導語：如何才能寫好一篇人工智能時代的特點，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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【關鍵詞】大數據；人工智能；計算機網絡技術

如今計算機領域掀起了人工智能的浪潮，許多行業和技術正向著智能化方向轉型，人工智能技術也因此得到了迅猛的發展。同時大數據時代的到來也給計算機網絡技術提出了更高的挑戰，數據信息的爆炸式猛增，以及網絡環境的日益復雜，都加快了計算機網絡技術的升級轉型。基于此深入研究人工智能技術在計算機網絡中的應用對提高網絡環境的安全性以及推動計算機網絡技術的進步具有重要意義。

一、大數據時代和人工智能

1、大數據時代。所謂大數據是數據的種類和數量眾多的數據集，在大數據中，數據種類繁多，數量龐大，比較傳統的數據庫數據的真實性更高，數據的處理速度更快。在大數據時代，互聯網依靠數據信息的支撐，對于如何從眾多的信息中快速獲取有價值的數據提出了更高的要求。大數據給我們帶來了新的機遇和挑戰，深入研究大數據技術，合理地在各個領域運用，將會提高數據的應用價值，給我們的生活提供更大的便利。

2、人工智能的特點及優勢。相比于傳統模式，人工智能技術在信息處理上速度更快，準確率更高。在大數據時代這種優勢會更加明顯；人工智能具有成本消耗低的特點，人工智能技術基于專家系統創建知識庫和推理機，有效降低資源消耗的同時，還提升了效率；具有超強的自我學習能力，從基礎的機器學習到尖端的深度學習，從簡單的模式到復雜的人工神經網絡，人工智能都有著優異的表現，而且其發展速度是迅猛的，在某些領域甚至已經超越了人類。

二、人工智能在計算機網絡技術中的應用分析

1、安全管理中的數據挖掘技術。數據挖掘技術是一種深層次的數據分析方法，它按照給定的任務，對大量的數據進行挖掘和分析，揭示隱藏的規律，通過對網絡連接等技術的準確描述，完成同主機的對話，進而找到更加有效的方法。目前基于數據挖掘的技術越來越成熟，在數據化運營中的應用也越來越廣泛。數據挖掘技術極大的促進了人工智能的發展，使其在各個領域得以實現。人工智能技術結合數據挖掘技術可有效排除計算機中的安全漏洞，提高系統安全性。

2、保障網絡安全。如今計算機網絡環境日益復雜化，計算機網絡安全化管理的重要性是不言而喻的。人工智能技術的迅速發展，對計算機網絡安全的防護起著重要的作用，其中智能防火墻技術就是一個典型的例子。智能防火墻能夠自主的對網絡上的信息進行篩選，有選擇的為用戶提供信息，能夠攔截有害信息，防止病毒和垃圾信息進入計算機系統。在對垃圾信息進行處理時，人工智能的入侵檢測技術可以提前對這些信息進行預覽，使問題盡快的被發現處理。在計算機連接互聯網時，人工智能技術會對數據進行分析處理，判斷計算機網絡的安全狀態，并反饋給用戶。這些檢測機制對于提高計算機網絡的可靠性和安全性起著重要的作用。

3、人工智能管理。所說的人工智能系統是由軟件實現的，它以知識庫為基礎，通過對知識庫中數據的分析處理完成相應的任務，同時還能保證及時性。人工智能管理系統在能夠提高工作效率的同時還可以針對不同用戶提供個性化服務，在一段工作結束后，管理系統會對信息進行分析處理，有針對性的為用戶提供服務。在信息查找方面，人工智能管理技術提供了自定義設置功能，使查找數據和信息更加人性化。在日常實際的使用中，人工智能管理系統這些智能化和人性化的特點，對用戶工作效率的提高和時間的節省有著非常重要的意義。

4、網絡管理和系統評價。在網絡管理方面，由于網絡環境時時刻刻都處在動態變化之中，網絡環境的復雜性大大增加了網絡管理工作的難度。而人工智能技術能有效解決這一問題，基于人工智能技術的網絡管理將更加智能化，通過網絡內部的專家知識庫和問題求解技術，能夠建立起一個有著綜合性能的管理系統。這種智能化的管理技術不僅可以將網絡管理人員從繁重的工作中解放出來同時還能有效提高計算機網絡管理的質量和效率。人工智能技術中另外一個重要組成部分就是專家系統。所謂專家系統其實是知識庫和推理機的綜合，利用專家系統技術能夠模擬由領域專家才能解決的復雜問題，提供仿真該領域專家的幫助和指導，讓用戶花更少的時間和費用以更便捷的方式解決專業性問題。將專家系統合理的運用于網絡技術中，能有效提高網絡管理效率。

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【關鍵詞】互聯網信息時代 人工智能 應用研究

當前，世界已全面進入以大數據共享、信息爆炸為特點的互聯網信息時代。富有智能化和人性化的計算機網絡技術服務成為了人們青睞和關注的焦點。人工智能作為互聯網信息時代凝聚高端技術的超值網絡服務，在增強互聯網安全性、提高網絡操作自動化等方面意義重大。現階段，已有更多行業領域的用戶在應用人工智能，體驗這一技術所帶來的新生活。

1 人工智能簡述

人工智能，即Artificial Intelligence，是現代社會特有的綜合類前沿學科，交叉云集了計算機、網絡技術、控制方法論、信息論、神經生物學、語言學等多學科知識，主要用來研究機器在思考、學習、規劃等行為的擬人態進化，使之解決問題的能力大幅提升。人工智能發展至今已有超過60載歲月，其成就在整個歷程中熠熠生輝，代表著人類文明的不斷發展與超越。人工智能經歷了三個階段的發展變革：第一階段是以人工智能驅動機器設備，代替或輔助人類思考并解答難題；第二階段是研發智能機器人，處理不同系統及環境信息的交互工作，如不確定性信息的處理工作；第三階段的代表成果就是數據挖掘系統，可實現海量模糊信息采集與分析，可視化技術發展迅猛，計算機具有自主學習能力。

2 人工智能的應用領域代表成就

任何一項技術的創新與發展，都源于人類開展生產生活的實際需求，人工智能技術的研究也不例外，發展至今已經為解決不同領域的實際需求提供了眾多技術應用。目前，人工智能在下列應用領域中取得了代表性成就：

2.1 專家系統

專家系統，其實是由龐大的程序組編寫完成的數據系統，廣泛積累不同專業的知識經驗，這些知識均可事先歸納分析，可按具體模式表示，從而幫助用戶憑借領域專家的固有知識進行推理解決問題。專家系統可系統化分析輸入信息并結合已有知識體系進行全面推理，提出建O性的決策建議，相當于發揮行業專家的作用。

2.2 數據庫智能檢索

人工智能想要做到全面模擬人類思維和動作，需要建設強大的數據庫資源，便于及時開展智能檢索。數據庫基于計算機軟件開展，存儲了海量專業學科知識，也稱之為知識庫系統，一旦有用戶需要查閱解決該學科的專業問題，都可通過智能檢索功能實現快速精準地檢索。

2.3 程序自動設計

自動化的程序設計就是借助更高規格高標準的程序設計系統來完成指定功能的程序設計，該系統需要用戶輸入所設計程序的需求目標，并對整個流程和架構有更為高級的描述，系統就能自動組織對應程序完成設計。高度自動化的程序設計編寫方式，也展現了人工智能系統的思考、學習、修正自身缺陷的擬人態功能。

2.4 目標模式識別

模式識別，顧名思義正是為識別不同物體的特征是否匹配目標對象而具備的功能。現代計算機加強了模式識別系統功能，能夠提高機器對外界信息的感知能力，不斷接受外界信息，對所處環境的特征進行識別，加強概念理解。當前，目標模式識別已由二維向三維層面升級，為研究智能機器人提供了堅實的基礎。

當然，人工智能的應用領域遠不止上述這些，還在機器學習、機器視覺圖像處理（machine vision）、自然語言理解（Natural Language Understanding）、自然信息博弈論等方面發揮著重要的作用。

3 不同行業的人工智能技術應用實例

目前，眾多企業為求發展，與內部運營管理中加強了人工智能的應用，聚力解決各項問題，為企業贏得了經濟效益，推動著社會發展。

3.1 企業管理應用

將人工智能應用于企業管理中，需要人的智能和人工智能之間的辯證關系，靈活運用工智能應用平臺加強對企業內部各項管理智能軟件的開發工作，借助靈活的人工智能技術幫助企業實施科學決策。

3.2 水利管理應用

人工智能能夠在水情控制與洪災預報中發揮作用。如可使用人工神經網絡和遺傳算法等技術，模擬汛期的最大洪峰與洪水總量，研究更有針對性的抗洪模型，提高了洪災預報精度和汛期準度，有效發揮防洪降災、攔洪儲水的重要作用。同時，人工智能還能夠分析大江大河的復雜地質與環境系統，對治理河流起到良好的輔助作用。

3.3 建筑行業應用

目前，建筑行業的用地規劃、給排水工程、暖通空調工程、施工管理等內容都在應用人工智能。已有企業基于神經網絡算法發明了結構節點探傷法，可查探建筑結構損傷度；也可在市政工程建設中不斷強化正反向混合推理的理論思想，查明城市污水處理管網故障；可構建用于分析建筑工程性能效益的系統，加強建設項目性能效益預測和實際效益分析。

3.4 機械行業應用

人工智能同樣成為互聯網時代下的機械行業技術中的重頭戲。如：人們利用人工神經網絡算法，設計出土方工程的機械調度的優化方案；多個工程都可搭建含多目標的尋優函數模型。許多大型機械裝置，都配置了人工智能操作平臺，可提高安全風險監控水平，增強機械操作自動化，進一步優化生產效率。

3.5 商品銷售預測應用

人工智能的各種函數模型或優化算法，可在商品銷售金額的預測中發揮巨大作用。如：在計算機中輸入不同商品某一時間段的銷售額，形成非線性系統進行分析，評估各種影響因素。采用人工神經網絡，不斷放大自分布處理、自組織學習、自適應與自容錯等特性，體現強大的預測功能。

當然，人工智能還廣泛應用到電子網絡技術應用、企業財務管理、航班信息查詢、教學服務、心理咨詢公路建設、焊接制造、等眾多方面，為更多企業帶來可觀的經濟效益。

4 結束語

互聯網信息時代的人工智能應用，將會隨著科技力量的不斷壯大而實現更多的應用。人們應該高度重視人工智能理論與技術的探究，從而更好地為全人類服務。

參考文獻

[1]何承.計算機網絡技術中人工智能的應用探討[J].信息通信，2016（03）：180-181.

