時間：2023-09-07 17:42:53
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇人工智能數字化技術，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
用戶習慣養成
據《經濟》記者了解，與數字技術和互聯網密切相關的文化信息傳輸服務，近兩年平均增速超過26%，是文化產業整體增速的2倍以上。動漫游戲、網絡文學、網絡音樂、網絡視頻等數字創意產品擁有廣泛的用戶基礎，與百姓生活越來越密切，已經成為目前群眾文化消費的主產品。同時，隨著知識產權保護力度的加大、環境的改善和網絡用戶付費習慣的養成，數字創意產品的消費潛力得到了充分的發揮，市場價值也進一步提升。
中關村科技園區海淀園對外合作處的曹彥音曾公開表示，在動漫游戲產業發展方面，科技園區重點對發展動漫游戲產品及相關技術的企業實施孵化，大力培養創意人才。目前主要以中關村科技園區、國家新媒體產業基地為核心，帶動其余具有一定發展基礎的區域共同發展。
據了解，除以上國家級產業園區外，各級政府和企業在建或籌建中的區域性數字創意產業園區也不在少數，其中比較有代表性并已進入立項操作階段的有三辰卡通動漫網游產業基地、深圳VR產業園區等。
根據中娛數字創意產業研究院的追蹤，僅2016年11月份，共發生創意產業投資230起，較10月份增長7.5%，其中數字創意產業領域投資47起，占該月總投資數量的20.4%，總投資規模超過15億元。其中，AcFun彈幕視頻網（A站）作為動漫、游戲、體育、娛樂的彈幕視頻網站，獲得中文在線2.5億元的B輪投資；華誼兄弟也斥資2億元，投資影視營銷服務商劇角映畫。
VR、直播作為新興產業，堪稱2016年創投圈殺出的黑馬。據不完全統計，2016年全球（主要以中國為主）VR、AR行業投融資事件共90起，同比增長率高達233.3%。
在電競游戲領域中，中國已超越美國成為全球第一大電子競技市場。近年來，隨著各項利好政策的陸續出臺，電競行業發展前景被看好，各類資本開始積極介入這個有上千億元規模的新興產業，2015年投融資規模達到269.1億人民幣，6年間的增幅高達513.6%。
在動漫領域中，雖然我國動漫產業目前整體規模不大，但發展速度極快，2015年總產值超過1200億元，并保持著高速增長態勢。在投融資方面，形勢也頗可樂觀，如2016年底，原創動漫工作室漫舞動漫獲得錢皇股份100萬元的天使輪投資，以原創和自主知識產權為主的云端漫畫也獲得了五星誠瑞數百萬元的天使輪投資。
人工智能最有賣點
沒有工人，那就用機械臂砌一堵高墻？在未進入公共空間之前已經預知人流高峰，從而避開擁堵？看電影時，可以直接和影片中的女主角交流？沒有駕照也能開車？數字創意產業中的人工智能（AI）目前廣泛嵌入在應用程序中，上述問題在不久的將來都能得以解決。
2016年8月，英特爾公司宣布將收購人工智能初創企業Nervana Systems，而就在前不久，蘋果公司剛剛宣布將收購人工智能公司Turi。其他巨頭如IBM、谷歌、微軟、Facebook、亞馬遜等也先后在人工智能領域中布局。在中國，阿里巴巴剛剛將其AI升級為ET，并擴展了人工智能功能。而百度同樣在人工智能領域投入巨大……
在云計算和大數據發展日臻成熟的今天，科技巨頭們都在紛紛尋找下一個技術的方向。去年年初普華永道在報告中稱，展望2017年，虛擬現實、人工智能、物聯網和行業整合等核心趨勢將繼續推動全球科技市場的并購與整合。從實際情況來看，上述科技巨頭的行動已經充分證明了這一點。馬云也認為，現在人們正在準備迎接第三次技術革命（人工智能）的到來。
前瞻產業研究院《人工智能行業分析報告》中的數據顯示，2015年全球人工智能市場規模已達到1683.9億元，預計2018年將達到2697.3億元，復合增長率達到17%。
關于人工智能的發展前景，盤點2016年十大人工智能事件就可略窺一斑：AlphaGo下圍棋戰勝眾多頂尖高手；微軟聊天機器人“Tay”學會種族歧視言論；特斯拉無人車上路試駕；五大科技巨頭組建超級AI聯盟；美國白宮《人工智能白皮書》；微軟AI的語音識別能力首次超過人類；人工智能改善癌癥診斷療法；亞馬遜開展新零售業務Amazon Go；扎克伯格開發AI助手Jarvis；華人AI研究貢獻占據全球份額近一半。
由此看來，未來還有什么領域完全不用人工智能參與？
傳統文化強強聯手
傳統文化能給數字創意產業帶來什么？
騰訊公司文化產業辦公室研究員曹爽表示，傳統文化是產業創意內容的源泉，是數字創意產業走向世界的核心競爭力。
記者通過對產業的回顧和觀察看出，數字創意產業在傳統文化當中尋找結合點和商機的例子并不罕見，例如敦煌石窟壁畫彩塑的數字化，不僅永久保存了文物信息，也使傳統文化的數字產品更具市場價值；圖書館的數字化，為中華傳統文化打造一個共享平臺。據了解，目前國家圖書館數字資源總量達1160.98TB，年增長超過130TB。
記者獲悉，優秀文化資源的創造性轉化、傳統文化業態的數字化升級等都將成為未來國家政策扶持的重點。完美世界副總裁伊迪則表示，從文化產業來看，傳統文化產業與數字化聯手升級的確是一個很好的方向。
“比如到電影院看電影。消費者目前在影院的延伸消費也僅僅停留在食物及飲品上，但影院與數字技術相結合，未來的影院的情形可能遠不止如此。”伊迪說，“例如，可以將游戲和動漫產業融入到電影院中，將影院打造成一個以IP為核心的數字化綜合體驗區，還可以將當下發展迅猛的電子競技項目帶入傳統院線。”
“所有數字化內容融合在一起，使電影院褪去了傳統的表皮。換上了數字化的外殼。這樣的切入點將是下一代文化產業重要的發展方向?！币恋险J為。
2021年行動計劃
為落實2021年市委1號文和《南京市關于加快應用場景開發建設2021年行動方案》（寧新產業辦〔2021〕1號）要求，2021年全市將1000個應用場景，其中下達我區80個以上應用場景的目標任務，為確保目標任務順利完成，特制定本行動計劃。
一、總體要求
應用場景一般是指在城市基礎設施建設運營管理、產業發展、民生服務等領域，對新技術新產品有應用需求的各類工程、項目。通過應用場景開發建設，可以推進新技術新產品的示范應用和迭代升級，助力新技術新產品推廣應用。
——在搭建主體上。應用場景可分為產業發展、城市治理、民生服務等類別，不完全由政府主導，更強調政府“搭臺”，企業“出題”和“答題”。搭建主體可包括政府部門、事業單位、團體組織、企業等各類主體。
——在技術應用上。通過對5G、人工智能、云計算、大數據、區塊鏈、工業互聯網、量子通信等產業鏈領域先進技術的應用，通過系統性解決方案完成搭建，促進新產品新技術的落地驗證或迭代升級。
——在項目特質上。應用場景必須具備開放性和吸附性，通過對外合作，完成場景建設。通過場景建設，對外輸出可復制推廣的成功經驗和模式。
——在建設方案上。應用場景必須有明確具體的建設方案和投資主體，經過論證項目切實可行，一般為在建項目，或者已經具備建設實施的基本條件即將開工建設的項目。
二、主要目標
加快5G、人工智能、區塊鏈、大數據、工業互聯網、量子通信等先進技術集成創新和融合應用，提高城市治理能力和精細化管理水平，促進產業轉型發展，培育和壯大新增長極，保障和改善民生，為各類市場主體創新成果應用提供更多市場機遇，有力支撐更高水平現代化國際性城市中心建設。2021年，圍繞產業發展、城市治理、民生服務等領域80個以上的應用場景。
三、重點任務
（一）圍繞產業發展，開發一批經濟數字化應用場景
1. 拓展數字化制造場景。加大智能制造裝備、新能源汽車等產業鏈應用場景開發力度。圍繞數據采集和感知、高清視頻、機器視覺、精準遠程操控、現場輔助、數字孿生等六類典型應用場景，鼓勵制造業企業積極探索“5G+工業互聯網”融合應用，推動智能化、數字化轉型。實施企業內網升級工程，引導和支持重點企業應用5G、IPv6、TSN、工業PON等新技術部署企業內網，實現生產設備的廣泛互聯和數據互通。加快促進省市重大科技成果轉化，支持未來網絡與實體經濟深度融合，深化工業互聯網在先進制造業領域的應用。（責任單位：區發改委，各園區）
2. 拓展數字化文旅場景。結合零售、餐飲、出行等服務業數字化轉型，加大應用場景開發力度，助推平臺經濟、共享經濟、在線經濟等新興服務經濟發展。圍繞內容創作、設計展示、信息服務、消費體驗等文化領域關鍵環節，推動人工智能、大數據、超高清視頻、5G、VR等技術應用，促進傳統文化產業數字化升級，培育新型文化業態和文化消費模式。深挖采集重點旅游區域基礎數據，導入VR、AR能力，建設以社交媒體為主導的營銷渠道，為游客提供個性化智能服務。（責任單位：區文旅局、商務局，區委宣傳部，各園區）
