(jiān)管密不可分。在資產(chǎn)端，國內(nèi)監(jiān)管對銀行資管的投資標的有著較為明確的限制，因此投資無法在全市場和全金融標的上展開。在負債端，國內(nèi)監(jiān)管采用了較為嚴格的流程限制了客戶的理財購買行為只能在柜面或銀行端的APP上進行。2018年以來，監(jiān)管對銀行資管進行“市場化”調(diào)整的目標逐漸清晰?！百Y管新規(guī)”的頒布，除了在“打破剛性兌付”“規(guī)范資金池業(yè)務(wù)”“引導行業(yè)去嵌套”“去杠桿”等問題上的考量外，也向資管行業(yè)統(tǒng)一監(jiān)管的目標邁出了重要一步

監(jiān)管對資產(chǎn)端和負債端的松綁，不僅意味著更多的業(yè)務(wù)機遇，也意味著技術(shù)應(yīng)用有了更多的業(yè)務(wù)場景。

（2）業(yè)務(wù)環(huán)境的變化。傳統(tǒng)銀行資管面對的競爭對手僅為銀行資管同業(yè)，而借助于銀行強大的實體渠道營銷能力和過去的資金池運作方式，這種競爭一直處在溫和可調(diào)節(jié)的范圍內(nèi)。在脫離母行后，盡管銀行資管子公司擁有了更多的投資標的和工具，但其無疑也會直面更加激烈的外部市場競爭。相較于市場化程度高的基金公司、券商資管而言，多數(shù)銀行資管在投資交易、投資研究、系統(tǒng)建設(shè)、人員儲備等方面還存在著較大的差距。這種差距必定會為人工智能的業(yè)務(wù)應(yīng)用帶來了不確定性和阻礙。

2. 金融業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)問題。金融數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、維度高、結(jié)構(gòu)復雜、價值密度低等特點，此外，金融數(shù)據(jù)還包含大量的噪聲和潛在的關(guān)聯(lián)關(guān)系，具有極強的波動性，這使得對金融數(shù)據(jù)的分析和挖掘成為一個難題。

銀行、保險和證券等專業(yè)機構(gòu)對客戶數(shù)據(jù)的準確性要求嚴格，根據(jù)特定場景開發(fā)私有清洗模塊或平臺，積累了大量經(jīng)驗。但出于保密原因，金融企業(yè)很少有理論性的成果見諸于報道。

金融數(shù)據(jù)的智能清洗技術(shù)在學界已開展多年。針對數(shù)據(jù)中屬性錯誤的檢測，有基于統(tǒng)計學理論的方法、關(guān)聯(lián)規(guī)則的方法、聚類的方法、利用違反函數(shù)依賴條件的方法等。針對數(shù)據(jù)中的重復記錄問題，可以在基于距離度量的基礎(chǔ)上，采用聚類算法的思路進行處理。針對金融數(shù)據(jù)中常出現(xiàn)的時序數(shù)據(jù)，也有學者提出使用了模糊C均值聚類方法，通過計算數(shù)據(jù)到聚類中心的距離來分離出噪聲數(shù)據(jù)。針對金融數(shù)據(jù)維度高的特點，在確定了問題邊界后，可以直接使用經(jīng)典的數(shù)據(jù)降維度算法或策略予以解決。

高質(zhì)量的數(shù)據(jù)資源是人工智能應(yīng)用的前提條件。成功的人工智能應(yīng)用，花費在數(shù)據(jù)工程上的時間比例會占到六成甚至更高。而銀行資管在數(shù)據(jù)處理上常會遇到來自下列兩方面的問題。

（1）內(nèi)部數(shù)據(jù)。銀行資管已經(jīng)發(fā)展十年有余，內(nèi)部積累了大量數(shù)據(jù)，該部分數(shù)據(jù)多數(shù)僅完成了數(shù)字化。由于以前缺乏數(shù)據(jù)分析的內(nèi)生性需求，大量數(shù)據(jù)并未經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗和結(jié)構(gòu)化存儲，后期數(shù)據(jù)清洗和存儲的成本較高。

作為歸屬于母行的獨立部門，銀行資管的部分業(yè)務(wù)模塊的職能（如產(chǎn)品銷售、信息科技等）一直由母行的相關(guān)部門代為行使。子公司化之后，按照監(jiān)管對于銀行數(shù)據(jù)的要求，以前積累的銷售及客戶的原始數(shù)據(jù)將無法作為無形資產(chǎn)被子公司所繼承。數(shù)據(jù)獲取渠道的堵塞將會直接不利于未來人工智能技術(shù)的應(yīng)用。

（2）外部數(shù)據(jù)。銀行資管未來在投資端會大量投資外部標準資產(chǎn)，而投資的前提保證是能夠擁有完整準確的外部數(shù)據(jù)。針對標準資產(chǎn)的公開市場數(shù)據(jù)，目前有大量的第三方數(shù)據(jù)供應(yīng)商提供相關(guān)的數(shù)據(jù)。而針對標準資產(chǎn)中的另類數(shù)據(jù)，通常數(shù)據(jù)來源可靠性差、數(shù)據(jù)質(zhì)量并不穩(wěn)定。

未來外部數(shù)據(jù)是否需要本地化及系統(tǒng)內(nèi)外數(shù)據(jù)如何隔離將主要根據(jù)監(jiān)管要求及自身發(fā)展的需要。在缺少了母行科技支撐的情況下，數(shù)據(jù)庫的搭建和維護也將是資管子公司科技團隊的重要工作之一。

3. 銀行資管架構(gòu)及技術(shù)積累。

（1）組織架構(gòu)。銀行資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的定位較為明顯，不同銀行資管擁有相似的業(yè)務(wù)模塊，且多實現(xiàn)了獨立的事業(yè)部制。然而，各行資管的業(yè)務(wù)范圍及業(yè)務(wù)模塊間的工作流相異，各模塊內(nèi)部的具體職能、資源配置也不盡相同，這種差別在全國股份制銀行與城商行間、城商行與農(nóng)商行間的差異更為巨大。正是由于這種組織架構(gòu)上的差異，業(yè)內(nèi)并沒有形成引入人工智能技術(shù)的現(xiàn)成框架和通用模板，所以具體實現(xiàn)需要根據(jù)各自的實際情況來進行差異化的設(shè)計。

（2）技術(shù)積累。我國的銀行資管業(yè)務(wù)起初多隸屬于同業(yè)市場或金融板塊，十余年便經(jīng)歷了由小變大、由弱變強的過程。行業(yè)的高速擴張也帶來了各行資管業(yè)務(wù)發(fā)展的不平衡性，所以在管理能力、投資投研能力、人員配置和技術(shù)儲備等方面，也處在不同的發(fā)展階段。除了同業(yè)間的差異外，相較于已經(jīng)發(fā)展了多年的外部非銀資管，由于各非銀機構(gòu)所處的監(jiān)管和行業(yè)標準化程度高，導致了這些機構(gòu)只要滿足準入門檻就代表具有了一定的管理能力、人才儲備和技術(shù)水平。

除了管理技術(shù)和傳統(tǒng)投資投研技術(shù)外，人工智能技術(shù)的應(yīng)用更多集中在人工智能知識以及計算機技術(shù)的使用上。在人工智能算法知識、獨立開發(fā)能力和相關(guān)人員儲備上來講，部分非銀機構(gòu)已經(jīng)走到了市場前列并且積累了一定的研究成果和實戰(zhàn)經(jīng)營，銀行資管在實現(xiàn)超越前，還需要付出較多的追趕成本。

