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人工智能时代对人才的要求范文1
［关键词］人工智能；包装专业；人才培养转型
人工智能时代，是继农业革命、工业革命后，人类现代社会的第三次浪潮时代。以人工智能、大数据、物联网等为代表的新技术、新应用应运而生[1]。包装产业作为典型的传统产业，人的操作技能与经验曾发挥着决定性的重要作用，对生产效率、产品质量等有着重要的影响。然而，随着包装产业向绿色化、数字化、智能化、融合化的技术升级与转型，企业的岗位设置和人才需求也正在发生巨大变化[2]。为了深入了解包装相关产业的转型，深圳职业技术学院传播工程学院会同中国印刷科学技术研究院针对四类包括包装印刷生产企业、包装设计公司、设备制造企业和终端品牌客户在内的28家大中型代表性企业开展了“人工智能时代包装人才需求的调研”。本文将结合这次调研结果，探讨人工智能时代高职院校包装专业人才培养转型。
一、包装相关企业用人现状分析
根据调研数据分析，对于包装印刷生产企业，人员占比最大的是印刷生产人员和印后加工人员，这体现出目前我国包装印刷生产行业的现实情况，即印刷生产及印后加工自动化、数字化、智能化水平都处于较落后的状态。但随着数字车间、智能工厂的建设，印刷生产、印后加工、质检、仓储物流岗位将更多地被智能化设备所替代[3]，因此这些岗位的人员需求度将逐年降低。对于包装设计公司，人才需求主要集中在策划及包装创意设计人员，且设计师岗位工作目前受到人工智能技术的冲击较小。这也说明在人工智能时代，设计师岗位结构变化不大，因为设计岗位属于智力劳动型岗位，对设计师的专业知识和创新能力要求较高。作为包装印刷企业服务商的设备制造企业，其主要人员岗位均集中在产品研发人员、产品生产人员及售后服务人员。在这次人工智能技术革命中，设备制造商将发挥着重要作用，其产品要满足智能化的需要，就必须掌握并应用人工智能相关的技术，所以未来其产品研发岗位必定是设备制造企业的核心岗位，且对人才的要求较高，需求较旺盛。而对于最受毕业生就业喜欢的终端品牌客户其产品研发人员的比例远远高于前三类企业，产品研发人员一直是终端品牌客户关注的主要岗位，未来需求也将保持稳定。在调研中我们还发现，除了上述固有岗位结构变化外，对于包装类企业在人工智能时代也将催生一批新的就业岗位，如IE工程师、智能设备操作员、云服务平台运维人员、智能化信息管理人员、智能化物流管理仓储人才、智能化服务平台的运营人员等，这些新岗位的出现为包装高职教育提出更高的人才培养要求。
二、人工智能时代对包装专业高职人才培养提出的新要求
人工智能时代，技术创新不断涌现，包装产业结构也随之调整，在人才知识结构和专业技术能力要求两方面对包装专业高职人才的培养提出了新要求。
（一）人才知识结构要求
根据调研数据分析，从企业选择数量来看，人工智能时代，包装专业人才需要具备的知识，按照占比排前的依次为“包装策划与营销知识”“包装结构设计”“智能包装技术”“包装造型设计”。在人工智能时代，包装专业人才需要跨界融合的趋势越来越明显。作为一个包装从业人员要不断强化市场营销意识，根据包装产品的属性与特点，结合市场与消费者需求进行设计开发，并将功能、结构、装潢、材料、生产工艺等方面的因素同时考虑，进行针对性、多样化包装设计。例如，包装设计已由单品包装转为系列化的包装设计，一套茶叶包装可扩充为茶叶包、茶叶盒、茶叶手提袋等多种包装产品。另外，人工智能时代，智能包装必定成为包装行业的主流趋势，因此，日常工作中，包装设计师在保留包装产品基本功能后，还应设法提升产品的附加价值，进行品牌推广的同时需增加感知、监控、定位、记录等相关信息的辅助包装设计功能，帮助客户对产品流通全程进行跟踪、监控，以提高供应链整体效率，使客户安心放心使用产品[4]。与此同时，包装专业人才还应具备数据统计与分析、AR/VR/HTML5等新技术知识，可以帮助包装设计师了解消费者的心理动态，设计出更符合消费者需求的包装产品。
（二）专业能力要求
人工智能时代，随着客户需求的提高、包装承载功能的丰富，包装相关企业对于包装专业人才的能力有更高的要求，各调研对象对必备能力的选择，从选择的数量上来看，对于包装专业人才必须具备的能力排名靠前的分别是“对市场品牌的敏感度与审美”“包装造型与外观创意设计能力”“包装产品策划能力”和“包装结构设计能力”。这充分说明包装专业人才属于智慧型人才，需为客户提供品牌策划与设计方案。为此，首先要了解客户需求，对设计品牌的起源、特点及标志有一定认识，才能正确、清楚地进行需求定位；其次才是设计环节。而人工智能时代，包装专业人才的竞争，将不再局限于纸面上的设计图案，创新思维将成为当前包装策划设计人才的核心竞争力。
三、人工智能时代高职院校包装专业人才培养转型建议
人工智能等新技术与包装产业的融合对包装教育提出更高的要求和人才培养规格[5]。高职教育作为一种比其他教育类型更贴近市场、更注重实用性的教育，需要及时调整专业定位和人才培养目标。
（一）专业定位
高职教育以市场和就业为导向，企业需要什么样的人才，我们就应当培养什么样的人才，从前面的调研数据可知，无论是知识结构还是能力要求，策划和设计都是最重要的两个点。包装策划指根据产品特色与生产条件并结合市场与消费需求，对产品的市场目标、包装方式与品牌定位进行整体方向性规划定位的决策活动。包装设计则是一个大设计概念，包含装潢设计、结构设计、造型设计、运输包装设计、工艺设计等[6]。目前包装人才培养方面各院校更多偏重于设计、技术方面，而忽视了策划。未来，整个行业对具有市场数据分析、文案写作、创新思维、市场营销的策划类人才将有更多的需求。包装人才，策划先行，包装专业需在策划类课程建设、师资培养等方面投入更多精力。
（二）人才培养目标
