人工智能技术创新范文

人工智能技术创新篇1

关键词：人工智能；传媒企业；新媒体；发展

一、引言

人工智能（ArtificialIntelligent，AI），是一门前沿交叉学科，涉及计算机科学、脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、行为科学、生命科学，以及信息论、控制论和系统论等领域。1956 年达特茅斯会议提出：让机器能像人那样认知、思考和学习，即模拟人的智能。《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017 〕35 号）：跨界融合成为重要经济模式；加快AI融合，发展智能化经济、建设智能化社会，构筑知识、技术、产业三方互动融合及其人、机、文互相支撑的良好环境；发展智能服务（包括智能教育、智能医疗、智能健康和养老）；推荐社会治理智能化（涉及政务、法庭、城市、交通军民融合、环保等）；加强人工智能领域军民融合。智能教育、智能医疗、智慧法庭、智能交通、智能农业等行业的智能化升级，都需要新闻出版行业知识服务的支撑。

二、传媒企业现状分析

近年来，随着国内媒体企业的不断融合发展，大量媒体信息不仅通过图书、期刊、报纸、广播、电视等形式传播，还向网站、抖音、微信等新的传播渠道延伸。与此同时，国外媒体企业对人工智能技术的探索及应用也日益重视。（1 ）传媒企业非常重视人工智能技术，不断增强其引导能力和传播效果。（2 ）人工智能技术对媒体采―编―发流程的影响很大，涉及传媒企业生产各个环节。（3 ）人工智能算法推荐新闻、合成主播等智能技术应用。例如：个性化信息流分发、今日头条算法推荐、AI合成主播、“媒体大脑”。（4 ）人工智能对传媒企业影响深远，促进其新业态产生及媒体融合发展。

三、传媒企业机遇与挑战

人工智能与媒体各生产环节深度融合、提质增效，但也面临着不少机遇与挑战。① 机遇。促进智能升级：各环节变得更加智能化（选题策划、编辑、校对、排版、印刷、营销等）；出版行业与其他行业深度融合。② 挑战。AI技术积累和人才储备不足；资源整合难度比较大：大量高质量专业知识资源、数据格式不统一；传媒企业和读者之间、生产与发行之间渠道不够通畅。（1 ）人工智能技术水平领先于观念认知水平。当前，传媒企业对人工智能的认识最常见的误区表现在观念意识、认知维度、重视深度三个方面：① 观念意识，运用人工智能技术加速媒体融合，认识不充分、不到位；② 认知维度，在媒体企业生产领域的各环节中，还不能清楚地认识到人工智能技术应用效果；③ 重视程度，清晰的发展目标、可行的实施途径和发展的战略规划，这三方面是传媒企业目前还比较缺乏的发展因素。（2 ）传统的媒体企业较难适应变革。① 组织架构、业务流程难匹配。② 资金受限。有关人工智能的软件、硬件引进与研发，以及数据库平台搭建与管理的资金投入都较高，可用资金很难在短时间内有效利用。③ 人才队伍建设跟不上媒体智能化发展要求，缺乏媒体智能化发展所需的复合型人才，特别是在技术、运营等部门，领军人才少之又少。大多数传媒企业出现人才留不住、用不好的情形。（3 ）传统媒体企业人工智能技术经验不足。科学技术的有效利用是媒体企业生产和可持续快速发展的重要因素。如何科学合理地研发、运用智能化技术，开发满足市场需求的新形式，促使智能化应用水平与人工智能技术本身发展水平相匹配，是媒体企业从传统向智能化转型的重中之重。（4 ）用于人工智能算法的训练数据是传媒企业智能化发展的重要砝码。提高人工智能技术的应用水平，大量的高质量数据积累是不可或缺的。当前，不少媒体企业积极、大胆尝试，大量的文档、图片、视频等数据资源，需要强大的财力和物力去支撑“数据清洗”及其相关工作，并最终生成高质量的信息化数据。（5 ）用户的数据安全与隐私保护成为急需解决的难题。随着媒体企业的快速发展智能化，同时也产生了大量数据，因此，保障用户个人信息、行为数据的安全，尊重用户的个人隐私，提供精准、优质的服务就显得尤其重要。

四、传媒企业发展建议和趋势展望

（一）发展建议

随着各种媒体的不断融合发展，各行业对于人工智能的广泛应用不仅是一种普遍发展趋势，而更是媒体企业掌握变革发展的金钥匙。只要能在智能化技术应用领域取得领先地位，媒体企业成功地进行变革发展就多一分把握。而且随着科学技术的不断快速进步发展，人工智能技术的应用将持续推动媒体企业的发展与变革。（1 ）战略、路径的智能化发展。传统媒体企业应当根据本身实际情况和发展特点早谋划、早制定智能化发展路线，紧抓人工智能、大数据、云计算等机遇，探索人工智能技术的发展路径，赢得企业市场竞争优势。发挥传统媒体企业资源丰富的优势力量，增加人工智能技术的自主研发投入，掌握核心，打造自主可控的智能化媒体平台，不断开拓先进技术的研发途径和探索其可行的引进渠道。（2 ）从传统思维转变到人工智能发展。随着互联网技术的广泛应用，传统媒体企业有了巨大压力。不论愿不愿意去直接面对，传媒企业的人工智能发展变革道路已经箭在弦上。因此，传统媒体企业需要利用全新的观念来迎接人工智能技术的快速发展，从而探索更适合的体制机制、组织结构、工作流程、人才队伍，进行全面转型。加快转型，改变思维，增强媒体人对人工智能技术应用的深刻认识，提高技术运用水平对内容创新起的重大作用的准确认知，实时调整人工智能技术在媒体企业中应用模式。（3 ）企业体制机制变革，重点开发技术优势。随着人工智能技术的不断发展，媒体企业既要提高技术开发的资金投入，又要创新变革媒体企业的生产体制机制，实现人工智能技术与媒体生产要素的完美整合，探索资源、人才，管理、功能、产品的融合发展路径。（4 ）推动内容完善创新，增强智能技术引领。媒体企业在引入智能技术的基础上，不断地推动前沿科技技术充分地对内容进行创新，有机结合内容与创新形式。媒体企业既要凭借人工智能技术不断地深入研究新媒体传播形式和销售渠道，还要不断地改进产品形式形态、提高产品优质品质。（5 ）重新整合媒体资源，加快发展变革。人工智能技术与5G、大数据、云平台、物联网等科学技术影响着传媒企业的发展趋势。传统媒体企业需要不断地跨界整合并完善市场技术资源，在生产产品、终端、渠道、人员等方面实现跨越发展，掌握媒体市场主动权，构建合理、完善的信息传播链。（6 ）重视挖掘数据，重塑核心竞争力。传统媒体企业应重视将大数据的信息分析能力融入进媒体产品生产的全流程中，从基于经验升级到基于数据，探索并建立传媒企业数据链。（7 ）打造智媒体团队，创办新媒体企业。新媒体企业需要智能编辑记者人才，未来的媒体人才队伍应当是智能型人才团队，即“全媒体人才＋人工智能工程师”。媒体企业需要科学制定全媒体、智媒体人才的发展整体规划，加强人工智能技术媒体人才培养；加大人工智能技术业务培训，提升协同创新能力；探索专家型编辑记者的培养方式，探索人工智能技术能力提升的有机结合，架构智能人才队伍培养和发展路径。

（二）趋势展望

随着人工智能技术的不断发展，传媒企业也面临着将要进行变革创新的局面，从生产内容、分发产品，到内容表现、销售管理，其工作流程和生态环境发生了巨大变化。1.融合发展智能化人工智能在媒体融合发展中起到了巨大作用：提高了媒体全要素的生产率；人工智能将推动媒体更好地利用现代化体系中的功能作用。媒体融合发展的重要方向是智能化新型媒体企业平台，创建信息服务智能媒体库。2.新媒体形态显现多种多样传媒形式和内容呈现方式逐渐涌现，不断改革、发展、演化迭代，智能化科技媒体产品健康发展。3.关键核心技术研发从事高科技技术研发创新的公司企业发展的重点是依托以芯片、算法和数据为核心的人工智能系统，提供优质高效的技术服务，促进多种人工智能技术进一步发展。媒体企业通过自主研发或与人工智能科技企业合作，为编发联动工作提供有效路径。4.媒体专业界限变宽媒体人的角色边界逐渐宽泛，优质算法和吸引广大用户是媒体企业发展的两大重要因素。媒介素养将更进一步地深度重构，传统意义上的以文科专业为主的体系将不断调整、改变，跨专业、复合型已经是对传媒人的更进一步要求和代名词。5.音、视频生产消费晋级人工智能技术发展快速发展，音视频内容生产效率不断提升，创新创意空间进一步拓展，音视频内容消费迅猛增长，人机交互界面重塑，媒体企业新流量拓展，取得良好经济、社会效益。6.版权保护意识及能力增强人工智能、物联网、区块链、大数据等前沿科技技术将进一步解决版权保护问题，人工智能技术强力支撑内容变现、盈利模式改革创新，增加传媒版权领域新规则。

五、结论

综上所述，虽然人工智能的发展历程只有短短的几十年时间，但是对于每个阶段内人工智能的发展都推动了人类社会发展。传媒企业为了避免被淘汰，必须合理地与人工智能结合应用，才能拓展更大的生存空间，赢得更好的发展。

参考文献

[1]周皓.传媒文化创意产业发展策略研究[J].风景名胜，2019(06):290-291.

[2]李瑜.传媒产业发展与集团企业策略分析[J].新闻研究导刊，2017(12)：253-254.