三、 我國銀行資管業(yè)務(wù)中人工智能的應(yīng)用建議

1. 明確自身特點和發(fā)展定位，梳理人工智能應(yīng)用的整體框架?！袄碡斝乱?guī)”和《商業(yè)銀行理財子公司管理辦法》將未來銀行資管開展業(yè)務(wù)劃分成了體內(nèi)運營的“傳統(tǒng)”模式和體外運營的“子公司”模式，在業(yè)務(wù)開展模式確定后，銀行資管機構(gòu)的市場定位和發(fā)展定位會皆然不同。

對于選擇了“子公司”模式的銀行資管，未來規(guī)劃多朝著全能型方向來發(fā)展?？梢葬槍θ斯ぶ悄艿膽?yīng)用進行自頂向下的宏觀設(shè)計，所涉及的業(yè)務(wù)范圍可以盡量拓展，將未來有可能開展的業(yè)務(wù)也納入到設(shè)計范圍內(nèi)。更加寬泛的投資范圍和營銷渠道，會需要更加全面的數(shù)字化系統(tǒng)進行支持，業(yè)務(wù)開展過程中會積累的更多的數(shù)據(jù)，人工智能技術(shù)的應(yīng)用也會更加有意義，無論是從管理端和業(yè)務(wù)端都會產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)，落地成本均攤后也更加低廉。

對于選擇了“傳統(tǒng)”模式的銀行資管，全面的人工智能應(yīng)用不但成本高昂，且給實際業(yè)務(wù)帶來的收益相對有限。這類銀行資管可以針對有急迫人工智能需求的應(yīng)用場景，進行特定業(yè)務(wù)的落地，比如針對負債端客戶的偏好分析，可以用來在未來嚴峻的市場環(huán)境中最大程度的維護好存量客戶并擴大客群，實現(xiàn)與銀行資管子公司的錯位競爭。后期可以根據(jù)業(yè)務(wù)的開展情況，逐步推進人工智能的使用，實現(xiàn)更高的產(chǎn)出比。

2. 挖掘潛在的人工智能應(yīng)用點。在業(yè)務(wù)模式和人工智能應(yīng)用的整體框架被確認后，接下來就進入到潛在應(yīng)用點的挖掘選擇上。

（1）客戶行為分析及應(yīng)用。將人工智能用于客戶行為分析，早已被大多專注于C端的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)采納并廣泛應(yīng)用于實踐。銀行資管因相對的壟斷地位，早期缺乏客戶畫像的需求和內(nèi)在動力，相關(guān)的研究起步較晚。金融業(yè)基于人工智能進行客戶分析的目的在于：從海量數(shù)據(jù)中，發(fā)覺目標客戶及潛在客戶;進行欺詐檢測、價值分析、流失分析;建立起客戶信用度、貢獻度及忠誠度模型等。

針對客戶行為進行分析，并反向用于營銷及產(chǎn)品設(shè)計，是一個比較自然的人工智能技術(shù)應(yīng)用場景，而實踐應(yīng)用中的熱點也集中在負債端。從技術(shù)角度上講，數(shù)據(jù)采集和業(yè)務(wù)場景的建模是落地中的重點和難點，而工程實踐、后期分析結(jié)果的解讀及應(yīng)用則占據(jù)了更多的工作量。

（2）智能量化投資及投研平臺。智能量化投資是指：通過向量化投資領(lǐng)域引入人工智能技術(shù)，使系統(tǒng)能夠高效且智能地從金融數(shù)據(jù)中自動挖掘可用信息，并用于支持和輔助投資交易。在智能投研平臺建設(shè)方面，非銀金融機構(gòu)已有實施案例，如天弘基金在2015年建立的投研云系統(tǒng)，嘉實基金2016年成立的人工智能投資研究中心，華夏基金與微軟亞研院的戰(zhàn)略合作。不同于非銀金融機構(gòu)，新興的金融科技公司更傾向推出標準化的解決方案或平臺，參與其中的金融科技公司包括：通聯(lián)數(shù)據(jù)、數(shù)庫科技等。

權(quán)益二級市場一直是金融領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的熱點，由于監(jiān)管政策的放寬，銀行資管子公司已經(jīng)可以開始在該領(lǐng)域提前布局。自動盯市和價格發(fā)現(xiàn)是人工智能較為常規(guī)的應(yīng)用，更進一步的，人工智能還可以被用于自發(fā)地尋找市場的階段性有效指標、挖掘主要矛盾、批量生成策略等。

（3）智能投顧研究。智能投顧（Robo-Advisor）在對大量數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，根據(jù)服務(wù)對象的特征或偏好，給出個性化的投資建議，可以選擇性的為服務(wù)對象提供交易服務(wù)（如完全自動交易、人工投資顧問協(xié)助交易和自執(zhí)行交易等）。

智能投顧起源于美國，近年來眾多資管公司已了其智能平臺，我國于2015年引入智能投顧概念。國內(nèi)智能投顧平臺按照業(yè)務(wù)類型可以劃分為三種：第一類是借鑒美國Wealthfront、Betterment等投資于交易型開放式基金（ETF）組合的公司，直接為客戶匹配國外發(fā)達市場的ETF 基金以達到資本配置的目的，例如彌財公司和藍海財富公司;第二類是以FOF基金等作為投資組合標的，例如錢景理財公司;第三類是基于論壇等在線平臺進行投資信息共享，對量化投資策略、投資名人的股票組合進行社交跟投，例如雪球公司。

未來的銀行資管必然會從“輸出產(chǎn)品”向“輸出策略”轉(zhuǎn)型，而負債的邊界也將會瞄向不同風險偏好和需求的客戶。銀行資管早期可以通過“智能投顧+外部ETF采購”的模式滿足客戶“千人千面”的需求。對于投研能力強、市場占有率高的頭部銀行資管，未來可以發(fā)行廣泛涵蓋市場各類指數(shù)的類ETF基金，在滿足內(nèi)部投資采購需求的同時，也可以將其提供給外部有配置需求的機構(gòu)及個人投資者。

3. 人工智能落地的內(nèi)部機制建設(shè)。盡管人工智能技術(shù)的應(yīng)用在金融領(lǐng)域已經(jīng)取得了共識，但不同性質(zhì)的機構(gòu)對該類技術(shù)的認知和實際的推進力度上有很大的差異。建設(shè)一套可行的人工智能落地的內(nèi)部機制是大多數(shù)銀行資管子公司在擁抱人工智能技術(shù)時，應(yīng)該考慮的首要問題。這套機制的建設(shè)應(yīng)圍繞著下列問題展開：（1）探索性的業(yè)務(wù)需求與外部技術(shù)公司合作方式研究;（2）探索性的業(yè)務(wù)需求考量標準;（3）項目結(jié)果不及預(yù)期的退出機制。

第6篇：人工智能培訓體系范文

計算智能（Computational Intelligenee，簡稱CI），又稱軟計算，該詞于1992年被美國學者J.C.Bezdekek首次提出，1994年全計算智能大會明確提出了計算智能的概念，標志著計算智能作為一門獨立學科的誕生。傳統(tǒng)的人工智能問題的處理、結(jié)論的得出都需要在建立精確的數(shù)字模型的基礎(chǔ)上才能實現(xiàn)，但現(xiàn)實中有很多的數(shù)據(jù)都是模糊的，無法建立精確的模型，使得人工智能的應(yīng)用范圍相對狹窄，而計算智能則突破了人工智能的瓶頸，以模型為基礎(chǔ)，模擬人的理論與方法，只需要直接輸入數(shù)據(jù)，系統(tǒng)就可以對數(shù)據(jù)進行處理，應(yīng)用范圍更加的廣泛。

計算智能的本質(zhì)是一類準元算法，主要包括進化計算，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊計算、混沌計算、細胞自動機等，其中以進化計算、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及模糊系統(tǒng)為典型代表。

