人工智能调研论文范文第1篇
智能制造已经成为全球价值链重构和国际分工格局调整背景下各国的重要选择。发达国家纷纷加大制造业回流力度，提升制造业在国民经济中的战略地位。亚洲作为制造业重要区域也在积极部署自动化、智能化。
一、 突破与成长
亚洲正受到自动化、智能化大潮冲击。国际劳工组织(International Labour Organisation)调研发现，越南、柬埔寨、菲律宾和印度尼西亚的工人的失业风险最高，据估计这几个区域约50%的工人工作可能在未来20年被自动化取代。
亚洲作为制造业的重要区域，在面临制造业向自动化、智能化、数字化转型中，能否继续保持其竞争力?
毫无疑问，亚洲正在积极寻求突破。以人工智能为例，各国政府大力支持人工能，推动科技公司、初创公司和学术界的创新。2017年，韩国政府宣布了10亿美元的人工智能资金;日本鼓励人工智能创业公司和风险投资;新加坡政府的国家研究基金会宣布国家人工智能计划(AI.SG)，计划未来五年投入1.5亿新加坡元(约1.07亿美元)发展人工智能。
除了政府的支持，亚洲企业更积极打破行业壁垒加快新产品开发。不同于欧美同类企业，中国领先企业间的合作屡见不鲜，一些知名范例包括：百度与小米在物联网与人工智能领域合作开发更多应用场景;腾讯与京东合作布局电子商务生态圈;印度系统集成商组成AI联盟(OpenAI)。这赋予它们惊人的影响力，也意味着它们拥有可用于快速推动创新的技术实力和资本基础。
中国是亚洲智能化转型的重要力量。政府加强智能制造顶层设计，开展试点示范和标准体系建设;企业加快数字化转型，提升系统解决方案能力。中国智能制造取得明显成效，进入高速成长期。
中国智能制造进入成长期主要体现在三方面：首先，中国工业企业数字化能力素质提升，为未来制造系统的分析预测和自适应奠定基础。第
二、财务效益方面，智能制造对企业的利润贡献率明显提升。第
三、典型应用方面，中国已成为工业机器人第一消费大国，需求增长强劲。
1.1数字化能力素质提升
企业数字化能力素质体现在其利用数据指导生产以及系统自优化的能力。我们借鉴国际普遍认可的工业4.0发展路径，将企业智能化成熟度分为六个阶段：计算机化、连接、可视、透明、预测和自适应。
① 计算机化：
企业通过计算机化高效处理重复性工作，并实现高精度、低成本制造。但不同的信息技术系统在企业内部独立运作，很多设备并不具备数字接口。 ② 连接：
相互关联的环节取代各自为政的信息技术。操作技术(OT)系统的各部分实现了连通性和互操作性，但是依旧未能达到IT层面和OT层面的完全整合 6 。
③ 可视：
了解正在发生什么，通过现场总线和传感器等物联网技术，企业捕获大量的实时数据，建立起企业的“数字孪生”，从而改变以前基于人工经验的决策方式，转为基于数字进行决策。
④ 透明：
了解事件发生的原因，并通过根本原因分析生成认识。 ⑤ 预测：
将数字孪生投射到未来，模拟不同的情景对未来发展进行预测，并适时做出决策和采取适当措施。
⑥ 自适应：
预测能力只是自动化行为和决策的根本要求，而持续的自适应则使企业实现自主响应，以便其尽快适应变化的经营环境。
随着中国两化融合和工业物联网建设等多项举措推进，制造型企业数字化能力素质显著提升，大部分企业正致力于数据纵向集成。金准人工智能专家调研结果显示，81%的受访企业已完成计算机化阶段，其中41%处于连接阶段，28%处于可视阶段，9%处于透明阶段，而预测和自适应阶段的企业各自占2%。
1.2智能制造利润贡献显著提升
向工业4.0进阶为制造企业带来真实可见的效益。2013年金准人工智能专家曾调研全国200家制造型企业，结果显示中国企业智能制造处在初级阶段，且利润微薄。经过五年的快速发展，智能制造产品和服务的盈利能力显著提升。
2013年智能制造为企业带来的利润并不明显，55%的受访企业其智能制造产品和服务净利润贡献率处于0-10%的区间，而2017年，仅有11%的受访企业处于这个区间，而41%的企业其智能制造利润贡献率在11-30%之间。利润贡献率超过50%的企业，由2013年受访企业占比14%提升到2017年的33%。智能制造利润贡献率明显提升，利润来源包括生产过程中效率的提升和产品服务价值的提升。
1.3应用市场潜力
中国已连续六年为工业机器人第一消费大国。IFR (International Federationof Robotics)数据显示，中国工业机器人市场规模在2017年为42亿美元，全球占比27%， 2020年将扩大到59亿美元。2018-2020年国内机器人销量将分别为
16、19.5、23.8万台，未来3年CAGR达到22%。汽车、高端装备制造和电子电器行业依然为工业机器人的主要用户。