人工智能技术创新篇2

论文关键词：人才培养　课题组制度　实践学习　创新工程

论文摘要：针对智能专业中工程创新人才培养存在的工程实践、专业设置等问题，在分析智能科学与技术专业现状的基础上，本文提出差异性培养目标、课题组制度和以点带面制度等观点，结合河北工业大学智能系三个年级的具体实施情况，在课外实践方面取得令人满意的效果和成绩。

诺贝尔奖金获得者西蒙把自然科学定义为探索自然界的奥秘，阐明自然现象，发现自然现象之间的规律及定律。具体到智能科学，就是研究人的智慧，建立人机结合系统理论，并用其模拟人的智慧。但是，值得注意的是，技术科学从本质上是有别于自然科学的，技术科学是利用自然科学的一般规律与理论，研究人造物的构成方法及原理的科学[1]。如智能技术是在智能科学的框架内创建人机结合智能系统所需要的方法、工具和技术。然而，除了智能科学和智能技术，智能科学技术的研究任务还涵盖一个重要的组成部分——智能工程，即利用智能科学的理念和思想，充分运用智能技术工具创建各种应用系统[2]。由于智能科学、智能技术和智能工程三个领域所强调的研究任务不同，因此智能科学与技术专业人才培养目标可以分为科学技术型(或称为研究型)和工程技术型(或称为应用型)。前者是研究型培养模式，以培养具有学术研究或应用研究能力的人才为主，尤其要体现人才培养的综合性、复合性和创新性；后者是工程型培养模式，以培养在工程领域中具有应用复合能力的人才为主，尤其要体现人才培养的综合性、复合性和应用性[3]。更值得注意的是，进入21世纪之后，随着科学技术的迅猛发展，工程问题的综合性与复杂性也不断增强。在这种情况下，智能科学与技术专业如何解决复杂系统提出的一系列工程问题，培养出具有时代特色的优秀工程人才，是新时代赋予新专业的一种使命。

1智能科学与技术专业现状问题分析

由于智能科学与技术专业成立仅有短短7年时间，还处于不断发展之中，所以不可避免地存在一些问题。一般来说，智能科学与技术专业学生的培养存在两种模式：科学型人才和工程型人才。因此，如何根据各个学校的传统优势和培养目标来选择学生的培养模式，非常重要。然而，受传统教育模式的影响，即使在智能科学与技术专业中，对人才的培养仍然偏重科学型，这就导致了目前该专业学生工程能力存在这样或那样的问题[4]。

1.1缺乏实际的工程训练和实践

智能科学与技术专业虽然重视基础科学与技术课程学习和学生分析能力的培养，但是对工程实践训练和对学生相关综合素质的培养相对较弱，重理论知识灌输和轻实践能力培养的老问题仍然存在，教学、科研与实际生产的结合不紧密，因此学生的综合能力无法应对如今复杂系统的工程问题，难以满足用人单位的需求[5]。

1.2专业设置缺乏特色

随着对智能科学与技术专业的深入理解，人们逐渐认识到这个专业的重要性和光明前景。近几年，设置这个专业的高校正在迅速增加。然而，深入分析这一新专业的高校分布和地域分布，设置该专业的高校有“985”高校、教育部“211”工程重点建设高校、地方重点建设高校；而地域分布更为广泛，在北京、天津、湖南、杭州等多个区域[6]。智能专业的这种不同水平的高校分布和地域分布决定了每个学校的专业设置应该具有自己的特色，应该适应我国产业、经济结构多样性和地区发展不平衡性的需要。因此，院校不问自身条件如何，不看当地经济发展和产业结构如何，使得智能专业的办学模式和专业设置大规模趋同的现象应该得到充分的重视。

1.3缺乏对学生创新意识的培养

虽然近几年本科教育模式正在大力革新，如2010年国家层面开始实施的“卓越工程师”教育计划，但是本科教育的填鸭式教学模式仍然广泛存在，使学生被动地学习，以应付考试。这种模式的后果只会导致学生死记硬背，创新意识薄弱，造成了学校培养和实际需要的严重脱节。

2优秀工程创新人才培养的途径探索

根据目前智能专业中工程实践和课程设置存在的问题，我们提出了下面的解决方法。首先，根据学校的现实情况设置工程实践的培养目标；其次，根据课程设置的不足提出课题组制度和以点带面制度，作为课程设置的有效补充；最后，结合智能专业较新的专业知识实施创新型选题。通过有效实施这三个方法，培养优秀的工程创新人才。

2.1差异性培养目标

培养目标是实现优秀工程创新人才的关键。差异性培养目标是培养学生成才的本质属性，孔子早就说过“因材施教”的理念。所以，对智能科学与技术这个新专业来说，由于它仍处于快速发展和完善之中，尤其是不同类型高校又有实际情况，因此应该制定具有差异性和多样化的培养目标。比如说，研究型大学要致力于培养工程研究型、工程创新型的高端人才，以培养学术研究型的科学家、研发人员和设计工程师为主；而教学型大学工程人才的培养目标定位要突出应用型，以服务地方经济建设为主，培养从事工程施工和管理的工程人才。

差异性培养目标不但体现在不同地域和不同类型的高校之间，即使在同一所高校，也应根据学生的兴趣和实际情况确定不同的培养目标。具体来说，即使是一个班级的学生，他们的兴趣和目标也不尽相同，如有的学生立志学好英语，有的学生准备全力以赴考研不顾其他，有的学生准备把自己的兴趣当做追求目标。因此，充分考虑和尊重学生目标的差异性，是培养创新人才的一个前提。

2.2改革培养方式与途径

目标确定以后，接下来就涉及到优秀工程创新人才培养如何实施的问题，其核心是让学生得到充分的工程训练，调动学生的积极性、主动性。实际操作过程中，教师可以把学生真正放到竞赛的赛场上，如参加教育部“质量工程”建设的物联网创新创业大赛、“挑战杯”设计大赛、“盛群杯”单片机创新设计竞赛、“飞思卡尔”智能车竞赛等。这些竞赛都是以创新为主要诉求，课题的名称自拟。因此，通过这些比赛，学生们可以从选题、制作、参赛、完善作品等多个环节体会工程创新的全过程，大大提高工程实践能力，为成为工程创新人才打下坚实的基础。如何根据智能专业的特点，并结合各种创新竞赛，来实施这样的工程训练呢？通过下面两种制度可以有效实现。

第一，实施课题组制度。即把智能系的学生分成多个课题组。如我校的第一届学生分成了7个课题组，每组4～5人，在课题组的基础上实行导师制，每位导师可带1～2组。课题组的培养目标是培养学生独立提出问题的能力、独立解决工程实际问题的能力、科学研究能力和科技开发及组织管理能力。但是，有一个前提，课题组制度要保证让学生广泛参与，这样才能最大可能和最大范围地培养优秀工程创新人才。因此，实施下面的以点带面制度，对保证学生的参与广度和培养质量非常必要。

第二，实施以点带面制度。随着智能专业的快速发展，学生越来越多，课题组越来越多，但教师的精力毕竟是有限的，难以指导太多课题组的学生。我们采用以点带面制度来解决这个问题。从横向方面看，我们采用组长负责制和核心组员制，每个课题组的组长和核心组员由能力相对较强的学生担任，作为导师和课题组组员之间的联系纽带，导师仅仅将相关的课题任务传达给他们即可。这样既能够大大降低指导教师的工作量，也能够充分调动学生的积极主动性和自主性，锻炼他们独立解决问题的能力和团结协作、组织管理的能力。从纵向方面看，在课题组还涉及到不同年级的情况下，以点带面制度就是核心组员指导低年级学生。这样就实现了同一年级之间、不同年级之间的良性循环，保证无论那个年级的课题组，总有一个核心组员在指导，而指导教师一般仅仅亲自指导核心组员，最终实现使用指导教师的有限时间，而使学生的收益最大化。以点带面制度保证了教学指导质量和学生深入、广泛、全过程参与工程训练活动，从而锻炼他们的工程创新能力。

2.3重视对学生创新实践能力的培养

创新是教育部实施的“质量工程”的核心。对智能专业的学生来说，创新的核心是创新意识和选题。该专业学生一般会接触到最新的智能传感技术、智能控制技术、智能执行技术、智能信息处理技术。这些新的技术自然带来一批新的元器件和新的信息处理方式。因此，使用这些新的元器件和新的信息处理方式，结合我们的生活需求，就比较容易实现具有创新性的选题。选题确定后，就可以采用课题组的方式和以点带面的模式，通过“实践学习”方式，将专业理论的学习与科研实践紧密结合，在项目实践中增强学生的自主学习能力、创新思维能力和实践动手能力，促进学生的综合素质发展，最终培养一批兼具创新力和领导力的精英之才。

通过以上三个方面的实施，智能系的几个课题组在“挑战杯”、“盛群杯”单片机创新设计竞赛等创新类比赛中制作出很有创意的作品，应用了智能专业的许多知识，取得了优异成绩。这极大锻炼了学生的工程创新能力，初步达到了工程创新人才培养的目标。

3结语

在国内各个专业普遍重视工程创新人才培养的大环境下，笔者为培养优秀的工程创新人才提供了一种思路和方案。笔者提出差异性培养目标、课题组制度和以点带面制度，并把这些方法应用到智能系学生的工程能力培养上，确立了学生的自我管理方式。学生做出了优秀的创新作品，通过在创新竞赛中的全过程“实践学习”，增强了实践动手、团结协作和组织协调等工程能力，最终成为能够提出创新问题并有效解决问题的具有工程创新能力的人才。该方法具有较强的实践价值和良好的效果，初步达到了将智能系专业学生培养成为工程创新人才的培养目标。

参考文献：

[1] 蒋新松. 智能科学与智能技术[j]. 信息与控制,1994,23(1):38-39.

[2] 杨鹏,张建勋,刘冀伟,等. 智能科学与技术专业课程体系和教材建设的思考[j]. 计算机教育,2010(19):11-14.

[3] 魏秋月. 关于智能科学与技术专业人才培养和学科建设的思考[j]. 教育理论与实践,2009,29(9):18-19.

[4] 王万森,钟义信,韩力群,等. 我国智能科学技术教育的现状与思考[j]. 计算机教育,2009(11):10-14.

[5] 王玺. 如何培养具有时代特色的优秀工程师[j]. 上海工程技术大学教育研究,2008(4):7-11.