3. 拓展數字化消費場景。提升潮流街區數字化消費場景，激發數字消費潛力。積極引入新零售新服務業態，打造匯集5G應用、刷臉支付、網紅直播為一體的新消費商圈，建設環境舒適、購物便捷、科技感強的網紅街區，塑造城市消費新形態。推廣直播線上帶貨等新場景，推動無接觸服務向住宿、生鮮零售、物流、金融等應用場景延伸。（責任單位：區商務局，各園區）
4. 拓展數字化金融場景。引導金融機構積極探索應用區塊鏈、人工智能等技術，提高金融行業運轉效率、優化服務流程、降低交易成本、保障交易安全。建設數字金融平臺，豐富平臺應用場景，持續優化平臺各功能板塊，將平臺打造為以技術驅動、生態共建、數據融合、價值共享為特色的數字金融平臺。引導金融行業在智能客服、智能身份識別、智能營銷、智能風控、智能投顧、智能量化交易等業務中，拓展“人工智能+金融”應用場景，形成標準化、模塊化、智能化、精準化的風險控制系統。（責任單位：區金融監管局，各園區）
（二）圍繞城市治理，開發一批治理數字化應用場景
5. 智慧政務。探索運用區塊鏈等技術提升數據共享和業務協同能力，重點推進電子證照、電子檔案、數字身份等居民個人信息的全鏈條共享應用。打造企業服務平臺，實現惠企政策與企業精準匹配，推出數字化服務企業的應用場景。強化新技術在“互聯網+”監管領域的應用，推動實現線上監管和“非接觸式”監管。（責任單位：區行政審批局、發改委、信息中心，各園區、街道）
6. 智慧警務。建設市域社會治理現代化指揮中心，打造智慧警務應用生態和智慧家園平臺，推進智能安防建設。推進政法各部門間的數據共享和業務協同以及執法監督、法律服務、特殊人群管理等全方位聯動應用。以人工智能、大數據、物聯網、5G等前沿科技為重點，構建符合現代警務機制和社會治理要求的新一代智慧警務體系，做強智慧警務支撐。（責任單位：區委政法委、建鄴公安分局、區司法局，各園區、街道）
7. 智慧交通。聚焦汽車自動駕駛與交通安全、智慧公路建設、城市交通靶向治理等領域，推動5G、大數據、云計算、人工智能、北斗導航等技術在智慧交通的應用示范。實施數據驅動打造“新型公交都市”行動計劃。聚焦智慧軌道交通建設與運營等典型應用場景，圍繞智慧車輛、智能維護、智慧建設、智慧制造等，推動機器人、環境智能感知及控制、智能安檢、北斗導航、5G、建筑信息模型（BIM）等技術在軌道交通項目中推廣應用。（責任單位：區發改委、建設局，各園區）
8. 智慧生態。積極參與全市生態環境智慧應用平臺建設，健全水災害監測預警、災害防治、應急救援體系。支持大氣、水、土壤等生態環境質量監測與評估，污染物及溫室氣體排放控制與污染源監管等領域關鍵產品研發與集成示范應用，持續推動環境質量改善，切實維護生態安全。積極建設“智慧園林一張圖”。（責任單位：區發改委、生態環境局、城管局，各園區、街道）
9. 智慧應急管理。建設城市安全綜合應用系統，開展城市風險多變量預警分析模型研制和城市風險源標注。開展?；啡鞒坦芾硇畔⒒到y建設，形成企業安全信用臉譜，深化建設應用，強化指揮信息網安全邊界防護，推進融合通信系統建設。（責任單位：區應急管理局、信息中心，各園區、街道）
10. 智慧城管。建設城管大數據運行管理平臺，推進系統同構、數據同構，提升協同治理效能、問題預警發現能力和處置效率。加大生活垃圾分類投放收運等關鍵產品研發與集成示范應用力度，科技助力垃圾分類。建設服務城市精細化管理及城市安防、交通管理的智慧燈桿，拓展智慧停車、智慧井蓋等應用場景。（責任單位：區城管局、城管水務集團，各園區、街道）
11. 智慧建設。構建建設工程綜合服務管理平臺，實現建設工程全流程、全區域、全要素監管。推動先進技術賦能城市建設和建筑業應用場景的開發。（責任單位：區建設局、城建集團，各園區、街道）
12. 新型基礎設施。推進城市公共基礎設施數字化建設改造。加快交通、水電氣熱等市政領域數字終端、系統改造建設。加快5G網絡規模部署和商業應用，推進車站、社區、商場等重點區域5G基站和配套網絡建設，推進骨干網、城域網擴容，推動家庭寬帶千兆、百兆接入普及。推進工業、交通、物流等重點領域物聯感知設施部署。探索開展無人機、機器人運轉所需配套設施建設。（責任單位：區發改委、建設局、城建集團，各園區、街道）
（三）圍繞民生服務，開發一批民生數字化應用場景
13. 聚焦社區生活。開展“美麗家園”行動，加強人工智能技術在車牌識別、人臉識別、區域管控、異常行為分析等方面融合應用，推進住宅小區尤其是老舊小區安防監控設備增設和改造。逐步提升小區特別是老舊小區的數字化和智慧化水平，利用智慧家園（智慧物業）管理平臺，實現政務服務協同化、業主自治在線化、居民生活便捷化。（責任單位：區房產局、公安分局、新城房產集團，各街道）
14. 聚焦醫療健康。在醫療健康領域引入人工智能、5G、區塊鏈、物聯網、身份認證等技術，加快推進“智慧醫院”“互聯網醫院”建設，圍繞醫院智能化管理、智能化診療等關鍵環節，加快預導診機器人、語音錄入、人工智能輔助診療等技術布局，推動醫院內部流程再造，提高醫療質量和效率。拓展云計算、人工智能等技術在影像讀片、病癥篩查、遠程醫療等領域的應用場景建設。（責任單位：區衛健委，各園區、街道）
15. 聚焦現代教育。探索人工智能、區塊鏈、5G等先進技術在教育領域的應用場景開發開放。推動未來教室建設、綜合素質評價、在線學習、學業測評、體能測評、校園安全、招生和培訓等方面的智能化工作，逐漸形成教育大數據，通過大數據分析推動教育現代化。建設以移動終端、智慧教室、智慧校園、智慧教育云等為主要標志的智慧教育環境，推動場景示范應用。（責任單位：區教育局，各園區、街道）
16. 聚焦智慧房產。以全國住房租賃市場發展試點為契機，著重打造市場監測、租賃監管、智慧物業、智慧房安等智慧房產重點示范子項目應用，協同探索城市治理新模式。（責任單位：區房產局，各園區、街道）
17. 聚焦智慧水務和電力。推動信息技術與水務業務深化融合，基本完成智慧水務總體框架搭建，統籌推進水務調度、排水管理、河湖管理應用系統開發，建成智慧水務平臺。鼓勵面向智能配電網的5G技術融合應用，實施智能化管理，進行實時監測和預警，提高電網安全性和經濟性。（責任單位：區水務局，各相關園區、街道）
18. 聚焦智慧文體。不斷提升文化科技融合建設水平，發展數字出版、游戲動漫、影音娛樂、小視頻、直播等一批文創應用場景建設。豐富工業設計、工藝設計、建筑設計、環境設計等多元化場景內容。（責任單位：區委宣傳部、區文旅局，各園區、街道）
附表：1. 重點應用場景項目登記表
2. 重點應用場景項目匯總表
附表1
重點應用場景項目登記表
應用場景
項目名稱
應用場景
所在區域
建鄴區
應用場景
所屬領域
¨產業發展：（具體細分領域）
¨城市治理：（具體細分領域）
¨民生服務：（具體細分領域）
¨其他領域：（具體細分領域）
應用場景
搭建單位
搭建單位簡介
注：不超過150字
搭建單位性質
¨國家機關 ¨事業單位 ¨社會團體 ¨國有企業 ¨民營企業
¨外資企業 ¨其他（請注明）
搭建單位聯系人
姓 名
手機號碼
應用場景簡介
注：不超過200字
應用場景
建設實施方案
一、建設背景和可行性分析
二、建設思路和目標
包括對產業發展的示范帶動，對本地新技術、新產品的集聚與使用等。
三、建設主體及建設內容
四、進度安排
五、資金概算
六、保障措施（其它）
可另附頁
照片
請提供搭建單位宣傳圖片1-2張，應用場景項目圖片1-2張，照片不小于1MB，照片不要復制在WORD文檔中，連同該表放在同一文件夾中一并提交。（如有視頻，也可提供）
附表2
重點應用場景項目匯總表
序號
應用場景
所屬類別
具體細分領域
應用場景建設區域
應用場景項目名稱
應用場景
搭建單位
項目起止日期
項目投資額 （萬元）
應用場景概述（不超過200字）
歡迎合作
的方向
是否有本區企業參與（具體合作情況）
是否應用南京市創新產品（產品名稱及使用情況）
聯系人
聯系
方式
1
城市治理
智慧
政務
XX區
XX
單位全稱
2020.03-
2023.03
3000
例：以物聯網、云計算、大數據、人工智能等為支撐，建設數據中臺和業務中臺，加快各類信息資源的整合共享。項目建設將為南京市軟件企業提供新技術研究和新產品應用機會。
……
例：1、物聯網感知層技術
2、大數據分析與挖掘技術
3、人工智能計算機視覺技術
4、數字孿生技術
……
……
……
XX
填：手機號碼
2
在本文中，我們將重點關注在市場上取得良好發展的技術趨勢，一起討論2018年下半年的重大技術突破。
1.人工智能將重塑市場戰略