中国有哪些独特优势?首先是数据量。当前人工智能热潮背后的机器学习技术对数据极其依赖。识别人脸、翻译语言和试验无人驾驶汽车需要大量的“训练数据”。由于中国的人口数量和设备数量庞大，中国企业在获取数据方面具有天然的优势。第二，中国制造业企业硬件设备和厂房相对欧美企业普遍较新，比较容易实现设备连接和厂房改造。
二、智能制造部署重点
金准人工智能专家调查发现，中国工业企业智能制造五大部署重点依次为：数字化工厂(63%)、设备及用户价值深挖(62%)、工业物联网(48%)、重构商业模式(36%)以及人工智能(21%)。
访企业所关注的相关技术包括工业软件、传感器技术、通信技术、人工智能、物联网、大数据分析等。当然，我们不能简单认为有了这些技术，就是实现智能制造，因为新制造业文化的变革进程是相当复杂和缓慢的，没有行业、企业与用户的融合推进，这次变革无法实现。
2.1 数字化工厂
智能制造是以制造环节的智能化为核心，以端到端数据流为基础，以数字作为核心驱动力，因此数字化工厂被企业列为智能制造部署的首要任务。目前企业数字化工厂部署以打通生产到执行的数据流为主要任务，而产品数据流和供应链数据流提升空间大。
数字化工厂通过新一代信息技术，实现从设计、生产、物流和服务等各个环节的数据串连，加速决策，提高准确性。只有打通数据流才能实现基于实时数据变化，对生产过程进行分析和优化处理，进而实现业务流程、工艺流程和资金流程的协同，以及生产资源(材料、能源等)在企业内部及企业之间的动态配置。打通数据流也是工厂建立“数字孪生”的前提，数字孪生不仅指产品的数字化，也包含工厂本身和工艺流程及设备的数字化，从而实现全面追溯、物理与虚拟双向共享和交互信息。打通数据流主要包括三类数据的连通，即生产流程数据、产品数据以及供应链数据。 2.1.1生产流程数据 打通生产流程数据除了从生产计划到执行的数据流(如ERP到MES)， 还包括MES与控制设备和监视设备之间的数据流，现场设备与控制设备之间的数据流，以及MES与现场设备之间的数据流等。
2.1.2产品数据流
打通产品数据流主要体现在产品全生命周期数字一体化和产品全生命周期可追溯。产品全生命周期数字一体化以缩短研发周期为核心，主要应用基于模型定义(MBD)技术进行产品研发、建设产品全生命周期管理系统(PLM)等。研发是数字化工厂“数据链条”的起点，研发环节产生的数据将在工厂的各个系统间实时传递，数据的同步更新避免了传统制造企业经常出现的由于沟通不畅产生的差错，也使得工厂的效率大大提升，缩短产品研制周期。产品全生命周期可追溯以提升产品质量管控为核心。
主要应用是让产品在全生命周期具有唯一标识，应用传感器、智能仪器仪表、工控系统等自动采集质量管理所需要数据，通过MES系统开展在线质量检测和预警等。 2.1.3供应链数据流
打通供应链数据流主要体现在供应链上下游协同优化，实现网络协同制造。主要应用是建设跨企业制造资源协同平台，实现企业间研发、管理和服务系统的集成和对接，为接入企业提供研发设计、运营管理、数据分析、知识管理、信息安全等服务，开展制造服务和资源的动态分析和柔性配置。
金准人工智能专家调研结果显示，目前企业致力于打通从ERP到MES乃至现场设备的数据流，但这也仅是从生产到执行的打通，未来还需将产品数据、供应链数据串联。我们们将生产数据流分为两个环节：
一、打通生产计划与执行系统的数据流;
二、执行与监控和现场设备的数据流。结果显示， 83%的受访企业表示已打通ERP和MES的数据流打通。62% 的企业继续向下打通MES到现场设备的数据流。但仅有47%的企业打通了产品数据流，44%的企业打通供应链数据流(图2.4)。而且考虑到我们调查的企业均为资质较好且为中等以上规模，这一系列比率显然高于中国整体平均水平。
从行业角度来看，航空航天领域全部受访企业已经打通从生产计划到执行的数据，但从生产执行到现场设备、产品以及供应链的数据链条连通相对滞后，提升空间大。电子组件及电器制造行业产品数据流和供应链数据流连通情况高于其他行业，数字化工厂整体水平较高。产品质量可谓是制药行业的生命，而打通产品数据流的制药企业仅占33%，行业需要强化产品全生命周期可追溯，提升产品质量管控能力。汽车及汽车零部件以及高端装备制造都在产品数据流方面领先(图2.5)。
未来数字世界和现实世界会是一体两面，打通数据流也是数字孪生(digital twin)操作的基础。金准人工智能专家认为数字孪生是物理实体或流程的准实时数字化镜像，有助于企业绩效提升。数字孪生往往包含“数字产品孪生”、“生产工艺流程数字孪生”和“设备数字孪生”不同层面但可以高度集中统一的数据模型。