人工智能技术创新篇3

关键词：颠覆性技术；创新；移动互联；机器人；人工智能

基金项目：“江苏省社科应用研究精品工程”课题；项目名称：颠覆性技术的识别及培育发展研究；项目编号：16SYB-023。

历史上，每次科技革命时期，都是颠覆性技术出现的高峰期。科技革命构成了发掘和发展颠覆性技术的难得历史机遇。目前，科W已经沉寂了60余年，第三次技术革命发生距今接近80年，科技知识体系积累的内在矛盾已经凸显，迫切需要新的重大突破。在物质科学、量子信息科学、生命科学、宇宙科学等基础科学领域，一些重要的科学问题和关键技术发生革命性突破的先兆日益显现；科技发展跨学科趋势愈益明显，新学科、新知识、新思想的出现更多体现为学科交叉融合的方式，许多重大创新出现在学科交叉领域。当今世界已处在新一轮科技革命的前夜，颠覆性技术大量涌现的时期即将到来。

一、颠覆性技术的概念

颠覆性技术概念最早出自美国哈弗商学院克莱顿・克里斯滕森教授1995年出版的《颠覆性技术的机遇浪潮》。他认为，颠覆性技术是指这样一类技术：它们往往从低端或边缘市场切入，以简单、方便、便宜为初始阶段特征，随着性能与功能的不断改进与完善，最终取代已有技术，开辟出新市场，形成新的价值体系。德国弗郎恩霍夫协会认为：颠覆性技术就是指能够“改变已有规则”的技术，即那些与现有技术相比，在性能或功能上有重大突破，其未来发展将逐步取代已有技术，进而改变作战模式或作战规则的技术。

综上所述，颠覆性技术是一种另辟蹊径、会对已有传统或主流技术途径产生颠覆性效果的技术，可能是完全创新的新技术，也可能是基于现有技术的跨学科、跨领域的创新型应用。颠覆性技术具有四个特点：技术发展速度快、产生潜在影响范围广、可创造经济价值高、带来颠覆性影响大。与渐进性技术相比，颠覆性技术在形态上更具有超越性和突变性，在效能上更具备革命性和破坏性。

二、我国颠覆性创新的领域选择

（一）“十三五”国家科技创新规划：15个领域

《“十三五”国家科技创新规划》中明确提出要发展引领产业变革的颠覆性技术：加强产业变革趋势和重大技术的预警，加强对颠覆性技术替代传统产业拐点的预判，及时布局新兴产业前沿技术研发，在信息、制造、生物、新材料、能源等领域，特别是交叉融合的方向，加快部署一批具有重大影响、能够改变或部分改变科技、经济、社会、生态格局的颠覆性技术研究，在新一轮产业变革中赢得竞争优势。重点开发移动互联、量子信息、人工智能等技术，推动增材制造、智能机器人、无人驾驶汽车等技术的发展，重视基因编辑、干细胞、合成生物、再生医学等技术对生命科学、生物育种、工业生物领域的深刻影响，开发氢能、燃料电池等新一代能源技术，发挥纳米技术、智能技术、石墨烯等对新材料产业发展的引领作用。

（二）国家科技重大专项：16个领域

《国家中长期科学技术发展规划纲要（2006-2020 年）》确定了核心电子器件、高端通用芯片及基础软件，极大规模集成电路制造技术及成套工艺，新一代宽带无线移动通信，高档数控机床与基础制造技术，大型油气田及煤层气开发，大型先进压水堆及高温气冷堆核电站，水体污染控制与治理，转基因生物新品种培育，重大新药创制，艾滋病和病毒性肝炎等重大传染病防治，大型飞机，高分辨率对地观测系统，载人航天与探月工程等16个重大专项，涉及信息、生物等战略产业领域，能源资源环境和人民健康等重大紧迫问题，以及军民两用技术和国防技术。

（三）中国科技发展战略研究院：20项关键技术

2016年，中国科学技术发展战略研究院科技预测与评价研究所对关系到我国经济建设、生态建设、国防建设、民生改善乃至综合国力提升具有决定性、基础性的核心技术，按照科学（属于国际竞争激烈的前沿或核心技术）、颠覆性（有望取代主流技术、替代主导产业的技术）、重大（有望替代1-2个主导产品，或颠覆1个以上行业的技术）、可行（经过10年努力能够取得自主知识产权，并有望商业化的技术）四个原则，进行了预测和遴选，遴选出未来能够改变或部分改变科技、经济、生态、军事现状与格局的20项关键技术。

（四）中国科协创新战略研究院：7大领域

中国科协创新战略研究院在的《我国应对颠覆性技术创新需要重点布局的领域》中，认为未来十年世界范围内可能出现的颠覆性创新集中在9大领域：先进计算技术与人工智能、纳米技术与材料科学、基因与精准医疗、能源开发与存储、航空航天与地外生命探测、网络与大数据、智能汽车与智慧交通、绿色制造与先进制造、教育技术与知识自动化。

从我国各机构评选的技术来看，出现频率最高的五大技术领域是移动互联、机器人、3D 打印、人工智能、纳米技术，这五大技术领域将是我国未来颠覆性技术创新的主要方向。

三、我国颠覆性领域的技术创新方向

（一）移动互联领域

大力支持移动互联网软件开发，突破系统软件、人机交互、应用开发、虚拟化等热点技术与新兴技术。加快推进移动互联网的云计算和大数据应用，重点突破数据挖掘、海量数据处理、计费、访问控制等平台关键核心技术。支持开展未来网络重大基础设施（CENI）项目的关键技术研究，加强相关领域产品研发和产业孵化，大力推广基于下一代广播电视网的创新业务及相关应用。充分发挥移动互联网对生产领域的带动作用，在工程机械、汽车、食品、电子信息、物流等行业形成领先的服务产品。深化移动互联网在生活领域的引领作用，大力推广面向餐饮、休闲娱乐、购物、旅游等的移动互联网应用，重点发展移动支付、移动娱乐、移动阅读、移动资讯、移动搜索、移动位置服务等。鼓励移动互联网应用创新，重点发展车载数据与资讯、智能交通、基于北斗等多制式智能交通导航、远程测试诊断、在线节能监管、道路救援、食品安全溯源与安防等移动信息服务。

（二）机器人领域

重点研究智能机器人机构设计、制造工艺、智能控制和人机交互等共性技术，攻克机器人优化建模、精准感知、多机器人协调等核心技术。（1）伺服电机方面：重点发展根据机器人的高速，重载，高精度等应用要求，增加驱动器和电机的瞬时过载能力，增加驱动器的动态响应能力，驱动增加相应的自定义算法接口单元，且采用通用的高速通讯总线作为通讯接口，摒弃原先的模拟量和脉冲方式，进一步提高控制品质。（2）减速器方面：重点发展高强度耐磨材料技g、加工工艺优化技术、高速技术、高精度装配技术、可靠性及寿命检测技术以及新型传动机理的探索，发展适合机器人应用的高效率、低重量、长期免维护的系列化减速器。（3）控制器方面：重点研究开放式，模块化控制系统，开发适用于机器人控制的通用软件包；提高机器人控制器的智能化和网络化水平，开发具有多传感器信息融合能力的控制器。

（三）3D打印领域

围绕3D打印重点方向，突破一批原创性技术。（1）材料方面：针对金属3D打印专用材料，优化粉末大小、形状和化学性质等材料特性，开发满足3D打印发展需要的金属材料；针对非金属3D打印专用材料，提高现有材料在耐高温、高强度等方面的性能，降低材料成本。（2）工艺方面：解决金属构件成形中高效、热应力控制及变形开裂预防、组织性能调控，以及非金属材料成形技术中温度场控制、变形控制、材料组份控制等工艺难题。（3）装备及核心器件方面：加强3D打印专用材料、工艺技术与装备的结合，不断提高金属材料3D打印装备的效率、精度、可靠性，以及非金属材料3D打印装备的高工况温度和工艺稳定性，提升个人桌面机的易用性、可靠性；重点研制与3D打印装备配套的嵌入式软件系统及核心器件，提升装备软、硬件协同能力。

（四）人工智能领域

进行人工智能前沿技术布局，推动核心技术产业化，重点突破人工智能基础理论（包括深度学习、类脑智能等）、人工智能共性技术（包括人工智能领域的芯片、传感器、操作系统、存储系统、高端服务器、关键网络设备、网络安全技术设备、中间件等基础软硬件技术）、人工智能应用技术（包括基于人工智能的计算机视听觉、生物特征识别、复杂环境识别、新型人机交互、自然语言理解、机器翻译、智能决策控制、网络安全技术等）。加快人工智能基础资源公共服务平台建设，包括满足深度学习计算需求的新型计算集群共享平台、云端智能分析处理平台、算法与技术开放平台、智能系统安全情报共享平台等，为人工智能创新创业提供相关研发工具、检验评测、安全、标准、知识产权、创业咨询等专业化服务。加快人工智能技术的产业化进程，推动人工智能在家居、汽车、无人系统、安防、制造、教育、环境、交通、商业、健康医疗、网络安全、社会治理等重要领域开展试点。

（五）纳米技术领域

加强纳米技术研究，重点突破纳米材料及制品的制备与应用关键技术，积极开发纳米粉体、纳米碳管、富勒烯等材料，大力推进纳米材料在电子信息、生物医药、新能源和节能环保等领域的广泛应用。针对信息、能源、环保、生物医学等领域的迫切需求，开发纳米结构加工与制造的新方法、纳米器件集成与系统的设计、制备技术。重点研究新型纳米电子、光电器件、传感器件，大力发展纳米晶太阳能电池、新型薄膜太阳能电池、有机太阳能电池、热电电池、超级电容器等技术，着力突破室内空气污染物、工业源有毒有害气体、动力机械尾气的纳米净化材料及催化净化技术，切实攻克纳米颗粒与生物活性物质的组装方法。促进纳米绿色印刷制版、高密度存储器、新型显示、高效能源转化、气体净化、疾病快速诊断等纳米材料与技术的规模化应用，抢占未来纳米材料发展的制高点。

参考文献

[1] 刘根生.多些“颠覆性技术创新”[J].群众，2016，（1）.

[2] 杨，余晓洁.科技创新引领“第一动力”重视颠覆性技术创新[J].中国职工教育，2016，（1）.

[3] 赵刚.未来五年颠覆性技术将不断涌现[J].领导文萃，2016，（7）.

[4] 王武军.颠覆性技术的“摇篮”高明在哪儿[J].中国中小企业，2016，（6）.

[5] 王志勇，党晓玲，刘长利.颠覆性技术的基本特征与国外研究的主要做法[J].国防科技，2015，（3）.