人工智能為業務運營帶來大改變，利用先進技術與軟件的力量重塑整個行業。一些公司現在特別贊賞他們的業務實施人工智能戰略的價值，并且AI的重大技術飛躍也正在進行中。擁有超過100，000名員工的巨頭公司更希望實施人工智能戰略，但對他們來說，該過程更具挑戰性與價值。 2018年將成為領先企業將人工智能應用納入其戰略和組織發展的一年。此外，算法市場也有潛力，工程師或公司創建的最佳解決方案可以共享，購買和部署，供組織個人使用。
過去很難相信的想法正在變得真實，機器學習與人工智能技術使每個企業都變成數據驅動，每個行業都變得更加智能化。
經過多年的原型和創意背景研究，新的解決方案將令人嘆為觀止。為患病的人們提供虛擬援助，計算藥理藥藥以及遺傳學研究讓人們看到了醫學中更令人驚奇的案例。不同行業的自動化，機器人化和數據管理給行業帶來重大變化。醫療保健、建筑、銀行、金融、制造業等等，每個現有之行業都將被重塑。
2.區塊鏈將為行業提供新機遇
現在每個人都在談論區塊鏈，這是一種革命性的分布式技術，可以存儲和交換加密貨幣的數據塊。區塊鏈是一個分布式數據庫，其中包含交易和智能合約的數字存儲器。區塊鏈存儲一個不斷增長的有序記錄序列，這稱為塊，每個記錄包含一個時間戳和前一個塊的哈希鏈接。區塊鏈在數字交易領域具有令人無限想像的空間，這一切將在2018年開辟新的商業機會。
該項技術打開了在其它領域中的各種應用，更多新的可能性。由于社會責任和安全性在互聯網上的需求日益增強，區塊鏈技術變得越來越重要。在使用區塊鏈的系統中，幾乎不可能偽造任何數字交易，所以這種系統的可信度肯定最高的。這種方法可以成為企業和初創公司中顛覆性數字業務的基礎，以前在線下運營的公司將能把流程完全轉化為數字化環境。（來源微信號數字化企業）
業務需要考慮區塊鏈風險和機會，并分析該技術如何影響用戶（客戶）之行為。
隨著在金融服務行業中區塊鏈的炒作將放緩，我們將看到更多政府機構，醫療保健，制造業和其它行業的潛在實例出現。例如，區塊鏈對知識產權管理有著巨大的影響，在防止版權侵權方面開辟了新的見解。 Blockai，Pixsy，Mediachain和Exof of Existence等網站平臺打算將區塊鏈技術應用于到該領域。
3.隱私安全的新方法即將來臨
“道高一尺，魔高一丈”。技術發展提升了數據的重要性，因此黑客技術也變得越來越先進。連接到互聯網的設備數量的增加，這會產生更多的數據，使其更容易受到攻擊的機率更多。物聯網中的小工具越來越受歡迎并被廣泛使用，但它們在數據隱私方面仍然不是很安全。任何大型企業都經常受到黑客攻擊的威脅，就像Uber和Verizon在2017年發生的那種問題。
幸運的是，這些解決方案是可以達成的，今年我們將看到數據保護服務的巨大改進。機器學習將確保數據安全，概率性預測方法是下一步的安全趨勢。實施行為分析等技術可以檢測和阻止能夠繞過保護系統的攻擊。 另外，區塊鏈將我們的注意力引向一個名為Zero Knowledge Proof的新技術，此技術將在2018年進一步發展，它使用數學技術確保用戶隱私的交易。另一種新的安全方法稱為CARTA（持續適應風險和信任評估），它基于對潛在風險和信任程度的持續評估，以適應各種情況。該方法適用于所有業務參與者：從公司的開發人員到合作伙伴。
雖然我們的安全性仍比較脆弱，但有很多有前景的解決方案可以為我們的生活帶來更好的隱私保護。
4.物聯網將更加智能
智能物品將成為日常設備普及，它與人、環境進行更智能的互動。這些東西在不受控制的現實條件下半自動或自主地運行，而無需人為干預。
很多年來，智能產品一直備受關注，并且不斷擴展和增強，它們將影響另一個全球趨勢，這就是物聯網。
未來將有一個協作智能網絡，其中多個智能設備將協同工作，充分發揮物聯網的潛力。通過有線和無線通信渠道連接到全球互聯網，物聯網設備將變成一個大型集成系統，推動人機交互的重大轉變。人工智能與物聯網的融合帶來了創造智能家居和智慧城市的全新技術。
5.深度學習將更快，大數據收集更好
如今，深度學習面臨著大數據收集和計算復雜性相關的技術挑戰。目前業界正在開發硬件創新技術以加速深度學習實驗，例如具有更多內核和不同架構形式的新GPU。根據GE研究院的高級信息科學家Marc Edgar的說法，深度培訓將在未來 3到5年內將軟件解決方案的開發時間從幾個月縮短到幾天，這將改善功能特性，提高生產率并有效降低產品成本。
目前，大多數大公司都意識到大數據收集的重要性及其對業務有效性的價值影響。在未來一年內，更多公司將開始使用更多數據，這取決于結合不同數據的能力。（來源微信號數字化企業）
2018年，更多公司將通過CRM，任務系統，BMP和DMP以及全渠道平臺收集客戶數據，像LIDAR這樣的專用傳感器上收集數據的普及也在增加。將現有系統與所有類型的客戶數據集成到一個信息池中肯定會有趨勢。初創公司將繼續創建收集和使用數據的新方法，從而進一步降低成本。
6. AI模型能自動構建與優化
自Google去年推出AutoML以來，使用人工智能工具加速構建和調整模型的過程正在迅速普及。這種人工智能開發的新方法允許自動化機器學習模型的設計，并且無需人工輸入即可構建模型，從而讓其中一個AI成為另一個AI的架構師。
2018年下半年，預計商業AutoML軟件包的普及和AutoML集成到大型機器學習平臺將進一步增長。
在AutoML之后，有一個名為NASNet的計算機視覺算法，用于實時識別視頻流中的對象。使用AutoML實現的NASNet上的“強化學習”可以訓練模型，與需要人工輸入的算法相比，人類顯示更好的結果變得無關緊要。
這些技術發展，明顯拓寬了機器學習的視野，并將在未來幾年完全重塑模型建設的方法。
7. CDO職位持續走高
首席數據官（CDO）和其它專業人員越來越多地參與公司高層管理，從而改變他們的數據管理方法。 CDO將是創新和差異化的驅動力：會徹底改變現有的商業模式，改善與目標受眾與企業溝通，并探尋改善業務績效的新機會。雖然這個角色很新，但不論在國內外它已向主流邁進。據Gartner公司調查稱，到2019年，CDO職位將出現在90％的大型組織中，因為是新角色，也許只有一半的人會成功。這需要強大的個人品質，對責任的深度理解和突破潛在障礙，這才是取得成功的關鍵。還有一個重要的步驟來釋放CDO的全部潛力：企業可以考慮將IT部門分別劃分為“I”和“T”兩部分，CDO應該在負責信息管理的團隊中起帶頭作用。（來源微信號數字化企業）
8.AI道德爭論會爆發
隨著人工智能行業在日常生活中執行各種任務和行動方面取得重大進展，人們就道德，責任和人際交流提出了問題。如果人工智能使用了非法行為，誰將受到指責？AI機器人是否需要遵守法律規定？它們要接管所有人類工作嗎？
前兩個問題中，假設有一天機器人被法律承認為人類，可以承擔責任或因其行為而受到懲罰，這種觀點還需要幾年的時間，但關于AI道德的爭論已經在升溫，考慮到不同的可能性，科學家們正試圖找到關于機器人權利與責任的妥協方案。
大可放心，機器人占領所有工作場所的可能性接近于零。當然，人工智能行業的發展速度非?？?，但是它仍然處于起步階段。
2018年下半年，圍繞這個問題的討論還會持續。當我們深入討論這個主題，了解如何與人工智能互動，并忠于這個事實，關于機器人接管地球的神話相信會被驅散。
9.沒有具體的命令：增長的NLP
在客戶服務中使用聊天機器人即將到來，這是2018年的主要趨勢之一。在2018年下半年，機器將需要能夠識別用戶訪問的細微差別，用戶希望通過提問和以自然語言發出命令來獲得聊天軟件的響應，而無需考慮“正確”的詢問方式。 NLP的發展與計算機程序的整合將是2018年最激動人心的挑戰之一，我們對此抱有很高的期望。
對于習慣于理解特定命令語言的計算機來說，對于人類來說，理解語音語調，情感色彩和多重含義的語言似乎是一項艱巨的任務。這些復雜的算法需要許多預測模型和計算步驟，所有步驟都在一秒鐘內完成，這些計算都發生在云中。
在NLP的幫助下，人們提出更多問題，都會快速獲得機器返回合適的答案，甚至比人的回答有更好的見解。
10.沒有人類數據，AI自學更加自信
當人工智能第一次發明以來，該領域的發展速度超出了人們的預期。專家們曾經預測，到2027年人工智能將在圍棋游戲中擊敗人類，但是它提前發生了10年 - 2017年。算法AlphaGo Zero只用了40天就成為人類歷史上最好的圍棋玩家，它在沒有任何人類數據輸入的情況下進行自我學習，并且制定了人類玩家無法實現的策略。
2019年，一個更發達的，自學成才的人工智能與人類的競賽會繼續展開。我們期待AI在解決許多人類問題方面取得更多突破，如決策，業務開發和科學模型，識別對象，情感與演講，以及重新塑造客戶體驗。
此外，我們更希望AI能夠比人們做得更好，更快，成本更低地應對這些任務。算法之自學能力能將AI應用到人類生活的更多領域。（來源微信號數字化企業）
總體上講，2018年在技術創新方面會取得重大進展。開發者將見證更快，更精確的機器學習和AI應用程序，包括一些新的令人興奮的發展。