包装产业的融合性特点使得包装专业人才跨界融合的趋势越来越明显。未来，行业将更需要能提供包装整体解决方案的复合型高技术高技能人才，因此在人才培养目标的制订上将体现以下三个方面的特点。1.具有跨学科、跨专业知识背景调研数据显示，包装企业从业者往往身兼数职，需要同时掌握多种专业知识和业务知识。例如包装策划人员，一方面要有市场营销知识和品牌推广能力，对于客户消费心理有基本的分析和判断；另一方面还需要具备设计思维和设计技能，同时还应对各种包装材料、包装形式、包装工艺有深入了解。因此包装人才培养，不仅要具备包装设计、包装材料、包装工艺等知识，还要具备计算机软件应用、市场营销等方面的知识和技能以及人工智能基础知识。2.具有运用大数据分析、人工智能、物联网技术的能力目前包装企业还面临设备操作智能化水平低、数据信息交互机制缺失、生产劳动强度大的局面。为了更快地推进包装企业的智能化，实现高质高效，包装企业现阶段更需要一批既懂包装专业知识，又精通大数据分析、信息化、网络化、智能技术的技术型人才。包装专业人才同样需要运用大数据分析客户需求、客户喜好，同时能够将人工智能技术、物联网、区块链技术引入包装设计中，发展智能化包装。3.具有创新思维创新是企业发展最核心的动力，从前面的调研也可以看出，在人工智能时代，创新技术和创新设计已经成为企业的第一核心竞争力，特别是作为包装专业人才，需要通过策划、创意设计进行包装的创新以满足功能上的新要求和视觉上的新鲜感。没有创新思维，就像无本之木，没有办法实现包装在功能、形式、外观、材料等方面的创新。企业首先看重的就是创新思维，其次才是专业能力。高职院校应在平时教学中注重培养学生基于专业知识的发散思维，通过各种竞赛锻炼创新实践能力。应积极组织学生参与“包装之星”“世界之星”“全国包装设计职业技能大赛”等科技竞赛，以赛促学，以赛育人，参与设计专题讨论交流，切实提高学生的专业素养和培养质量
四、结语
人工智能时代对人才的要求范文2
关键词：人工智能影视教育课堂在场价值观
人工智能技术作为社会媒介化发展的特殊产物，不仅能够建构起智能媒介化的信息社会，更能深入到传媒研究领域，引导影视传媒研究朝着“互联网+教育”的方向发展。当前影视传媒教育正面临重要的转型阶段，如何通过媒介信息技术调整现有的理论学习模式和教学培养目标，已经成为影视教育进行改革创新的突破口。基于人工智能为教育信息化带来的机遇和挑战，影视教育正致力于从“刀切教育”迈向“精准教育”，从“课堂缺席”转为“课堂在场”，从人才培养模式到教育信息平台搭建，都在不断强化智能教育培养，力求为影视传媒教育的智能化改革和实践提供决策依据。
一、影视教育智能化发展的应用价值
智能化影视传媒研究是教育信息化极为重要的应用场景，人工智能技术不仅拓宽了影视传媒教育的研究方向，同时也在技术手段、渠道搭建、傳媒伦理等层面发挥着重要作用。
1.消除数据鸿沟，发挥智能传媒教育技术赋能和知识平权的双重功能。影视传媒研究是以实践为基础的理论性教学，以培养创新型和复合型人才为教育目标。教育学者是影视文化传播的驱动者，因个体间存在传播技能、信息储备和交往行为方面的差异，造成影视传媒教育具有严重的知识鸿沟。在影视研究学者步入算法教育的重要阶段，智能教育平台可通过读取人的反馈改变原有的教学模式，调整每一位受教育者的天赋类型。与此同时，教育学者能够充分利用算法技术和人工智能手段，获取定制化的影视资源和学习条件，以技术逻辑引导学习流程，用分析框架提高教学模式的理论性和可操作性，通过强化教与学的变革场景，激活文化创作的想象力和逻辑性思维，使科技创新在理性与感性、理论与实践的引导作用下，从一般的理论教学形成智能媒介化的信息教学模式，从单向传授转变为双向互动的学习教育模式。
2.拓宽学习渠道，推动教育形态从理论课堂到智能媒体教育课堂的变革。人工智能技术与影视教育教学的深度融合，正引发起一场新的教学革命。从教育手段和学习途径上来看，原有的课堂教学已无法满足理论和实践的双重需求，大数据催生出的智能化影视教育，在虚拟世界和现实世界间搭建起新的算法课堂，利用人工神经网络简化理论教学的概念，又通过具有超强运算能力和通讯能力的技术手段协助实践操作。例如，人工智能照相机作为辅助型的教学工具，被运用于智慧课堂的摄影实践教学中，借助云端技术和物联网连接远程数据中心，可以帮助不懂摄影技术的学习新手尽快了解电影拍摄的理论框架和基本技能，推动教学场景从应用性教学到智慧型课堂的氛围建构。人工智能与影视教学的跨界融合，成为智能传媒教育进行颠覆式创新的重要表现形式，教育形态正逐渐从智慧课堂过渡到智慧校园，从传统的理论范式过渡到智慧媒体的应用型范式，帮助构建起新的学科话语体系。
3.重视传媒伦理，推动智能化影视传媒教育价值观和技术性的生成。人工智能是以追求效益为初心的理性工具，在技能研发阶段尚未对伦理规范提出强制要求，技术伦理向来是人工智能难以逾越的一道鸿沟；影视传媒教育则是以培养学生的伦理观和价值观为出发点，重视以道德审美为核心的理性意识。智能化传媒教育将信息技术和影视教学进行结合，使得理性工具得以同理性意识深度融合，人文关怀建立在技术作用之上，这既是培养受教育者核心价值观的时代需要，亦是强化人工智能技术伦理的有效途径。人工智能时代，强调智能化影视传媒教育技术性和价值观的生成，与其说是建立在影视教育应用场景上的技术伦理规范，不如说是借信息技术完成对传媒伦理和受教育者价值观的理性建构，让人工智能发展紧密联系意识形态和伦理道德问题，加深技术手段和教育学习的彼此作用，从而获得传媒教学在伦理层面的共识。随着传媒影响力的逐步扩大，以内容为载体的影视教学活动意味着要担负起更重要的教学责任，学科研究核心价值观的建设必须以注重传媒伦理和技术伦理为教学基础，重新建构现有的伦理道德观念，为人工智能技术注入价值观的活的灵魂。
二、影视教育智能化发展的风险问题
人工智能技术的迅速发展，赋予影视传媒教育极大的应用价值，与此同时也面临着潜在的风险问题。
1.灌输式教育仍占据主流，智能化影视教学陷入价值认知困境。在人工智能技术出现以前，理论+实践的教学策略已经成为一种固定的形态存在于传统影视教学工作中，受教育者根据统一的培养目标规划自己的学习方式，包括影视创作及影视理论等相关课程都按照相同的培养模式进行。由于教育主体对人工智能的认知存在两极分化的现象，过往只能够通灌输式对学生进行强制教育，智能化影视教学则是处于小范围内的实践和创新。对影视教育而言，理论与实践是学习的内容，继承与创新才是研究的实质。明确人工智能教育的价值认知，从灌输教育逐步迈向定制化教育，为高校的人才培养提供重要的智力支持，应当是影视教育智能化转型发展的着力点。
2.智能教育应用场景缺乏思考，其深度和广度有待进一步挖掘。当前，智慧课堂、智慧校园的出现奠定了智能传媒教育的基本雏形，依靠大数据、物联网等信息技术支撑的智能传媒教育，在平台搭建层面已出现显著性成果，但对应用场景的深度和广度挖掘还存在明显问题。影视教育智能化应当以追求个性化和定制化教育为目标，崇尚的是终身学习的教学理念，不应当将人工智能技术仅局限于传统的教学课堂，除了要从“线下”走向“线上”，还需要考虑到以人机交互为主要形态的教学应用场景，挖掘人工智能教育更多的应用情境和展现方式，从而对影视课堂的理论与实践教学价值提供合理的在场性证明。