人工智能技术创新篇4

关键词：智能化技术；新媒体；影响；策略；

作者简介：姜亚玲，女，汉族，山东青岛人，记者。研究方向：财经新闻、金融新闻、新媒体。；

相比传统纸媒而言，新媒体在传播效率、传播方式和传播范围方面实现了飞跃性发展，新媒体的市场占有率迅速提升。但是，伴随着Web3.0的到来，造就了"万物皆媒"的新时代，以智能化、数据化为核心的媒体快速发展，以机器为中心的"媒体大脑"被广泛应用，其工作效率和质量远远超过人脑，这无疑是给新媒体发展提出了新挑战，新媒体行业发展一度陷入僵局。因此，在智能化时代环境下，如何正面应对智能化技术的影响，如何创新新媒体发展道路，成为媒体行业革新的关键。

一、智能化技术在新媒体行业应用的必要性

（一）时展的必然趋势

在网络信息技术的支撑下，我国迈开了智能化时代步伐，智慧交通、智能家电、人工智能机器等等，"智能化"已经成为人们生活的不可分割的一部分，不仅改变了人们生活理念、生活方式，还提高了社会生产率，推动了创新型社会建设进程。[1]因此，作为与社会发展紧密相关的新媒体行业，紧跟智能化时代步伐，将智能化技术与新媒体紧密融合，借助智能化技术优势，才能占领市场发展先机，才能趁着时代的东风更进一步发展。

（二）改革创新的重要方向

伴随着智能化技术的发展，人工智能的应用领域拓展，一些简单的新媒体工作也被智能机器替代，如：用智能系统自动采集分析媒体信息、用智能机器人写作编稿，这虽然代表着智能技术行业的进步，但也给新媒体人才就业造成了危机，给新媒体发展造成了压力。因此，面对这样的大环境，新媒体企业应该以"智能化"为导向，优化企业人才结构，吸纳专业能力和信息素养兼备的人才，加快"智能化"改革步伐，促进新媒体行业可持续发展。

二、智能化技术对新媒体发展的影响分析

（一）积极影响

1.新闻信息采集效率提高

新闻资讯强调时效性、真实性，而新闻采集是一切工作的源头，只有做好新闻采集工作，提高新闻素材采集质量和效率，才能为新闻编辑、新闻争取时间，才能迅速占领新闻市场。[2]传统媒体环境下，新闻信息采集主要依靠人力，其采集途径单一、采集范围局限，采集效率和质量也达不到要求，导致出现"滞后性"新闻。将智能化技术应用新闻信息采集中，通过监测各网络平台的数据，自动分析数据的新闻价值，整合出有价值的新闻信息，为新闻编辑提供基本素材。这样的新闻信息采集方式，不仅突破了时间和空间的限制，提高了新闻信息采集效率，还拓展了新闻信息采集范围，为新闻报道提供了丰富的素材。

2.媒体信息分发能力优化

基于智能化技术，精准计算用户数据，对用户浏览轨迹、阅读习惯和兴趣喜好进行分析，向用户推送与之需求相符的新闻信息，实现个性化信息分发服务。同时，根据用户地理定位，记录用户常用地点，当某一地区发生新闻事件时，便可以向该地区用户，精准推送新闻讯息，提升新闻浏览的有效性。正如新华社的"媒体大脑"一样，以用户数据为依据，打造"用户画像"功能，准确掌握用户变化轨迹，为媒体信息分发奠定依据。这样的信息分发方式，虽然提高了新闻信息的有效阅读率，更加精准高效的分析受众心理，但容易引发"信息茧房"问题，给用户造成困扰和伤害。

3.平台型媒体创新性发展

目前，新媒体市场中，大部分都是以网络平台为载体的媒体，如：搜索引擎平台--百度、视频平台--抖音、社交平台--微信等，这些网络平台用户量巨大，用户类型多样，非常适用于媒体传播。在智能化技术环境下，可以将纸质媒体、数字媒体和网络媒体充分融合，均衡分配市场份额，发挥各专业媒体的优势，助力新媒体行业发展。同时，在智能化技术的支撑下，扩充媒体数据容量，将各类媒体资料内容归类，实现数据化处理存储，打造独一无二的数据库，设计信息检索、资料下载等功能，促进新媒体创新发展。

（二）消极影响

1.新闻信息泛滥

智能化技术带了的影响是"双面"的，一方面推动了新媒体技术革新，为新媒体发展指明方向，另一方面则造成了"信息危机",出现了信息泛滥、信息安全问题，给社会发展造成了不利影响。通过采用智能化技术，让信息传播实现了高效率、个性化传播，优化了用户阅读体验，再加之语音识别功能、图片识别功能，让信息录入更加快捷高效，为交互型媒体发展创造了机遇。虽然采用智能识别技术，可以提高信息编辑效率，新闻编辑产量提升，但是从编辑水平、语言表达来看，容易出现稿件风格重复，缺乏个性化观点等问题，编辑质量堪忧。同时，当前媒体环境缺乏监管，一些媒体欠缺社会责任感，将未经核实的新闻传播出来，给用户造成不正确的引导，甚至存在信息"轰炸"行为，给人们生活造成困扰，一些用户屏蔽了新闻推送、个性推荐功能，影响了智能化技术的应用价值。

2.工作要求提高

从传统纸媒到新媒体过渡，已经实现了一次人才革新，让媒体人才市场"大换血","专业+技术"成为人才招聘的新标准。相比新媒体而言，基于智能化技术的媒体工作，对人才能力要求更高，媒体工作难度更大，不仅要熟练掌握专业领域知识，具备基本的信息素养，能够灵活操作网络媒体平台，还必须了解智能技术原理，树立智能化工作思维，才能担任媒体行业工作。[3]但是，从新媒体行业现状来看，媒体专业知识、智能化技术、综合素养兼备的人才少之又少，一些新媒体工作者虽然专业知识过硬，工作经验丰富，但对智能化技术了解甚少，综合能力水平达不到要求。另一些人才虽然熟悉智能化技术，也了解媒体行业知识，但无法将二者融合应用，无法胜任智慧媒体工作。

三、新媒体发展中智能化技术的应用策略

（一）突破传统思维限制，创新发展理念

在智能化技术的影响下，时代正在悄悄地改变，新媒体想要抓住机遇，必须突破传统思维限制，创新媒体内部机制，构建"多元一体"的发展方向，从新闻信息精品化、信息传播个性化到媒体发展品牌化，借助智能化技术，为新媒体发展开辟一条新路。例如，智能化技术环境下，媒体企业必须树立创新意识，不局限于固定思维，主动采用新技术、学习新模式，给用户带来耳目一新的体验，争做媒体市场的领头人。[4]例如，在2020年初，为了避免交叉感染，人们都自觉在家主动隔离，不允许举办聚集性活动，这样的社会形势给电视传媒造成了严重的影响。

然而，湖南卫视通过采用云视频技术，将云直播作为电视节目，被邀请的人无需到节目现场，只需打开云视频，进入共同的直播平台，就能实现"面对面"交流。通过这样的方式，不仅有效解决了疫情带来困境，迅速占领媒体市场，还突破了传统电视节目形式，发挥了智能化技术优势。此外，人才资源也是新媒体发展的关键，在智能化时代背景下，重视人才团队建设工作，通过招聘复合型人才、培养"多专业"人才，提高人才薪资福利，为新媒体行业奠定人才基础。

（二）加快媒体技术升级，优化发展环境

从目前来看，智能化技术之所以能"威胁"到新媒体发展，绝大部分原因在于媒体技术落后，无法满足时展需求。因此，根据新媒体发展特征，加快媒体技术优化升级，学习借鉴智能化技术，积极推动新媒体智能化发展进程[5].

例如，从新闻信息收集和分析、新闻资讯个性化推送，到人工智能写稿、人机互动等，智能化技术已经渗透到媒体领域的各个方面，为媒体工作提供着便利。但是，在新媒体发展中，不能局限于这些技术应用，还应该主动创新突破，将更多更先进的技术运用到工作中，如：VR技术、云计算技术等，打造智能化的新媒体。例如，早在2019年全国两会期间，央视新闻就采用了VR技术、全息投影技术，真实还原两会会场场景，将两会内容准确无误的传播出来，这样全新的新闻传播方式，给用户带来新鲜的体验，在传播效率、传播质量方面，也实现了"质"的突破，推动了新媒体了发展进程[6].

（三）引用大数据技术，打造媒体数据库

在大数据时代背景下，数据的运用价值愈发凸显，通过利用大数据技术，整理分析海量数据，挖掘数据中蕴含的信息，为新媒体工作提供素材。因此，在智能化技术环境下，新媒体机构必须做好从数字化到数据化的转变，明确数据信息的价值，巧妙运用大数据技术，从数据收集、数据分析、数据整理到数据存储，构建一体化的数据系统库，为新闻编辑提供优质素材，也能为媒体用户提供优质服务。例如，喜马拉雅FM媒体广播，采用了大数据分析技术，组建了"用户画像"团队，通过分析用户浏览数据、收藏数据，对FM用户特征进行画像，精准掌握用户的习惯和喜好，并向用户推送针对性的广播内容，这样优化了用户体验感，提高用户对喜马拉雅FM平台的喜爱度，提升用户黏性[7,8].

四、结束语

总而言之，在新媒体发展中，借助智能化技术优势，提升新闻编辑质量，优化新闻传播的时效性和针对性。通过加快媒体技术升级、优化大数据分析技术，精准分析用户特征和喜好，创新数据信息收集和分析形式，提高新媒体人才团队水平，促进新媒体健康发展。

参考文献

[1]徐兴堂略论融媒体时代下智能化技术在广电行业的运用策略[J]新闻传播， 2020（06）：24-25.

[2]廖雪国内广电新媒体发展现状及趋势[J]新闻研究导刊，2019, 10（23）-.248+250.

[3]吴佳洪。人工智能技术背景下新闻生产流程创新研究[D]暨南大学， 2019.

[4]王青青。人工智能技术在数字媒体专业应用型人才培养中的研究[J].电脑知识与技术， 2020,16（34）：203-204+207.