2018年，是AI賦能行業、展示威力的關鍵年。企業和公眾已經不再質疑“AI能不能”，而是迫切的想知道“AI怎么能”。AI必須要在生態建設、行業應用、產業賦能等方面取得比以往更大的成就，才能更進一步，形成燎原之勢。
針對這個趨勢，在1月16日CSDN舉辦的“AI生態賦能2018論壇”上，CSDN副總裁孟巖重磅了《2017~2018中國人工智能產業路線圖V1.0》。
本路線圖從AI基礎資源、AI基礎技術以及AI技術主要應用領域等方面著手，基于十多位特邀業內專家的支持及眾多的實際案例調研，探索不同行業的企業智能化升級的路徑，并首次提出了AIMM——企業智能化成熟度模型，并將隨時更新，動態開放，希望成為中國企業實現AI轉型的有益參考。
CSDN《2017~2018中國人工智能產業路線圖V1.0》
主要觀點摘編
1. CSDN首次推出AIMM——企業智能化成熟度模型
根據AIMM可以將企業按照智能化的程度劃分為0~5級6個發展階段：
0級企業無信息化
1級數字化：企業核心流程標準化和數字化
2級商業智能：在業務中運用數據挖掘和數據分析，實現描述性分析
3級算法模型：企業運用機器學習算法建立模型，預測和優化決策
4級AI采用：在業務中使用AI為基礎的解決方案，實現創新和效率的提升
5級AI驅動：以AI為核心的全新企業形態和商業模式
2. AI投資熱潮來臨，然而超過五分之一的企業還不具備基本條件
2017年CSDN中國軟件開發者大調查顯示，22%的企業還未進行信息化改造，51%的企業剛剛在核心業務中實現了核心流程標準化和數字化。
3. AI人才需求迅速增長，薪酬比IT工程師高出一個等級
2017年，AI類工程師在全部IT技術招聘崗位中的占比為9.86%，是2014年的8.8倍。
十年以上工作經驗的AI工程師，最高年薪可達140萬，而10年以上工作經驗的普通IT工程師的最高年薪還不到55萬。
4.中美互有勝負：美國壟斷AI芯片，中國在AI應用領域蓬勃發展
中國在AI芯片領域實力薄弱，玩家多為創業公司。而美國在這一領域既有英偉達、英特爾等重量級玩家，創業公司也層出不窮。
中國在AI領域除了BAT之外，還誕生了包括商湯、曠視、云知聲在內的新興獨角獸，融資額度甚至超過美國同行，支撐AI應用蓬勃發展。
5.金融、文娛、安防等領域向AI轉型的條件最成熟，農業、制造業等還有待觀察
AI對各行業賦能需具備數據、計算力、算法、應用場景這四個要素，其中計算力屬于通用基礎設施。
金融、文娛、安防等行業條件最成熟，農業、制造業等還在積累階段。
6.人工智能領域投資額逐年攀升，智慧金融、智能汽車、智慧醫療最受資本青睞。
1探析機械電子系統的現狀
就目前來說，隨著全球經濟的不斷提升以及我國經濟的不斷發展，帶動了信息技術的發展，但是好的同時也加劇了市場的競爭程度，一些行業雖然取得了一定的成績，但是由于市場劇烈競爭發展緩慢，其中就包括機械電子這個行業，據不完全的數據統計，2014年我國的機械電子產品生產率并不是很高，其中最重要的原因就是我國的機械電子不斷地加大進口的數量。進口數量的不斷增加就使得進口的金額大大提升，從前三個季度的數據來看，機械電子的進口金額高達170億美元多，這就使得我國自己生產的機械電子產品在市場上出現了較低占有率的狀況，也就是說我國自己研制的機械電子產品銷量并不理想，其在市場上的轉化率還處于較低的水平。這種狀況體現出了機械電子市場的幾個問題，其一就目前我國的機械電子行業大部分企業依然在使用較為傳統的生產設備，這些設備大都不具備智能和自動技術；其二是相較于國外發達國家來講我國在科研方面的發展速度還處于比較緩慢的階段。新技術的產生率并不高，能夠在市場上有較大占有率的品牌往往是技術含量較低的產品，而擁有較高技術含量的產品在消費者市場中認知度又較低；其三是我國的大部分企業對于機械電子并沒有投入較多科研經費，一直還是以模仿其他優勢品牌產品為主。其四是我國即使掌握了一些機械電子的關鍵性技術，但是這些技術相較于發達國家還有很大的差距[2]。
2探析機械電子系統未來的發展趨勢
（1）我國機械電子系統的人工智能發展趨勢。人工智能對于機械電子領域可以說是比較新鮮的話題，在機械電子系統中加入人工智能將是我國未來的發展趨勢，人工智能的優勢是什么呢？其不僅可以對現有的機械電子提供更好的運行環境，還可以增加機械電子的準確性，人工智能對于機械電子的這兩點貢獻也是社會市場發展的必然趨勢，也就是說我國的機械電子要想在激烈的市場競爭中占有一席之地，必須要將人工智能納入未來發展的計劃中。
（2）我國機械電子系統的實時快速發展趨勢。市場的發展不僅需要機械電子具有較好的運行環境以及具備準確性，還需要機械電子系統具有實時快速的特性，在準確性的前提下還要把效率不斷地提高，在機械電子系統未來的發展中計算機的處理芯片的應用將會得到較大的推廣，因為這樣的處理芯片可以將機械電子系統中的信息傳遞的速度進一步地加強，可以大大提高其使用的效率。
（3）我國機械電子系統的技術創新發展趨勢。技術創新是每個企業在未來市場競爭中想要獲得發展必須要做的工作，對于機械電子系統來講，技術創新是未來發展的核心趨勢，企業必須要將技術創新納入企業發展的重點工作計劃中，在技術創新上要不斷地對技術創新進行的科研活動加大經費的投入，做好前期的市場調查以及市場分析，把握好未來市場的發展方面。同時還要在研發的時候注重質量，而不是數量，提高科研的水平，打造我國的品牌機械電子產品。
（4）我國機械電子系統的網絡數字發展趨勢。網絡數字化的發展趨勢強調的是信息資源的共享以及技術上的提升。就機械電子的網絡化發展來講，體現在機械電子的功能上，不僅可以加快與發達國家都在技術上的不斷溝通，還能使遠程技術更好的解決機械電子出席那的問題。而機械電子的數字化則可以為機械電子帶來較大的發展空間，利用數字化微控技術進一步提升機械電子系統的效率，可以說網絡數字化是市場發展的必然趨勢[3]。
作者：侯宇 單位：哈電集團（秦皇島）重型裝備有限公司
近日，IBM公司在北京舉辦了主題為“天工開物，人機同行”的2017 IBM論壇。去年，IBM正式在中國宣布向“認知商業”轉型。本次論壇上，IBM進一步明確了發展“商業人工智能”的戰略，并展示了IBM在全球范圍內的突破性進展，大力推動行業轉型。IBM一系列與中國本地企業在電子、能源、汽車、工業制造和相關服務產業、教育、醫療領域的合作成為大會關注焦點。
IBM大中華區董事長陳黎明表示：“商業人工智能的核心是解決關乎企業經營中生存和制勝的關鍵問題。以電子、能源、汽車、工業產品制造及相關服務產業為核心的實體經濟是保持國家競爭力和經濟健康發展的基礎。技術的不斷創新發展，不僅將帶動這些行業的生產率提高和產品性能提升，還能催生新材料、新能源、新生物產品、等戰略性新興產業的發展。IBM從未停下技術探索的腳步，引領著人工智能、區塊鏈、物聯網等創新技術的發展，以此強化行業基礎能力，促進產業轉型升級，助力中國企業由大變強的歷史跨越。”
下面請跟隨筆者來看看IBM助力中國企業實現轉型和升級的幾個案例吧。
神思電子（以下簡稱神思）是中國領先的智能識別領域軟硬一體化解決方案提供商。神思率先采用IBM Watson Explorer（WEX），基于分析洞察、推理、自然語言理解能力，重點選擇了金融和醫療這兩個長期服務的行業，鎖定“智能客服”、“實體服務機器人”和“自助設備智能升級”三大領域，改造服務流程，降低人力成本，提升服務質量與效率。
神思副總裁井j表示：“從2016年起，我們就啟動了‘從行業深耕到行業貫通、從智能識別到認知行業解決方案’的戰略升級。神思與IBM一樣，將思考與持續創新都根植于企業的基因之中，我們與IBM并肩合作，希望運用IBM Watson認知計算加速公司戰略升級的步伐，打造國內領先的智能認知行業解決方案，加速國內商業人工智能的發展?！?/p>
默克（Merck）是一家先進的科技公司，專注于醫藥健康、生命科學和高性能材料三大領域。默克攜手IBM打造全新智能物流與智能工廠，利用IBM Watson IoT技術，對于需要妥善儲存和運輸產品的鋼瓶實現智能化管理。通過鋼瓶傳感器數據收集與分析，IBM幫助默克施監測和管理廠內或運輸途中的鋼瓶的數量、位置和溫度，確保空瓶及時回收，同時針對鋼瓶的使用和返回情況，實時洞察并預測未來的庫存情況，以便科學合理地采購來滿足日后的需求。這不僅幫助默克達成了鋼瓶的自動監控及全程追蹤，還挺高了所獲結果的精準度，節省人力和時間，大大提升工廠運營的整體效率。
默克中國首席信息官朱皓峰表示：“默克一直致力于以技術為驅動力，為患者和客戶創造價值。IBM作為世界領先企業，在技術創新和業務管理上的先進理念都與默克的核心信念不謀而合。因此我們選擇IBM作為重要合作伙伴，推行全球物聯網部署計劃，并將中國作為試點，加速當地的電子材料廠智能升級，引領未來默克‘工業4.0’和智能制造產業變革。”