[2]韓曄彤.人工智能技術發展及應用研究綜述[J].電子制作，2016（12）：95-95.

[3]王宇飛，孫欣.人工智能的研究與應用[J].信息與電腦，2016（05）：115-117.

作者簡介

李君，男，江西省上饒市人。上海財經大學浙江學院，主要從事教學軟件管理類工作。

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關鍵詞:人工智能;計算機;網絡技術;實踐應用

人工智能是科學技術不斷發展下的新興產物，其在計算機網絡技術中的實踐應用有著無線前景。基于此，在計算機未來發展過程中需要密切關注人工智能動向，研究與探索人工智能在計算機網絡技術中的應用方向，從而推進計算機的創新性發展。

一、人工智能在計算機網絡技術中的應用方向

(一)網絡與信息安全隨著計算機網絡技術的廣泛應用，使得網絡信息安全問題變得更加突出，怎樣增強網絡信息安全已經受到了社會各界的重點關注。在計算機網絡安全維護中采用傳統方法暴露出了一些弊端與不足，而引入人工智能技術可以有效增強網絡信息安全［1］。比如在人工智能技術支持下，能夠實現網絡安全威脅種類的精確分析與判斷，然后及時選擇有針對性的解決措施，在很大程度上控制安全威脅，從而實現計算機網絡的安全運行。

(二)數據采集與分析在數據信息的采集與分析中引入人工智能技術，是實現海量數據信息有效融合的根本性需要，也是深度開發計算機功能的直接表現。大數據時代序幕的拉開，面對多元化的海量信息，若是采用傳統技術進行數據信息采集與分析，則難以完成這一艱巨任務［2］。而實踐應用人工智能技術，就可以完成計算機系統各種數據信息的具體分類管理，同時準確鑒別與高效提煉出具備價值的數據信息，在很大程度上提高了數據采集與分析效果。

(三)軟件升級對于軟硬件的升級與維護而言，借助于人工智能技術可以進一步深化軟硬件的升級與維護成果。隨著時代的不斷發展，計算機網絡技術功能與作用的發揮越來越依賴軟硬件的升級。而通過人工智能技術能夠實時完成計算機軟硬件的升級與維護，比如騰訊在用戶軟件分析與升級系統中就實踐應用了人工智能技術，其可以準確辨別出用戶是否要完成軟硬件更新，若是發現用戶有需要進行更新的軟件，則會及時把軟件更新信息推送給用戶，然后點擊更新便可。

二、人工智能在計算機網絡技術中的實踐應用

(一)人臉識別技術從本質上分析，人臉識別技術指的是利用技術手段有效識別人臉重要部位，從而實現人臉部位信息的采集與存儲［3］。人臉識別技術在計算機網絡技術領域中的實踐應用比較多，雖然獲得了非凡的成就，但也暴露出了一些弊端，例如對面部表情的微妙變化與發型難以有效識別，且人臉識別技術會受到環境條件、裝扮等有關要素的影響。現如今，人工智能在計算機網絡技術領域中的應用，最具有代表性的就是人臉識別技術，所以應該進一步分析與研究人臉識別技術，以使其在計算機中充分發揮作用與價值。

(二)指紋識別技術指紋技術是人工智能技術的重要代表之一，其在計算機網絡中的實踐應用充分的表現出了人工智能。指紋識別技術指的是有效識別、處理以及存儲人類指紋，確定各個用戶的身份與環境等信息，在保護用戶私人信息的安全性方面起著關鍵性作用［4］。對于指紋識別技術而言，指紋的采集不受位置、時間的限制，且指紋復制比較簡單，所以實踐應用前景十分廣闊。但也必須注意一點，目前指紋識別技術還不是很完善，并沒有達到最佳的識別狀態。

三、人工智能在計算機網絡技術中的應用建議

(一)進一步深化智能程度從本質上分析，在計算機中人工智能的實踐應用效果與其智能化程度息息相關，所以這就需要高度重視人工智能技術的智能化研究，不斷地提高智能化水平，將自身的優勢展現的淋漓盡致。而對于人工智能技術的智能化而言，應該突出實踐應用的便捷性，關注對各種數據信息的整合能力與現場模擬能力。例如，在計算機網絡中實踐應用人工智能技術，應綜合分析應用具體需要與特點，有目標性的優化人工智能技術，提高人工智能技術和實踐應用環境之前的匹配度，充分發揮人工智能技術的各項應用優勢。

(二)進一步強化應用環境進一步強化人工智能技術實踐應用環境，有利于人工智能技術更全面地應用在計算機網絡中，實現應用效果的最大化。縱觀我國網絡發展實際情況，當下網絡環境的整體水平仍然比較低，在一定程度上限制了人工智能技術與計算機網絡技術的發展應用。基于新時代背景下，為了能夠減小或是規避環境帶來的負面影響，就需要高度重視當下網絡環境建設，并對網絡環境問題制定合理化、科學化建議，徹底、有效解決好信息泄露等安全性問題，營建一個良好的人工智能技術實踐應用環境，使更多的人愿意接受與實踐應用人工智能技術。

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關鍵詞:人工智能;作品;標識

一、人工智能美術作品

如同這幅《愛德蒙貝拉米的肖像》畫作，人工智能美術作品是指在一定規則下的算法程序或軟件，通過一定外在計算機載體對外進行的表達，所產生的人工智能美術創作物。而對于傳統美術作品，在現有的法律體系下受知識產權保護，其權利主體是作者，所保護的客體不僅是畫作這個客觀物體，更是基于人類思想上的外在表達模式，故而知識產權所保護的不僅僅是財產性權利，更多的偏向于對精神思想的保護。而對于人工智能所創作的美術作品，則是基于人工智能軟件或程序在模擬人腦過程中，外在的機械化操作。我們無法將這一過程定義為思想的表達。故而人工智能美術作品無法受到現有的知識產權進行保護，那么此時就有學者對此提出了民法理論下的另一觀點，認為人工智能美術作品依據人工智能算法及機器的性質而產生的一種知識財產收益;該類作品的產生具有連續性，這一自然屬性符合現有民法理論下的“孳息”。而民法中對于孳息的保護依然是基于物的范疇。

二、必要性標識制度

根據以上闡述可以看出人工智能美術作品已經達到高度模擬傳統美術作品，但其權屬上卻無法受現有的知識產權體系予以保護，在人工智能美術作品的價值無法估量的情況下，普通消費者無法準確在二者之間進行選擇，就會導致二者之間的差異性逐漸縮小，最終使得二者予以混淆，這不僅會造成傳統美術作品的市場紊亂，同時也會阻礙產生該美術作品的人工智能技術的發展。所以面對目前人工智能美術作品所帶來的問題，首要解決的是將二者進行有效的劃分。在此基礎上筆者提出構建必要性標識制度。同時為達到合理監管人工智能美術作品的產生。對于必要性標識制度應當實行一定的申請制，因為人工智能美術作品暫時無法受到除民法“物”以外更多的特殊保護，所以要想獲得更多的法律權益，應當主動進行申請，在申請經過初步的合法性、信息完整性以及初步價值估量的審核后對其予以登記歸檔，獲得特殊的認證標識，基于此該標識制度具有一定的強制性，因為若想獲得來自人工智能創作物的更多非物效益，必須強制性申請該標識，反之無特定保護。

三、必要性標識制度特點

基于對必要性標識制度的闡述，則該制度應當具有以下幾個特點;首先，顯著性。作為區分人工智能美術作品和傳統美術作品的重要標識，該標識一定要顯著地展現在畫作上，使得瀏覽者在初識作品是就能第一時間分辨出該作品來源于人工智能創作，那么基于傳統審美標準以及類比現有的市場商品包裝標識，應當使得該標識制度處于畫作的右下方，所占面積不得低于該畫作的百分之三。其次，差異性。因為人工智能美術作品不同于普通批量商品，在人工智能模擬人腦的過程中所產生的美術作品雖不具有思想性，但其本質作品間存在差異，無法做到完全相同，所以該標識制度也不能僅僅是一個簡單的圖案統一所有的人工智能作品。應當每一幅人工智能美術作品的標識都有一定的差異。最后，信息性。由于人工智能的美術作品不具有權屬清晰的權利主體，無法區別“作者”，故而對于該人工智能的來源將會被轉化為特定軟件計算法，該標識制度應當將此進行展示。避免該人工智能美術作品在流通過程中產生權屬糾紛。

四、小結

社會發展是推動法律更迭的主要動力，現行的法律無法合理順應人工智能技術的迅猛發展。相應的制度應當及時完善，建立人工智能美術作品的必要性標識制度可以避免現有的知識產權體系被人工智能所打亂，合理的法律制度不僅能保護現有的法律體系，更能促進人工智能藝術市場的蓬勃發展。