[5]陆月兵，刘晨鸣，叶志强。人工智能技术在智慧广电建设中的应用模式研究[J]中国有线电视， 2021（02）。

[6]张洪焓。基于"智能+"与全媒体探析中国新媒体发展的新布局[J]科技传播， 2019（19）。

[7]戴圣良媒体融合发展背景下的政务新媒体发展策略一-以福建 省政府系统政务新媒体发展情况为例[J].福建农机， 2020（04）。

人工智能技术创新篇5

工信部科[2017]315号

各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团工业和信息化主管部门，各省、自治区、直辖市通信管理局，各相关单位：

为贯彻落实《中国制造2025》和《新一代人工智能发展规划》，加快人工智能产业发展，推动人工智能和实体经济深度融合，制定《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020)》。现印发给你们，请结合实际认真贯彻落实。

工业和信息化部

2017年12月13日

促进新一代人工智能产业发展三年行动计划

(2018-2020年)

当前，新一轮科技革命和产业变革正在萌发，大数据的形成、理论算法的革新、计算能力的提升及网络设施的演进驱动人工智能发展进入新阶段，智能化成为技术和产业发展的重要方向。人工智能具有显著的溢出效应，将进一步带动其他技术的进步，推动战略性新兴产业总体突破，正在成为推进供给侧结构性改革的新动能、振兴实体经济的新机遇、建设制造强国和网络强国的新引擎。为落实《新一代人工智能发展规划》，深入实施“中国制造2025”，抓住历史机遇，突破重点领域，促进人工智能产业发展，提升制造业智能化水平，推动人工智能和实体经济深度融合，制订本行动计划。

一

总体要求

(一)指导思想

全面贯彻落实党的精神，以新时代中国特色社会主义思想为指导，按照“五位一体”总体布局和“四个全面”战略布局，认真落实党中央、国务院决策部署，以信息技术与制造技术深度融合为主线，推动新一代人工智能技术的产业化与集成应用，发展高端智能产品，夯实核心基础，提升智能制造水平，完善公共支撑体系，促进新一代人工智能产业发展，推动制造强国和网络强国建设，助力实体经济转型升级。

(二)基本原则

系统布局。把握人工智能发展趋势，立足国情和各地区的产业现实基础，顶层引导和区域协作相结合，加强体系化部署，做好分阶段实施，构建完善新一代人工智能产业体系。

重点突破。针对产业发展的关键薄弱环节，集中优势力量和创新资源，支持重点领域人工智能产品研发，加快产业化与应用部署，带动产业整体提升。

协同创新。发挥政策引导作用，促进产学研用相结合，支持龙头企业与上下游中小企业加强协作，构建良好的产业生态。

开放有序。加强国际合作，推动人工智能共性技术、资源和服务的开放共享。完善发展环境，提升安全保障能力，实现产业健康有序发展。

(三)行动目标

通过实施四项重点任务，力争到2020年，一系列人工智能标志性产品取得重要突破，在若干重点领域形成国际竞争优势，人工智能和实体经济融合进一步深化，产业发展环境进一步优化。

——人工智能重点产品规模化发展，智能网联汽车技术水平大幅提升，智能服务机器人实现规模化应用，智能无人机等产品具有较强全球竞争力，医疗影像辅助诊断系统等扩大临床应用，视频图像识别、智能语音、智能翻译等产品达到国际先进水平。

——人工智能整体核心基础能力显著增强，智能传感器技术产品实现突破，设计、代工、封测技术达到国际水平，神经网络芯片实现量产并在重点领域实现规模化应用，开源开发平台初步具备支撑产业快速发展的能力。

——智能制造深化发展，复杂环境识别、新型人机交互等人工智能技术在关键技术装备中加快集成应用，智能化生产、大规模个性化定制、预测性维护等新模式的应用水平明显提升。重点工业领域智能化水平显著提高。

——人工智能产业支撑体系基本建立，具备一定规模的高质量标注数据资源库、标准测试数据集建成并开放，人工智能标准体系、测试评估体系及安全保障体系框架初步建立，智能化网络基础设施体系逐步形成，产业发展环境更加完善。

二

培育智能产品

以市场需求为牵引，积极培育人工智能创新产品和服务，促进人工智能技术的产业化，推动智能产品在工业、医疗、交通、农业、金融、物流、教育、文化、旅游等领域的集成应用。发展智能控制产品，加快突破关键技术，研发并应用一批具备复杂环境感知、智能人机交互、灵活精准控制、群体实时协同等特征的智能化设备，满足高可用、高可靠、安全等要求，提升设备处理复杂、突发、极端情况的能力。培育智能理解产品，加快模式识别、智能语义理解、智能分析决策等核心技术研发和产业化，支持设计一批智能化水平和可靠性较高的智能理解产品或模块，优化智能系统与服务的供给结构。推动智能硬件普及，深化人工智能技术在智能家居、健康管理、移动智能终端和车载产品等领域的应用，丰富终端产品的智能化功能，推动信息消费升级。着重在以下领域率先取得突破：

(一)智能网联汽车。支持车辆智能计算平台体系架构、车载智能芯片、自动驾驶操作系统、车辆智能算法等关键技术、产品研发，构建软件、硬件、算法一体化的车辆智能化平台。到2020年，建立可靠、安全、实时性强的智能网联汽车智能化平台，形成平台相关标准，支撑高度自动驾驶(HA级)。

(二)智能服务机器人。支持智能交互、智能操作、多机协作等关键技术研发，提升清洁、老年陪护、康复、助残、儿童教育等家庭服务机器人的智能化水平，推动巡检、导览等公共服务机器人以及消防救援机器人等的创新应用。发展三维成像定位、智能精准安全操控、人机协作接口等关键技术，支持手术机器人操作系统研发，推动手术机器人在临床医疗中的应用。到2020年，智能服务机器人环境感知、自然交互、自主学习、人机协作等关键技术取得突破，智能家庭服务机器人、智能公共服务机器人实现批量生产及应用，医疗康复、助老助残、消防救灾等机器人实现样机生产，完成技术与功能验证，实现20家以上应用示范。

(三)智能无人机。支持智能避障、自动巡航、面向复杂环境的自主飞行、群体作业等关键技术研发与应用，推动新一代通信及定位导航技术在无人机数据传输、链路控制、监控管理等方面的应用，开展智能飞控系统、高集成度专用芯片等关键部件研制。到2020年，智能消费级无人机三轴机械增稳云台精度达到0.005度，实现360度全向感知避障，实现自动智能强制避让航空管制区域。

(四)医疗影像辅助诊断系统。推动医学影像数据采集标准化与规范化，支持脑、肺、眼、骨、心脑血管、乳腺等典型疾病领域的医学影像辅助诊断技术研发，加快医疗影像辅助诊断系统的产品化及临床辅助应用。到2020年，国内先进的多模态医学影像辅助诊断系统对以上典型疾病的检出率超过95%，假阴性率低于1%，假阳性率低于5%。

(五)视频图像身份识别系统。支持生物特征识别、视频理解、跨媒体融合等技术创新，发展人证合一、视频监控、图像搜索、视频摘要等典型应用，拓展在安防、金融等重点领域的应用。到2020年，复杂动态场景下人脸识别有效检出率超过97%，正确识别率超过90%，支持不同地域人脸特征识别。

(六)智能语音交互系统。支持新一代语音识别框架、口语化语音识别、个性化语音识别、智能对话、音视频融合、语音合成等技术的创新应用，在智能制造、智能家居等重点领域开展推广应用。到2020年，实现多场景下中文语音识别平均准确率达到96%，5米远场识别率超过92%，用户对话意图识别准确率超过90%。

(七)智能翻译系统。推动高精准智能翻译系统应用，围绕多语言互译、同声传译等典型场景，利用机器学习技术提升准确度和实用性。到2020年，多语种智能互译取得明显突破，中译英、英译中场景下产品的翻译准确率超过85%，少数民族语言与汉语的智能互译准确率显著提升。

(八)智能家居产品。支持智能传感、物联网、机器学习等技术在智能家居产品中的应用，提升家电、智能网络设备、水电气仪表等产品的智能水平、实用性和安全性，发展智能安防、智能家具、智能照明、智能洁具等产品，建设一批智能家居测试评价、示范应用项目并推广。到2020年，智能家居产品类别明显丰富，智能电视市场渗透率达到90%以上，安防产品智能化水平显著提升。

三

突破核心基础

加快研发并应用高精度、低成本的智能传感器，突破面向云端训练、终端应用的神经网络芯片及配套工具，支持人工智能开发框架、算法库、工具集等的研发，支持开源开放平台建设，积极布局面向人工智能应用设计的智能软件，夯实人工智能产业发展的软硬件基础。着重在以下领域率先取得突破：

(一)智能传感器。支持微型化及可靠性设计、精密制造、集成开发工具、嵌入式算法等关键技术研发，支持基于新需求、新材料、新工艺、新原理设计的智能传感器研发及应用。发展市场前景广阔的新型生物、气体、压力、流量、惯性、距离、图像、声学等智能传感器，推动压电材料、磁性材料、红外辐射材料、金属氧化物等材料技术革新，支持基于微机电系统(MEMS)和互补金属氧化物半导体(CMOS)集成等工艺的新型智能传感器研发，发展面向新应用场景的基于磁感、超声波、非可见光、生物化学等新原理的智能传感器，推动智能传感器实现高精度、高可靠、低功耗、低成本。到2020年，压电传感器、磁传感器、红外传感器、气体传感器等的性能显著提高，信噪比达到70dB、声学过载点达到135dB的声学传感器实现量产，绝对精度100Pa以内、噪音水平0.6Pa以内的压力传感器实现商用，弱磁场分辨率达到1pT的磁传感器实现量产。在模拟仿真、设计、MEMS工艺、封装及个性化测试技术方面达到国际先进水平，具备在移动式可穿戴、互联网、汽车电子等重点领域的系统方案设计能力。

(二)神经网络芯片。面向机器学习训练应用，发展高性能、高扩展性、低功耗的云端神经网络芯片，面向终端应用发展适用于机器学习计算的低功耗、高性能的终端神经网络芯片，发展与神经网络芯片配套的编译器、驱动软件、开发环境等产业化支撑工具。到2020年，神经网络芯片技术取得突破进展，推出性能达到128TFLOPS(16位浮点)、能效比超过1TFLOPS/w的云端神经网络芯片，推出能效比超过1T OPS/w(以16位浮点为基准)的终端神经网络芯片，支持卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)等一种或几种主流神经网络算法；在智能终端、自动驾驶、智能安防、智能家居等重点领域实现神经网络芯片的规模化商用。

(三)开源开放平台。针对机器学习、模式识别、智能语义理解等共性技术和自动驾驶等重点行业应用，支持面向云端训练和终端执行的开发框架、算法库、工具集等的研发，支持开源开发平台、开放技术网络和开源社区建设，鼓励建设满足复杂训练需求的开放计算服务平台，鼓励骨干龙头企业构建基于开源开放技术的软件、硬件、数据、应用协同的新型产业生态。到2020年，面向云端训练的开源开发平台支持大规模分布式集群、多种硬件平台、多种算法，面向终端执行的开源开发平台具备轻量化、模块化和可靠性等特征。

四

深化发展智能制造

深入实施智能制造，鼓励新一代人工智能技术在工业领域各环节的探索应用，支持重点领域算法突破与应用创新，系统提升制造装备、制造过程、行业应用的智能化水平。着重在以下方面率先取得突破：

(一)智能制造关键技术装备。提升高档数控机床与工业机器人的自检测、自校正、自适应、自组织能力和智能化水平，利用人工智能技术提升增材制造装备的加工精度和产品质量，优化智能传感器与分散式控制系统(DCS)、可编程逻辑控制器(PLC)、数据采集系统(SCADA)、高性能高可靠嵌入式控制系统等控制装备在复杂工作环境的感知、认知和控制能力，提高数字化非接触精密测量、在线无损检测系统等智能检测装备的测量精度和效率，增强装配设备的柔性。提升高速分拣机、多层穿梭车、高密度存储穿梭板等物流装备的智能化水平，实现精准、柔性、高效的物料配送和无人化智能仓储。