隆基泰和與IBM共同合作，借助Watson平臺，利用物聯網與人工智能技術，構建綜合能源云平臺，為工業商業企業構建360度完整的客戶能耗視圖，持續構建高耗能企業用能預測及能效水平的分析和洞察能力，提升與客戶的交互體驗，增強與客戶粘性，深度挖掘云平臺服務價值，助力隆基泰和實現對傳統能源服務模式的突破，打造智慧能源服務體系。
隆基泰和智慧能源控股有限公司副總裁劉振剛表示：“此次與IBM合作，一是通過創新技術構建云平臺，進行云平臺頂層設計，建立數據的洞察分析方法，提升隆基泰和自身的數字化技術能力，二是在應用側幫助企業更好地分析和優化能源使用，提升能源利用效率，節約能源成本，充分實現能源云平臺的服務價值，推進綠色可持續發展?！?/p>
在未來5～8年，商業人工智能將給產業帶來新、奇的改變。IBM也將充分利用創新技術，以深刻的行業洞察和產業實踐為基礎，以創新為驅動力，攜手更多的中國企業加速向數字化企業轉型的步伐。
關鍵詞：新零售；供應鏈數字化轉型
一、引言
新零售企業供應鏈數字化轉型，及時了解客戶需要什么，依據大數據來實現資源的優化配置，同時通過精良的檢測或感應設施來檢測商品數據，相當于給商品貼上“電子標簽”，對業務流程進行智能感知，同時也能衍生許多智能化應用，可以說新零售模式必將推動供應鏈數字化轉型。
二、以用戶為中心轉變，了解客戶需求
傳統零售是以產品為中心，而新零售則是以客戶為中心，一切商業行為從發現客戶在哪、需要什么出發，多元的、海量的數據呈現爆炸式的增長，這些數據可能來自社交網絡、訪客記錄、購物瀏覽等等，是一個用戶過往商業行為的反映，依據大數據來獲得用戶海量的商業行為數據，再通過云計算進行分析，根據數據進行更為合理的資源調控，用戶需要什么樣的產品，就設計什么產品，用戶常用什么渠道或地域購買，就在這一渠道或地域先行準備，迭代調整經營方式，來尋找與用戶的最佳耦合點，像阿里和京東的“最后一公里”配送概念，就是基于大數據來獲取用戶商業行為，預測用戶的商業行為，進而做到更早反映，更快準備，在全國范圍內聯動起來，減少在途資源消耗。
三、商品數字化管理，智能調度
通過先進的感應和檢測硬件，給商品打上一個“電子標簽”，具有防磁、防水、耐高溫、定位等特點，如一些冷藏性商品還有溫度檢測功能，比如RFID技術，中文為無線射頻身份識別，能夠實現對商品的智能管理，相信未來隨著5G技術的發展，可以實現萬物互聯，大大提升對商品數字化管理的深入程度。檢測控制范圍更廣，檢測準度更高，在業務流程中進行智慧感知，與每個觸達與溝通點都帶有感知信息點，以做到可記錄、可追溯、可分析，知道生產——倉儲——配送——質保整個鏈條，拉進供應鏈與用戶之間的距離，讓銷售企業的商品調度更加智能，更加方便。在數字化管理基礎上，也衍生出很多智能化應用，人工智能機器人依據數字化管理，通過智能識別、人工智能語言等技術將代替繁重的人力操作，讓客戶服務、商品配送等工作變得額更有效率，更有質量[1]。
四、數字化轉型，推動營銷渠道發展
在新零售模式中智能場景轉變，基于智能感知后，將規劃出更多場景化營銷可能，營銷方式、渠道等方面將發生較大轉換。與傳統營銷途徑相比是一種顛覆，首先，通過數字化轉型，銷售企業獲取客戶的渠道會變得更多，社會資源共享，打通數據通道，避免數據斷鏈行為，對客戶數據進行精準收據，進行數據化分析，了解數據價值，創造更大的商業價值。另外，營銷渠道也會變得更加多樣，線下客流轉移至線上，零售品牌如何利用微信、微博、抖音等社交媒體平臺構建私域流量池，如何精準推廣。廣告覆蓋了抖音、快手、朋友圈、微博等國內主流平臺，就成了一種重要的用戶管理能力，同時，有數據顯示，超30%的消費者表示期待品牌通過智能試妝、VR/AR體驗、智能互動屏、自助商品瀏覽和自助下單等技術手段，改善消費體驗，未來或可大范圍實現，相應的，也將成為具有價值的營銷渠道。
五、結束語
綜上所述，舊零售到新零售的轉型，更多集中在資源優配、智能調度、營銷多樣三個方面，資源優配以客戶為中心，根據客戶需求來設計產品，根據客戶實際情況來先一步準備，智能調度是讓產品生產經營過程更加可視化，讓調度更加方便，而營銷渠道變得多樣，線上多途徑的營銷渠道會帶來更大商機，供應鏈轉型勢在必行。
參考文獻
多媒體技術是計算機技術和社會發展進程中人類總需求的結合。計算機技術發展的初期解決的是數值計算問題，誕生的緣由是美國為了研究軍事技術，對攻擊精度的計算。計算機硬件設備的發展，使計算機處理數據的能力越來越強，逐漸從處理數值發展到對復雜的多種形式媒體的處理。多媒體技術融合了對數據、多種媒體、復雜的智能化處理和交互,并在高速信息網的作用下實現了信息資源的共享。目前，計算機多媒體技術已經改變了人類的生活方式，促進了現代文明的進程，廣泛應用于軍事、工業、通信、教育、金融、娛樂等諸多領域。
2多媒體技術的特征
從計算機處理多媒體的種類和處理的效果、人類接受的方式來分析，計算機多媒體技術主要具有多樣性、集成性、數字化、實時的交互性等特征。
2.1多樣性
計算機多媒體技術面向的媒體種類眾多（章惠，多媒體技術和教學的有機結合：洛陽大學學報，2003），從最初的數值處理發展到了人類感官能觸及到的文字、圖像、聲音、動畫、視頻等多種形式媒體的處理。媒體的多樣性，使媒體形式變得豐富多樣，這必將使表達更為自然生動，表現更為靈活，解決問題更為便捷。
2.2集成性
為了獲得更好的展示效果，各種媒體并不是各行其是的。計算機使用不同的媒體，共同展示相同的內容，媒體與媒體之間的融合集成、充分展示，讓人們的不同感官得到充分刺激，使人們更易于接受（孫濤，計算機多媒體技術的應用：長春理工大學學報，2011）。為了多媒體后期的運用，各種媒體會被進行數字化處理，然后由多通道統一采集、編輯、存儲、檢索、顯示、傳輸與合成。計算機領域內最新的硬件和軟件技術也將促使多種媒體更好的處理效果和更快的處理速度。
2.3數字化
多媒體中的各種媒體，進入計算機后，已全部轉化為了數字，以數字的形式展示和存儲。圖像經采樣量化后，以BMP、RGB、CMYK、黑白灰度圖等數字化形式顯示、存儲；聲音是通過一定的采樣頻率和采樣周期，實現模擬到數字的過程；而視頻是在每幀圖像和聲音的采樣、數字化基礎上，形成的連續信息。
2.4實時的交互性
傳統媒體是指報紙、廣播、電視、雜志，這些媒體只能單向、被動地傳播信息，不能稱其為多媒體。多媒體技術與傳統媒體最大的區別就是實現了人機交互，使用戶能對多媒體信息進行主動選擇、操縱和控制，使得獲取和使用信息變被動為主動，同時被人的多種感官所感受、體驗。不僅如此，因為多媒體的實時性，即是視頻、聲音等媒體是沒有延遲的，隨著時間的變化而變化。所以，多媒體的交互在高速網絡的幫助下，能做到沒有延遲的做出實時反饋。
3計算機創新技術在多媒體技術上的應用
多媒體技術涉及范圍非常廣泛，包括了計算機軟硬件技術、數字信息處理技術、數據壓縮、高性能大容量存儲、網絡通信技術等等。這些日新月異發展的新手段、新技術，推動多媒體系統逐步進入人類社會許多領域。多媒體新的技術不時涌現，帶給人們新的驚喜。人工智能是一門新的科學技術，甚至有些大學將人工智能從計算機科學與技術專業剝離出來，獨立成一個專業，在學生本科期間就進行相關研究。但事實上，人工智能是建立在數學和計算機科學與技術基礎上的高層次學科，是一門近幾年出現的最引領人類研究興趣的技術。人工智能研究的最終結果就是機器人，而事實上，機器人集多種媒體表現于一生，通過機器人的觸感模仿人類去理解和辨別外界。人工智能研究的圖像識別、自然語言處理、語言識別融合在了機器人身上，與多媒體技術廣泛結合，應用于人類生活。我們從機器人身上看到了人工智能對多媒體技術的影響。下面從涉及到的幾個方面去分別探討。
3.1計算機視覺
人們通過感官獲取外界信息，僅視覺就能獲得外界80%-90%的信息（王守佳，基于圖像的人體檢測跟蹤和人臉識別的研究：吉林大學，2013）。計算機視覺是一門屬于計算機智能的學科，采用了動物視覺原理，具有獲取圖像、分析圖像到理解圖像的工作過程。計算機視覺通過鏡頭等圖像傳感設備代替人類的眼睛來獲取周圍環境的圖像，依靠計算機來代替人類大腦的工作，將采集到的圖像進行分析和處理。人類處于一個三維的環境之中，計算機視覺技術可以幫助分析處理。處理的手段可分為三個層次，底層、中間層、高層。底層就是圖像處理技術，將二維圖像去噪、邊緣檢測后進行分割、根據圖像特征進行提取、圖像識別等。中間層是指對圖像、視頻外在特征的歸納判斷，譬如形狀、顏色、運動軌跡等。高層，即是對外界事物和環境的觀察和理解。由以上三個層次可見，利用計算機視覺技術能對數字化圖像改變形態、尺寸、色彩調整、文件格式轉換等。目前，計算機視覺技術還能對圖像進行高效的檢測、高速的識別，對運動軌跡進行精準判斷。而這些已被廣泛地應用于多媒體產品中。