3.专业壁垒依然存在，智能化教学成果马太效应极为明显。智能教育世界要求培养更加多元化的应用型人才，但人工智能的马太效应逐渐渗透到影视传媒教育工作中，也会导致教学成果受到出现严重的失衡现象，难以满足高校对人才培养的多元化需求。作为艺术研究的影视教学活动，其科学精神和创新实践同样重要。尤其在媒介融合背景下，要想推进受教育者从“影视学者”逐渐过渡到“影视作者”，人工智能不仅需要满足师生的定制化教学任务，还应当破除专业和行业的壁垒，对其相关联的学科和传媒领域进行合作，才能够改变当前智能化影视教育在教学模式上面临的不足，不断为社会输送更多的应用型人才。
三、影视教育智能化发展的转型实践
面对智能传媒教育的风险与挑战，影视专业更应当立足于自身的教育发展特色，从人才培养模式、应用场景建设、教育资源整合等方面，推进影视教育智能化发展的转型实践。
1.从“灌输教育”走向“精准教育”，创建新的人才培養模式。智能传媒教育范式的自主性建构，应当立足于对传统教学效率和人才培养模式的颠覆。基于当前影视传媒智能化发展在人才培养模式层面的不足，其转型实践需要从受教育者的个性化需求出发，在师生、家长和社会的通力合作下，创建新的人才培养模式，利用碎片化学习完成系统化的学习过程，逐渐从“灌输式教育”走向“精准化教育”。例如，人工智能时代对影视学生的培养更趋向于“以个人为导向的系统化学习”，通过前期对受教育者的大数据整理，对每一位同学的逻辑性、想象力、创造性和沟通能力等进行分析，从影视理论和影视创作两大方向出发对受教育者形成定制化的学生画像，并提供针对性的智慧作业，帮助教师采集学生的学习情况，从而实现规范化的信息管理。可以预见的是，智能传媒时代，“互联网+教育”学习模式的生成，在推动知识平权化等方面发挥重要价值，成为影视教育智能化追求的重要转型路径。
2.从“课堂缺席”走向“课堂在场”，打造新的传媒教育平台。人工智能不仅要改变传统的人才培养模式，同样也应当提供更加多元化的学习应用场景。过去的影视研究多局限于单一的课堂场景，采用课上理论和课下实践的方式进行授课，完成影视教学的闭环。人工智能时代，影视传媒教育应当调整原有的受教育模式，通过搭建合理的人工智能应用平台，可以巧妙地将课堂场景与智能技术结合起来，为受教育者提供更加多样性的教学应用场景，从而实现成长课堂的“在场共生”。例如，人工智能可以带动影视制作的推陈出新，通过搭建智慧超媒体系统，将电影屏幕从影院搬到校园，自动生成无穷界面。与此同时，影视传媒的智能化还可以帮助教师自动生成电影梗概，将理论性教学转变为可视化形象，使电影理论同定制化的影像人物之间建立匹配关联，让教育场景从线下逐步延伸到线上，为影视研究提供重要的云服务。
3.从“媒教分离”走向“共建合作”，实现产研学的自主对接。影视教育智能化发展的最终目的是为了寻求理论与实践的融和，帮助构建起传媒教育和传媒业界的良性生态关系。传媒教育智能化也可以全面提高受教育者的学习效率和工作效率，通过优化教育资源，带动影视内容的高质量生产、影视人才的高质量创作。因此，从“媒教分离”走向“共建合作”，引导产研学的自主对接也成为了影视教育智能化转型实践的有效探索。未来的影视传媒发展，能够抓取海量资源建构独立的影像景观模型，为机器人参加艺考创造可能性，并且也可以紧抓电影内容的智能化生产，从前期的电影脚本自动化写作到后期的虚拟演员个性化定制，系统均可以对剧本创作、电影拍摄等课程进行精准化评估，从中筛选出符合影视公司要求的作品，进入后续的市场化操作。
人工智能时代对人才的要求范文3
［关键词］人工智能;会计职能;财务管理
1人工智能的概念
人工智能是通过对人认知的研究，通过开发与模拟人的认知能力形成的集理论、技术于一体的科学。人工智能随着计算机的发展而不断发展，所有的人工智能几乎都有机器人的介入。
2人工智能在会计中的应用
2.1OCR的应用
会计信息处理的源头便是对原始凭证进行整理与处理。传统的会计往往通过人工录入或计算机录入，OCR技术通过光学录入，将凭证扫描为图片并向计算机输入与转换。同时，使用OCR技术完成工作还能避免错误率，提高会计信息的准确性与及时性，最大程度地降低了人工成本，提高了会计工作的效率。
2.2云会计的应用
云会计通过网络向企业提供核算需求，并向企业提供一定的会计服务与决策支持。传统的财务核算软件需要通过规定的网络或系统才能使用，云会计实现了只要有互联网，就可以接入会计系统。国内的大型软件公司已经了云会计软件，同时还将人工智能引入到会计工作当中。云会计通过使用合适的方法对会计进行处理，首先对原始数据进行收集并自动编制凭证，同时对网银进行监测，自动生成电子凭证。其次，云会计能够有效识别数据的类型化，并自动分类保存会计数据，实现数据的高效处理。最后，云会计能够实现对信息的合理分析，加强对会计信息的管理，从而为企业决策提供依据。
2.3XBRL语言技术的应用
为了应对会计核算的需要，人工智能设计了XBRL语言，对商业报告语言拓展，并在对软件的恰当结合后，为信息的使用者提供高效的服务，让财务信息具有更高的价值。
3人工智能对当代会计的影响
3.1对会计人员的影响
我国基础会计人员人数较多，因此人工智能时代的到来也将对众多的会计人员带来深远的影响。人工智能时代的到来将对会计行业造成一定的冲击，越来越多的财务岗位也会被财务机器人所取代。财务机器人具有工作效率高、计算精确等一系列优点，且能从事多个财务人员的工作。因此，未来从事基础核算的会计人员需求量将极大减少，会计的职能也从基础的财务核算转向了财务预算与财务分析等一系列高附加值的工作。会计工作现阶段面临着转型，就如同当年电算化代替手工账一样，财务机器人也必将代替传统的财务核算模式。因此会计人员需要积极应对智能化时代下的会计工作的转型，如果不实现自我的转型，那么将在未来的工作中遭受淘汰的风险。
3.2从对会计学科的影响
会计学科研究的是发生的各项经济活动的数据，对数据进行收集与整理，并进行统一的数据分析与解释，以提高经济活动的效率，是一门应用型学科。会计学的会计主体较为明确，核算程序与核算制度较为严格，核算方法也较为科学。随着人工智能的出现，以往的会计核算体系不再适用，会计核算系统将越来越具智能化趋势，且核算的流程与方法趋于规范化。随着时代的发展，未来人工智能将取代传统的会计核算模式，会计学科的研究重点也将转向对管理会计的预测与决策职能。核算会计向管理会计的转型，也将影响到会计学科的建设，使会计学科重建。
3.3从对会计工作的影响