1.1 進化計算 進化計算是采用簡單的編碼技術(shù)來表示各種復雜的結(jié)構(gòu)，并通過遺傳操作和優(yōu)勝劣汰的自然選擇來指導學習和確定搜索的方向，具有操作簡單、通用性強、效率高的優(yōu)點，其工作原理是通過種群的方式進行計算，借助生物進化的思想來解決問題，分為遺傳算法、進化規(guī)劃及進化策略三大類。

1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個高度復雜的非線性動力學系統(tǒng)，具有模糊推理、并行處理、自訓練學習等優(yōu)勢，其工作原理是仿照生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理信息方式，通過不同的算法和結(jié)構(gòu)，將簡單的人工神經(jīng)細胞相互連接，通過大量的人工神經(jīng)單元來同時進行信息的傳播，并將信息儲存在改革細胞單元的連接結(jié)構(gòu)中，快速地得到期望的計算結(jié)構(gòu)。生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的細胞是在不斷的生成和更新著的，即部分細胞壞死，整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仍能維持正常的運轉(zhuǎn)秩序而不會驟然崩潰，同樣人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也有著這樣的特性，即使部分神經(jīng)細胞發(fā)生問題，整個網(wǎng)絡(luò)也能夠正常的運轉(zhuǎn)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)按照連接方式的不同分為前饋式網(wǎng)絡(luò)與反饋式網(wǎng)絡(luò)，前饋式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的神經(jīng)元是單層排列的，分為輸入層、隱藏層及輸出層三層，信息的傳播是單向的，每個神經(jīng)元只與前一層的神經(jīng)元相連，即信息只能由輸出層傳向隱藏層再傳向輸入層，而不能由輸出層直接傳向輸入層；反饋式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中每個人工神經(jīng)細胞都是一個計算單元，在接受信息輸入的同時還在向外界輸出著信息。不同的行業(yè)和領(lǐng)域可以根據(jù)自身的需要將不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和學習方法相結(jié)合，建立不同的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實現(xiàn)不同的研究目的。

1.3 模糊系統(tǒng) 客觀世界中的事物都具有不同程度的不確定性，如生活中的“窮與富”、美與丑”、“相關(guān)與不相關(guān)”無法用一個界線劃分清楚，對于事物不確定研究的過程中產(chǎn)生了模糊數(shù)學，所謂模糊性是指客觀事物差異的中間過渡中的“不分明性”。美國專家L.A. Zdahe教授首次運用了數(shù)學方法描述模糊概念，自此之后模糊數(shù)學形成了一個新的學科，并在世界范圍內(nèi)發(fā)展起來，在醫(yī)學、農(nóng)業(yè)等方面得到了應(yīng)用。

2 計算智能在機械制造中的應(yīng)用

機械制造業(yè)是國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，機械制造業(yè)的發(fā)展對于促進工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的發(fā)展，保持經(jīng)濟穩(wěn)步增長，滿足人們?nèi)粘Ｉ畹男枨?，提高人們的生活質(zhì)量有著重要意義。一個國家機械制造業(yè)水平的高低是衡量該國工業(yè)化程度的重要指標。由于研究角度的不同，機械制造業(yè)有著不同的分類，如國家統(tǒng)計局將機械制造行業(yè)分為通用設(shè)備、專用設(shè)備、交通運輸設(shè)備、電氣設(shè)備、儀器儀表及辦公設(shè)備五大類，證券市場將機械制造行業(yè)分為機械、汽車及配件、電氣設(shè)備三大子行業(yè)。根據(jù)調(diào)查顯示，2013年我國制造業(yè)產(chǎn)值規(guī)模突破20萬億元，同比增長17.5%，產(chǎn)值占世界比重的19.8%，經(jīng)濟總量位居世界首位，利潤4312.6億元，增長0.33%，增加值累計同比增長10.4%。

隨著計算智能研究的深入，計算智能在機械制造中得到了應(yīng)用。伴隨著機械行業(yè)的飛速發(fā)展，各類生產(chǎn)安全事故也時有發(fā)生。造成安全事故的原因是多方面的，首先是操作人員安全意識淡薄；其次是企業(yè)的安全管理和監(jiān)督缺失，我國相當多的機械制造企業(yè)不重視勞動安全衛(wèi)生方面的數(shù)據(jù)統(tǒng)計和資料積累，為了追求最大利潤在安全生產(chǎn)方面投入的資金過少，缺乏對員工開展安全教育的培訓。建立科學的安全生產(chǎn)評價方式對于防止各類安全事故，提高安全效益有著積極意義。人工智能的安全評價方法以線性函數(shù)為基礎(chǔ)，而安全生產(chǎn)評價體系是一個復雜的系統(tǒng)，涉及的內(nèi)容繁雜，需要考慮的因素很多，存在很大的不確定性，導致得到的結(jié)論與實際現(xiàn)場常常不能一致，計算智能以選擇非線性函數(shù)建立安全生產(chǎn)評價模型，實現(xiàn)對非線性函數(shù)關(guān)系的擬合，解決了這一難題。

在機械制造中存在著大量的模糊信息，如機械設(shè)備的損耗、零件設(shè)計目標等信息都是用比較模糊的術(shù)語來表達，傳統(tǒng)的人工智能進行新的零件生產(chǎn)制造時，設(shè)計人員對零件進行設(shè)計，確定零件的尺寸，然后試生產(chǎn)零件應(yīng)用在設(shè)備中，如不符合要求，再進行調(diào)整，這就要求設(shè)計人員有著豐富的知識和實踐經(jīng)驗，能夠根據(jù)需要設(shè)計出適合的零件，而計算智能以系統(tǒng)論作為基礎(chǔ)的，對選擇的自變量進行適當?shù)膬?yōu)化和控制，只需要設(shè)計人員將零件的形狀、大小、作用等輸入計算機，并對零件制造的程序編排，利用計算機確定零件的制造技術(shù)，同時控制零件的質(zhì)量，使零件設(shè)計、制造的過程更加便捷。

第7篇：人工智能培訓體系范文

關(guān)鍵詞：人工智能 自動化 電氣工程 控制系統(tǒng)

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3973（2013）012-160-02

人工智能與傳統(tǒng)方法相比較，具有許多方面的優(yōu)良性能，智能化的系統(tǒng)大大代替了大量的人工繁瑣的工作，又提高了系統(tǒng)操作的靈敏性和精確性，在功能要求越來越高的許多行業(yè)中應(yīng)用相當廣泛。最近10多年來，各種電子技術(shù)和高科技手段的日新月異，許多科研機構(gòu)就自動化控制中的人工智能技術(shù)開展了大量的研究工作，取得了豐碩的成果。下面筆者就人工智能在在電氣工程方面的應(yīng)用做一綜述。

1 人工智能技術(shù)的優(yōu)勢

（1）控制對象的模型在設(shè)計之前已經(jīng)成型。在電氣工程方面，由于許多參數(shù)具有復雜性，利用傳統(tǒng)技術(shù)無法確定哪些具體的參數(shù)變化會導致結(jié)果的相應(yīng)變化，從而表現(xiàn)出的外在結(jié)果復雜多樣，難以歸納出具有一定規(guī)律性的結(jié)論來，這就是信息的非線性特征必然決定了隨機結(jié)果出現(xiàn)的原因。人工智能通過專家系統(tǒng)，利用控制器能對各種參數(shù)進行精密分析，并給出正確的指令，而使得各種對象在動態(tài)變化中得到精確地控制。