3.2音頻技術
聲音是多媒體技術經常采用的一種媒體形式，包括了語音和音樂等。多媒體通常需要通過聲音去烘托主題氣氛，彰顯意境。特別是自學型多媒體系統和多媒體廣告，沒有人進行現場講解，那么就需要加入聲音進行解說，這樣，數字音頻信號顯得更加重要。音頻技術基于電聲技術，主要包括：去噪、壓縮、調整振幅等的數字化處理，以及語音處理和識別。長久以來，語音識別是人們的夢想，人們一直期盼計算機能夠聽懂人說話，根據人的語言做出相應動作，這也是設計智能計算機的目的之一。如今，具備多種語言識別功能已成為多媒體設備的標配，識變率也非常高。無論持哪種語言、地方口音的人們，都能通過語音轉化為文字，甚至通過語音傳送指令，得到回應、達到意圖。
3.3虛擬現實技術
虛擬現實技術是利用計算機多媒體技術，運用3D場景、燈光、聲音、動感創造模擬出真實氛圍，為用戶建立出一個虛擬環境。虛擬現實技術與計算機仿真技術相結合，將用戶置身其中進行學習、工作與娛樂。這種技術已被廣泛應用于教育教學、科普、軍事、醫療、娛樂以及大型的網絡游戲中。虛擬技術投入成本較高，成熟的設施主要運用于教學，比如多媒體航空飛行教學系統，通過該系統，可按100%比例局部展示表盤、操縱桿、艙外景物，通過配合空中場景、感知各種場景給身體帶來的變化。使用這套系統進行模擬訓練，可以有效的提高飛行員對飛機的操作水平。隨著計算機技術的迅猛發展，虛擬現實技術成為目前的高新技術。在多媒體環境中，多種媒體的相互融合，使媒體的形式更加多樣，多媒體技術在模式識別、語音識別和傳感技術基礎上，提取對象面部特征，模擬觸覺、視覺、聽覺等感官，使人處于逼真的三維世界，當人有反應或行動時，場景還會適時變化，即是讓人如臨其境的、自然的與計算機進行交互。虛擬現實技術具有非常廣闊的發展前景，為人們的日常生活提供了很多樂趣和便捷。
3.4網絡化
多媒體應用的數據通道是通信網絡，網絡給了多媒體更大的施展空間。多媒體技術的應用要想在網絡上有所建樹，必要受通信技術的影響。在網絡通信技術的進步和整合下，網絡帶寬影響傳輸速率、通信協議影響傳輸可靠性、交換方式影響信道利用率，這些勢必會影響多媒體的傳輸。計算機網絡給用戶提供了一個難以想象的龐大的信息網絡平臺，豐富的信息資源隨手拈來，方便于人們的學習、工作和生活交流。而無線網絡技術的發展，使資源變得隨手可?。ɡ顣造o，計算機多媒體技術的應用現狀與發展前景：科技情報開發與經濟，2007），人們可隨時隨地通過訪問全球網絡和設備,便捷地實現對多媒體資源的共享，是未來發展的主題。計算機技術的不斷創新和發展，促使了巨大的變革。CPU、內存、GPU等在內的計算機終端硬件設備性能越來越先進；而網絡設備，例如服務器、路由器、網橋、交換機等也越來越強大。計算機計算的精度、速度、邏輯判斷能力和充裕的帶寬，讓人們更加游刃有余的與網絡虛擬世界互動。網絡環境的高質、高速，消除了人與人空間和時間上的困擾，能全方位的為人類效勞。動態和交互式多媒體技術還能在網絡環境中創建更形象的2D和3D場景。辦公、教學和娛樂工具在視頻、音頻設備的協助下，集成在終端多媒體計算機中，新一代用戶界面與人工智能等個性化、網絡化的多媒體軟件應用，可隨時與身處世界任何角落的人們進行交流。
4結論
[關鍵字]地形測量 測繪技術自動化 數據
[中圖分類號] P21 [文獻碼] B [文章編號] 1000-405X（2013）-3-101-1
1 目前地形測量的測繪自動化技術
測繪自動化是集數據采集、處理、傳輸、顯示于一體。隨著計算機、網絡技術的發展及測量儀器的智能化，測繪技術自動化技術發生了重大變革，3S技術（GPS全球定位系統、GIS地理信息系統、RS遙感）及其集成技術成為測繪技術自動化技術的核心。
1.1 GPS 技術
GPS 技術具有在海、陸、空進行全方位實時三維導航與定位能力的新一代衛星導航與定位系統，是一種高精度、全天候、高效率、多功能的測繪工具。GPS 定位技術與常規地面測量定位相比，具有抗干擾性能好、保密性強，功能多、應用廣，觀測時間短，執行操作簡便，全球、全覆蓋、全天候、高精度的特點。特別是 RTK的定位精度可達厘米級，在水上定位得到了廣泛的應用。GPS-RTK 具有定位精度高且精度分布均勻，速度快、效率高，觀測時間短，方便靈活，測程不受限制，不受通視條件影響等優點。
1.2 GIS 技術
GIS地理信息系統是利用現代計算機圖形和數據庫技術來處理地理空間及其相關數據的計算機系統，是融地理學、測量學、幾何學、計算機科學和應用對象為一體的綜合性高新技術。其最大的特點就在于：它能把地球表面空間事物的地理位置及其特征有機地結合在一起，并通過計算機屏幕形象、直觀地顯示出來。GIS 具有以下的基本特點：一是公共的地理定位基礎；二是多維結構；三是標準化和數字化；四是具有豐富的信息。
1.3 RS技術
遙感RS經過傳輸、處理，從中提取人們感興趣的信息。遙感包括攝影、衛星、航空、陸地、航天攝影測量等技術。遙感技術依其波譜性質，可分為電磁波遙感技術、物理場遙感技術、聲學遙感技術。遙感信息技術已從可見光發展到紅外、微波；從單波段發展到多波段、多時相、多角度、多極化；從空間維擴展到時空維；從靜態分析發展到動態監測。RS為GIS 提供信息源，GIS為RS 提供空間數據管理和分析的技術手段 （圖像處理），GPS作為 GIS有力的補測、補繪手段，實現了GIS原始地圖數據的實時更新。3S的綜合應用是一種充分利用各自的技術特點，快速準確而又經濟地為人們提供所需的有關信息的新技術，三者的緊密結合，為地形測量提供了精確的圖形和數據。
2 測繪技術自動化技術的發展趨勢
隨著計算機、網絡技術的發展及測量儀器的系統、智能化，測繪技術自動化技術向著3G技術及集成技術自動化、實時化、數字化，數據庫和應用軟件的開發應用，三維可視化技術以及人工智能化發展。使測繪技術自動化技術能全方位的應用于地形測量中，提高了地形測量的效率和準確性。
（1）集成技術與 3G 技術的深入發展。大力普及集成技術與 3G技術的應用范圍，對 3G技術中不足的問題進行改進，更新并完善 3G技術與集成技術的測量手段、方法及功能，進一步加強其測量的準確度，使其的技術在地形的測量、測繪領域得到更廣的應用、拓展。對數碼及全球數字的攝影測量技術在GIS、GPS、3S 及 RS 的集成應用，使得地形測量更加深化，同時也推進了測繪技術朝著數字化、電子化及自動化的方向發展。
（2）測繪軟件及數據庫的開發與更新。加強地形測量數字化測繪軟件的研發，使測繪軟件系統更加高效、靈活和功能齊全，使測繪軟件技術在地形測量中起到了相當重要的作用。更新完善信息數據庫，將采集的測量數據轉換直接進入信息數據庫，數據管理查詢方便，數據共享，實現全球數據更新和擴展空間基礎信息系統的動態管理，實現測量數據的管理科學化、標準化、信息化，實現測繪數據的傳輸網絡化、多樣化、社會化，使測繪技術走向自動化，實時化，數字化。
（3）專家系統及人工智能在測繪技術中的體現。專家系統及人工智能隨著測繪技術及計算機的技術不斷發展，其在測繪技術過程中，發揮了廣泛的重要的作用。例如，計算機可以通過專家知識，進而模擬人的思維能力，并進行相關的推理、對智能化的圖形、信息、數據進行處理，更好的實現管理的職能，提高了工作的效率。專家系統在測繪技術中有著關鍵作用：可對全部的測量流程實行監測、控制，進行、分析及處理，進而實現信息的共享。
3 測繪及自動化技術在經濟中的應用
（1）在工程地質測繪方面的應用。工程的地質測繪工作是進行工程勘察的前提工作，測繪技術是將工程地質與建設相關的地址現象進行觀察、分析、描述。便于今后及時地搜集地質的資料、地貌特征等信息。
（2）在防災及救災中的應用。測繪及自動化技術的使用，能夠較好地實現對大河、大江、及河湖等水位的實時監測，對監測洪水及災害的面積有指導作用。測繪技術可以對陸地上的水資源及地下的水資源進行污染的監測；還可在防災、抗災及救災等預警系統的管理工作中，起到重要的作用。
（3）在城市的給排水中的應用。目前，在城市的給排水管理工作中，可將自動跟蹤全站儀運用到城市的排水建設及測量工作中，此技術的運用，能很好地控制管道掘進的方向及位置，較快實現了排水管道的自動化掘進。
（4）在資源調配中的應用。測繪及自動化技術在資源的合理分配中，起到協調作用。首先，其可利用數字測量技術或者攝影測量技術建立相應的數字模型，對水庫及大壩的選址、庫容量的計算及受益范圍等進行準確設計。其次，為合理地開發及利用各類資源提供相對科學的依據。最后，其還能夠精確地將某地區的農作物及土地的干旱、洪澇情況詳細的顯示出來，并根據旱情的嚴重程度及水庫的庫容量，對水資源進行合理地調配。