随着互联网的发展和大数据时代的到来，会计行业对计算机技术的使用也得到了巨大的转变，从电算化代替手工记账，再到人工智能代替电算化核算，会计工作逐步变得简洁与高效，有效提高了会计工作的及时性与准确性。人工智能时代下，财务机器人自动处理会计数据是在高度发展的网络信息平台下实现的，前沿的技术也将进一步推进会计工作的改革，改善会计工作的效率，促进会计工作的标准化与流程化，会计管理将在未来成为会计工作的首要职能。
4人工智能环境下如何实现当代会计基本职能的转变与融合
4.1由核算职能向管理职能的转变
会计人员要从核算会计向管理会计转型，企业财务人员要学会根据数理统计的方法，结合主观判断，预测企业未来的财务趋势以及行业变化。对未来的前景进行预测也体现了管理会计的事先性。财务机器人只能根据程序提供各种预测数据，而对预测数据进行分析与评价需要由会计人员的主观能力进行，也需要一定的职业经验。另外，财务机器人可以对投资方案进行定量分析，但是如何择优则需要有经验的会计人员结合自身经验进行定性分析，包括对历史经验以及行业的比较来权衡各种利弊方案。同时，会计人员要学会构建完善的预算体系，实现对企业各类资源的合理配置，提升企业活动的均衡性，找出预算和绩效之间的偏差，并提出合理的优化对策，这一类会计职能是财务机器人不能完成的。
4.2提升会计人员素质适应人工智能时代
随着会计职能的转变，未来需要的基础会计人员数量将大幅减少，会计人员也需要向精英化的管理会计转型。管理会计是对公司的高层次管理，这就要求会计人员不仅明确会计预算、决策的方式，更需要有一定的大数据知识及网络技术，因此会计人员需要加强学习，适应人工智能时代的职能转变。人工智能时代的到来，会计的基本职能不再是核算与监督，而是预测与决策，管理会计将成为会计的首要职能，因此会计人员需要全面学习专业的管理会计知识，掌握与人工智能理论相关的方法，以提高职业素养。同时，在管理会计的时代下必将实现业财融合，因此会计人员不仅要对会计有一定的掌握，还需要了解企业的业务以及行业的情况，为自身的决策与分析提供依据。因此，未来需要的会计人才是复合型精英型人才，会计人员只有提高自身的专业素养与综合能力，才能适应未来的会计工作。
4.3完善会计学科的知识体系
随着人工智能时代的到来，会计学科的转变也成为了迫切的需求。会计学科体系将受到巨大的影响，未来会计学科将增加如何操作财务机器人、如何使用网络技术与大数据技术以及云计算等相关技术，如何使用计算机编程技术等。在人工智能时代，会计学科应加强会计人员的培养，建立完善的法律法规和组织体系，防止通过网络技术恶意获得会计信息，改善相应的法律体系，为人工智能在会计体系中的普及提供条件。
人工智能时代对人才的要求范文4
人类将在与机器的共生共存中，开启一个新的时代？
近年来，人工智能已经从科学的神坛走入了经济的大潮，成为了各大公司争相竞逐的新战场。
在中国，BAT纷纷在人工智能领域布局：李彦宏声称“互联网的未来在于人工智能”，百度的百度大脑、无人驾驶汽车初具规模；腾讯发挥微信、QQ的强大优势，在语音识别、图像识别、人脸支付领域发力；阿里巴巴则以阿里云为基础，将人工智能的基础――数据生态系统做大。而国外的谷歌、微软、FACEBOOK、IBM等巨头，也在人工智能领域全力推进，从当年IBM的深蓝到今天的阿尔法狗，仅仅是巨头们在人工智能领域尝试的冰山一角。 什么是人工智能
尽管随着人机大战，人工智能已经成为了一个耳熟能详的热词，但究竟什么是人工智能，却在行业内都难以有一个确定的定义。其实简单地说人工智能就是对人的意识、思维过程的模拟，但之所以人工智能的定义难以确认，关键在于对“智能”的定义难以确认，在人工智能领域经常有一句话说：我们连人的智能是什么都不知道，何谈人工智能？因此目前大家普遍认可的还是由约翰・麦卡锡（John Mccarthy）在1956年的达特矛斯会议（Dartmouth Comference）上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。简单地说，如果说机器人是要在完成人类四肢的工作，那么人工智能则是要完成人类大脑的工作。
人工智能为什么这么火
其实人工智能早在60年前就被正式提出，几十年来也一直在飞速发展，但似乎在过去的日子，普通人更多地是通过《终结者》、《我，机器人》等科幻电影了解到人工智能，但为什么今天人工智能突然成为了大家关注的焦点呢？来自微软研究院的芮勇认为，除了这些年所谓算法的演进和提升外，几个物质方面因素的发展也将人工智能的应用成为了可能。首先在于背后计算能力的飞速发展。人工智能背后需要有强大的计算能力的支撑，我们看到是阿尔法狗击败了李世石，其实阿尔法狗只是一个程序，在背后则是强大的超级计算机的运算。据中国最大的超级计算机制造者――浪潮公司的科学家刘军介绍，目前，超级计算机的性能发展迅速，一台超级计算机已经能够达到一百万台电脑的运算能力，因此，在计算能力上将人工智能需要的超级运算成为可能。其次，人工智能需要对海量的数据进行分析，就必须拥有海量的数据，而几十年的互联网的发展，让人类社会中海量数据的产生于收集成为了可能。第三，4G技术的普及，让数据随时随地的链接已经成为常态，也让大量数据的传输成为可能，使用场景的便利化，给人工智能走进日常生活提供了多种可能。如果说人工智能原来是一粒种子，但阳光、温度、湿度等外在条件还未具备，因此一直蛰伏在科学家的研究室里，那么今天，正是人工智能即将破土而出的时刻。
既然人工智能时代已经到来，那么无论是科学层面、经济层面，还是我们生活中的人工智能三大猜想就无可回避地出现在我们的面前，让我们看看中外人工智能专家将给出什么样的答案。 人工智能是否会比人聪明？
在硅谷的美国宇航局艾姆士研究中心，有一所一出生就声名显赫的大学―“奇点大学”。其校长雷・库兹韦尔认为，伴随生物基因、纳米、机器人技术几何级的加速度发展，2045年左右，人工智能将来到一个“奇点”，跨越这个临界点，人工智能将超越人类智慧，人们需要重新审视自己与机器的关系。人类将在与机器的共生共存中，开启一个新的时代。那么，人工智能真的将比人类聪明吗？