［參考文獻］

［1］吳漢東．人工智能時代的制度安排與法律規制［J］．法律科學(西北政法大學學報)，2017，35(05):128－136．

［2］孫山．人工智能生成內容的作品屬性證成［J］．上海政法學院學報(法治論叢)，2018，33(05):84－94．

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【關鍵詞】大數據時代；人工智能；計算機網絡技術

在大數據時代之下，為了促進計算機網絡技術的良好運行，應合理使用人工智能方式開展各方面的管理與控制工作，在科學研究與管理的情況下，提升整體技術的應用效果與水平，滿足當前的發展需求。

一、大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用優勢分析

（一）提升網絡穩定性

對于計算機網絡而言，可針對海量數據進行實時交換，保證快速傳遞數據信息，具備動態化的特點。而應用人工智能方式，可以全面提升系統運行靈活性，保證計算機網絡的穩定性，并針對不確定的數據信息進行合理分析與處理，提升網絡的運行質量與水平。

（二）可以創建智能化的網絡管理機制

在計算機網絡中使用人工智能方式，可滲透模糊邏輯，在應用模糊邏輯之后，不需要創建系統的模型就可以實施全面性與詳細性的描述。且計算機網絡管理中使用模糊邏輯的處理方式，可應對未知性信息問題，創建合理的信息技術應用機制與模式，提升數據處理效率，促進網絡上層結構、中層結構與下層結構之間的聯系，提升管理工作效果。

（三）有利于提升推理能力

人工智能方式的使用可從某個信息中推演出多個信息，也就是從底層信息中獲取數據，更好地分析高層信息，并應用在計算機網絡中。如果其中存在非線性的問題，就可以通過智能模擬方式解決問題。使用大數據時代人工智能方式對計算機網絡技術進行處理，還可以快速針對數據進行檢索，并提升計算機網絡系統的運行效率，滿足當前的實際管理工作要求。

二、大數據時代人工智能分析

首先，大數據中的數據類型很多，規模較為龐大，總容量在10TB以上。其次，大數據的數據信息真實性較高，新型數據不斷增加，且數據的更新速度很快，可提升系統運行安全性與可靠性，確保數據不會受到存儲環節的影響。最后，大數據的規模龐大，傳統的處理方式不能滿足當前的發展要求，應針對處理系統與技術方式進行更新。

人工智能主要將計算機技術與通信技術結合在一起，模擬人類的思維方式，使用計算機程序等進行數據的快速處理，可及時發現系統中存在的數據問題，采取科學合理的措施解決問題。

三、大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用措施

（一）安全管理措施

第一，規則生產類型的專家系統。通過人工智能的支持實現入侵檢測，在專家系統的支持之下，更好地判斷外界因素，明確危險因素，并開展升級檢測工作，以此提升整體系統的安全性與可靠性。

第二，創建人工神經網絡系統。在人工智能方式的支持下，要想更好的對計算機網絡技術進行安全管理與維護，應創建人工神經網絡系統，模擬人腦進行科學合理的管理，并明確各方面系統技術內容與要求，加大安全檢測力度。

第三，合理使用數據挖掘技術方式。在使用數據挖掘技術的過程中，需針對計算機網絡進行準確描述，明確技術性能與規則，加大整體管理力度，在合理記錄數據的情況下，杜絕安全隱患問題的發生。

（二）系統管理與評價中的應用

對于計算機網絡系統而言，評價工作較為重要，應予以足夠重視，利用科學方式開展評價活動，及時發現其中存在的問題，采取科學的措施解決問題，以便于提升計算機網絡技術的管理效果。

第一，合理使用問題求解技術方式。對于人工智能而言，問題求解技術方式可解決計算機網絡系統中的搜索問題、推理問題與求解問題等，針對空間內容的結構進行優化與創新，更好的完成當前任務，提升整體系統節點的管理效果。

第二，專家知識庫系統的建設。為了更好的使用人工智能方式針對計算機網絡技術進行處理，應創建專家知識庫系統，在先進技術的支持下，形成良好的管理機制。對于專家知識庫而言，可積累與總結知識，并實現計算機的網絡編碼目的，在一定程度上，可以獲得專家的支持針對網絡系統進行管理，提升管理工作與評價工作效果，滿足當前的網絡管理工作要求。在使用此類技術方式的過程中，應創新整體工作模式與內容，加大專家知識庫系統的應用與研究力度，在合理管理與維護的情況下，總結豐富經驗，全面提升整體管理與控制工作水平，滿足當前的發展需求。

四、結語

為了更好的進行計算機網絡技術管理，需合理使用大數據時代下的人工智能方式，制定完善的管理方案與技術方案，積極創建專家知識庫系統與安全管理系統，以此提升整體技術的處理效果。

參考文獻 

[1]谷守軍，王海永.大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用[J].電子制作，2017（06）：30，37. 

[2]胡曉君.大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用[J].信息系統工程，2017（09）：95. 

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【關鍵詞】機械工程；機械電子工程；人工智能

1機械電子工程的相關概念及發展歷程

1.1相關概念機械電子工程與傳統機械工程的研究方向不同，機械電子工程更側重于運用信息實現機械系統能量的連接和與其他學科之間的交融。具體地說，機械電子工程的核心理論依然是傳統機械工程中所講述的定理和概念，但是也更注重與電子信息科學、計算機科學與技術以及人工智能等學科的聯系，是一門跨學科發展的新興學科。基于其跨學科多、綜合性強的內涵，機械電子工程這一學科衍生了以下特點：（1）機械電子工程的產品設計依據也和傳統的機械工程不同，機械電子工程除了依托機械原理外，還依據電子工程方面的知識設計產品，而傳統機械工程設計依據僅僅是機械結構以及理論力學、流體力學等與機械相關的知識。（2）機械電子工程生產產品的設計思想與傳統的機械工程有著本質區別。由于其是一門跨專業強的學科，所以在設計產品時，必然要考慮到不同學科原理的運用，在設計時融入其他學科的理論指導。尤其是在當前信息化高速發展的時代，機械電子工程融合了計算機科學與人工智能學科的相關知識，所以機械電子工程在產品設計時，會考慮更多的問題，設計思想會更加全面和完善。（3）機械電子工程生產出來的產品與傳統機械工程不同，由于封裝理論的運用，其生產出來的產品一般較小，結構清晰而簡單。但每一個模塊都由復雜的機械工藝制造而成，所以對設備的精度以及生產者的技術要求較高。1.2發展歷程機械電子工程的發展大體上經歷了手工加工、流水線生產以及集成生產三個階段。手工加工階段，在這一階段，由于機械工具的制約，人們主要靠純手工進行生產活動，工業化水平十分落后，人力成本也限制著整個行業的發展，同時這些不利條件也刺激了人們追求更有效率的機械生產的心情，為機械電子工程的出現埋下了伏筆。流水線生產階段，這一階段將人力極大地解放出來，通過流水線的運作，可以大規模地生產出標準統一的產品，但是隨之而來的不足是，流水線生產模式相同，生產出來的產品差異性不大，不能提供個性化的產品。集成生產階段，這一階段運用了大量的機械電子工程的技術，由于制造工藝的提高，這一階段除了能夠大規模地生產產品之外，還能夠實現產品的差異化，有效地提高了產品的質量。

2人工智能的相關概念及發展歷程

2.1相關概念人工智能是信息科技高度發展的時代產物，它依托計算機網絡技術的發展，融合了電子信息科學、生物學、神經行為學以及心理學等多門學科，也是一門跨專業度較大的新興學科。較為官方的定義是，人工智能是指利用計算機技術以及生物學知識搭建的人工智能系統，實現對人類行為的模仿或者研究的科學。人工智能有兩個十分明顯的特點，一方面，由于這一學科的綜合性，決定了其復雜性和專業性，需要依靠較為專業的技術才能保證其有良好的發展；另一方面，學科的專業性也決定了人工智能人才的專業性，專業知識過硬、對其余學科有包容性、目光較為長遠的人，更適合從事與人工智能相關的工作。2.2發展歷程人工智能雖然是一門新興學科，出現的時間較晚，但由于其特點較為明顯且迭代速度較快，人工智能發展到今天已經經歷了五個階段:第一階段是人工智能的萌芽階段。20世紀中期，這一領域的相關學者一起開展了關于機器模擬人工智能的研究，并形成了人工智能最初的模型，這一歷史事件標志著人工智能的正式誕生。第二階段被稱為人工智能的“第一發展期”，這一時期研究的主要任務是機器語言的編譯，這一工作為人工智能的大規模發展奠定了基礎。第三階段是人工智能發展的瓶頸期，雖然已有前兩階段的理論成果，但是人工智能是一個復雜的話題，學者發現通過前兩個階段的積累還不能給人工智能得到自動化發展，理論的實施還有很多困難。第四階段是人工智能的“第二發展期”，此時通過對理論知識的仔細研究以及其他學科知識的靈活運用，人工智能已經可以用于商業并生產出具有商業價值的產品。第五階段是人工智能的平穩發展階段，這一階段，人工智能雖然沒有取得突破性進展，但一直在小步快跑，并形成分布式主體的新的發展模式。

3機械電子工程與人工智能的關系

隨著各學科之間不斷融合交互，機械電子工程作為一門跨專業的新興學科，也受到了人工智能的影響，并得到良好發展，具體表現在以下兩個方面：3.1人工智能改變了機械電子工程復雜的計算過程機械電子工程在設計到生產的過程中，要經歷“建模-論證-生產”這三個階段，前兩個階段要進行大量計算，過程比較繁瑣。在人工智能出現之后，由于其與計算機科學之間的緊密聯系，可以快速進行大量計算并得出精確結果，將其運用于機械電子工程，則會節省大量計算時間，提升效率。3.2人工智能可以排除機械電子工程生產過程中的諸多故障上文已經提到，機械電子工程的生產需要經過大量計算及論證，這一過程如果只靠人工進行，很容易造成計算錯誤導致建模失敗，從而給整個生產過程帶來不良影響。人工智能通過對信息的處理及整合，將信息分門別類地歸納和整理，會將計算的錯誤率大幅度降低，也就避免了后續環節錯誤和故障的生成。總的來說，機械電子工程與人工智能有著密不可分的聯系，通過人工智能的運用，機械電子工程完善了自身的系統、提高了自身的生產效率；而人工智能也借助機械電子工程得到了更好的發展，引起更大的關注，兩者在相輔相成的過程中都實現了良性發展。

參考文獻

[1]張偉.淺析機械電子工程與人工智能的關系[J].山東工業技術.2016(21004):135.