關鍵字：電氣自動化；自動化控制；人工智能技術
中圖分類號：TP18文獻標識碼：A
1 人工智能技術探究及運用實際狀況
最近幾年，不少的科研組織及相關院校對于人工智能技術的革新及探究以及電器設備控制的運用問題上都進行了深入的探究，促使人工智能技術在電氣設備系統結構設計、故障診斷、預警、監控及自動保護上都達到了一定的層次。
從電氣設備結構設計中人工智能技術運用方面來分析：由于電氣設備系統結構設計是非常復雜的，關乎到很多方面的知識比如電磁、電路及電機電器運用等，這就對有關工作人員的專業技能及相關知識掌握有著很高的要求。當下，數字化信息技術得到了前所未有的發展，推動了電氣產品及控制體系設計逐漸轉入了CAD，這就造成一些新產品、新系統的創建時間縮短了很多，在這個大環境下，人工智能技術系統設計質量及速度將獲得全方位的提高。
除此之外，人工智能技術對于電氣設備故障掌控及預警有著獨特的優勢。通常，如果電氣控制系統有故障的形成那么會在故障形成早期呈現出非線性，為此，人工智能技術獨特的模糊邏輯及神經網絡等方面優勢就可以完全展現出來。
而電氣自動化中人工智能技術的運用通常有以下幾種技術方式：神經網絡、專家系統及模糊控制。而模糊控制技術非常便捷，具有超強的可運用性。通常電氣自動化控制系統中人工智能技術是以AI控制器為中心的，可以把它當做一個非線性函數近似器。跟平常的函數估計設備進行對比，AI控制系統在進行設計的時候其目標并不是完全要求是具體的模型，這種方式就可以完全預防了在設計的過程中需兼顧到模型自身參數不確定性的問題。除此之外，人工智能技術有著非常廣闊的發展空間，并且非常容易調節，有較強的一直性能，針對全新信息數據有著很好的適應性。進行配置的時候所需耗費的成本低、方便便捷、對外界的抗干擾性能強。
2 電氣自動化控制系統中人工智能技術的具體運用
電氣自動化控制系統中人工智能技術通常有兩種方式的運用：直流傳動控制系統和效流傳動控制系統。
直流傳動控制系統當中，推理機是模糊控制設備的重心，它承載著人腦智能化決策逐漸向模糊控制命令推理。此外，還有模糊化部分、知識庫部分以及反模糊化部分，模糊化部分是經過很多種形式的函數對變量值進行的測量，同時把它逐漸模糊化、量化；知識庫部分是由數據規則及語言控制庫共同組成的知識庫，知識庫設計的過程中需運用相關專家的成功經驗以及專業知識對電氣設備進行有效的控制。
人工神經網絡控制技術是人工智能技術的另外一種形式，該技術通常使用在不同模式的判別及對多種信息的處理，能夠在電氣傳動控制當中展現出很好的作用。人工神經網絡控制技術以并行結構為主，可以在很大范圍內所運用，能夠在很大程度上提高條件監控、診斷系統的精準性；這種控制技術通常是運用在學習策略差別較小的反向傳播當中，這就是說在網絡狀況非常充裕的隱藏層、結點及適合的激勵函數影響下，多層人工神經網絡唯有運用反向傳播句能夠推算出與之相對應的非線性函數的近似參數，這將在很大的程度上提升運行速度。
當進行交流傳動控制的過程當中，人工智能技術的采用通常也包括模糊邏輯及神經網絡兩方面的具體方式。
針對模糊邏輯來講，截止到現在，大都用模糊控制器將之前的普通速度控制設備完全代替，但在國外一所大學中探究出一種高性能的具備多個模糊控制器的全數字化傳動控制系統，這種系統具有的模糊控制器能夠完全的代替之前的普通速度控制設備，同時能夠很好的完全控制任務。
從人工神經網絡控制技術來講，在現實的探究工作上以對交流電氣設備及所驅動的客觀環境參數的監測及診斷為最終標準。當人工神經網絡對電動機進行控制的時候，可以選用反向轉撥的計算方式，經過相關實驗數據的運用，通過電機負載轉矩以及電機的最初速度來最后確定智能監控體系能夠檢測的在最大速度的前提下所產生的增加數值。此設計方案的運用，要求神經網絡具備辨別三維圖形映射的功能，以此才可以促使其以梯形控制計算模式具備超強的控制功效。在這種模式中，人工神經網絡控制技術能夠很好的縮小電氣自動化系統定位工作所花費的時間，同時增強對負載轉矩及非初始速度變化范圍的控制。人工神經網絡的結構通常是以多層前饋型常見，通常將其劃分為兩個系統：一種是在分辨電氣動態參數的前提下針對經過定子的電流開展自行調節與掌控；一種是在分辨機電體系運行參數前提下對于轉子速度開展自行調節及掌控。
電氣自動化控制系統的設計
(1) 集中監控方式
集中監控方式的最大特點是維護非常便捷，針對控制站，防護級別不用特別高，其設計的完成是非常簡單的。但由于是集中式監控，它的工作原理是將所有性能有效的結合在同一個處理器，以順利的完成處理工作。為此，針對處理器來講其所承受著很大的工作壓力，這主要是由于電氣設備大多是在監控下開展的工作，假設監控對象時常顯現出來，必然會造成主機冗余減少，然而電纜所產生的改變就會浪費很多的成本，距離比較長的電纜，若形成干擾的狀況就會造成該系統出現不穩定的情況。同時，隔離刀閘的操作閉鎖和斷路器的聯鎖運用硬接線，由于在分隔刀閘接點的方位有缺陷的存在，就會造成設備正常運行起來非常艱難，以此不能夠順利的進行二次接線。由于線與線之間的連接非常復雜，設備操作起來非常困難，這就會給維護工作造成更大的難度。
(2) 現場總線監控方式
當下，以太網(Ethernet)、現場總線等計算機網絡技術逐漸運用在變電站綜合自動化系統當中，同時具備了較為豐富的動作指令，而智能電器設備目前也已經得到了迅速的發展，所有的這些有利情況的出現促使了網絡監控及發電廠相互間的聯系更為緊密?？偩€監控令設計標準更為鮮明，就間隔的不同，在性能上會展現出很大的不同，為此，我們能夠作為間隔進行有關設計。運用此監控方法，包括了目前所有遠程監控方法的獨特優點，同時可以很好的減少隔離設備的總數量，也包含了隔離設備、端子柜、I/0卡件、模擬量變送器等。針對智能設備一定要及時的進行有關裝配，假如運用通信線及監控系統相互間進行連接，那么就可以節省很多的控制電纜，節約投資。除此之外，裝置相互間的性能是不會相干擾的，裝置相互間是由網絡聯系在一起形成的，因網絡組織較為輕松，為此就促使系統更加穩定堅固。如果其中一個裝置有問題出現，那么其他的配件也會受到牽連，但卻不會造成系統整體停止。為此，現場總線監控可以當做今后發電廠網絡監控的一種有效的使用方法。
3 電氣自動化控制系統的未來發展
OPC(OLE for Process Control)技術的涌現，IEC61131的頒布及Microsoft的Windows平臺的范圍運用，很好的為計算機帶來了一個全新的運用方向，因電氣技術具有優越的融合性能，為此有著很大的發展空間。目前在步入國際化時代下，多種控制系統開始得到非常廣泛的運用，這被越來越多的商家所注重以及運用起來。Pc 客戶機/服務器體系結構、以太網和Internet技術推動了電氣自動化的每一場新的革命。在日益變化的市場需求下，自動化與IT平臺的融和,電子商務的廣泛使用推動其不斷的發展。Internet/Intranet技術和多媒體技術也在自動化上有著非常寬闊的發展空間，企業管理人員采用平常的瀏覽器就能夠順利的將有關儲存及提取信息的工作很好的完成，同樣可以把當下企業的生產流程當做監控目標，可以獲取較為精準、全面的各方面信息。隨著虛擬技術與視頻技術的巧妙運用，對人機界面及維修體系帶來了非常顯著的影響，運用對應功能強的軟件，將會對通訊成果及組合氛圍的準求更加顯著，軟件性能增強，從某一種設備開始向集成的方向轉變。
總體上來講，電氣自動化控制系統為今后的發展創造了很大的空間，為了能夠很好的面對未來更為復雜化的各方面需求，我們一定要兼顧電氣自動化的發展特點，適時為企業選擇專業化的高技術人才來推動企業的進步與發展，為此，與之有關聯的企業將有了更為寬廣的就業前景。但需要特別關注的是，這種行業要求必須要具備超強的專業技術，在進行裝置配合工作中，需要將自動化與智能化看作工作的首要工作，逐漸促使有關設備與國外發達國家水平相接軌，獨創行業的領頭團隊。
4 結束語
電氣自動化控制系統是提升電氣設備的生產性能、流通交換速度的關鍵性方面，在完全‘放棄’人工操作控制的前提下，最大程度的實現了智能化操控。不單單能夠為企業節約人力、物力及企業成本，并且有助于提升企業生產效率。人工智能技術是探究人類智能模擬的學科，其最大的特點就是自動化。這就是說電氣自動化控制系統中，人工智能技術的運用前景是異常寬廣的，在數字控制理念的科學指導之下，之前所運用的控制器設計技術必然會慢慢的被具有良好控制成果的人工智能軟件設計所代替。為此，相關企業及單位一定要加強在電氣自動化控制上的人工智能技術的探究，以便于為企業未來的健康、快速發展提供足夠的技術支持。
參考文獻