对于这个问题，科大讯飞董事长刘庆峰坚决认为，人工智能一定能够超越人类，因为通过互联网万物互联，可以把所有人类的智慧汇聚到后台，通过深度神经网络来展现，所以人工智能到时候不是跟单个人比，它是把所有人的智慧汇聚在后台，来跟单个人比，所以它在绝大部分场合下会表现得比人类更聪明。微软亚洲研究院院长洪小文则认为人工智能在大多数情况下比人类更具有能力，但它仍旧无法与人类的智能相比，因为，人类最可贵的能力在于创造力，而这一点上人工智能无法与人类抗衡。被称为中国人工智能布道者的搜狗创始人王小川指出，原来我们都认为人工智能缺乏创造力，但现在人工智能的发展已经否定了这一点。拿阿尔法狗在人机大战中的表现来看，它的很多招法都是传统围棋理论所难以接受，对人类棋手而言匪夷所思的。因为以前是人类告诉机器方法该怎么做，到阿尔法狗的时候，人类开始不用告诉计算机方法，只告诉人工智能目标：就是要赢，这个方法和答案让它自己找。但即便如此，也不能认为机器能够比人聪明，因为必须要人类为人工智能设立一个目标，它才能够产生后面的学习。
所以对于人工智能而言，可以在很多时候轻松击败人类，但它仍受到两方面的限制，第一条是它只能从人类已有的各种各样的行为和判断的数据中去学习，创造不了人类没有经历过的全新的方向。第二是机器设计不了规则，必须由人来设立规则或者说是算法。 人工智能是否会取代人类？
当机器有了智能，自然而然就会让人们想到他与人类的关系，所以在《终结者》中出现了“审判日之战”，在《黑客帝国》中出现了人与MATRIX（矩阵）的对决，而科幻作家阿西莫夫则防患于未然地提出了“机器人三定律”，那么，人工智能的发展真的会取代人类吗？
小I机器人的创造者袁辉对此持悲观态度，他认为整个目前人类文明是在走向一个下滑的阶段，所以在这种阶段下面，人类最后会被终结，这可能是一个时间的问题。从本质上说，这是人类自己的问题，人类创造了人工智能这样的一个物种，这个物种与人类是和谐共存还是竞争，完全取决于人类的发展。而搜狗董事长王小川则预测当人类面对人工智能的时候，会与人工智能共同进化，人工智能将最终会成为人类的一部分，人工智能既会帮助人类，也会约束人类，二者将是一种合体的关系，最终人会变成新人类，会进化成新的物种。
科大讯飞董事长刘庆峰承认因为人工智能可以在后台汇聚人类的各种智慧，所以在很多的复杂的活动中可以超越人类，但是最终是被人类所管理和控制的。因为机器没法自己设定规则，所以它一定是在人类定的大规则下来为人类服务的。最后人和机器会相互耦合在一起，推动整个世界的进程。
其实，在人类发展的进程当中，每一个新技术的出现总会伴随着争议、误解甚至是担忧或者是恐惧，在十九世纪工业革命的时候，英国的产业工人担心机器抢了自己的工作，于是纷纷去烧机器、毁机器；两百年前，在美国大约70%的人口都是农业人口，而大型机器和生产线出现后，几乎抢夺了所有的农业人口的工作。但现在美国只有1%的农业人口，而那69%的人并没有因此而失去他们的生活或者是工作，反而在机器创造的更多的新领域创造了新的工作，寻找到了新的生活。相比那个时候，人类进化了，因此人类就是在不断认知自我的过程当中，去拥抱越来越美好的新生活。 人机大PK
尽管有预言人工智能将逐渐地接管人类的种种职业，但那毕竟是未来，现在，人工智能在一些常见的领域到底达到了什么样的水准？让我们看看人机在几个职业上的PK。
项目：语音识别
规则：由人工智能和人类速录师同时听一段声音，并将其转化为汉字，看谁的准确率高。
结果：
1、速度：双方速度几乎一样，都是在语音播放的同时完成了录入。
2、准确率：准确率都达到99%以上。
应用场景：目前，语音技术主要应用领域是：导航和音响系统、智能可穿戴设备、制造业、智能家居、电信领域、医疗领域、教育等领域。预计在2017年以前，全球语音识别市场将达到1330亿美元。
视角延伸
1、在嘈杂的环境，多人对话的情况下，人工智能尚缺乏足够的辨别能力。
2、对于方言，人工智能的准确率明显降低，需要专门的数据库予以支撑。
3、人工智能的语音识别已经拓展到多种语言，已经初步达成了实时翻译功能。
4、在未来万物互联时代，语音识别将成为人机对话、打通各个平台的接口。
项目：驾驶
规则：无人驾驶汽车在高峰期于北京东三环行驶，看行驶的平稳度与安全性；无人驾驶汽车在专业赛车场进行18米S弯绕桩跑，就是赛车手考赛车水平的时候，会有这一段考试，从头到尾如果是人驾驶一般要14分钟，用智能机器人可以做到13分钟多一点，就是说比赛车手还少一点时间。
结果：
1、实地无人驾驶顺利完成，放置于车顶的打火机，硬币等物件没有掉落。
2、专业赛车场进行的18米S弯绕桩跑，人驾驶一般要14分钟，人工智能可以做到13分钟。
应用场景：当前，世界大型汽车制造商都在致力研究无人驾驶汽车技术。该技术在减少拥堵和安全隐患等方面大有作为。根据业内预测到2020年，无人驾驶汽车市场将达到6亿美元。
视角延伸
1、人工智能还不能处理很多复杂的情况，在技术上仍然具有很大挑战。
2、无人驾驶的目标第一是解决因为人为的因素造成的安全性；其次能够将人类从驾驶的烦琐中解脱出来。
3、专家预测，未来五年无人驾驶的发展方向将是“增强驾驶”，即汽车同时具有人类驾驶与无人驾驶功能并存，人与车的关系就如同当年人与马的关系一样。
4、无人驾驶设备能否小型化将成为无人驾驶能否走向应用的一大门槛。
项目：图像识别
规则：由人工智能和人类同时识别三张明星在不同化妆、衣物时的图像，看谁能准确地认出；同时识别三种长得相似的普通人的照片，看是否能够辨认出这是否是同一个人。
结果：
第一次辨认结果人工智能胜过了人类。
第二次因为有一张图片面部有头发遮挡，人工智能表示无法识别。
应用场景：目前，图象识别技术主要应用在：导航、遥感图象识别、天气预报、环境检测、通信、军事和公安刑侦、临床诊断和病理研究等领域。
视角延伸
1、使用图像识别技术，在大量摄像头拍摄的画面中无论要找罪犯还是要找失踪的人口，效率将会比人类识别高出很多。
2、跟人脸识别和语音识别相结合起来，将极大地提高对个人身份的辨识度，在金融支付领域具有广阔前景。
3、图像识别将进一步发展成表情识别，可以在第一时间感知人类情绪，并采取相应措施。如在驾驶中如果智能摄像头能够感知司机情绪不稳定，可以提前采取措施，减少事故发生可能性。 观点大碰撞
对于人工智能，过去很多人定义过，它要有比较高的自感知能力、自主决策和控制能力、对安全和意外的自动预警和防范处理能力等，它要能在较少人为干预的条件下完成工作和服务。但要强调的是未来人工智能跟过去不同的地方，未来的人工智能一定是终端跟云端协同创新实现的智能控制与服务的。有了网络以后，人工智能就不仅是靠机器内的软件硬件系统来操纵，还可以在使用终端和云端之间实施交互协同来实现，它的水平和能力会远远超过历史上单部机器的智能行为。其实阿尔法狗也有很多东西是在云端计算，而不在终端。所以这是一个未来的方向。