（2）人工智能控制器的自身性能能夠自我調(diào)節(jié)，以趨更加完善，應(yīng)用的技術(shù)及參數(shù)可以有實際響應(yīng)時間、下降時間、魯棒性能等變化。

（3）人工智能控制器操作起來比較直觀、簡潔，即使經(jīng)過一般的專業(yè)操作技術(shù)崗前培訓，也能很快掌握人性化的人機交互對話系統(tǒng)，還能依照各種實際情況進行適應(yīng)本人習慣或工作需要的界面設(shè)計。

（4）人工智能控制器性能穩(wěn)定，能對各種數(shù)據(jù)進行科學的處理，可適范圍比較寬泛，由于驅(qū)動器的特性很多，控制器都能對輸入的各種數(shù)據(jù)信息做出很好的篩選和判斷。

2 電氣工程中人工智能的運用

2.1 提高了電氣設(shè)備設(shè)計的水平

計算機技術(shù)的更新?lián)Q代率非常快，引導了電氣產(chǎn)品的設(shè)計手段發(fā)生了革命性變化，CAD（計算機輔助設(shè)計）的引入，大大縮短了產(chǎn)品研發(fā)的周期。在CAD中嵌入人工智能，使得電氣設(shè)計變得非常直觀，模塊化的操作設(shè)計模式和大大縮短了設(shè)計的周期，同時由于計算機技術(shù)的精確化，也使得產(chǎn)品的質(zhì)量得到很大程度的改良。人工智能系統(tǒng)能夠優(yōu)化電氣產(chǎn)品的設(shè)計，主要借助于遺傳算法和專家系統(tǒng)兩方面來完成。遺傳算法具有明顯的算法優(yōu)勢，計算結(jié)果的精度也很高，因此遺傳算法及其衍生算法普遍應(yīng)用于對電氣產(chǎn)品的智能化優(yōu)化設(shè)計中。電氣設(shè)備發(fā)生故障一般是不確定性的，具有很大的隨機性，表現(xiàn)在發(fā)生故障的部位和發(fā)生故障的時間方面，但一般會在故障發(fā)生之前總會出現(xiàn)一定的先兆，利用專家系統(tǒng)就可以將預(yù)兆和故障之間的復雜關(guān)系準確而及時地反映出來，并給出預(yù)警信號。

2.2 精確診斷出引起電氣設(shè)備發(fā)生事故及故障的原因

由于目前電氣設(shè)備的自動化和集成化很高，一旦發(fā)生故障，利用傳統(tǒng)的分析方法難以準確找出故障發(fā)生的部位。如發(fā)動機、發(fā)電機和變壓器等設(shè)備出現(xiàn)故障的頻率一般比較高，其原因是非常復雜和多變的，并且具有很強的突發(fā)性，還具有快速解決的特定要求，若處理不當或不及時，就會造成二次損失或事故，甚至會造成非常嚴重的不可預(yù)見性后果。人工智能系統(tǒng)融入了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論等技術(shù)，可以很好地解決傳統(tǒng)分析方法所出現(xiàn)的延時處理或診斷失誤等問題。傳統(tǒng)方法診斷故障的原理是：變壓器等電器設(shè)備一旦發(fā)生故障，其中的油的成分會發(fā)生一定的變化，因而對提取的樣本進行成分分析，就可以判斷出變壓器等電氣設(shè)備是否發(fā)生了功能性故障。采用這種傳統(tǒng)方式耗時較多，浪費人力，準確性不高。

2.3 對電氣控制過程中的有效應(yīng)用進行分析

電氣技術(shù)越來越復雜，越來越現(xiàn)代化，其控制過程就顯得愈來愈重要，是確保電氣設(shè)備穩(wěn)定而高效運行的保護神。長期以來這一問題是學術(shù)界和工程界所面臨的一大棘手課題。功能越來越完善、技術(shù)含量越來越豐富，這些均對技術(shù)人員的理論水平和操作技能提出了非常嚴格的高要求，在目前階段下，提高操作人員的技能水平和效率就成為科研人員孜孜追求的一個目標。人工智能的引入和廣泛地應(yīng)用，和計算機運算能力等核心技術(shù)的長足進步，以及交互性的界面，都使得日?；牟僮髯兊弥庇^、簡潔，還可以實現(xiàn)遠程控制及其監(jiān)控，大大提高了操作人員的安全性，也對電氣設(shè)備的良好運行提供了可靠的保證。另外，還對某些重要的數(shù)據(jù)和信息進行了即時的存儲和備份，以便以后進行調(diào)用、對比分析等。還可以自動生成各種報表，大大降低了人工費用，也減少了物力、財力等資源的大量投入，工作效率大幅度得到提高，精確度更加細致。

2.4 實現(xiàn)了控制和保護雙重功能

在電氣設(shè)備中，人工智能能對所有開關(guān)量、模擬量數(shù)據(jù)實時自動采集并進行科學的處理，并能做到定時、批量地整理和儲存。還可以通過對系統(tǒng)的歷史運轉(zhuǎn)情況進行畫面模擬顯示，電流、電壓、隔離開關(guān)、斷路器等電機設(shè)備的運轉(zhuǎn)狀態(tài)到直觀形象的反應(yīng)，一目了然。技術(shù)操作人員可以根據(jù)實際情況進行相關(guān)數(shù)據(jù)的分析及建立圖表。綜合集成了聲光、語音、電話、圖象等多模式同時或選擇性報警。在操作控制方面，智能化技術(shù)使技術(shù)人員可以通過鍵盤或鼠標實現(xiàn)對隔離開關(guān)，斷路器等的現(xiàn)場或者遠程控制，勵磁電流的調(diào)整。

2.5 在電力系統(tǒng)自動化中的應(yīng)用

人們對電力行業(yè)在生產(chǎn)中要保持穩(wěn)定性和流暢性的要求不斷提高，現(xiàn)在很多大型的電力企業(yè)均將PLC 控制系統(tǒng)逐步代替輔助系統(tǒng)中的比較傳統(tǒng)落后的繼電控制器。通過PLC 控制系統(tǒng)可以一方面對某個工藝流程進行實時的控制，另一方面協(xié)調(diào)全廠的安全生產(chǎn)。火力發(fā)電廠中的輸煤控制系統(tǒng)由主站層、現(xiàn)場傳感器和遠程IO站三部分組成連貫的網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)。其中，由人機接口和PLC 共同構(gòu)成主站層，少許工作人員在設(shè)置有主站層的集控室內(nèi)，通過系統(tǒng)的顯示屏以自動控制為主手動控制為輔對系統(tǒng)進行監(jiān)視和控制，可以大幅提高發(fā)電企業(yè)生產(chǎn)效率。隨著PLC 技術(shù)的應(yīng)用，實現(xiàn)了電廠不同發(fā)電機組在供電系統(tǒng)之間自動切換，供電的可靠性和穩(wěn)定性得到很大程度上的提高。

3 結(jié)束語

綜上所述，隨著微電子技術(shù)的飛速發(fā)展和軟件技術(shù)的快速提高，人們的日常生活發(fā)生了很大的變化，無數(shù)的科研成果慢慢轉(zhuǎn)換成生產(chǎn)力，改變著我們的生活方式，同時也促進了人工智能技術(shù)的不斷提高。硬件方面的技術(shù)和工藝水平同樣也在飛速發(fā)展，電子集成技術(shù)更加成熟，功能更加強大。芯片制造技術(shù)更是錦上添花，人工智能的控制能力和控制精度愈加得到提高，應(yīng)用范圍日趨廣泛而深入，產(chǎn)品成本的下降也帶動終端銷售價格的大幅度下降，良性循環(huán)下的技術(shù)催生，使得人工智能技術(shù)在生活和生產(chǎn)中的許多方面都得到更加廣泛的應(yīng)用，高度的自動化特征使人們體驗到神奇的便利性?？梢灶A(yù)見，人工智能在電氣自動化控制中將會有更加廣闊的遠景。

參考文獻：

[1] 郭策，范然.設(shè)計智能建筑電氣自動化系統(tǒng)的思路[J].中國新技術(shù)新產(chǎn)品，2012（05）.