[2]蘇遠鋒.機械電子工程與人工智能關系的探討[J].中國新技術新產品,2016(01):16.

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隨著科學技術的快速發展，機械工程由傳統的機械工程項機械電子工程方向轉變，同時機械電子工程和人工智能的有效結合，不斷的向自動化、智能化、數字化方向發展。機械電子工程與人工智能的整合，為社會生產力的發展帶來了歷史性的變革，對于推動黨建社會的發展和進步具有非常重要的作用。因此，文章針對機械電子工程與人工智能整合思路構建的研究具有非常重要的現實意義。

2機械電子工程與人工智能的特點分析

2.1機械電子工程的特點分析

機械電子工程是指在信息技術快速發展的背景下，發展起來的以機械電子工程為核心的柔性制造系統，是以計算機技術、機械工程與電子工程為核心的綜合性學科，機械電子工程的特點主要包括以下幾個方面：（1)性能豐富，結構簡單，機械電子產品與其他產品最大的區別在于不僅性能豐富，而且結構比較簡單，傳統的機械產品雖然具有較高的性能，但是外形比較笨重，因此機械電子工程在未來具有非常好的應用前景；（2)多技術融合的設計，電子機械工程是綜合計算機技術、機械工程以及電子工程等多個相關技術融合設計的，工程師在進行機械電子工程設計的過程中，需要對各種技術、策略進行考慮，并將所有的技術、策略進行整合，以此完成相關產品的設計。

2.2人工智能的特點分析

人工智能是復雜、綜合的學科，主要包括哲學、控制論、心理學、信息論以及計算機等，人工智能在社會生產與生活中發揮了非常重要的作用，具有非常廣闊的應用前景。人工智能分為不同的發展階段：（1)初級階段，人工智能的研究方向主要集中在博弈、證明以及翻譯等方面，此階段在機器人、專家系統、自然語言理解、計算機視覺等方面獲得了非常大的成就；（2)第二發展階段，該階段主要集中在商業化產品以及知識工程的應用領域，在智能機器、計算機視覺、基礎常識、不確定推理以及分布式人工智能等方面獲得了很大的成就，第二發展階段相對平穩，但是平穩的發展階段已經從原來的單個體向分布式方向發展。在當今社會，人工智能已經成為一種復雜、系統的技術，并且在人類生產和生活中發揮了至關重要的作用，作為一門使用的技術，在推動時代的發展中占據著非常重要的地位。

3機械電子工程和人工智能的整合思路分析

3.1機械電子工程與人工智能的關系分析

機械電子工程具有一定的不穩定性，描述機械電子系統的輸入和輸出的關系相對困難，傳統的描述方式包括：學習并生成知識描述法、建設規則庫方法以及數學方程推導法三種，由于傳統的描述方法的嚴密性和精確度不高，并不能夠滿足曰益復雜系統的實際要求。人工智能在處理信息中具有很大的優勢，能夠有效解決傳統機械電子系統不確定性、不穩定性、復雜性等問題。因此，機械電子工程與人工智能的整合已經成為一種必然趨勢。機械電子工程中人工智能技術的應用存在一定的差異性，并不能夠對網絡系統進行有效的描述，并且系統資料庫創建過程中需要進行嚴密的數學分析，在分析的過程中會出現許多問題，導致網絡系統的建設存在許多問題，導致網絡系統出現崩潰的現象，這對于機械電子工程系統的發展是非常不利的。人工智能技術創新的工程方式能夠幫助機械電子工程系統創建系統資料庫，機械電子工程和人工智能之間存在的密切關系，對現代科學技術進行了強化，對于促進機械電子工程的發展具有非常重要的作用。

3.2人工智能技術在機械電子工程中的應用分析人工智能技術在機械電子工程中的應用，創建了兩大系統：其一，模糊推理系統，基于模糊集合理論的模糊推理系統，以模糊理念為設計工具，具有處理模糊信息的功能，模糊推理系統已經被廣泛的推廣和應用在數據處理、自動化控制等領域，并且獲得了良好的效果，機械電子工程中的模糊推理系統，創建了模擬人腦的功能，進行語言信號的分析，通過網絡結構接近一個連續函數，并運用域到域的映射方式規則的儲存信息，具有非常明確的物力意義，但是模糊推理系統連接不固定，并且計算量相對較小，應用范圍相對有限；其二，神經網絡系統，神經網絡系統是人工智能的重要分支，神經網絡以神經元的興奮模式將信息分布在網絡上，并進行動態的相互作用，人工神經網絡系統的特點是對信息進行分布式的儲存，并且能夠進行動態的協同處理，神經網絡系統不僅具有豐富的行為，而且結構非常簡單，神經網絡系統能夠模擬大腦的結構，對數字信號進行分析，采用點到點的映射方式聯系各個神經元，具有輸入輸出精度高，計算量大等特點，與模糊推理系統相比，神經網絡系統的應用范圍更廣泛。創建基于模糊推理系統與神經網絡系統的智能系統后，其在機械電子工程領域的應用越來越廣泛。神經網絡與模糊邏輯系統的融合通常采用以下兩種方式：功能相似的融合，利用模糊變量隸屬函數和神經網絡中神經元的非線性映射部分功能相似的融合，對神經元輸出特性進行調整，能夠實現對隸屬函數的優化與修正;利用神經網絡與模糊系統算子相似性的融合，合理的選擇算子，既能夠保證足夠的信息量，又能夠簡化運算；功能互補的融合，將神經網絡的學習能力融于模糊系統的分布式儲存規則中，能夠有效的提高模糊系統的智能;將模糊系統的邏輯推理功能融入到神經網絡系統中，能夠有效的提高神經網絡系統的邏輯推理能力。

篇8

關鍵詞：新工科；人工智能導論；實踐教學；校企合作；案例庫

隨著物聯網、大數據、5G及人工智能等信息技術的發展，為了應對中國產業變革及新一輪的科技革命，適應“中國制造2025”國家戰略需要及產業經濟創新發展，同時將國際工程教育思想本土化，“新工科”應運而生[1]。信息技術發展催生出了人工智能相關的專業，國內高校紛紛設立了智能科學與技術專業。近年來，人工智能技術的發展引領著人類社會正逐漸走進智能社會，人工智能將深刻影響人類社會。隨著人工智能的進一步發展，高等教育的價值也將進一步提高[2]。因此，各高校應盡快建立與新工科相一致的智能科學與技術專業，并深入研究我國人工智能的人才培養體系、課程設置、實驗平臺及成果轉化等方法，改革傳統人工智能的教育教學方法，形成有新工科特色的智能科學與技術專業工程教育方法。由于傳統的專業是按學科劃分的，因此，目前的智能科學與技術專業課程體系以理論為主，強調學科知識的系統性和完備性[3]。人工智能導論作為智能科學與技術專業的核心課程，同時也是人工智能“入門性”和“引導性”的課程。但是，目前人工智能導論的課程設置上主要存在課程內容陳舊、實踐課程不足、教材理論過強、教學模式老舊及實踐教學與企業需求不適應等問題。尤其是人工智能導論課程，缺乏實踐教學將會降低學生學習人工智能的興趣和積極性。因此，為了解決這些問題，并使高校跟上人工智能時代的腳步，抓住高等教育發展的新機遇，進行面向新工科的人工智能導論實踐教學模式探索具有重要的現實意義。

1人工智能對新工科人才的新要求

1.1具備多學科交叉知識。人工智能導論是一個多個學科交叉而成的一門課程。人工智能導論主要包括知識系統、智能搜索技術、腦科學、機器學習、神經網絡、支持向量機、專家系統、智能計算及分布式智能等內容[4]。因此，一個合格人工智能專業人才需要具備多學科知識。1.2具備多領域應用能力。人工智能導論的應用領域廣泛，基本包含工業、農業及社會生活的各個行業（如工業生產、通信、醫療、金融、社會治安、交通領域及服務業等）[5]。人工智能導論課程要求學生在學好理論前提下也應該掌握各行業的相關知識，只有這樣才能提高人工智能技術在各領域的應用。1.3具備人工智能創新創業精神。目前，創新驅動發展成為了我國現階段發展的重要力量，人工智能成為經濟發展的新引擎[5]。在大眾創業、萬眾創新的號角下，人工智能技術作為創新創業過程中的一個大趨勢。因此，當今新形勢下培養具有創新創業精神的人工智能專業人才對我國經濟發展及大學畢業生創新創業具有重要意義。1.4具備人工智能人文素養。人的內在品質就是人文素養，人文科學的知識水平和研究能力是人文素養的重要組成部分，人文素養是人文科學體現出來的以人為研究對象和中心的精神[6]。人工智能對人類社會帶來的是便利還是帶來災難，關鍵是使用者的思想道德和人文素養。因此，培養具有人文精神的人工智能專業人才具有重要的意義。