数字产品孪生领域，特斯拉公司为其生产和销售的每一辆电动汽车都建立数字孪生模型，相对应的模型数据都保存在公司数据库。每辆电动车每天报告其日常经验，并通过数字孪生的模拟程序使用这些数据来发现可能的异常情况并提供纠正措施。通过数字孪生模拟，特斯拉每天可获得相当于160万英里的驾驶体验，并在不断的学习过程中反馈给每辆车。生产流程数字孪生领域，一些嗅觉敏锐的工厂及生产线开始引入数字孪生，在建造之前，对工厂进行仿真和模拟，虚拟出建造工厂的最佳流程，再将真实参数传给实际的工厂建设，有效减少误差和风险。待厂房和生产线建成之后，日常的运行和维护通过数字孪生进行交互，能够迅速找出问题所在，提高工作效率。 Gartner对美国、德国、中国与日本的202位企业的调查发现，到2020年，至少50%年收入超过50亿美元的制造商将为其产品或资产启动至少一项数字孪生项目，届时参与使用数字孪生技术的企业数量将增长3倍。预计在今后数年时间，将有数以亿计的用户使用数字孪生操作，它将被企业用于规划设备服务、生产线操作、预测设备故障、提高操作效率、加速新产品开发等。在未来，这项技术有望与工业生产彻底融合，推动智能工业进入新阶段。如何创建数字孪生?金准人工智能专家认为数字孪生的创建包含两个主要关注领域：
一是设计数字孪生的流程和产品生命周期的数据要求—— 从资产的设计到资产在真实世界中的现场使用和维护;
二是创建使能技术，整合真实资产及其数字孪生，使传感器数据与企业核心系统中的运营和交易信息实现实时流动。
2.2 设备和用户价值深度挖掘
制造型企业面临愈发激烈的市场竞争和日益透明的产品定价，不得不寻找新的价值来源。金准人工智能专家智能制造调研结果显示，设备和用户价值深度挖掘是企业智能制造部署第二重点领域。62%的受访企业正积极部署设备和用户价值深度挖掘，其中41%的企业侧重设备价值挖掘，21%的企业侧重用户价值挖掘。
围绕设备进行价值挖掘可以说是制造型企业的天性。如在研发设计阶段，嵌入新技术，生产更智能或更多样化的产品;在销售阶段，提供设备相关金融服务;在售后阶段，对出厂设备和产品进行实时数据采集和监控，并进行性能分析、预测性维护等，既提升安全性，也为企业创造更多服务机会。
虽然起步较晚，制造型企业也在探索和尝试对用户价值进行深度挖掘，其中以C2M (customer-to-manufactory，客户到制造)最受瞩目。C2M体现了定制化生产的特性，使制造商直接面对用户，以满足用户个性化需求;同时通过减少中间环节降低成本、提升效率。 红领集团通过打造C2M电商平台、柔性供应能力和大数据能力实现了大规模定制化。顾客可以在其C2M电商平台选择款式、工艺、材料并下单。平台快速收集顾客分散、个性化需求数据的同时，大数据和云计算技术按客户需求匹配产品数据模型，其款式数据和工艺数据能满足超过百万万亿种设计组合，覆盖99.9%的个性化设计需求。当版型确定后，系统自动生成工艺数据，工艺数据发送至工厂，工厂进行生产交付。整个流程从下订单到产品出厂仅需7个工作日，并做到按需生产、零库存、一人一版、一衣一款。
阿里巴巴的“淘工厂”集结上万家工厂，将电商买家订单与制造厂商产能进行对接，把柔性产能档期联网，解决电商买家有订单无工厂，制造企业有产能无订单的结症。
2.3 工业物联网
智能制造要求制造系统具备感知、分析、决策和执行的能力，而这些能力的核心均涉及物联网相关技术，如面向感知的物联技术(传感器、RFID、芯片)、面向分析的工业大数据分析和面向决策及服务的应用平台。
金准人工智能专家调研结果显示，目前中国制造企业物联网应用以感知为重点，分析和服务交融将是未来物联网建设重点。受访企业普遍建立系统以传感器采集动态数据，但数据分析和平台应用相对滞后。从行业应用来看，电子及电器行业传感器和平台应用最为普及，76%的受访企业利用传感器采集数据，43%的企业利用物联网平台，但仅有33%的企业采用大数据技术分析所采集的数据。汽车及零部件制造行业传感器技术应用也有较高普及率达73%，但大数据和平台应用低于其他受访行业。制药行业大数据技术利用最为积极，因为医药行业早已面临海量数据和非结构化数据挑战(图2.6)。
感知仅是物联网应用的初级阶段，以数据洞察指导行动，从而提高效率，或者与服务交融创造新价值，才是物联网的核心。云平台通过提供强大的数据传输、存储和处理能力，帮助制造企业采集和处理大量数据。工业云平台不仅能够实现企业通过平台完成产品的设计、工艺、制造、采购、营销等环节，还将改变传统生产方式和制造生态，创造新的收入来源和商业模式。中国制造企业云部署现状如何?