[2] 周超.人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的運用[J].硅谷，2012（08）.

[3] 朱子龍.人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的運用探討[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2012（17）.

[4] 陸偉民.人工智能技術(shù)及應(yīng)用[M].上海：同濟大學出版社，1998.

[5] 王洪鐘.人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用探討[J].科技創(chuàng)新導報，2012（25）.

第8篇：人工智能培訓體系范文

（湖南大學信息科學與工程學院，湖南長沙410082）

摘要：針對大學專業(yè)教育中普遍存在的高分低能狀況，以“用”為出發(fā)點，提出實驗課程·專業(yè)實訓·學科競賽金字塔式實踐教學體系，闡述如何打通課程理論之間的聯(lián)系，自底向上從實踐動手、分析綜合再到發(fā)明創(chuàng)新分層逐步培養(yǎng)和提升學生的專業(yè)能力。

關(guān)鍵詞 ：實踐教學；實驗課程；專業(yè)實訓；學科競賽

第一作者簡介：李智勇，男，教授，研究方向為智能計算、智能系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)，zhiyong．li@hnu．edu．cn。

0 引 言

大學作為直接為社會輸送人才的機構(gòu)，將人才“可塑性”和“可用性”作為大學教育的根本目的，因此培養(yǎng)學生的文化素養(yǎng)和專業(yè)能力成為大學教育最重要的任務(wù)，但由于中國傳統(tǒng)教育思想的影響，“高分低能”一直是中國教育面臨的一個嚴峻問題，而這一問題在高等院校更為突出。問題不解決，便達不到“可用性”的目的。

這一問題違背了大學教育尤其是工科類院校的初衷，越來越多的高校逐漸意識到該問題的嚴重性，開始進一步關(guān)注實踐教學，壓縮理論教學的時間，輔以更多的實踐教學課時?！靶W期”是這一趨勢的典型代表。這一變化將實踐教學的質(zhì)量問題提上日程，如何建立合理有效的實踐教學體系和安排實踐教學內(nèi)容是當前高校不得不思考和亟待解決的問題。

1 教學現(xiàn)狀及問題

我們以湖南大學智能科學與技術(shù)專業(yè)為例分析目前實踐教學的現(xiàn)狀及存在的問題。

1.1 課程教學體系

湖南大學智能科學與技術(shù)專業(yè)近3年的教學計劃中，要求學生畢業(yè)最低總學分為170分，圖1給出各類環(huán)節(jié)所占的學分比例，可以看出，專業(yè)實訓（含畢業(yè)設(shè)計）只占總學分的16%，教學計劃側(cè)重理論教學，從學時分布來看，此偏重更為明顯。圖2分析了每個學期的課程教學學時情況，學生幾乎需要將所有時間放到課程理論學習上，被嚴重束縛，實踐教學形同虛設(shè)。

1.2 現(xiàn)有實踐教學體系

在智能科學與技術(shù)專業(yè)近3年的教學中，實驗課程有普通物理實驗和人工智能基礎(chǔ)實驗兩門。從學生完成該實驗課程的情況來看，大多數(shù)學生數(shù)據(jù)處理邏輯簡單，幾乎沒有運用模式識別、機器學習、智能控制等人工智能方法完成的作品。第6學期開設(shè)的實踐課程遠遠達不到培養(yǎng)學生熟練運用多門專業(yè)理論和方法的目的。

現(xiàn)在很多高校開始實施“小學期”教學日歷，設(shè)置為期1個月左右的集中實踐或者專業(yè)實訓環(huán)節(jié)。前兩年的“小學期”是面向全院所有專業(yè)學生的基礎(chǔ)能力培養(yǎng)，而第3學年后的“小學期”安排專業(yè)綜合設(shè)計實訓，訓練學生的專業(yè)能力，如五子棋人機對弈項目可以大大提高學生對專業(yè)的興趣，但項目過于單一，僅涉及人工智能、模式識別、機器學習等課程，與人工智能實驗課程有重合的傾向，而諸如機器人學、智能控制等智能科學與技術(shù)專業(yè)的特色課程就沒有訓練的機會，此外對比上一個硬件技術(shù)實訓缺少能力培養(yǎng)的延續(xù)性。具備創(chuàng)新發(fā)明的能力是目前實踐教學甚少考慮的培養(yǎng)目標。

1.3 存在的問題

這種培養(yǎng)方案主要存在以下問題：①實踐教學學時過少，學生實踐能力培養(yǎng)機會太少；②理論學習任務(wù)過重，學生的雙手無法得到解放；③實驗課程內(nèi)容設(shè)置不合理，課程理論與實際沒有有效結(jié)合；④面向?qū)I(yè)的實訓內(nèi)容單一，專業(yè)理論覆蓋面不夠；⑤能力培養(yǎng)斷層，發(fā)明創(chuàng)新能力未涉及。

2 金字塔式實踐教學體系

針對以上存在的問題，我們制定了新的培養(yǎng)計劃，圖3所示是2015年湖南大學智能科學與技術(shù)專業(yè)教學計劃課程時序圖?？梢钥闯觯挥媽嶒炚n程，每學期的理論教學課程減少到平均5門課程；實驗課程大大增加，從原來的2門增加到7門。新的教學計劃中實踐教學得到重視和加強。

另外，教學計劃的另一個特色是高年級的教學／學術(shù)方向分組，根據(jù)信息科學與工程學院的科研優(yōu)勢設(shè)置了4個方向，將教學與科研有機結(jié)合。課程按組選修，增加了選修課之間的關(guān)聯(lián)性，使培養(yǎng)目標更突出，令學生有的放矢。教學計劃也反映了實踐教學的體系結(jié)構(gòu)：針對重要的學門、學類和專業(yè)課程，通過專門開設(shè)實驗課程鞏固這些重要課程；接下來，通過專業(yè)實訓將多門課程理論串聯(lián)起來；最后，擬提供豐富的學科競賽機會，對于學有余力的學生進一步培養(yǎng)發(fā)明創(chuàng)新的能力。這3個層面形成了一個金字塔式的實踐教學體系，如圖4所示。越往上，能力水平越高；往下是必須具有的基礎(chǔ)能力。金字塔式的實踐體系體現(xiàn)了遞進式的能力培養(yǎng)過程。通過該培養(yǎng)模式將能直接給社會輸送“可用”人才。

圖4給出了整個實踐能力培養(yǎng)的空間結(jié)構(gòu)。筆者將分別從時間角度詳細介紹3個層面的培養(yǎng)目標和實踐內(nèi)容安排。

2.1 實驗課程

實驗課程處于金字塔的最底層，目的是培養(yǎng)學生運用專門知識進行動手實踐的能力，熟悉和鞏固專業(yè)基礎(chǔ)課程理論，為上層的能力培養(yǎng)打好基礎(chǔ)。這一能力是所有智能科學與技術(shù)專業(yè)合格大學生必須具有的根本能力。