2人工智能導論課程教學現狀

目前，許多高校已經認識到傳統的人工智能導論課程已經不能適應社會和學生發展的需要。尤其是地方普通高校在師資、科研及學科力量薄弱情況下進行人工智能導論的實踐教學。目前人工智能導論的課程設置上主要存在的問題如下：⑴本科生課程內容陳舊。近年來，隨著云計算、大數據、5G等信息技術的快速發展，也帶動人工智能技術發展日新月異。對于高校來說，要緊跟人工智能技術前沿，傳授學生的知識也要緊跟人工智能的發展。目前，雖然也出現了不少新的人工智能導論教材，但在課堂上能夠教學的新內容仍然不多，教材內容仍然集中在傳統的人工智能技術（如問題求解、知識表示、歸結原理及經典推理等技術）上。⑵研究生課程內容重疊。研究生的人工智能導論課程應作為本科生課程的一個延續，但部分高校對研究生人工智能導論課程的教學重視不夠。很多本科生已經學過的內容在研究生階段又進行了重復。因此，在新工科背景下培養高層次的人工智能人才，就必須要在研究生階段加強新工科人才實踐能力的培養，選擇合理的人工智能導論課程，改革研究生階段人工智能導論的教學理念和教學模式。⑶實踐課程不足。實踐教學是提高人工智能新工科人才能力的重要路徑。目前，大多數院校的人工智能導論課程理論與實踐聯系不夠緊密，對學生實踐能力的培養不夠，只知道理論，而不進行實際的實踐應用就不能成為合格的人工智能新工科人才。另外，大多數地方高校的人工智能實驗室建設投入不足，實驗條件差，驗證性的實驗較多，實驗課時不足，學生對人工智能新技術的接觸不夠。⑷人工智能導論教材理論性過強。目前，現有的人工智能導論教材以理論為主，缺乏人工智能實踐內容。在課程教學過程中學生經常會感覺索然無味，當實踐課程開設不足時，這種情況會非常明顯。學生會漸漸的對人工智能導論課程失去興趣和熱情，最終會導致課程的教學質量和效果下降，不能達到新工科人工智能專業人才培養的預期。⑸教學模式老舊。人工智能導論是多學科交叉的課程，課程內容理論性強、抽象、多知識點是新工科的特點。然而，大多數地方高校仍然采用過去的課堂教學模式（即“教師講、學生聽”的教學模式），這種單向灌輸的教學方式以教師為主，學生的主動性不夠，只是在被動接收知識。學校這種重視理論不重視實踐的教學模式，在一定程度上影響了新工科人才的實踐能力，從而導致教學內容與企業社會需求脫節。

3人工智能導論實踐教學初探

3.1人工智能導論課程實踐平臺建設。為了提高學生對實踐教學的興趣，南陽師范學院計算機科學與技術學院在人工智能導論授課過程中廣泛應用多種計算機實驗教學平臺，如采用開源的PaddlePaddle百度飛槳深度學習平臺，希冀一體化人工智能實踐教學平臺及大數據綜合實驗平臺。教師可以在實踐教學過程中方便的使用這些平臺進行授課，學生也可以在課堂中跟隨老師完成相關實驗，并能夠在課下進行相關實驗練習及提交作業。3.2人工智能導論課程實驗內容優化。在人工智能導論實踐教學過程中，以學生興趣為導向，開展相關應用課程實驗，南陽師范學院計算機科學與技術學院對人工智能導論實驗課程內容進行優化。優化后的主要實驗課程包括搜索優化算法實現、智能計算實現、貝葉斯分類實驗、最近鄰算法實驗、機器學習實驗及神經網絡實驗。最后，通過期末課程設計進一步提高學生解決實際問題及創新創業的能力。3.3人工智能導論實踐教學模式改革。⑴校企合作為使人工智能導論實踐教學不與企業脫節，校企合作是關鍵。應積極派遣教師進企業進修，了解企業需求，并提高教師的工程能力。從2018年以來，南陽師范學院計算機科學與技術學院每年暑假期間累積派遣教師58人/次前往百度、中興、科大訊飛、神舟數碼及江蘇傳智播客公司等進修培訓。同時已經在固定時間邀請相關企業講師到學校進行人工智能方面的項目教學。建立起了具有地方區域特色的師資隊伍及校企協調的實踐教學模式，從而避免人工智能導論課程實踐與企業實際脫節。⑵“雙導師”負責制人工智能導論實踐課程實行“雙導師”制，邀請企業中實踐經驗豐富的人才任教或任職，校企合作建立實踐教師指導團隊，改革教學策略及教學方法，以項目為牽引，將人工智能導論實踐課程作為第二課堂學分。還要積極制定人工智能相關的科技作品競賽的獎勵機制，積極引導學生參加各種人工智能相關的比賽，從而進一步提高學生在創新實踐方面的能力。⑶采用案例教學法以案例導入進行教學，提高學生興趣。首先，從人工智能競賽的部分賽事中、（如百度的人工智能大賽，“2020年全國人工智能大賽”，“2020中國高校計算機大賽人工智能創意賽”等）中選取貼近實際問題的案例作為人工智能導論實踐課程的案例來源。然后，采用目前主流的人工智能開發軟件進行算法代碼的編寫，引導學生采用Python語言調用第三方接口庫進行算法的實現。最后，讓學生使用主流的編程語言（如C++、Java等）開發完善算法或進行系統設計與實現。

4結束語

在新工科背景下，人工智能導論作為智能科學與技術專業的基礎核心課程，人工智能人才培養應注重提高學生解決問題的能力。在這種背景下，筆者結合近年來了解到的企業需求和上課的實際，對人工智能導論實踐教學模式進行初探，具體如下：①校企合作，構建人工智能實踐平臺；②建立案例庫，優化實踐的內容；③校企“雙導師”制，采用案例教學，從而進一步提高學生在創新實踐方面的能力。

參考文獻:

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[3]陳義明,劉桂波,張林峰等.智能科學與技術專業課程體系建設的理論思考[J].計算機教育,2020.309(9):103-107

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[5]姚琳,石志國.人工智能課程體系與教學方法研究[J].中國大學教學,2019.10:19-22

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先給大家重點推薦一本期刊：中國職業技術教育

中國職業技術教育雜志征稿信息

《中國職業技術教育》雜志是由中華人民共和國教育部主管，教育部職業技術教育中心研究所、中國職業技術教育學會和高等教育出版社共同主辦的一份綜合性中文期刊，集政策指導性、學術理論性和應用服務于一身，是教育部指導全國職業教育工作的重要輿論工具，是服務各級各類職業教育機構的主要陣地。

中國職業技術教育投稿欄目：主要有職教要聞、專稿專訪、綜合管理方略、課程教材、教研與教學、師資隊伍建設、研究與探討、職業指導、職業培訓、高等職業教育等欄目。

再給大家推薦職業教育范文：人工智能背景下職業教育變革及模式建構

董文娟1，黃堯2(1.天津大學教育學院，天津300350；2.北京師范大學國家職業教育研究院，北京100875)

摘要：順應人工智能時代的浪潮，基于新興技術的職業教育變革及新模式建構勢在必行。該文從職業教育智慧化、經濟發展、政策保障、信息化生態重構四個方面，剖析了人工智能時代職業教育變革的現實訴求，并進一步分析了當前職業教育外部環境及其自身發展的困境。人工智能背景下職業教育的變革體現出融合、創新、跨界、終身化的新特征。基于此，從課程、教學、學習、環境、教師發展、評價、教育管理及組織等方面，探究職業教育的變革路徑及模式建構。最后探討了職業教育模式變革還面臨回歸教育本質、規避技術弊端等挑戰，并提出“適應—引領人工智能”的發展目標。

關鍵詞：人工智能；職業教育變革；模式建構；智慧化

“人工智能的迅速發展將深刻改變人類社會生活、改變世界。特別是在移動互聯網、超級計算等新理論、新技術及經濟社會發展強烈需求的共同驅動下，人工智能發展呈現出深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操控等新特征。”[1]人工智能作為新一輪產業變革的核心驅動力，為我國供給側結構性改革下的“新常態”經濟發展注入新動能，使人們的思維模式和生活方式發生了深刻變革。近年來，國家高度重視與社會經濟發展聯系最為密切的職業教育，積極推進職業教育信息化，運用人工智能改革教學方法和人才培養模式，構建新型智能職教體系，提升信息技術引領職業教育創新發展的能力。

一、人工智能背景下職業教育變革的現實訴求

人工智能對傳統教育理念產生了革命性沖擊，職業教育結構不斷調整，勞動力素質與市場需求的矛盾、學習方式與自我價值實現的矛盾等促使職業教育向智慧化、智能化發展。目前，我國處于教育信息化2.0、工業4.0的新時期，全球范圍內新一輪的科技革命和產業變革正在加速進行。“一帶一路”“中國制造2025”人工智能等重大國家戰略的提出，及以新技術、新產業為特征的新興經濟模式要求教育領域，尤其是職業教育培養行業、產業急需的技術技能型、智慧型人才，具備更高的創新創業能力和跨界整合能力，促進智慧化發展，助力經濟轉型升級。

(一)職業教育智慧化訴求：職業教育信息化發展的必然選擇

“智慧教育是以物聯網，大數據等信息技術為依托，創造智慧教學環境，轉換教育方法，內容與手段，注重教育網絡化，個性化和智能化的一種教育新模式。”[2]智慧教育作為“一種由學校、區域或國家提供的高學習體驗、高內容適配性和高教學效率的教育行為(系統)”，被視為教育信息化發展的高端形態[3]。因此，職業教育的智慧化并非簡單的數字化，強調信息技術推動職業教育教學模式和方法的變革，改變思維模式，創建價值等方面共享的學習共同體，培養創新型、智慧型人才。