到2020年，高档数控机床智能化水平进一步提升，具备人机协调、自然交互、自主学习功能的新一代工业机器人实现批量生产及应用；增材制造装备成形效率大于450cm3/h，连续工作时间大于240h；实现智能传感与控制装备在机床、机器人、石油化工、轨道交通等领域的集成应用；智能检测与装配装备的工业现场视觉识别准确率达到90%，测量精度及速度满足实际生产需求；开发10个以上智能物流与仓储装备。

(二)智能制造新模式。鼓励离散型制造业企业以生产设备网络化、智能化为基础，应用机器学习技术分析处理现场数据，实现设备在线诊断、产品质量实时控制等功能。鼓励流程型制造企业建设全流程、智能化生产管理和安防系统，实现连续性生产、安全生产的智能化管理。打造网络化协同制造平台，增强人工智能指引下的人机协作与企业间协作研发设计与生产能力。发展个性化定制服务平台，提高对用户需求特征的深度学习和分析能力，优化产品的模块化设计能力和个性化组合方式。搭建基于标准化信息采集的控制与自动诊断系统，加快对故障预测模型和用户使用习惯信息模型的训练和优化，提升对产品、核心配件的生命周期分析能力。

到2020年，数字化车间的运营成本降低20%，产品研制周期缩短20%；智能工厂产品不良品率降低10%，能源利用率提高10%；航空航天、汽车等领域加快推广企业内外并行组织和协同优化新模式；服装、家电等领域对大规模、小批量个性化订单全流程的柔性生产与协作优化能力普遍提升；在装备制造、零部件制造等领域推进开展智能装备健康状况监测预警等远程运维服务。

五

构建支撑体系

面向重点产品研发和行业应用需求，支持建设并开放多种类型的人工智能海量训练资源库、标准测试数据集和云服务平台，建立并完善人工智能标准和测试评估体系，建设知识产权等服务平台，加快构建智能化基础设施体系，建立人工智能网络安全保障体系。着重在以下领域率先取得突破：

(一)行业训练资源库。面向语音识别、视觉识别、自然语言处理等基础领域及工业、医疗、金融、交通等行业领域，支持建设高质量人工智能训练资源库、标准测试数据集并推动共享，鼓励建设提供知识图谱、算法训练、产品优化等共性服务的开放性云平台。到2020年，基础语音、视频图像、文本对话等公共训练数据量大幅提升，在工业、医疗、金融、交通等领域汇集一定规模的行业应用数据，用于支持创业创新。

(二)标准测试及知识产权服务平台。建设人工智能产业标准规范体系，建立并完善基础共性、互联互通、安全隐私、行业应用等技术标准，鼓励业界积极参与国际标准化工作。构建人工智能产品评估评测体系，对重点智能产品和服务的智能水平、可靠性、安全性等进行评估，提升人工智能产品和服务质量。研究建立人工智能技术专利协同运用机制，支持建设专利协同运营平台和知识产权服务平台。到2020年，初步建立人工智能产业标准体系，建成第三方试点测试平台并开展评估评测服务；在模式识别、语义理解、自动驾驶、智能机器人等领域建成具有基础支撑能力的知识产权服务平台。

(三)智能化网络基础设施。加快高度智能化的下一代互联网、高速率大容量低时延的第五代移动通信(5G)网、快速高精度定位的导航网、泛在融合高效互联的天地一体化信息网部署和建设，加快工业互联网、车联网建设，逐步形成智能化网络基础设施体系，提升支撑服务能力。到2020年，全国90%以上地区的宽带接入速率和时延满足人工智能行业应用需求，10家以上重点企业实现覆盖生产全流程的工业互联网示范建设，重点区域车联网网络设施初步建成。

(四)网络安全保障体系。针对智能网联汽车、智能家居等人工智能重点产品或行业应用，开展漏洞挖掘、安全测试、威胁预警、攻击检测、应急处置等安全技术攻关，推动人工智能先进技术在网络安全领域的深度应用，加快漏洞库、风险库、案例集等共享资源建设。到2020年，完善人工智能网络安全产业布局，形成人工智能安全防控体系框架，初步建成具备人工智能安全态势感知、测试评估、威胁信息共享以及应急处置等基本能力的安全保障平台。

六

保障措施

(一)加强组织实施

强化部门协同和上下联动，建立健全政府、企业、行业组织和产业联盟、智库等的协同推进机制，加强在技术攻关、标准制定等方面的协调配合。加强部省合作，依托国家新型工业化产业示范基地建设等工作，支持有条件的地区发挥自身资源优势，培育一批人工智能领军企业，探索建设人工智能产业集聚区，促进人工智能产业突破发展。面向重点行业和关键领域，推动人工智能标志性产品应用。建立人工智能产业统计体系，关键产品与服务目录，加强跟踪研究和督促指导，确保重点工作有序推进。

(二)加大支持力度

充分发挥工业转型升级(中国制造2025)等现有资金以及重大项目等国家科技计划(专项、基金)的引导作用，支持符合条件的人工智能标志性产品及基础软硬件研发、应用试点示范、支撑平台建设等，鼓励地方财政对相关领域加大投入力度。以重大需求和行业应用为牵引，搭建典型试验环境，建设产品可靠性和安全性验证平台，组织协同攻关，支持人工智能关键应用技术研发及适配，支持创新产品设计、系统集成和产业化。支持人工智能企业与金融机构加强对接合作，通过市场机制引导多方资本参与产业发展。在首台(套)重大技术装备保险保费补偿政策中，探索引入人工智能融合的技术装备、生产线等关键领域。

(三)鼓励创新创业

加快建设和不断完善智能网联汽车、智能语音、智能传感器、机器人等人工智能相关领域的制造业创新中心，设立人工智能领域的重点实验室。支持企业、科研院所与高校联合开展人工智能关键技术研发与产业化。鼓励开展人工智能创新创业和解决方案大赛，鼓励制造业大企业、互联网企业、基础电信企业建设“双创”平台，发挥骨干企业引领作用，加强技术研发与应用合作，提升产业发展创新力和国际竞争力。培育人工智能创新标杆企业，搭建人工智能企业创新交流平台。

(四)加快人才培养

贯彻落实《制造业人才发展规划指南》，深化人才体制机制改革。以多种方式吸引和培养人工智能高端人才和创新创业人才，支持一批领军人才和青年拔尖人才成长。依托重大工程项目，鼓励校企合作，支持高等学校加强人工智能相关学科专业建设，引导职业学校培养产业发展急需的技能型人才。鼓励领先企业、行业服务机构等培养高水平的人工智能人才队伍，面向重点行业提供行业解决方案，推广行业最佳应用实践。

(五)优化发展环境

人工智能技术创新篇6

关键词：高职院校；智能机器人；教学；探索

智能机器人技术水平代表了高科技的发展前沿，不少国家不仅高校开设专门智能机器人课程，甚至将智能机器人列入中小学信息技术课的教学内容。我国在这方面起步较迟，智能机器人教学虽然已进入大学教育，但仅仅作为专业课程列入人工智能、自动化等相关专业中，很少将其整合进其他学科的教学中。实践告诉我们：广泛开展智能机器人教学活动，可以极大地激发学生的创新热情。在智能机器人课程中，学生要综合运用机械、电子、计算机等方面知识，而且可以学会与人沟通合作、学会勇敢地迎接挑战、学会合理地分配和利用时间，培养毅力、自信与尊重他人的品质。智能机器人教学活动越来越明显地呈现出其他课程无法替代的、培养学生科技创新能力和给学生更多科学体验的特点。扬州工业职业技术学院近年来本着“用明天的科技，培养今天的学生，为未来服务”的育人宗旨，积极进行智能机器人教学活动的实践探索，认为开展此活动对于专业建设和培养学生的创新能力是十分有益的。

开展智能机器人活动的优势

目前，各行各业高级技术工人的大量短缺要求高等职业教育培养出更多和质量更高的“蓝领”、“灰领”人才。作为培养高级技能人才的高职院校应该与时俱进，在学生科技创新活动及教学活动中加大智能机器人方面的投入和实际操作培训。根据高职高专院校的特点，学生的动手能力和实践能力很强，而且对智能机器人的机械控制、电器控制、计算机技术等方面知识的了解也能够满足对各种家用和工业智能机器人的简单开发和使用的需要。相对于中小学来说，高职高专学生在知识积累和技术能力上有绝对的优势；与本科生相比，高职学生在对实用型和技能型的课程上更有专注和钻研精神。通过开展智能机器人教学活动让优秀的学生参加智能机器人竞赛，发挥他们的主动性和创新能力，更能够学以致用，丰富以就业为导向的办学内涵，同时也使学生在参与学习和比赛的过程中体验竞争和集体荣誉感。教育主管部门对此有深刻的认识，2008年全国职业院校技能大赛中设有智能机器人项目。江苏省每两年举办一次大学生智能机器人大赛，越来越多的高职院校参与其中。

开展智能机器人教学的做法及设想

（一）开展科技创新活动

我院由电子信息工程系牵头组建创新实验室，作为学院开展智能机器人教学活动的平台。在确定创新实验室的工作人员以后，积极申请院级、省级大学生科技创新基金项目，争取更多的资金和学院全方位的支持。2006年创新实验室成功申请到院级大学生科技创新基金项目，2008年初又成功申请到省级大学生科技创新基金项目，这为智能机器人教学活动的持续开展提供了保证。

在建设创新实验室的同时，学工处、团委从高专一、二年级工科类专业学生中挑选了10名学生组成了学院大学生智能机器人兴趣小组。创新实验室教师编写了《智能机器人的制作》校本教材，从传感器的性能到智能机器人的组装再到程序的编写对学生进行授课，使他们逐步进入了智能机器人科学世界。

（二）引入课程教学

智能机器人技术是一门跨多个学科的综合性技术，涉及自动控制、计算机、传感器、人工智能、电子技术和机械工程等多个学科。通过对简单智能机器人的设计和实践教学，可以使学生能够比较熟练地掌握智能机器人的定义、结构，智能机器人传感器、智能机器人驱动技术，智能机器人位置控制技术，智能机器人的视觉技术基础，智能机器人计算机控制系统；学会编制控制智能机器人运动的软件，了解智能机器人系统的软硬件组成和工作原理。使学生在学习后，能够进行控制算法设计、微机软件编制，并能将所设计的软件应用于智能机器人的运动控制中，使学生对机电控制系统和智能机器人系统有完整的理解。将智能机器人教学引入高职院校电子信息类专业，学生通过对智能机器人的了解和实际操作，更能加强对现代机械设备的操控能力，激发学习的兴趣和热情，改善学习风气和学习态度。