人工智能技术可应用的领域是非常广泛的，可以说是无处不在。它可以应用在生产制造业，还可以应用在各种服务领域。比如金融服务、医疗服务等都可以用人工智能技术；学习方面，也可以用来提升学习效率；还有农业领域，可以借助人工智能技术判断施什么样的肥料、怎么样防治病虫害等，快到收获季节还可以通过人工智能技术预测预判市场销售，这对农产品的行销也都会有大的帮助。
“中国制造2025”提出创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化、人才为本，智能制造是核心。制造经历过不同的时代，第一次工业革命以后是机械制造时代；第二次工业革命以后是机电结合了起来；后工业阶段，上世纪80年代以后又加了电子、机械电子一体化；而信息网络出现以后，现在和未来的制造是网络智能的时代的网络协同智能制造，制造过程、运行服务过程都将数字化、网络化、智能化，这是制造业发展的方向和技术创新的核心。
邬贺铨：中国在人工智能应用方面走得很快
人工智能研究的起步，一般被认为是在20世纪50年代，那时候中国还没有开始研究。不过，人工智能在前50年里还停留在科学家的圈子里，没有走向应用。这些年中国人工智能的研究跟其他新生领域的研究一样，取得一些好的成果，但是总体上与国外还是有差距的，在一些有影响的文章发表、人工智能原创的技术，包括支撑人工智能的产业等方面我们还有差距。
不过，应该说中国的人工智能在个别领域做的还是很不错的。比如说，科大讯飞在中文的语音识别上是领先的，百度、阿里、腾讯也在关注人工智能，不但自己在培养专家，也从海外引入一些高端人才，努力缩短我们与国外的差距。
中国机器人也做的不错，严格来说，我们机器人是广义的机器人，传统讲的机器人是工业机器人。我们的机器人产品以面向社会消费应用为主，产能产量已经占到世界较大市场。沈阳自动化所和新松机器人等公司从事机器人研究很长时间了，他们在做工业的机器人，也取得了不少的成绩和应用。但是在大型生产线上，目前应用的工业机器人还是以国外产品为主。
中国在无人驾驶车的应用方面跟美国相比也不会差距很远。现在百度的无人驾驶车，按照现在的水平也有望在未来的一两年内应用了。不过，无人驾驶需要很多技术，而现在国产车内的车载电子系统还是进口的，如果说不能在汽车总线上突破，我们的无人驾驶车在核心技术上还是有不少差距。
总体来说，在人工智能的应用上中国走得很快，展望未来不仅会缩小与国际的差距，也会走在前面。中国正处于经济发展方式转变和两化融合的重要阶段，需要大量的生产自动化手段，中国的人工智能的市场非常大。
张潼：人工智能的核心技术就是让机器学习
现在企业界很多研究院，包括阿里、腾讯、滴滴、360等关心的都是机器学习的核心能力。总体来讲，一个是大数据，另外一个是对于大数据处理和加工的能力。把一个原材料变成你真正所需要的系统或者产品，这是它的能力。从机器学习的技术来讲，如何实现规模更大、创新还有实时更新的效果，这一系列的技术能力使得所有公司都非常感兴趣。
总体来讲，数据处理的核心能力就是机器学习能力，还有高性能计算。处理大数据也要有计算平台，最后是一系列应用，包括广告、无人车，包括其他行业的探索。
此外，现在的医疗有各个环节，其中一个环节和互联网紧密相连，当病人患病的时候，去医院之前往往会自己看看是什么毛病，会有自我诊断或者自我询查信息的过程，但是百度搜索信息不太足够，因为只能找到相关网页，并不直接相关。其他的一系列互联网公司也会有这样的平台去帮助查询者对接，像对接医生和对接专业的知识一样。
从我们的角度来讲，实际上可以利用人工智能的能力去做这种系统，这种系统有几个形式，比如说病人会用口语化的形式表达，医生比较专业，病人不知道很多专业名词。如何把口语化和专业知识对接需要设定自然语言的病症，这也是病人希望交流的形式。
从机器智能角度上要有交互、引导以及对话，另外还要把信息综合起来，这样会有更好的理解。如互联网+零售业，百度怎么和零售业相结合，这是研究院思考的问题。如果打通线上线下，就知道这些客户线上的行为和喜好，以帮助线下的商家找新客户。而利用机器学习建模技术把这些人的喜好或者类别分列出来。
如何理解大数据和人工智能的关系，大数据是它的源泉。世界上很多国家很重视收集数据的能力，因此也使得它在下一阶段将有大大提升。此外还有机器学习，AlphaGO、无人机就是例子，它的核心技术就是智能化，下一个十年也将会有更加细致的发展。人工智能会促进一系列的新技术成为可能，这种可能会推出新的产业。
Jim Lawton：机器人需要更加智能化
长时间以来，机器人只能在不变的工作环境下工作。我们需要为机器人定制适合的工作环境，这个安排在一些工厂行得通，但是大部分工厂的工作环境不一定能配合。
我们通过编程让机器人执行一些任务，机器人会按照设定好的程序工作，但这不是智能机器人。更加智能的机器人是这个行业重要的突破和创新。我们现在拥有更优秀的机器人――能够在不完美的环境下工作。操作任务自动化进程不断地在创新。此外，随着机器自主学习及深度学习等人工智能的进步，认知任务的变化也是日新月异。
人机协作将主要在两个方面发生变化。一方面，以往我们需要请专家为机器人编程，然后执行任务。现在则通过演示来培训机器人。在未来，人类员工将“告诉”机器人去做什么，机器人只需要“看”着去学，从人类那里学习，也可以从另一台机器人那里学习。另一方面，我们深信只有人类能自主工作。制造业的新趋势是结合传达实时遥测数据的机器人和能累积结构化和半结构化数据的软件数据平台，然后供人类理解及诠释信息、并且做出明智的决定以提升工作流程，促进持续创新。
因此来说，人类和机器人将并肩工作，共同解决问题，提升工作流程，并能一起处理更多的任务。操作任务和认知技术自动化相结合是制造业创新时代的必然趋势。
SEARI在去年11月成为Rethink Robotics在华首家分销合作伙伴。协作机器人是Rethink Robotics的核心优势，Rethink Robotics通过其智能协作型的机器人Baxter和Sawyer，可完成目前90%传统自动化方案不能完成的工作，从而不断革新制造业的生产方式。
协作机器人和传统的工业机器人有很大的区别。传统机器人对精准定位、速度、精度、刚性等方面有硬性要求，相对而言，易用性、操作灵活性及安全性正是协作机器人的优势，国内很多企业对两者的比较已经有一定的了解。
在过去几个月，我们的销售团队已经走访一百多家企业，向它们推广Rethink Robotics的方案，获得非常好的反响。但协作机器人真正进入中国市场还需要有一个磨合的过程，现在不少国内制造业的工厂都是几年前、甚至十多年前建好的，当时的厂房设计是按照人手操作的思路来设计的，完全没有把机器人的元素考虑在内。
人工智能时代对人才的要求范文5