職業教育智慧化是職業教育信息化發展的必然選擇。目前，我國的職業教育信息化水平正在穩步提高，投入持續增加，各種智能信息技術應用于教育教學、實習實訓、測量評價等領域，并逐步成熟，正在努力打造一個信息化、智慧化的現代職業教育生態系統。新時期我國很多地區及職業院校積極提升現有信息化系統的智慧化水平，積極創建智慧校園、智慧社區等，逐步實現了組織管理的智慧化、資源環境的智慧化和服務評價的智慧化。

(二)經濟發展訴求：人工智能時代的新興經濟需要高技能智慧型人才

人工智能時代職業教育運用移動互聯網、大數據等新興技術，與經濟及其他部門跨界融合，不斷創造新產品、新業務，推動職業教育模式創新，形成了以互聯網為基礎設施、人工智能為實現手段的經濟發展新常態。人工智能時代是以現代科學技術為支撐的新時代，各行各業的運作發展和對知識技術的掌握要求達到了更高層面，相應的教育需求也有所提升，市場環境渴求勇于創新、個性化的高技能智慧型人才。職業教育要應對行業上升發展的勞動力需求問題，基于人工智能應用，提高技能培養層級，以適應新的社會勞務需求。現代企業生產依托互聯網科技，與智能化設備直接聯接，通過數據分析和應用，促進科技成果轉化為生產力。勞動密集型企業已不適應現代行業、產業發展，需升級為網絡智能型，與此同時，職業院校的課程模式、專業設置、實習實訓、師資結構等也做出相應的調整和革新，既促進了職業教育的智慧化、智能化，又推動了產業升級和工業變革。

(三)政策保障：國家從宏觀層面保障人工智能時代的職業教育發展

2016年是我國人工智能元年，2017年我國頒布了《新一代人工智能發展規劃》，提出了“將發展人工智能放在國家戰略層面進行系統謀劃和布局”，這預示著我國人工智能時代的全面到來，為我國職業教育的發展提供了良好的宏觀政策環境。人工智能給職業教育帶來了符合時代精神的新內容，積極融合信息技術，整合職業教育資源，提升公共服務水平，影響和改變了原有的教育生態。緊密依托信息共享平臺，突破時空限制，讓學習者自我選擇，更加人性化和智能化。我國很多職業院校已經開啟了智慧校園的行動計劃，一些大中城市也在積極制定實施智慧城市的發展規劃，在良好的政策保障中提升智慧化水平。

(四)信息化生態重構訴求：人工智能時代的職業教育變革是對職業教育信息化生態系統的重構

“依據《2006-2020年國家信息化發展戰略》，我國正在有序推進數字教育向智慧教育的躍遷升級和創新發展。”[4]在新興智能信息技術的催促下，技術變革帶來了職業教育系統的顛覆性創新改革，打破現有的條條框框，改革傳統教育模式，再造教育業務新流程。在職業教育領域創新應用物聯網、大數據、人工智能等先進技術，提升各科各門教育教學業務，打造各級各類智能實訓部門、培訓機構，覆蓋貫通中高職院校，整合系統內外現有資源，推進智慧教育生態有序發展，為各類用戶提供最適合、最智能的職業教育資源和服務，完成對職業教育信息化生態系統的重構。

二、當前職業教育發展的現實困境

人工智能對各行各業的影響具有革命性和顛覆性，可能帶來新的發展機遇，也可能帶來不確定性的挑戰，比如可能會改變就業結構、影響政府管理、威脅經濟安全等，還可能會沖擊法律與社會倫理，影響社會穩定乃至全球治理。當前，人工智能與“大眾創業、萬眾創新”浪潮席卷而來，職業院校既是人工智能應用的戰場，又是培養技術創新型人才的“夢工廠”[5]。人工智能時代的職業教育信息化發展迅速，影響是廣而深的，對職業教育外部環境及其本身都造成了極大的沖擊。

(一)職業教育外部環境發展困境

“據聯合國教科文組織預測，到2020年，人工智能將替代20億個工作崗位”[6]，那些技術含量低、重復性強的技能將被智能機器、數碼設備所替代，工業機器人也將大面積應用。智能設備替代行業勞動力，能夠降低勞動成本，且具有高效、易操作等競爭優勢。傳統職業教育培養模式很難適應未來行業、產業的發展需求，人工智能沖擊職業教育就業崗位，撼動其所依附的崗位基礎，對職業教育的生存與定位產生了威脅。因此，根據智能時代職業教育的崗位特征與需求，提升職業人才的知識結構和專業技能，是新形勢下職業教育的發展方向。

(二)職業教育自身發展困境

近年來，人工智能在職業教育領域內的應用和提高是目前職業教育的發展趨勢。我國重視職業教育信息化、智能化發展，各級各類職業院校在信息化基礎設施建設、校園信息化管理等方面都有了顯著提升，但信息技術與職業教育的深度融合仍不夠緊密，表現出信息化管理效率低、科學決策水平低等現象。人工智能背景下職業教育自身發展的困境表現在：

1.課程與教學困境

職業院校新課程改革提倡構建智慧課堂，制定個性化學習計劃，注重課堂實施效果。但目前的實際課程教學仍是以教師為中心，強調知識的灌輸，重視統一性和計劃性，與教育改革提倡的個性化教學相去甚遠。教學方法、教學理念更新慢，很難激發學生的內在學習動力，創新性思維弱，使得個性化教育的無法實現。近年來，中央、省、市、縣四級教育平臺逐步建立起來，課程與教學的層級設計逐步完善，但在實施的過程中，各級平臺之間存在溝通不暢等問題，各級資源內容不系統，不銜接，導致無序疊加和資源的重復浪費，“精品課程”等項目豐富了課程資源，但質量不高。在線課程與教學以傳統的科目、章節為單元，構建系統性的在線教育內容，為用戶提供專業化的知識選擇，但由于受時間條件等限制，大多數受教育者習慣于碎片化學習，連貫性和整體性差，缺乏對課程與教學體系的系統性學習。

2.認知困境

隨著人工智能時代的到來，許多職業院校將“未來教室”“智慧課堂”定位為未來發展方向，進行了多種嘗試和改革，如MOOC混合教學、翻轉課堂、多屏教學等，但“管理者和施教者對智慧教育的理解多停留在‘智慧課堂=多媒體+傳統教學的層面’，教學觀念和思維依然固化，并沒有因為新技術的參與而得到實質改變”[7]，缺乏對多媒體網絡架構和智能學習平臺的深層認識，更缺乏對管理評價和互動交流等模塊的理解與掌握，雖投入大量人力財力采購了數量巨大、設備精良的多媒體設備和智能服務設備，但沒有充分有效使用，大大限制了智慧教育的發展潛力。

3.用戶困境

傳統教學以群體教育為基本單元，教師和學習者作為學習共同體，在管理、學習的互動過程中形成強大的群體約束力，促進雙方共同進步。在信息化教育時代，學習者自由掌握學習時間和進度，遇到問題可能無法及時解決并獲得反饋，無法進行面對面交流，因此，基于人工智能網絡化學習平臺，學習者需要高自控力、高學習能力才能適應這種全新的學習方式。

4.評價困境

傳統的評價方式多依靠經驗和觀察，智慧型評價則是基于學習過程的一種發展性評價，以采集到的學習數據為客觀基礎。在人工智能、數字信息化環境下教育效果的評價實際要受到很多因素的影響和局限，在信息技術與職業教育融合的過程之中，許多智能技術應用于教育教學實踐，難以進行定性定量的智慧評價，如互動交流及深層次的學習評價等。

三、人工智能背景下職業教育變革的新特征

人工智能帶來了思維模式的創新，改變了人們認識問題、思考和解決問題的方式，越來越多地依賴人與智能網絡的協同創新。人工智能背景下的職業教育變革圍繞經濟社會發展大局，“主動服務國家重大發展戰略，加大虛擬現實、云計算等新技術應用，體現校企合作、知行合一等職教特色，以應用促融合、以融合促創新、以創新促發展。”[8]人工智能背景下職業教育的變革必將加速推進職業教育的現代化、智能化進程，表現出了融合、創新、跨界和終身化的新特征。

(一)融合

人工智能技術科學應用于當前職業教育，在最短的時間內整合、重組大量的知識信息，形成科學的技術技能知識體系，為職業教育資源、企業資源、產業資源、社會資源等一切有可能聯結的資源融合提供了可能。為促進職業教育的智慧化發展，在現有的合作模式、集團模式、產教融合模式等實體協作發展的基礎上，建立智能互動的智慧教育供給平臺、常態化智慧課堂和大數據化智慧教育生態系統，為我國新興經濟發展提供高技能、智慧型人才支撐。

(二)創新

信息化時代下“變”為創新立足之要點。創新時代最需要提升的就是創造智慧。“由知識的理解記憶，轉向知識的遷移、應用并最終指向創造發明”[9]，以提高學習者的學習能力和應用能力，提升其創新思維和智慧思維，不斷開拓人類社會發展的高度和寬度。智能化、信息化的時代是創新不斷的時代，是原有知識不斷被更新、技術不斷被升級的時代。人工智能促使社會化協同大規模發展，促進職業教育體系核心要素的重組與重構，創新生產關系，呈現出新的協作架構，開創了新的教育供給方式，增加了教育的選擇性，推動了教育的民主化。學習者能夠按照自己的價值觀、興趣與愛好等選擇適合自己個性發展的學習方式和學習內容，促進學習者個性化、多樣化發展，最終實現教育公平。

(三)跨界

智能科學與職業教育連接起來，搭建起兩者溝通的橋梁，跨越了人工智能虛擬教育和線下實體教育的界限，實現了兩者之間的融合。教育供給由競爭資源轉變為協同合作，直線型的中心組織管理轉向去中心化、泛化管理。通過大數據智能技術平臺、遠程教育平臺等對職業教育資源進行整合共享，跨越教育邊界，與市場、行業、企業以及職業教育培訓機構對接，提供更加便捷的智慧化服務。