智能机器人科技创新活动是少部分人的活动，对于特长教育有着不可否认的作用。对于智能机器人教学这个新鲜事物，创新活动小组的引导作用是非常重要的，但是如果不向学科课程发展，将有违开展此项活动的初衷。所以，随着高职院校教学改革与课程改革的实施，智能机器人教学走进课堂是一种必然的发展方向。我们从三个途径实施：一是将智能机器人教学整合进《单片机技术》课程教学中，将江苏省大学生智能机器人竞赛中的“游江苏”智能机器人的制作整合进课程；二是面向全院工科类专业学生开设《智能机器人制作》选修课，讲解智能机器人的控制板、传感器、输出设备等硬件知识以及智能机器人控制程序的开展等软件知识。通过项目教学法，让选修学生在学完课程内容后能独立组装并调试好智能机器人；三是选定合适的项目指导自动化专业的学生进行毕业设计，使学生知道如何将学习的内容应用到生产和生活实际当中，提高学生和学校的竞争能力。

转贴于

智能机器人设计与制作是一项涵盖计算机技术、自动控制技术、机电技术的活动，所涉及的专业领域与我院电子信息工程系的专业一致。开展智能机器人设计与制作活动可以促进我院系部的专业建设，丰富电子信息工程系专业建设链，如嵌入式系统、智能电器、机器视觉、立体式仓库、柔性制造、计算机集成制造系统等，最终形成在同类院校中具有示范性作用的专业群。

（三）积极服务社会

培训中小学科技辅导员智能机器人创新实验室正常运转并取得一定成绩后，就可以和市科技局、市教育局联后举办中小学科技辅导员培训班。我国中小学非常重视开展智能机器人教学活动，学校将此项活动作为建设特色学校的一部分，可是由于缺少辅导教师，开展起来心有余而力不足。此外，开展中小学科技辅导员培训还可以扩大高职院校的知名度。

开办中小学生科技夏令营、冬令营智能机器人创新实验室发展到一定规模以后，可以与市教育局、市科协及本地新闻媒体合作举办科技夏令营、冬令营。一是通过与新闻传媒合作可以加强对学院的宣传，提高学院的知名度；二是有多名学生走进学院，让中小学生了解学院，并在此为他们打开科技之窗、扬起理想这帆，加深他们对学院的认同感；三是可以为学院带来一定的收入，从而为进一步开展智能机器人教学活动提供部分经费支持。

支持中小学生参加相关智能机器人竞赛高职院校可以与有意向的中小学校签订科普协作协议，为协作学校提供常年科技服务。高职院校向协作学校提供人力和物力支持，辅导协作学校开展智能机器人教学活动，并支持学生参加国家青少年科技创新大赛和智能机器人竞赛。这样，一方面可为协作校带来荣誉；另一方面，可以扩大学院创新实验室教师的视野，加强与全国同行的交流，从而提高教学水平。

开展智能机器人教学取得的成绩

我院开展智能机器人教学活动虽然不到两年的时间，但在领导的大力支持和学院各部门的紧密配合下，已初见成效。电子信息工程系自动化专业被学院批准为首批院级教学改革与课程改革试点专业；出版了《智能智能机器人的制作》校本教材；创新实验室成功申请到省级2008年大学生科技创新基金项目；2008年6月初，由创新实验室首批学员组成的扬州工业职业技术学院代表队参加了在中国矿业大学举办的江苏省第三届大学生智能机器人大赛，战胜众多本科院校选手，取得了优异的成绩，所参赛的三个项目全部获奖。其中智能机器人搬运项目荣获一等奖、智能机器人“游江苏”项目荣获一等奖、智能机器人灭火项目荣获二等奖，为学院争得了荣誉。

开展智能机器人教学活动，将智能机器人教学作为学生创新能力培养的平台，也是对教学实践的创新。面向未来，智能机器人教学活动应进一步深化，并应尝试与地方传统产业结合起来。扬州是全国闻名的长毛绒玩具之乡，我们与当地玩具企业合作，将小型智能机器人的设计与长毛绒玩具设计相结合，制作出智能型长毛绒玩具。如将此产业化，可以提高扬州玩具的附加值，提升扬州玩具的档次和形象，同时，为又学院的产学研开辟了一条新路，提高了学院服务社会经济发展的能力。

总之，高职院校开展智能机器人教学活动对学生技能教育、科技的社会化具有重要的意义，它给高等职业教育尤其是工科类高等职业教育在教学内容、教学形式及教学成效上都会带来更多的惊喜与期待。

参考文献

[1]彭绍东.论智能机器人教育[J].电化教育研究，2002，（7）.

[2]汪蔚，等.机器人足球比赛进入高职教育初探[J].广东技术师范学院学报，2004，（6）.

人工智能技术创新篇7

2017年4月27日下午， 硬蛋AI+产业峰会作为2017GMIC暨全球移动互联网大会的分会之一，同期在北京国家会议中心拉开帷幕。此次峰会以“AI以致用”为主题，邀请了多位人工智能科学家、创业者以及市场分析师作为演讲嘉宾，共同探讨产业应用与未来，资本风口与技术拐点，并试图将目光聚焦到产业真正的痛点，落实在人工智能未来的应用层面。

清华神经博士现身说法 脑科学将大推AI发展

一般意义来讲，我们认为大脑具有感觉、运动、控制、记忆和认知等方面的功能。目前人工智能中，最核心的部分是认知部分，初级认知已经逐步发展起来，包括判断、计算、决策和逻辑分析等。但高级认知中包括想象力、情绪等功能还是做不到的。

人的大脑会经历一个发育的过程，但人工智能却不会发育，至少目前是做不到的。现今，人类越来越依赖人脑的外延，比如人人不离手的手机，手机的日程表、通信录等。这就不得不提到脑科学研究中神经学领域的神经环路机制研究，比如情绪的神经机制，情绪产生过程中细胞分子的机制。如果未来可以对这些机制进行破解，机器可以通过神经元记录读取人脑的信息，甚至直接摆脱外延设备直接对人进行调控，包括运动、情绪等都是有可能的。

另外，脑科学和人工智能，迄今为止还是两门平行的学科，人工智能对人类脑科学研究暂时没有任何实质性的帮助。反观脑科学却对人工智能的深度学习方面提供了不少帮助，比如人工智能借用神经科学里的视觉工作机制理论，使得人工智能有了今天的发展。但实际上，至今为止，人工智能也只是用了脑科学其中的一个理论而已。

科学是技术的源头，技术不等于科学，但恰恰是社会进步和人类文明的原动力。现在社会大环境中，更多的人关注的是技术给我们带来的生活改变、经济发展，却很少关注技术背后的科学。 神经科学家/清华大学教授鲁白强调，一个大国要变成一个强国，它的崛起不仅仅是靠科技和经济的发展，而应该同时进行思想、文化建设，才会变成一个真正的强国。希望科学知识可以更多的融入百姓生活，推动社会文明。

AI数据似地球矿藏 深度学习可掘黑金

水力压裂和液燃油技术是石油行业中一个非常颠覆的技术。三十年前，曾经有专家预言全世界的石油只够用三十年，但现在还有很多。当时预言的专家并不是没有考虑水力压裂和液燃油技术，只不过当时技术并没有落地，所以跟不存在差不多。演讲伊始，百度度秘事业部副总经理葛行飞向众人抛出一个石油行业的经典且具有突破性的技术，他表示，人工智能发展了这么多年，所积累的数据和地球上的矿藏极其类似。受技术因素影响，地壳中很多物质一度被认为是没用的，而水力压裂和液燃油技术的创新使一个个废弃的油田重新具备了很大价值。

人工智能中有一个东西跟水力压裂技术差不多，叫深度学习。这使得人工智能中积累了多年的庞大数据，通过深度学习技术，可以创造出有价值的东西。现在这项技术还没有成熟，但也更有可能采到黑金。

相较坊间大热科技 感知系统或先落地

谈到人工智能很多人会问：什么是最先进的技术？什么是最成熟的技术？什么是最快落地的技术？通过三个连续的反问，驭势科技联合创始人/CEO吴甘沙开始向现场观众进行讲述。

很多人第一反应都是谷歌的无人驾驶，这项技术是基于2007年的技术路线发展起来的，现在发展非常成熟；然而谷歌的40公里无人驾驶的小车现在还在测试，尤其在开放的城市环境中，对于无人驾驶这项人工智能依然是一项挑战。反而，最快落地的可能是无人驾驶基于的激光雷达技术或感知系统。

目前，包括谷歌、优步和百度的无人驾驶测试汽车顶部都要安置一个激光雷达，这个激光雷达可以将周围的三维环境呈现出来，即使在复杂环境中也可以进行定位、导航甚至防撞，但相对昂贵。而特斯拉使用的是一种相对便宜的传感器，基于挡风玻璃后面的摄像头，以及周围车身一圈12个超声波雷达，这样就可以形成感知系统，虽然这套系统的技术尚不完全成熟，但相较于传说中的大热无人驾驶，其很大可能是最快落地的人工智能技术。

生活中的智能家居 最接地气的AI应用

随着物联网时代的来临，智能生活将成为大多数人的生活常态。而老百姓日常生活所离不开的家居用品则可能是人工智能这项飘在云端的技术中最接地气和最容易落地的产业，而智能家居落地后会大大改变人们的生活方式。

数据显示，2017年全球智能语音产业规模将达112.4亿美元，复合年均增长率达35.1%，将成为未来智能硬件爆发的据点之一。2012年至2020年，中国智能家居市场年增长率将达到25%左右，2020年市场规模将达到3576亿元。而国外，包括苹果在内的科技巨头也在布局HomeKit的智能家居新模式。

当天峰会上，硬蛋科技携手云知声了详细的合作计划，双方将从产业链角度进行合作共建“中国智能家居创新产业生态”，打破目前行业各自为政闭门造车的落后模式。通过聚合智慧生活圈产业链的优质资源，构建自主、可管可控、可持续发展的智慧生活产业生态体系，为创新类公司提供支持。后续还将搭建以技术研发创新、公共服务、企业创客孵化为主的三大平台。聚合资源，集成智能家居创新服务解决方案，并通过聚拢的资源、经验和技术核心优势，推动智能家居产业链全面落地。