程序設(shè)計和計算機系統(tǒng)設(shè)計是實現(xiàn)智能的手段和載體，因而第1學年和第2學年圍繞這兩個能力開展理論和實踐教學活動，開設(shè)了高等程序設(shè)計、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、數(shù)字邏輯、計算機系統(tǒng)等課程，其中程序設(shè)計、數(shù)字邏輯和計算機系統(tǒng)3門課程實踐性較強，因此還配套設(shè)置了對應(yīng)的實驗課程。實驗課程與理論課程盡量同步開設(shè)，利用實驗箱對理論進行驗證，加深學生對課程的理解。第3學年和第4學年面向計算機上層系統(tǒng)和應(yīng)用，操作系統(tǒng)和計算機網(wǎng)絡(luò)是典型代表，因而針對這兩門課程開設(shè)對應(yīng)實驗課程，這幾門實驗課程是學類核心課程。此外，教師還可圍繞智能科學與技術(shù)專業(yè)的重點核心課程“人工智能”開設(shè)機器人實驗課程，讓學生基于NAO人形機器人、智能小車、RoboCode等設(shè)備軟件理解、熟悉和練習各種智能的算法和模型。從程序設(shè)計、計算機系統(tǒng)、操作系統(tǒng)、計算機網(wǎng)絡(luò)和人工智能5個方面依次開展基礎(chǔ)實踐到專業(yè)實踐的培訓，為上層專業(yè)實訓作好準備。

2.2 專業(yè)實訓

專業(yè)實訓是隨著小學期的推廣而逐漸引入的培養(yǎng)環(huán)節(jié)，未有成功的經(jīng)驗可以借鑒。5年中我們不斷地探索，在剛開始的2年采用“集中實踐+生產(chǎn)實習”的方式。集中實踐指在學校里進行一些簡單的綜合設(shè)計，如軟件實訓開發(fā)類似圖書管理系統(tǒng)的軟件。由于題目較為簡單和老套，學生興趣不高。生產(chǎn)實習是指和企業(yè)合作，將學生派往生產(chǎn)一線，這一想法初衷好但操作性低。因此，頭兩年的“小學期”成效不佳，于是取消生產(chǎn)實習，將集中實踐從2周延長為4周，增加項目難度，如2014年在第2學年實行的“STC單片機開發(fā)”和第3學年實施的“五子棋智能對弈設(shè)計”，難度適中，學生普遍反映較好。

這兩年取得的進步給我們很大的啟發(fā)。第2學年的軟件實訓結(jié)合最新的APP應(yīng)用引入Android開發(fā)，讓學生可以在自己的手機上展示作品，實現(xiàn)即所得，極大地激發(fā)學生的積極性；在已有的單片機開發(fā)上，提升設(shè)計的高度和難度，引入FPGA設(shè)計，讓學生全面學習嵌入式系統(tǒng)；最后，在智能專業(yè)綜合設(shè)計方面，將五子棋智能下棋程序打造成全院的一個競賽，結(jié)合專業(yè)最前沿的發(fā)展方向，進而增加機器人開發(fā)、物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)和嵌入式系統(tǒng)設(shè)計，涵蓋智能終端、智能軟件、智能系統(tǒng)，提供較寬的選擇，充分發(fā)揮學生的一技之長。

2.3 學科競賽

前兩個層次基本上完成了工程能力的培養(yǎng)，但創(chuàng)新才是核心競爭力。如何激發(fā)學生發(fā)明創(chuàng)造的潛能也是實踐教學的任務(wù)之一。這一能力在以前的教學中甚少專門涉及，發(fā)明創(chuàng)新的能力是一道坎。

學科競賽是培養(yǎng)發(fā)明創(chuàng)新能力比較好的一個突破口，因此我們在實驗室建設(shè)過程中適當考慮了對學科競賽的支撐，基于RoboCup足球機器人在協(xié)同對抗上創(chuàng)新，基于模塊化機器人在創(chuàng)意上立新，基于NAO機器人在自然語言處理上求新。目前，學生長期參加的學科競賽有RoboCup足球機器人中型組比賽、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)計大賽以及全國電子設(shè)計大賽。教師應(yīng)為有志向和能力的學生提供創(chuàng)新平臺和條件，鼓勵學生參加高水平的學科競賽。

學科競賽組成了實踐教學的最后一環(huán)，面向科研，與研究生教育接軌；面向創(chuàng)業(yè)，為IT產(chǎn)業(yè)增添生命力。

3 建設(shè)措施及成果

3.1 實驗室配套建設(shè)

根據(jù)實踐教學的分層體系，目前已有的支撐該體系的儀器設(shè)備見表1，可滿足不同層次的用途需求。課程實驗的設(shè)備主要以驗證為主；實驗課程的設(shè)備需要學生動手實現(xiàn)算法和設(shè)計；專業(yè)實訓的設(shè)備主要以提供平臺為主，讓學生自主搭建系統(tǒng)；學科競賽的設(shè)備一方面要滿足競賽需求，一方面可以應(yīng)用于學術(shù)研究，具有一定的開放性。

針對學科競賽，我們已經(jīng)建立400 m2的場地專門用作智能科學與技術(shù)專業(yè)的創(chuàng)新和學科競賽實驗室。圖5所示為學生正在專心調(diào)試足球機器人。

3.2 實踐教學代表性項目

1)電子產(chǎn)品的制作、測試及使用( STC-A實驗學習板)。

通過完成一個電子產(chǎn)品（STC-A實驗學習板）的制作、測試及使用，學生能夠全面了解電子產(chǎn)品的開發(fā)與生產(chǎn)全過程以及質(zhì)量管理；實踐簡單的焊接技術(shù)，認識基于處理器的電子系統(tǒng)的組成；學習電路調(diào)試及檢測能力，了解“STC-A學習板”的功能以及嵌入式系統(tǒng)的入門知識；擁有一個便攜式學習與創(chuàng)新的實驗平臺，為今后的學習提供方向與幫助。

2)“智能杯”五子棋程序設(shè)計邀請賽。

該競賽在已給出五子棋平臺的基礎(chǔ)上（已有界面，無需自己編程界面），要求參賽者寫出五子棋算法。換句話說，就是設(shè)計五子棋COM的智商。五子棋看似簡單，實則包含各種變化，計算種種變化同樣需要強大的知識儲備。程序設(shè)計與五子棋結(jié)合既樸素簡單，又包羅萬象，同時通過對弈方式可以綜合多種人工智能理論和方法，反映出技能的高低。

3)足球機器人。

中國機器人大賽暨RoBoCup公開賽是中國最具影響力、最權(quán)威的機器人技術(shù)大賽。信息科學與工程學院從2013年開始連續(xù)參加了兩屆比賽，積累了一定的經(jīng)驗，已基本形成老帶新的格局。通過展現(xiàn)一個真實的機器人產(chǎn)品，可以讓學生感受本專業(yè)的特色和前景，提高專業(yè)的認同感；通過動手改進一個實際產(chǎn)品，激發(fā)學生的創(chuàng)新意識；通過這個比賽，期望學生能夠逐步達到自主研制復雜精密機器人的水平。

4 結(jié)語

能力培養(yǎng)是大學教育的重中之重，而實踐教學是達成這一目標的重要手段。實驗課程·專業(yè)實訓·學科競賽金字塔式實踐教學體系符合能力培養(yǎng)的階梯性，涵蓋了動手實踐、綜合分析和發(fā)明創(chuàng)新3種能力。部分實踐教學項目得到較好的反響，為這一體系進一步成熟化和規(guī)范化提供了動力。

下一步，我們擬主要從兩個方面進一步推進智能科學與技術(shù)專業(yè)的實踐教學建設(shè)。一方面不斷提升從事實踐教學的教師水平，注重與行業(yè)接軌，跟進行業(yè)的最新發(fā)展動態(tài)和專業(yè)技術(shù)并將其反映到實踐項目中，形成一個持續(xù)發(fā)展的良性生態(tài)；另一方面積極融人工程認證的理念，為工程類學生今后走向世界提供具有國際互認質(zhì)量標準的“通行證”。實踐教學作為能力培養(yǎng)的重要手段，為了使其更加科學和規(guī)范，我們將參照工程認證的標準，對各項能力的培養(yǎng)在實踐教學過程中有更明確的對應(yīng)，對能力的考核能更細致化。

參考文獻：

[1]別敦榮，張征．世界一流大學教育理念的特點與啟示[J]高等工程教育研究，2010(4): 82-92.