(四)終身化

人工智能時代職業教育的變革堅持“以人為本”的教育理念，滿足學習者在任意時間、任意地點、以任意方式、任意步調終身學習的需求[10]。打破了地域和時間的限制，體現了教育的泛在化、個性化和終身化，與終身教育理念的發展目標不謀而合。人工智能時代社會經濟發展加快，人們追求高層次自我價值的實現，充分體現出終身學習的必要性和緊迫性。目前，我國正在積極創建泛在學習環境，致力于構建終身化學習型社會，努力創造有利條件向全民提供終身教育與學習的機會。

四、人工智能背景下職業教育發展的模式建構

人工智能背景下職業教育的變革預示著全新思維意識形態、社會發展形態的變革，重塑職業教育可持續發展的新思維，重構信息時代職業教育的價值鏈和生態系統。智能化技術科學將現代職業教育內部各要素，以及內部要素與外部環境之間，通過虛擬技術和智能化手段互聯貫通，突破傳統教育價值的鏈狀模式，使職業教育由傳統模式走向“人工智能+職業教育”模式的建構。人工智能對職業教育課程、教學、評價、管理、教師發展等方面產生系統性影響，為職業教育提高教育質量和提升服務水平提供了技術支持和現實路徑，解決不能兼顧職業教育規模和質量的矛盾問題。下面將從課程、教學、學習、環境、教師發展、評價、教育管理及組織等方面來探究職業教育的變革路徑及模式建構。

(一)人工智能背景下職業教育的課程模式

人工智能時代的信息知識、科學技術正在以前所未有的速度增長、更新和迭代，呈現出了碎片化、多元化、創新性、社會性的特征。人工智能背景下職業教育的課程模式是為學習者提供按需可隨時選擇的知識儲備智能模式，解決了傳統職業院校課程教學的滯后性，呈現的是現代職業教育的前沿信息和內容。課程革命愈演愈烈，靈活多樣的微課、慕課等形式層出不窮，在線課程將成為常態，信息傳播媒介、知識獲取方式等都發生了巨大改變，課程內容和結構的表現形態、呈現方式、實施及評價等也都進行了相應變革。智能化信息科學技術為課程的設計、架構、實施提供了快捷和便利，為學習者的個性化、終身化選擇提供了多種渠道。人工智能背景下職業教育的課程模式的建構表現為：首先，線上線下融合的大規模開放課程融入現代職業教育，課程的表現形態和實施途徑呈現出智能化、數字化、立體化的特征，成為學校常態課程的有機組成部分，為學習者提供了更多的可選擇機會，使實施個性化課程成為可能。現代職業教育的課程內容強調學術性與生活性相互融合與轉化，融入社會資源，立足于我國社會經濟的新常態和學習者的全面發展，實現社會化協同發展，共贏共創；其次，課程實施的空間得以拓展，跨越了社會組織邊界、職業院校邊界，將從班級、年級、全校擴展到網絡社區以及更大的空間。課程的整體結構從分散走向整合，以技術為媒介，形成跨學科、多學科整合的課程；最后，課程內容的組織、課程的實施逐步模塊化、碎片化、移動化與泛在化，社會化分工更加精細，教師也將承擔教學設計、技術開發、在線輔導等不同的角色。

(二)人工智能背景下職業教育的教學模式

人工智能時代將信息技術有效地融合于職業教育各學科的教學過程，從知識的傳遞轉變為認知的建構，從注重講授和內容，轉變成重視學習過程[11]，構建“以教師為主導，以學生為主體”的以數字化、智能化為特征的智慧教學模式，重視學生的主體地位，引導學生“自主、探究、合作”。人工智能背景下職業教育的教學模式的建構表現為：首先，人們的學習方法、認知方式和思維模式已經發生了巨大的轉變。信息化教學使得信息技術已成為學習者認知的必要工具，認知方式也由“從技術中學”轉型為“用技術學”。其次，信息化教學的重點從“面向內容設計”轉變到“面向學習過程設計”，更加重視學習者發現問題、分析和解決問題能力的培養，關注學習者的學習過程，以及其獲得學習活動的體驗。同時，信息化教學要將課堂內的學習知識和課堂外的實踐活動聯結互動，按照學習者的個性化需求和認知方式自主選擇學習內容。第三，智慧教學將成為課堂教學的新重點。日常教學工作形態不再是點線面的連接，而是呈現為智能化、立體化的教學空間，智慧課堂將會促進學習者的深度學習、交互學習和融合學習，智能備課、批閱以及個性化指導等也將成為教育者新的教學工作形式。從機械評價學習結果轉變成適應性評價學習結果。第四，在線教學、整合技術的學科教學法將成為新的教學形態，促進教育均衡發展，實現跨學校、跨區域的流轉。移動學習、遠程協作等信息化教學模式，能夠實現教師的“教”與學生的“學”的全面實時互動，最大限度地調動學習者的主觀能動性，提升教學質量與人才培養質量。

(三)人工智能背景下職業教育的學習模式

智能系統和互聯網絡為學習者提供了豐富多元的學習資源和環境，推進了教育教學活動與學習環境的融合發展，人工智能背景下職業教育的學習模式也逐步建立起來，具體表現為：首先，智能時代的互聯網絡全面覆蓋每一個人、每一個角落，活動空間由課堂內拓展到課堂外，學習與非正式學習正在互相補充、互相與融合，導致學習者的學習行為變化、學習方式的革新。其次，基于互聯網出現了一批創新的學習方式，借助情景感知技術及智慧信息技術，進行真實過程體驗的情境學習，促進學習者知識遷移運用的情境化和社會化。第三，借助互聯網云技術和各種應用工具，學習者可根據自身學習需求，選擇最優學習方式，也可利用數據分析技術，追蹤記錄學習路徑和學習交互過程，隨時隨地獲取個性化教學服務和量身定制的學習資源，拓寬了智慧教育視野。第四，各職業院校開始拓展校園智慧學習的時間和空間，以實現虛擬和現實相互結合的智慧校園育人環境。推進網絡學習空間建設，加強教與學全過程的數據采集和分析，“引導各地各職業院校開發基于工作過程的虛擬仿真實訓資源和個性化自主學習系統”[12]，強化優質資源在學習環境中的實際應用。

(四)人工智能背景下職業教育的環境模式

智慧教育環境是以大數據、多媒體、云計算等智能信息技術為基礎而構建的虛實融合、智能適應的均衡化生態系統。信息技術與職業教育的深度融合，為師生的全面發展提供了智慧化的成長環境，如智慧云平臺、智慧校園。人工智能背景下職業教育的環境模式的建構表現為：首先，智慧教育環境將信息技術與職業教育服務結合、面對面教學和在線學習結合，形成數字化的、虛實結合的職業教育智能服務新模式。其次，智慧教育環境將促進各種智能化、數字化信息技術融入職業院校的各個業務范圍和業務領域，與系統內的其他業務橫向互聯、縱向貫通，且信息能夠適時生成和采集，全過程實現數字化與互聯化。第三，智慧教育環境能夠感知學習者所處的學習情境，理解學習者的行為與意圖，滿足學習者的個性化需求，提供多元化的適應服務和智能感知的信息服務。互聯網應用基于智能數據分析，實現智能調節與自動監控，為學習者提供定制式的學習服務和個性化的學習環境。未來教室必將變成“虛擬+現實”的智慧課堂，在網絡空間中參與線上課程、線下活動，實現線上線下互動交流。同時，智慧校園的創建和管理，能夠對每個班級、學區進行動態管理，構建出一個以問題、任務為線索，學生實現自主學習的知識體系和促進師生互動、生生互動的智慧管理平臺。到2020年，“90%以上的職業院校建成不低于《職業院校數字校園建設規范》要求的數字校園，各地普遍建立推進職業教育信息化持續健康發展的政策機制”[13]，以學習者為中心的自主、泛在學習普遍開展，精準的智能服務能夠滿足職業教育的終身化定制。

(五)人工智能背景下職業教育的教師發展模式

人工智能背景下職業教育的變革對教師的專業發展、素質能力提出了新要求，改變了教師的能力結構和工作狀態。教育信息化大背景下，互聯網技術、多媒體手段的產生、智能化設備的使用極大提高了教師的專業發展和能力素養，以適應新課程改革與教育信息化的要求。人工智能背景下職業教育的教師發展模式的建構表現為：首先，新時代教師專業發展的內在要求和外在環境都要求教師能夠認識、了解和應用互聯網新技術工具，促使教師專業發展能力和素養的提升和豐富。其次，教師的專業發展要面向實際、情境化、網絡化的教學問題，教師需要在多變的教育情境中綜合運用核心教學技能，將信息技術知識、學科內容知識、教學法知識很好地融合并遷移運用。新時代的教師要學會掌握使用智能化設備和數字化網絡資源，積極加強與其他專家、教師的合作，或遠程工作，形成基于智慧教育技術的多元化的學習共同體。教師的工作狀態由個體的單獨工作轉變為群體的共同協作，大大提升了教師的工作效率。第三，信息化背景下教師的教學理念要發生轉變，由促進學生“接受學習”轉變為“主動建構”，由“被動適應”轉變為“主動參與”，越來越強調以學生為中心的過程體驗，從了解信息技術轉變為掌握智慧教育技術，保持學科知識，教學方法，核心技術的動態平衡，促進學生智慧學習的發生。第四，信息化教師要學會使用智能化教育技術，積極開發數字化學習資源，創設豐富多元的教學活動，鼓勵學生掌握智能信息工具，學會探究和解決問題，發展提升學生的創新思維能力和信息化學習能力。教師的信息化教學能力和素養全面提升，信息技術應用能力實現常態化。