假以十载光阴探索 未来或可智享生活

人工智能被认为是离产业最遥远的技术之一，但也是最具有颠覆性的创新技术。但这个颠覆性的创新路径还很长，要通过交互的改变和应用的结合，才有可能到达用户的手上。云知声董事长/CTO梁家恩在演讲中表示，F在绝大多数的AI产品都更像是在炫耀技术，哪天看不到技术的痕迹了，才可能是达到了一个使用的阶段，并最终渗透到智慧生活、智慧城市、智慧制造等领域。其中智慧生活是面向普通的用户，智能城市是让资源如何变得更加的优化，智能制造是软件实现个性化。

人工智能技术创新篇8

智能制造装备是具有感知、决策、执行功能的各类制造装备的统称，是先进制造技术、信息技术和人工智能技术在装备产品上的集成和融合。常州是长三角制造业的重要基地，装备制造业在全省举足轻重，打造智能装备名城具有独特条件和基础优势。

产业规模较大。目前全市智能装备制造业销售突破1000亿元，拥有输变电企业600余家，变压器产量占全国市场的12%，居国内之首。轨道交通企业50余家，牵引传动控制系统占全国同类产品总量的45%，是全国唯一的轨道交通特色产业基地。农业机械产品销量占全国1/6，其中单缸柴油机和25-40马力轮式拖拉机列全国第一。

配套能力较强。常州装备制造企业众多，产品门类齐全，主要行业产业链较为完整。智能电网产业拥有从高低压变压器、大容量电缆到高低压电力开关的完整产业链。智能轨道交通涵盖车体、牵引传动、制动系统及车内装饰等整个系统，并具备轨道交通车辆研发、制造、服务总承包能力。智能农业装备产品涵盖柴油机、拖拉机、粮食饲料加工设备等。

骨干企业较多。一批行业骨干企业快速崛起，以规模较大、技术先进、市场占有率高，在行业内占据优势地位。智能电网装备有上上电缆、西电常变、东芝、华鹏等，智能轨道交通有戚机厂、戚研所、新誉、今创等，智能工程机械有柳工、玉柴、小松、现代、常林等，智能农业装备有常发、常柴、东风农机、正昌等，智能基础装备有宝菱重工、新瑞重工、宝钢轧辊、卡尔迈耶，智能机器人有铭赛机器人等。目前，上上电缆、常发集团等销售超100亿元，今创、戚机厂、华鹏等6家企业销售均超50亿元。

研发能力较高。目前，全市智能制造装备行业拥有企业技术中心130家，其中部级5家、省级32家、市级93家，核心企业年研发投入占销售比重达4%，全行业新产品产值率高出全市平均15个百分点，一批重点技术达全国乃至国际先进水平，其中，五洋纺机的高效织造智能化经编生产线成功打破国外垄断，成为全球行业单打冠军；梅特勒-托利多常州公司生产的衡器与称重系统集成电子信息技术和应用软件，已居国际领先地位；常林的智能化铲土运输机械、智能化挖掘装载机，缩短了与世界先进水平的距离；金昇成功收购全球著名机床企业德国埃马克50%的股份，并组建埃马克（中国）机械公司，数控机床制造能力达国际水平。

虽然常州装备制造基础雄厚，但同时我们也看到龙头企业不多不强、缺乏拳头整机产品、核心技术受制于人、人才瓶颈较为突出等问题正制约着这个产业的发展。只有准确把握产业发展规律，通过政策聚焦、资源聚焦、服务聚焦，举全市之力推进智能制造装备产业发展，努力成为国内领先、世界知名的智能装备制造名城。

加快产业集聚。进一步推动智能电网企业向大型变压器集中的钟楼板块、电力装备集中的天宁板块、输变电设备集中的溧阳板块、电工电气装备集中的新北板块等集聚；智能轨道交通企业向戚区、武进区的轨道交通产业基地集聚；智能工程机械企业向高新区、武进区专业配套园区集聚。抓住央企扩张的机遇，以优惠的政策支持市内企业参与国内产业重组，尤其是输变电、轨道交通、数控机床及基础装备等领域的企业，大力引进国内行业龙头和央企的战略投资。同时，推动市内企业产业链整合，在输变电、轨道交通、光伏等产业组建产业战略联盟上求得突破。

推动“六龙齐舞”。以智能电网装备、智能轨道交通装备、智能农业装备、智能工程机械、智能基础装备和智能机器人为“龙头”，集中土地、资金、政策各类资源，着力做大做强智能电网的上上电缆、华朋、博瑞电力，轨道交通的戚机厂、戚研所、新誉、今创，智能工程机械的常林集团，智能农业装备的常发、常柴、正昌，智能基础装备的宝菱重工、卡尔迈耶、金昇，智能机器人的铭赛机器人等龙头企业。综合运用财税、金融、土地等扶持手段，支持大型企业开展跨地区、跨行业、跨所有制兼并重组，进一步扩大100亿元级企业梯队，打造1000亿元级规模企业。

实施靶向招商。按产业链发展需求，逐一排出需引进的企业名单，精准对接，主动出击，特别是在投资规模大、技术水平高、带动作用强的旗舰型项目引进上实现新突破。轨道交通装备要瞄准加拿大的庞巴迪、法国的阿尔斯通和德国的西门子这三家著名跨国企业，争取它们在常落户或新建大型研发机构；智能工程机械要引入美国卡特比勒、凯斯、瑞典的沃尔沃等世界大型工程机械主机制造企业；智能农业机械要吸引美国约翰迪尔公司、凯斯万国公司、福特公司等大型跨国农机生产公司落户常州或设立研发中心；高端数控机床要瞄准FANUC、西门子和三菱等数控厂商，力求在常设立研发机构或新建分厂；智能机器人要着力引入国际上知名的ABB、KUKA、安川、FANUC、川崎重工等在常设立分厂或研发机构。大力引进和培育企业总部、行业总部、研发总部，争取一批企业进入中国500强，一批企业进入专业领域世界500强。

突破关键技术。重大战略高新技术是引不进、买不来的，抢占产业发展的制高点，不能只是跟踪模仿别人，不能坐等技术转移，必须依靠自身力量搞原始创新，集中力量抓攻关，集中财力建平台，集中精力促转化，力求突破更多重要关键技术。大力引进若干国内领先、国际先进的重大研发、检测、信息平台，建设并放大科教城、西太湖科技城、中关村科技园等的作用，以高端创新平台支撑智能装备制造产业发展。坚持工业化和信息化融合并进，推广以三网融合、物联网、云计算为代表的新一代信息技术应用，着力推进信息技术在企业的协同应用和集成创新。加速关键技术突破，实施“高端技术攻关计划”，开展高端装备领域关键和共性技术招标，组建联合攻关团队，着力攻克新型传感技术、模块化、嵌入式控制系统设计技术、先进控制与优化技术、智能仪器仪表与试验设备制造技术等高端技术。同时，深化产学研合作，积极探索权责明确、风险共担、利益共享的长期合作机制，吸引更多、更高水平的大学大院大所与重点企业开展合作，快速提升常州智能制造装备产业创新能力。

裂变新兴产业。集中力量、集中资源、集中政策，加快培育发展以重大技术突破、重大市场需求为基础的战略性新兴产业，打造一批居全省、全国行业首位的特色产业基地、特色产业集群和重点产业链，抢占智能制造装备产业发展制高点，在规模总量、产业链延伸、核心技术研发应用以及龙头企业培育等方面实现重大突破。瞄准极易产生新一轮技术革命的机器人、3D打印、激光制造领域，在引进各类创新资源的同时，整合现有的中科院常州中心、西南交大轨道交通研究院、机械研究总院江苏分院、哈工大常州研究院等的研发功能，全力提升机器人、轨道交通、3D打印的整体研发服务水平。重点关注新兴企业不同阶段的需求，推进“孵化器+加速器+产业园”的接力式孵化与培育方式。组建天使基金，设立种子资金，鼓励加大投资，扶持高科技创业企业快速发展壮大。

整机整车带动。整机作为终端产品，对整合产业链、提升产业竞争力意义重大。充分用好戚机公司、戚研所、常牵中心和今创集团技术力量雄厚等资源优势，抓住国家加大铁路建设和地方政府加快地铁、城轨发展的难得机遇，以低底板项目为突破口，在最短的时间内形成整车生产能力，加快打造南车集团整车制造基地，做强做优产业链，促进轨道交通产业迅速扩张，成为千亿级产业；加强与东风、黄海客车总部的沟通联系，争取其加大对常州生产基地的投资规模，依托黄海客车、东风汽车、华晨英田现有基础，着力打造常州客车整车、重中型卡车及专用车生产基地。

创新扶持方式。建立新兴产业扶持发展资金，并设立智能装备制造专项，重点支持龙头骨干企业和重大项目，支持创新创业平台建设和领军型人才引进，促进产业爆发式增长。创新财政扶持机制，从直接拨款转变为间接扶持，从分散使用转变为集中使用，从无偿拨付转变为投贷并举，以“小财政”撬动社会“大资本”、“大金融”，形成资金支持合力。不仅要推动信贷总量资源向智能装备制造产业倾斜，而且要根据产业发展特性，创新贷款品种、期限、利率、担保和偿还方式，满足产业链不同环节、不同阶段的融资需求。引导和扶持符合新兴产业发展方向的企业在境内外上市、发行债券等，健全多元化投融资机制。

创新服务机制。成立智能制造装备产业发展领导小组，明确职能分工，形成联动机制，确保新兴产业三年行动计划尽快落实。推动建立紧密型产业联盟，引导企业通过技术入股、共同投资、技术转让、配套生产和有偿服务等方式建立企业之间密切合作模式。政府在积极提供各项公共服务的同时，建立并发挥产业发展问题解决方案中心的功能，为企业“量身定制”发展战略、经营管理、股权投资、技术革新等各类个性化服务。

专业人才保障。做强做大智能制造装备产业，急需一大批现代企业经营管理人才、领军型创新创业人才和专业技术人才。大力实施企业家素质能力提升工程，组织开展企业家教育培训，进一步提升其自主创新、塑造品牌、资本运作、做大做强的能力；要鼓励本土企业家创新业创大业。在“龙城英才计划”中设立智能制造装备类别，制定专门的实施方案，引进掌握关键核心技术、拥有自主知识产权的装备制造业领军人才和团队。推动企业与常州科教城、国内外院校开展技能人才“订单式”培养。通过持股、技术入股、薪酬与贡献同步等方式，吸引并留住管理人才和技术骨干。