“農村地區的孩子，越來越難考上好學校。像我這種屬于中產階級家庭的孩子，衣食無憂，而且家長也都是知識分子，而且還生在北京這種大城市，所以在教育資源上享受了得天獨厚的優越條件?！?017年北京高考文科狀元熊軒昂的這一段話紅遍了網絡，人們再次掀起對教育資源分配不均現實的討論。與此同時，另一位高考網紅也出現了，沒有知識分子家長和中產階級的家庭，也沒有享受北京的教育資源，卻和高考狀元們同場競技并取得了134分的數學高分，這就是學霸君的智能教育機器人Aidam。
將人工智能應用到機器人參加高考是為了什么，像AlphaGo一樣挑戰極限？學霸君的創始人兼CEO張凱磊表示：“很多人都搞錯了，我們做機器人自動解題，不是為了去挑戰人類做題的能力，這是沒有意義的，機器不可能自我覺醒地去發現一個新定理?！?他對智能教育機器人的期望是成為人類的助教，而且是可以針對每個學生的個性化助教。
超越“老中醫”
在初高中階段，一個優秀的教師是怎么樣的呢？假設他在考試后批閱學生的卷子，除了卷子上題目的對錯，他還會回憶學生近期的表現，分析學生為什么會錯，是知識點沒掌握，還是無法將題目的信息和已有的知識相聯系。優秀的教師由此在腦海中對每個學生有一個整體的感覺，知道如何因材施教，然而這種感知能力是要靠長期經驗積累的（而且并非人人都能達到），難以表述和傳授，只有靠少數極優秀的老師進行方法總結，但代際傳承的效果并不好。
張凱磊認為，教育資源的不足，本質是優秀教師數量的不足。如果能在降低教師負擔的同時，將優秀教師的能力“復制”給普通教師，同時“放大”這種能力，將大大緩解教育資源不足的問題。
他將教師的工作和醫生進行了類比。醫生的工作可以劃分為診斷和治療兩部分，對應教師對學生的能力判斷和知識講解。目前的教育模式恰似傳統的中醫，診斷同樣是要靠醫生 “望聞問切”的個人水平，而且傳授不易?！皼]有清晰的數字可讓人理解，也沒有可供分析的系統。”但現在醫院已經靠數字化很大程度上解決了診斷的問題，“未來教育也會變成一個有科學依據，有信息數據做支撐，數字驅動的領域，因為這樣的效率更高?！睆垊P磊說。
相較人類教師，計算機的問題在于機器的理解能力，要如何看懂題目。這也是學霸君利用人工智能在做的核心工作。智能機器人Aidam在考試中被扣掉的16分，全是在理解上出的問題，當然這也意味著人工智能已經能看懂134分的題目了。想象這樣一個場景，學生做完作業和測試后，將結果傳輸給機器進行判卷，除了判別對錯，還和以往的數據進行比對，通過算法發現學生知識的薄弱點，給出針對性訓練的題目，并將學生的學習狀態以可視化圖表的形式傳遞給教師。
這個場景已經開始實現。學霸君在安徽落地的合作學校中，數學、物理、化學和生物使用了學霸君軟硬件服務的班級，這幾門學科的成績都大幅提升。通過學霸君研發的數據采集筆，在不改變學生書寫習慣的情況下，將整個過程的數據全部采集，然后由機器進行識別判卷。“目前批改作業，機器批70%，正確率會在99%以上，機器判斷不了（主要是無法識別）的交給人工，未來會全部交給機器?！睆垊P磊說，每天僅批改作業，教師就能節省接近2個小時，而數據分析結果將通過云服務展示給教師，“作業數據和考試數據實時更新，學生的學習能力、掌握的知識點、學習態度，全部在表上清清楚楚”，學科主任、年級主任和校長還可以看到學科、年級和全校層面的數據分析。
和時間做朋友
追根溯源，中國的教育源自于普魯士教學法，本質是“在規定的時間，以規定的課時和標準，學規定的內容，最后考一次試”。在張凱磊看來，這樣的教育模式就像工業的標準化生產一樣，而未來的教育模式將是高度個性化、規模化和專業化的，“個性化是解決教育負擔過重和教育不公平的核心手段?！?/p>
這個發展可能會分為五個階段：
第一階段，進行教育基礎數據的數字化，并且可以進行數據管理。
第二階段，學生的學習數據被全面數據化，學校以數字化的形式對全校學科進度進行管理。
第三階段，教育實現中度的個性化，學生開始按學習進度分層教學，出現小規模的教育集團推動數字化技術應用的進一步發展。
第四階段，教育實現高度個性化，中度的規?；?。出現少數的大型教育集團，“比如現在有7.6萬所學校，未來2萬所頭部的學校，是由100家教育集團組成的?！币粋€校長可能會管理十幾個校區，體系內高度信息化，體系外形成學科、教學理論的競爭。
第五階段，教育高度個性化、規?；?、專業化。不再有教布置作業，學生使用系統進行個性化的自我訓練，并依據能力和學習效果，在兩個月或更短時間內分為不同層次接受教學。由最頂級的教師，通過系統觀察學習數據，對班級進行針對性輔導。通過發達的視音頻及時通訊技術，一名教師也許可以教學上萬名學生。
“長期來看，學霸君會成為一個教育運營公司。”張凱磊認為，目前學霸君實施落地的學校中，有一兩所已經達到了第二階段，而從技術上來說，學霸君即將達到第三階段。但這依舊“任重而道遠”。以學霸君核心技術之一的手寫識別為例，“我們可能是國內做得極好的了，但直到今天，還有17個主要的課題沒解決，比如說離線環境下混合中英文公式的手寫識別，沒有任何突破性進展；聯機環境下的中英文識別已經做到了高精度，但還不到大規模商業化的程度?！背酥猓瑢W霸君的技術圖譜中還有視覺自然、語言語義、中文符號識別、在線手寫數學公式、提名推薦、深度學習，視音頻通訊等數十項技術的落地，“但好在我們已經找到了模式，可以用海量的時間、數據來趟平它，然后讓用戶習慣和熟悉，帶來真正的價值。”
關鍵詞：KBE；KF；注射模；人工智能
中圖分類號：TQ320.5 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8937（2013）03-0029-02
21世紀模具技術的核心是模具的數字化設計制造，數字化設計技術的核心是知識工程技術，知識工程（KBE）是模具數字化設計的重要發展方向?！癒BE是人們積極利用經驗知識以解決問題作為前提并與人工智能（AI）應用有關的一個研究領域?！盞BE在模具設計領域的研究重點在于：模具設計知識的獲取和表示、模具設計知識的推理技術（RBR、CBR、MBR）、模具設計知識的管理、知識發現（KDD）等。是當前塑性加工和模具的前沿領域和研究熱點。KBE在機械制造行業應用領域的研究很少。將KBE及其相關技術與注射模具設計結合起來，構成智能化的設計和決策體系，從整體上提高注射模的水平是模具行業計算機應用發展的重要方向之一。
1 注射模設計應用KBE的關鍵技術
①知識的表示。針對注射模具設計領域知識、經驗繁雜，標準化程度不高的現實情況，研究如何將語義網絡、謂詞邏輯、框架、腳本、神經網絡等知識表示形式結合，在滿足搜索效率的前提下，對注射模具顯性、隱性知識、經驗進行充分表示。同時，知識庫的更新永無止境，要做到與時俱進。
②知識的推理。在基于CBR推理的基礎上，研究和改進新算法，優化檢索機制，使知識推理更加有效，實現知識的多粒度重用。
③知識的熔接。采用UG/Open API， UG/Open GRIP， UG/Open Menu Script 和UG/Open UIStyler作為開發工具，實現CAD/CAE平臺的融合，CAD與知識庫的融合，實現知識熔接。
④設計方案的評價。在綜合考慮成本、功用、制造工藝、生產周期等方面，建立模具設計質量評價系統。
2 應用KBE注射模設計的整體構建
①建立基于知識的注射模設計系統的運行平臺。其整體框架如圖1所示。
②按照模具行業標準、企業標準的要求，對注射模具設計中廣泛采用的顯性、隱性知識，典型模具設計案例進行充分挖掘、有效表達。建立較為完善的注射模具設計知識庫。為注射模具設計中知識的重用提供可能。并利用KF技術將知識庫與CAD/CAE軟件實現無縫連接，使模具設計由參數驅動轉為知識驅動。同時建立統一的數據模型是實現CAD/CAE集成的關鍵，為進一步提高數值分析的精度提供了可能。知識庫的結構形式如圖2所示。
③在對新產品進行模具設計時，人們通常會根據塑件的特點聯想到曾經的模具設計案例，能否在以往成功的模具設計案例上進行適當修改來完成目前的模具設計工作。若要實現模具的智能設計，這就需要將曾經的成功模具設計實例按一定的方式組織起來，形成注射模設計領域的實例庫，并以一定的機制來實現對庫中典型實例進行匹配及檢索。
④模具智能化設計的成功與否，應建立科學、合理、客觀的評價系統。將質量管理學知識（如QDF）應用于模具設計的評價領域。
⑤UG NX6.0開放性強，通過UG/Open進行二次開發，制作標準統一、風格一致、交互性強的智能化設計界面。
3 結 語
在注射模設計中應用KBE能夠改變長期以來模具企業生產的不足。取而代之的是設計周期明顯縮短、生產標準化更強、試模次數顯著減少、企業成本快速降低、競爭力不斷提升，同時降低人才流失的風險。在使模具生產企業獲得良好經濟效益的同時，也有利于進一步增強企業的創新能力。
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