(六)人工智能背景下職業教育的評價模式

現代教育價值趨于多元，以互聯網為基礎的智能化信息技術使教育評價在評價依據、評價內容、評價主體等多個方面實現了全面轉變。人工智能背景下職業教育的評價模式的建構表現為：首先，互聯網信息技術應用于學習過程使得伴隨式評價成為可能，更加關注學習者的個體差異和特點。強調過程評價和多元共同評價，更加客觀全面，重視評價過程的診斷與改進功能，以促進學習者的個性化發展。其次，互聯網、大數據、智能云技術的出現使得評價的技術和手段多樣化、智能化，節省人力物力財力，提高了評價的科學性、針對性。第三，以大數據為基礎的適應性評價因人而異，可獲得及時反饋，可真實地測評學習者的認知結構、能力傾向和個性特征等，從知識領域擴展到技能領域、情感、態度與價值觀，構建以學習者核心素養為導向的教育測量與評價體系，促進學習者發展。

(七)人工智能背景下職業教育的管理模式

智能化信息技術、云計算技術、大數據技術等能夠促進大規模社會化協同，拓展教育資源與服務的共享性，提高教育管理、決策與評價的智慧性，因此，基于互聯網的教育管理必將逐步走向“智慧管理”模式。人工智能背景下職業教育的管理模式的建構表現為：首先，互聯網將家庭、學校、社區等緊密、方便地聯系在一起，拓寬了家長和社會機構參與學校管理的渠道，各利益相關者可共同參與現代職業院校的學校管理，協作育人。其次，新時代的職業院校管理模式通過可視化界面進行智能化管理，業務數據幾乎全部數字化，能有效降低信息管理系統的技術門檻，使管理工作更加輕松、高效。通過深度的數據挖掘與分析，能夠實現個性化、精準資源信息的智能推薦和服務，為管理人員和決策者提供及時、全面、精準的數據支持，以提高決策的科學性。第三，通過互聯網信息技術可以實現全方位、隨時的遠程監督與指導，從督導評估轉變為實時評估，可以實現大規模的實時溝通與協作，促進社會化分工，促進職業院校內部重構管理業務流程，使管理智能化、網絡化、專業化。

(八)人工智能背景下職業教育的組織模式

人工智能時代信息科學技術的蓬勃發展沖擊著學校內部的組織結構向智能化、網絡化的方向發展，各職業院校需要合理調整內部組織結構和資源分配，通過互聯網加快信息流動等方式，提高各職業院校組織管理的效率和活力。人工智能背景下職業教育的組織模式的建構表現為：首先，當今時代人工智能的產生不可能替代學校教育，但可以改變學校教育的基本業務流程。人工智能推動了學校組織結構向網絡化方向發展，教學與課程是提供信息數據的重要平臺，學校組織則構成了教育大數據生態系統。其次，“互聯網+職業教育”的跨界融合將打破學校的圍墻的阻隔，互聯網將學校組織與企業、科研院所等社會機構緊密聯系起來，提供優質教育資源供給，共同承擔知識的傳授、傳播、轉化等功能，促進學校組織體系核心要素的重構。第三，建設“智慧校園”，實現線上線下融合的智慧校園育人環境，實施一體化校園網絡認證，推動智能化教育資源共建共享，實現職業教育信息化建設的均衡發展。

五、人工智能背景下職業教育的模式變革面臨的挑戰及發展目標

人工智能將推進大數據、云技術等智能信息技術深層次融入職業教育課程與教學、組織與管理、評價與反饋等領域，形成社會化多元供給，為學習者提供多樣化的參與方式、自主選擇的學習形式和及時獲得反饋的評價途徑，有利于實現職業教育的共建、共享、共治。但其全面實現，還面臨著諸多挑戰。

(一)挑戰

首先，職業教育的新模式建構需要充足的資金支持。各職業院校積極建構智慧校園，努力實現智慧化產學研環境，打造一體化智慧城市網絡等核心技術的開發，都需要資金的根本保障。政府要給予資金政策保障并加強監管，資金管理部門要合理規劃，合理利用，專款專用，落到實處。其次，職業教育的新模式建構的成果表現離不開學習者對技術的理解、掌握和應用。在實際實施過程中，教育工作者既要利用信息技術優勢變革職業教育，也要避免技術中心主義傾向，“避免一味追趕技術新潮而不顧學生身心健康等，技術本身是一個禍福相依的辯證法。”[14]第三，“目前的教育實踐中，仍未能充分實現人機合理分工和雙邊優勢互補。人工智能終端系統擅長邏輯性、單調重復的工作，而人類則更適合情感性、創造性和社會性的工作。”[15]現階段，信息化技術水平還有待提高，智能機器不能完全勝任知識傳播、數據處理等工作，有待于進一步開發和完善，絕對依賴互聯網絡和設備，還存在一定的風險。

(二)發展目標

人工智能時代職業教育變革重新架構了職業教育發展模式，完成了對資源的重新整合配置，改變了人的思維方式、學習方式和生活方式。人工智能時代下沒有職業教育模式的改革，就不可能建構真正的現代化職業教育。人工智能背景下職業教育的發展目標可以概括為個三方面：

1.“智慧腦”與“智能腦”融通

隨著第四次產業革命的到來，信息技術爆發式發展，造就了以電腦、互聯網為基礎的智能腦。職業教育智慧化發展的一個目標就是如何讓學習者發揮人腦“智慧腦”與機器設備“智能腦”的“雙腦”共同協作[16]。人工智能時代職業教育與信息技術的深度融合，就是要通過“智慧腦”和“智能腦”的協同作用，發揮互補優勢，進行融通式學習，而不是簡單地人腦與電腦的技術對接。

2.“現實世界”與“虛擬世界”結合

在人工智能時代，網絡虛擬技術的發展使人類擁有了真實與虛擬兩個世界，虛擬信息技術的興起在一定程度上會影響職業教育的實體教育，實體教育的發展也需要虛擬技術的支撐。但在具體的學習實踐中，還會存在利用這兩個世界時顧此失彼、難以平衡的問題。目前，虛擬化教育技術在職業教育領域不斷應用與推廣，職業教育的發展模式不斷優化，使得職業院校線上線下的邊界逐漸消融，“現實世界”與“虛擬世界”更好地結合。人工智能時代職業教育的本質沒有發生根本改變，學習者要學會利用這兩個世界虛實融合、高度互動，充分發揮出自身的優勢，更好地學習與生活。

3.職業教育“適應人工智能”發展為“引領人工智能”

人工智能為職業教育帶來了強大的技術支持，為職業教育帶來了便利。初始階段的職業教育基本知識和技能被數字化和智能化，通過人工智能相關課程，云教育模式，個性化學習計劃等，適應并應用人工智能，以提高職業教育的效率和質量。職業教育重在技術創新，對于行業技術發展具有一定的引領性作用。未來人工智能將成為職業院校快速發展和轉型的技術支撐。“如某些職業院校基于自身優勢專業與相關行業的智能自動化企業合作，實現以職業教育發展引領人工智能。”[17]目前，人工智能處于適應性大發展階段，隨著信息化技術的提高和智能化設備的普及，人工智能時代必將由專用人工智能時代步入通用人工智能時代。在通用人工智能時代，人工智能與職業教育深度融合高效協作，職業教育完全適應且完美應用于人工智能，進一步引領人工智能發展，由“人工智能+職業教育”發展為“職業教育+人工智能”的時代。

篇10

2016 年 11月 26 日，以“大融合，大未來”為主題，第十屆中國醫院院長年會于廈門召開。英特爾（中國）有限公司作為醫療健康領域發展的長期推動者受邀參與了此次活動。在“大融合、大協同、大平臺”分論壇上，英特爾同與會嘉賓分享了前沿技術與醫療行業融合的新趨勢、新實踐；并攜手產業伙伴共同宣布“聯合創新實驗室”成立，旨在凝聚業界力量，共促醫療云、大數據、人工智能等技術在醫療健康領域的落地。

目前，大數據、云計算、物聯網等技術已經快速滲透到臨床服務中，重新定義了醫院的管理和運營；同時，人工智能等前沿技術也在為醫療行業的發展帶來新契機。醫院傳統的經營和服務模式正面臨變軌。會議期間，英特爾聯合18家成員單位宣布“聯合創新實驗室”成立。實驗室匯聚了包括醫療機構、科研機構、技術公司和科研服務公司在內的多方力量，旨在推動技術試點和科研工作，加快行業發展路線和標準制定，加速大數據、醫療云、人工智能等技術在大健康領域的落地。

浙江大學教授、浙江省數理醫學學會理事長孔德興分享了人工智能技術在甲狀腺疾病篩查、干預和治療過程中的應用。“依托英特爾至強平臺，我們針對甲狀腺超聲影像數據的特點對算法進行了改進和優化，并利用所獲得的大樣本對計算機進行訓練，經與浙江大學附屬第一醫院的聯合測試，其診斷準確率可達85%以上。我們期待，這項應用在未來可以拓展至更多領域”。

一直以來，英特爾都在挖掘計算的潛能，并驅動相應解決方案的開發和應用，作為“聯合創新實驗室”的成員單位，英特爾將繼續發揮其對行業的洞察和技術領先優勢，推動相關項目的發展，不斷促進醫療云、大數據、物聯網、特別是人工智能等創新技術在醫療行業的應用開發和實施。

“在近期的人工智能戰略中，英特爾宣布將通過一系列從前端到數據中心的全新產品、技術及相關投資計劃拓展人工智能的發展空間，加快發展速度，突破性能瓶頸，實現技術大眾化及社會效益最大化”，英特爾醫療與生命科學集團亞太總經理李亞東表示：“英特爾希望推動中國融入人工智能時代，在加速人工智能和醫療行業融合發展的道路上，我們將同產業伙伴一道加速技術創新和應用進程，使人工智能更快的惠及大眾。”