[2]張莎，當代大學生“高分低能”現(xiàn)狀的原因及對策分析[J]．科教導刊，2012(8): 98-99.

[3]李智勇，肖正，趙歡，等，智能科學與技術(shù)本科專業(yè)“小學期”制教學思考[J]．計算機教育，2011(15): 29-34．

[4]昊麗娟，李柳．以小學期為平臺的實踐教學改革與探索[J]沈陽師范大學學報：自然科學版，2013(3): 421-424．

第9篇：人工智能培訓體系范文

一、我國醫(yī)藥制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展現(xiàn)狀及問題

醫(yī)藥制造業(yè)是我國國民經(jīng)濟的重要組成部分，在整個消費市場中有著舉足輕重的地位。進入21世紀以來，我國醫(yī)藥制造業(yè)發(fā)展迅速，目前已成為全球第二大醫(yī)藥市場，原料藥生產(chǎn)出口穩(wěn)居世界第一。2007-2017年，我國醫(yī)藥制造業(yè)規(guī)模以上企業(yè)的主營業(yè)務(wù)收入從5967億元增長至28200億元，復合增長率達到16.8%，遠高于同期GDP增長率。不過，我國醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新能力弱、競爭能力不強等問題突出，產(chǎn)品仍“以仿為主”，創(chuàng)新藥欠缺，藥品質(zhì)量和療效等都有待進一步提高。另外，隨著近幾年藥品“帶量采購”、“兩票制”等政策的實施，對藥企運營與成本控制提出更高要求和挑戰(zhàn)，再加上疫情沖擊，我國醫(yī)藥制造企業(yè)的收入和利潤收到較大影響，規(guī)模以上企業(yè)的主營業(yè)務(wù)收入近幾年一度出現(xiàn)下滑。在以上背景下，推動醫(yī)藥制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是推進我國藥企向創(chuàng)新型技術(shù)型轉(zhuǎn)型升級、提升自身競爭力的有效手段。當前，我國醫(yī)藥制造企業(yè)數(shù)字化與智能化水平還有較大提升空間，據(jù)統(tǒng)計，我國有超過一半的醫(yī)藥制造企業(yè)處于單點信息化、數(shù)字化覆蓋狀態(tài)，系統(tǒng)間集成度較低；另外，仍有26%的醫(yī)藥制造企業(yè)處于數(shù)字化起步階段。具體而言，我國醫(yī)藥制造企業(yè)數(shù)字化、信息化主要存在如下問題：第一是新藥研發(fā)能力普遍偏低，研發(fā)階段信息化支撐手段缺乏。當前醫(yī)藥研發(fā)需要強大的平臺及人工智能、大數(shù)據(jù)分析等手段支撐，我國醫(yī)藥企業(yè)特別是中小企業(yè)仍處于傳統(tǒng)醫(yī)藥研發(fā)階段，缺乏信息化手段及數(shù)據(jù)的支撐，導致藥物研發(fā)耗時耗力，且成功率低。第二是醫(yī)藥生產(chǎn)階段信息化及自動化大部分處于單點覆蓋階段，未形成端到端集成。一方面部分生產(chǎn)環(huán)節(jié)還未實現(xiàn)自動化，這在中成藥制造企業(yè)中較為常見，如藥材預(yù)處理、藥物提取、環(huán)境控制等環(huán)節(jié)，仍需要大量人工參與。另一方面，醫(yī)藥企業(yè)信息化與自動化大部分互相分離，生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)沒有得到實時收集以用于研發(fā)、生產(chǎn)過程的控制及管理。第三是企業(yè)營銷流通、產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同等環(huán)節(jié)信息化水平普遍偏低。我國醫(yī)藥制造企業(yè)對藥品營銷渠道管理、營銷數(shù)據(jù)的實時跟蹤及數(shù)據(jù)分析能力普遍不足。同時，當前藥企普遍缺乏互聯(lián)網(wǎng)營銷及用戶服務(wù)類平臺，基于線上的創(chuàng)新發(fā)展觀念薄弱。另外，醫(yī)藥制造企業(yè)利用信息化平臺打通產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)，實現(xiàn)上下游企業(yè)數(shù)據(jù)同步、資源及業(yè)務(wù)協(xié)同等方面還存在較大短板。

二、我國醫(yī)藥制造企業(yè)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型推進創(chuàng)新發(fā)展建議

基于我國醫(yī)藥制造企業(yè)數(shù)字化、自動化現(xiàn)狀及問題，為推進我國醫(yī)藥制造企業(yè)運營升級、產(chǎn)品及服務(wù)模式創(chuàng)新，提升行業(yè)在國際的綜合競爭力，企業(yè)應(yīng)根據(jù)自身實際情況進一步提升研發(fā)、生產(chǎn)、營銷流通、用戶服務(wù)等環(huán)節(jié)智能化、數(shù)字化水平，同時推進企業(yè)各環(huán)節(jié)系統(tǒng)間集成及數(shù)據(jù)共享流通，最終實現(xiàn)智能化研發(fā)、智能化生產(chǎn)制造、智能化企業(yè)管理等全新生產(chǎn)運營模式的構(gòu)建，具體建議如下。

（一）研發(fā)環(huán)節(jié)數(shù)字化

醫(yī)藥研發(fā)環(huán)節(jié)數(shù)字化是目前我國醫(yī)藥制造企業(yè)存在的最大短板，也是企業(yè)加強創(chuàng)新藥開發(fā)力度的關(guān)鍵一步。研發(fā)環(huán)節(jié)數(shù)字化建議從以下幾方面開展。一是企業(yè)內(nèi)部要構(gòu)建統(tǒng)一的研發(fā)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，如電子實驗記錄、儀器原始數(shù)據(jù)、化合物/生物樣品數(shù)據(jù)、生物活性數(shù)據(jù)庫等，實現(xiàn)研發(fā)過程中各類數(shù)據(jù)電子化、標準化，并實現(xiàn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫在企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)共享。二是完善企業(yè)級的研發(fā)信息管理系統(tǒng)實現(xiàn)研發(fā)流程集成。構(gòu)建醫(yī)藥研發(fā)平臺，建立標準化的研發(fā)流程，基于研發(fā)平臺實現(xiàn)研發(fā)流程集成?；谘邪l(fā)平臺推進研發(fā)數(shù)據(jù)的整合和開發(fā)利用，實現(xiàn)對研發(fā)進程和研發(fā)質(zhì)量的管理和控制，提高實驗效率，加快藥物研發(fā)進程。三是充分利用大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)輔助研發(fā)創(chuàng)新。醫(yī)藥制造企業(yè)應(yīng)和專注于大數(shù)據(jù)、人工智能的信息技術(shù)服務(wù)企業(yè)開展廣泛合作，共同探索人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)在藥物研發(fā)、臨床試驗過程中的應(yīng)用，以降低研發(fā)成本、縮短研發(fā)周期。例如運用人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)在藥物研發(fā)、臨床試驗等階段進行大批量文本分析及預(yù)測、虛擬藥物篩選、病例分析及臨床匹配、晶型預(yù)測、發(fā)掘藥物新適應(yīng)癥等工作，以提高藥物研發(fā)效率。