[关键词]人工智能；商业银行；效率
当代社会，人工智能技术对各大领域的发展带来冲击。商业银行作为金融行业科技创新的前沿领域，应主动求变，积极应对人工智能对商业银行经营模式带来了严峻的挑战，将人工智能技术带来的压力内生为自身改革的动力，理智看待人工智能的发展，坚持技术创新，全面推进产品创新与服务创新，以顺应信息化潮流。发展情况不同地区的商业银行也要客观认识自身在“客户资源、网络构建、社会信誉”等方面的优势，取长补短。乡镇地区一般不如城市地区发展快，乡镇人员在接受科学技术进步带来的发展同样可能会比城市人员接受得慢，因此需通过匹配当地发展情况来适当的、逐步地在商业银行引入人工智能。各大商业银行在当地人员可接受的程度引入一定的人工智能技术，搭建多样化平台服务模式，不仅为前台工作人员减轻工作负担，而且能快速响应市场需求，为商业银行自身的改革发展打基础、存实力，不断提高综合实力全力进军智能化领域。另外，政府应对积极引进人工智能的商业银行提供大力的支持，包括资金及技术上的支持。为商业银行提供畅通的援助流程，确保人工智能技术的发展不受基础设施滞后的干扰，推进我国商业银行智能化改革的进程；政府应从行业规范入手，适当干预，及时推出有关人工智能的法律法规和管理条例，促进商业银行人工智能的健康可持续发展，避免有心之人假借人工智能技术破坏商业银行管理经营秩序，为人工智能技术的发展做好基础性工作。随着科学技术的进步和时代的发展，人工智能技术正在逐步进入大家的视野。无论是上班打卡的人脸识别技术，还是回家后扫地机器人的智能自动清扫技术，都为大家带来不少便利，成为现代科技生活不可或缺的一部分。新一代人工智能正在全球范围内蓬勃兴起，商业银行作为金融科技的重要行业，自然要积极引入人工智能技术来提高行业的工作效率，改善自身管理与成本问题，以提高整体运营水平，使其在激烈的金融市场中更具竞争力。
1.商业银行对人工智能引入的主要方面
据我们观察了解，目前商业银行对于人工智能的主要应用在智能人工客服、大数据分析以及简单的私人理财顾问三方面。首先，智能人工客服的生物识别、自然语言处理技术能够高效的为商业银行的前台人员减少不必要的业务量，使人工客服以客户能够理解的方式传达信息和解决问题，提高了商业银行客服方面的办事效率，从而提升了客户对商业银行办理业务的新鲜感和好感度。人工智能技术的引进对于商业银行执行层人员的分工更加专业化，有利于提高工作效率，减少因工作变化而损失的时间；可以减少人员培训的要求，降低成本；另外人工智能的引进激励商业银行员工改变自身缺陷，提高自身应变能力，向好的方面发展自己，进一步推进了商业银行优胜劣汰制度，降低了商业银行的管理难度。另一方面，智能客服还可以将客户需要处理的业务和所询问的信息进行合理分类，通过挖掘客户关注热点问题，为商业银行开展潜在业务提供科学性的支持。其次，人工智能的大数据分析功能已经小范围应用到商业银行中的风险控制及智能数据采集，这点与智能客服归类客户询问信息，为商业银行挖掘潜在业务的功能有异曲同工之妙。大数据分析与商业银行运行模式结合，可以增加商业银行本身的风险管理数据变量及观测视角，丰富商业银行的风险数据来源，打破传统商业银行风险数据结构的不完善，传统银行与新型银行运行模式对比，如图1，还可以提升数据准确性和客户甄别度，优化商业银行内部测评，建立安全的风险防范机制，相对实现风险管理的有效性和独立性，提升评估精准度。另外，大数据分析结合智能理财顾问，通过对客户及风险数据的分析、分类、整合，打造商业银行客户与风险管理信息精准灵活的技术平台。该技术平台以先进的数字模型为基准，代替人们的主观判断。通过在数据中筛选的“大概率”事件，为客户制定收益最大化的策略，减少客户在情绪波动的情况下作出的非理性投资决策。这使商业银行的风险管控清晰可见，在为客户带来相当的收益以及良好的服务体验的同时，也为商业银行带来较好的声誉，利于突出商业银行现有的优势，在一定程度上促进商业银行的转型升级。
2.不同发展地区商业银行的人工智能的发展及后期经营
然而，在调查研究过程中，我们发现，发展情况不同的地区的商业银行在应用人工智能方面的广泛度不同。由此看来，很多城镇银行不能盲目地扩大自身人工智能化程度。当发展状况不太好的地区的商业银行一股脑的引进人工智能设备，很有可能会造成当地人员对新技术的抵抗、反感心理。久而久之，就会导致的人工智能技术在其业务进展时的应用效率低、自身管理与成本问题没有得到改善，整体运营水平没有提高这些“徒有其表”的现象。当前，人工智能技术与商业银行运营的结合还没有达到最佳效益组合，城乡发展不平衡的问题导致人工智能技术的应用在这些地区之间存在一定的差异。人工智能技术在商业银行中的运用仅限于经济较发达的一、二线城市和部分城市的繁华市区。很显然，这部分地区经济发展迅速，人群的接受和适应新型科技的能力强，人工智能技术应用相对广泛。一般当顾客进入银行大厅就有自助系统进行服务，人工智能的数据存储和分析功能也可以将客户所要开展的业务加以准确地分类分析，为客户提供准确高效的服务；同时，人工智能技术和大数据分析可以定期监测客户风险、为客户提供相对合理的理财建议，提高客户体验感；除此之外，人工智能技术的引入和高效应用使柜台繁杂的人工业务减少很多，工作相对集中，人机协同，有效地提高了银行的运营效率。然而，在一些小城市和不发达的城镇地区，人工智能技术在商业银行运营中的应用存在着低级、不广泛等问题。很显然，农村地区经济发展较为缓慢，人群的接受和适应能力相较落后于城市人群，人工智能技术在商业银行开展业务过程中的应用不是很广泛；在调研中发现，这类地区商业银行对于人工智能的应用仅限于ATM机和最基本的智能客服，人工智能技术还未充分的发挥作用。
前台人工的业务比较多，即使是有客户通过人工智能机器进行业务服务，也需有前台工作人员进行辅助指导。这种发展缓慢与发展不充分问题提高了商业银行引入人工智能的成本，而且超过一半的农村人口没有城市人口的理财观念，人工智能的风险监控和个人理财管理建议等系统在此就无法涉猎，导致“大材小用”。然而正是这种农村地区发展不平衡不充分问题更能给商业银行的人工智能的应用带来机遇。对于农村商业银行来说，农村地处发展缓慢的地区，“三农”根基坚固，人员思想意识落后，对于商业银行积极宣传的金融服务不感兴趣，各家各户对现代化的金融服务没有概念，人工智能在商业银行中的发展会受到一定的制约。所以，这些地区的商业银行应小部分引入人工智能服务，比如，可以先引入前台服务的智能语音机器人，通过对话的方式解决客户的需求，指导客户顺利完成所办理的业务，适量地减少前台工作人员的工作强度，投入到人工智能无法涉及的领域，物尽其用，减少商业银行引入人工智能的成本，使当地客户慢慢适应人工智能带来的便捷。当地商业银行也应加大人力资本投资，建立培育人工智能技术人才的新机制，加大员工培训学习人工智能的力度，提高他们的应用能力素质，培养一支专业知识全面、业务娴熟的队伍，为人工智能在当地的普及提供专业的服务，促进人工智能在当地的发展，适应时代的变化。本专业队伍也要凭借专业知识积极探索服务农村的新机制和新模式，使自己的产品或服务有别于城市商业银行，形成自己独特的经营特色。其次，还可以根据农村需求，在人工智能技术创新的基础上，设立有特色的地方性商业银行服务产品。一是开发出贴近农户需求的金融产品，同时加大产品营销宣传力度，尤其是在掌上营业厅等方面着重从农村年轻客户入手，提供差别化、个性化服务，通过便利高效的服务来吸引潜在客户。二是加强对于农村小微产业金融服务的创新，利用其发展需要融资服务的特点，将大数据分析与风险管控联系起来，使其产品、存货、经营权作抵押担保，开展涉农小微产业联保贷款；对于个体户，通过人工智能技术的数据分析组合，开发各种低风险个人理财套餐。三是在金融环境上，农村商业银行作为地方性金融机构，其业务范围和技术水平都相当有限，因此应积极创新，与城市等较发达地区的各类金融机构达成全方位的合作，凭借人工智能拓展经营领域，创新经营模式，扩大营销渠道。发展较好的地区就可以积极引入人工智能技术，不管是前台大厅的智能服务还是对客户的信息识别、智能理财推荐服务都可以提上日程，满足客户的需求，为客户解决理财方面的问题。协调城乡发展不平衡情况，简便人工智能的操作步骤，升级语音控制的人工智能技术实现人工智能与客户良好的互动，使客户感受到人工智能带来的方便。另外，利用人工智能检测客户的风险水平，为客户提供相应的银行理财产品，即使客户不接受理财产品，也提高了城镇客户的认知，对银行理财有了一定的认识，对钱财的管理有了相应的理解。这样一来，商业银行在加大人工智能的宣传力度的同时也能响应号召，改善城镇地区发展落后的情况。
3.人工智能大势所趋
人工智能时代对人才的要求范文6
【关键词】机械；发展；方向
随着市场竞争的不断加速，这种竞争也显得日益激烈，怎样才能在机械制造也中脱颖而出，怎么才能做成龙头老大，是制造业一个不断思考的问题，快速发展的市场要求我们能够提供更新和更先进的设备，经营策略是一个艺术性的发展，在生产设备的同时还提出了上门服务，售后服务等一系列的相关策略，而不是当初的售出即服务终结，要想在这个行业做好坐稳，能够适应社会的需要提供相应的产品，降低生产成本，都能收到意想不到的效果，而且未来的机械产品更新的周期会变短，不能因为发明一种产品就固步自封，盲目自大，这个市场会不断的提出更高的要求，高效，精密大型的设备会成为时代的宠儿。在信息技术的革命后，对现代的机械设备也起到了助推的作用，科学化生产，机械化操作，更加智能的设备为制造也提供了更先进的手段的工具。
现代机械制造技术的发展趋势现在机械制造业的发展趋势是围绕质量，成本和效率这三个主题展开的同时，环保和服务业渐渐成为人们关注的目标。为实现这些目标，现代机械制造技术的总趋势是向自动化、最优化、柔性化、集成化、精密化、高速化、清洁化和智能化方向发展。
当前，机械制造技术的发展主要沿着三条主线进行：
1、机械制造工艺方法进一步完善与开拓，除了传统的切削与磨削技术仍在不断发展和完善以外，各种特种加工方法也在不断产生并得到快速发展。2、加工技术向高精度方向发展，出现了“精密工程”与“纳米技术”。3、加工技术向自动化、柔性化、集成化和智能化方向发展，正在沿着数控技术（NC）、柔性制造系统（FMS）、计算机集成制造系统（CIMS）、智能制造系统（IMS）的台阶向上攀登。
与以上三条主线上的发展相配合，机械制造中的计量与测试技术、机械产品的装配技术、工况监测与故障诊断技术、机械设备的性能试验技术、机械产品的可靠性保证与质量控制技术、人工智能在机械制造中的应用等方面，均会有突飞猛进的发展。这些进展主要表现在以下几个方面：采用自动化技术，实现制造过程及制造系统自动化。利用计算机技术，实现适应于多品种、小批量的柔性制造。柔性制造系统（FMS）是一种将“柔性”和“自动化”有机结合在一起的产物，它由数控机床（加工中心）、自动物流系统和计算机控制系统组成，其主要特征和效果是：以多品种、中小批量的自动化生产方式，最大限度地适应市场需求。没有固定的生产节拍，可在不停机的条件下实现加工工作的自动转换机床利用率显著提高，辅助时间显著缩减，生产成本明显下降。生产周期大为缩短，库存量大为减少，市场响应能力明显增强。自动化水平极大提高，劳动强度明显降低，产品质量得到可靠保证，生产环境显著改善。加工与设计之间的界限逐渐淡化，并趋向集成及一体化。机械加工向超精密、超高速方向发展。工艺技术与信息技术、管理技术紧密结合，先进制造生产模式（诸如柔性生产、准时生产、精益生产、敏捷制造、并行工程、分散网络化制造等）不断出现并获得发展。计算机的广泛应用，取代、加强和延伸了人的部分脑力劳动，使机械制造向最优化和智能化方向发展。
机械化未来发展的趋势是智能化，机械化的发展，尤其在全球一体化的市场经济下，市场的要求更加高端，如何进行产品结构的调整，这种关系国家经济和国民经济的机械，都需要选择带有智能化的机械，计算机的应用，是先进技术的代表，从人力到物力的转换，从机器操作向智能操作的转换，更加的人性化，这种智能和机械的一体化，就是未来市场对机械制造的要求，
现代科技发展的一个特点是，从基础科学转化为技术的时间愈来愈短，从技术到工业的应用几乎是同时的。信息技术的基础是计算机科学，智能技术的基础是人工智能科学。当前，分布式计算和人工智能相结合所形成的分布式的人工智能已成为研究的热点。分布式人工智能有两个研究领域，即分布式问题求解和多智能体系统。前者考虑怎样将一个特殊问题的求解工作在多个合作的、知识共享的模块或结点之间划分，采用“由顶向下”的方案来求解问题。后者则主要研究一组自治的智能体之间智能行为的协调，采用“由底向上”的方案来求解问题。由此可见分布式人工智能的两种方法都是对知识资源进行处理以完成给定的任务。所以这种智能技术很快在企业的产品设计、制造和生产管理中得到应用，特别是在各种智能软件系统的设计、开发中得到了广泛的应用。企业采用了上述DPS和MAS技术后，企业的产品水平、制造质量、成本及管理水平都迅速地得到了提高，并在这些方面取得了自己的知识产权，因此大大增强了企业在全球经济中的竞争力。