（二）生產(chǎn)環(huán)節(jié)數(shù)字化

醫(yī)藥生產(chǎn)環(huán)節(jié)應(yīng)重點推進生產(chǎn)過程自動化、智能化水平，加強各環(huán)節(jié)智能化系統(tǒng)的整合，逐步形成貫穿整個生產(chǎn)過程的智能化、自動化控制體系。由于化藥、生物藥、中藥生產(chǎn)數(shù)字化基礎(chǔ)存在較大差異，建議企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，根據(jù)自身情況選擇具體方案。具體建議如下。一是中小企業(yè)首先提升藥品生產(chǎn)關(guān)鍵環(huán)節(jié)的自動化、智能化水平。推進智能裝備、智能傳感器等智能設(shè)備的普及，加強提取、濃縮、醇化、干燥、滅菌等關(guān)鍵環(huán)節(jié)自動化控制系統(tǒng)的部署，逐步實現(xiàn)各個環(huán)節(jié)工藝參數(shù)和質(zhì)量控制參數(shù)（如溫度、流量、壓力、液位、質(zhì)量、濃度等）的自動采集、監(jiān)測、分析、集中顯示、報警和控制，簡化生產(chǎn)流程，減少人工干預(yù)。二是逐步形成貫穿全生產(chǎn)過程的智能化控制體系。在關(guān)鍵環(huán)節(jié)自動化系統(tǒng)部署基礎(chǔ)上，推進各環(huán)節(jié)自動化控制系統(tǒng)的整合，形成貫穿整個生產(chǎn)過程的智能化、自動化控制體系，強化生產(chǎn)制造各類參數(shù)數(shù)據(jù)匯聚與分析，實現(xiàn)信息和數(shù)據(jù)的快速、合理、準確傳遞與共享，全面提高生產(chǎn)制造過程信息化管理能力。三是完善企業(yè)生產(chǎn)類信息化系統(tǒng)建設(shè)及綜合集成。完善生產(chǎn)執(zhí)行（MES）、環(huán)境監(jiān)測、藥品質(zhì)量監(jiān)管、倉儲管理等生產(chǎn)信息化系統(tǒng)建設(shè)，實現(xiàn)生產(chǎn)自動化、智能化設(shè)備數(shù)據(jù)、物料、能耗等數(shù)據(jù)接入到生產(chǎn)信息化系統(tǒng)中，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測及分析應(yīng)用。推進生產(chǎn)信息化系統(tǒng)間集成及數(shù)據(jù)共享流通，形成集管控、優(yōu)化、調(diào)度、執(zhí)行和經(jīng)營于一體的生產(chǎn)新模式。

（三）營銷流通及用戶服務(wù)環(huán)節(jié)數(shù)字化

營銷流通及用戶服務(wù)環(huán)節(jié)數(shù)字化是傳統(tǒng)醫(yī)藥制造企業(yè)較為欠缺環(huán)節(jié)，隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”在醫(yī)藥及醫(yī)療領(lǐng)域的滲透，營銷流通及用戶服務(wù)環(huán)節(jié)數(shù)字化成為醫(yī)藥企業(yè)進行精準營銷、開展服務(wù)化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。具體建議如下。一是搭建精準營銷平臺。醫(yī)藥制造企業(yè)應(yīng)聯(lián)合醫(yī)藥流通企業(yè)打造面向基層醫(yī)療市場的數(shù)字化精準營銷平臺，重點探索醫(yī)藥產(chǎn)品精準營銷方式，提高資源投放有效性。一方面基于精準營銷平臺整合下游終端客戶資源，匯聚營銷數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，掌握藥品流向動態(tài)，對渠道終端（如醫(yī)院、藥店等）營銷數(shù)據(jù)進行實時動態(tài)管理以輔助差異化營銷科學決策制定、渠道優(yōu)化、終端覆蓋等。另一方面基于新媒體環(huán)境，通過大數(shù)據(jù)分析手段分析醫(yī)生社交網(wǎng)絡(luò)、閱讀量和轉(zhuǎn)發(fā)量、醫(yī)學信息瀏覽記錄等線上數(shù)據(jù)，挖掘醫(yī)生使用偏好，實現(xiàn)有的放矢、精準營銷。二是打造線上線下融合的醫(yī)藥新零售、健康服務(wù)平臺。醫(yī)藥制造企業(yè)應(yīng)探索建設(shè)B2B、B2C電子商務(wù)平臺或與大型醫(yī)藥電商平臺進行合作，實現(xiàn)營銷渠道下沉，推進線下線上全面融合。另外，有實力的醫(yī)藥制造企業(yè)可探索建設(shè)企業(yè)數(shù)字化服務(wù)平臺，并和線下醫(yī)院、體檢中心、理療中心、藥店等實體機構(gòu)進行密切合作，將數(shù)字化服務(wù)平臺向線下機構(gòu)及個人用戶延伸，基于平臺開展藥事個性化遠程咨詢、療效數(shù)字化評估、遠程審方、健康監(jiān)測、健康管理等。同時基于平臺沉淀消費者疾病譜變化、健康需求和消費習慣等數(shù)據(jù)信息，開展C2M反向定制化研發(fā)生產(chǎn)。另外，醫(yī)藥制造企業(yè)應(yīng)積極與數(shù)字化診療平臺、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院等平臺類企業(yè)合作，聯(lián)合推出慢病管理、術(shù)后跟蹤等服務(wù)，包括在線診斷、藥品購買配送、用藥跟蹤等，形成“醫(yī)+藥”閉環(huán)，延伸大健康服務(wù)半徑，創(chuàng)新開展營銷模式。

（四）企業(yè)運營管理數(shù)字化

企業(yè)運營管理數(shù)字化是醫(yī)藥制造企業(yè)實現(xiàn)內(nèi)部運營升級的重要手段，通常包括企業(yè)人財物的數(shù)字化綜合管理、企業(yè)數(shù)據(jù)匯聚及綜合分析、企業(yè)智能決策等。具體建議如下。一是推進企業(yè)運營管理數(shù)字化升級。針對中小企業(yè)，建議通過實地部署或采購SaaS服務(wù)等方式，推廣辦公自動化、企業(yè)資源管理、客戶關(guān)系管理、供應(yīng)鏈管理等運營管理類信息系統(tǒng)的使用，加強企業(yè)管理精準管控能力。對于有實力的大型企業(yè)，建議推進運營管理類系統(tǒng)與藥品研發(fā)、生產(chǎn)制造、營銷流通、用戶服務(wù)等環(huán)節(jié)信息化系統(tǒng)的整合，實現(xiàn)研發(fā)、生產(chǎn)、營銷、用戶服務(wù)、企業(yè)運營管理相關(guān)流程及數(shù)據(jù)的融合貫通。二是提升企業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用水平。建議有實力的醫(yī)藥制造企業(yè)打造企業(yè)數(shù)據(jù)，盤活企業(yè)全量數(shù)據(jù)，實現(xiàn)企業(yè)各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)的匯聚整合、提純加工、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)等，形成基于大數(shù)據(jù)分析與反饋的工藝優(yōu)化、流程優(yōu)化、設(shè)備維護與事故風險預(yù)警、精準營銷及用戶服務(wù)能力，實現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)與運營管理的智能決策和深度優(yōu)化。三是推動產(chǎn)業(yè)鏈上下游信息化協(xié)同。加強醫(yī)藥制造企業(yè)與上下游產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)的協(xié)作，通過系統(tǒng)整合、流程打通等推進上下游企業(yè)生產(chǎn)要素互通共享，逐步實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈互聯(lián)、平臺協(xié)同、要素融通，推動產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)生產(chǎn)和服務(wù)資源優(yōu)化配置。

三、推進醫(yī)藥制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策建議