金准人工智能专家调研发现，中国制造企业云部署积极性不高。53%的受访制造企业尚未部署工业云，47%的企业正在进行工业云部署，其中27%的企业部署私有云，14%部署公有云，6%部署混合云(图2.7)。上云可以大幅降低每个单元的储存和计算成本，甚至通过跨界创造新的商业模式，但也带来了复杂性。企业担心一旦将诸如工厂生产过程、资产性能管理的数据放到云平台上之后，信息安全、知识产权问题会接踵而至。除此之外，很多企业尚未明确工业云在企业层面的商业应用和相关能力欠缺也是导致企业云部署积极性不高的原因。
对于选择公有云还是私有云，很大程度取决于企业的关注点不同。如果企业只是聚焦自己的生产制造，降本增效，往往不会选择公有云;如果企业聚焦商业模式创新和产品转型，则会天然的更倾向于选择公有云或混合云，因为往往涉及服务平台，需要做到一定程度上的兼容和融合。由于目前国内比较常见的工业云的部署以云的基础功能为主，企业把云看作虚拟服务器，在云上做存储、计算，只有少数企业通过云部署改变生产方式和制造生态，进行公有云和混合云部署的企业仍为少数。
金准人工智能专家认为物联网在智能制造领域的应用场景主要分为三类：设备与资产管理、产品洞察和服务创新。 2.3.1设备与资产管理
具备感测与联网功能的系统与大数据结合，可以实现设备的监控和管理，如远程监控、预测性维护和互联现场等。远程监控以物联网替代传统的人工巡检机制，通过传感器远距离将设备数据传输到运营中心。预测性维护打破传统工厂按计划进行定期维护设备的运营方式，通过物联网对设备整个生命周期进行全程监控，并预测设备未来可能发生的故障，提前制定预防性维护计划，减少故障率并提高生产效率。物联网还可以连接和监控厂房的工业装置和设备，获得有见解的分析，从而帮助跨工业设备、生产线以及在整个工厂范围内优化性能和效率。当然，除了新厂房，老厂房和设备在没有更新换代之前，也有联网监控的需要，如何在现有设备上进行物联网改造是值得企业关注的问题。 2.3.2产品洞察
制造企业往往不太了解自己的产品如何被使用，而物联网将改变这一现状。在产品投入使用后，制造厂商可以通过物联网与产品建立并保持联系，收集动态数据，以更加系统的方式实时地持续地分析产品使用情况。在了解客户对产品的使用方式后，厂商还可以基于数据预测客户需求，开发个性化产品和新的服务项目，提高产品附加值。 2.3.3服务创新
基于数据和平台提供后市场服务，物联网与服务交融实现商业模式创新。物联网协助制造企业更有效捕捉和预测市场需求，创造动态化、个性化的智能服务、咨询服务、数据服务、物联网金融与保险等新的服务种类。这类应用将打破企业原来的边界，从全社会的维度思考制造资源的优化，客户和制造端的互动以及各种商业模式的创新。企业需要评估自身业务需要，明确商业目标、相关流程和预期结果的范围，在考虑技术可扩展性、性能、带宽经济和技术创新等级后，才能对数据和物联网系统的处理架构做出明智的选择。
2.4 重构未来商业模式
智能制造不仅能够帮助制造型企业实现降本增效，也赋予企业重新思考价值定位和重构商业模式的契机。同时，新进入者也在不断挑战传统市场参与者的地位，众多技术型企业加入战场推动工业企业探索商业模式上的创新。 金准人工智能专家调研发现企业对未来商业模式的规划大致呈四类：30%的受访企业未来商业模式将以平台为核心，26%的企业走规模化定制模式，24%以“产品+服务”为核心向解决方案商转型，12%以知识产权为核心(图2.8)。平台型商业模式定位以提供多种软件服务和搭建生态系统为核心，未来可能不会出现类似BAT这样的行业巨头，但不乏垂直行业领军企业或平台。
规模化定制模式，如C2M已经不局限于服装制造，而延伸到汽车和装备制造等行业。“产品+服务”为核心旨在围绕客户需求提供解决方案，是目前很多企业在做的。以知识产权为核心的企业往往通过专利战略，形成技术壁垒占领市场。
不同商业模式的价值定位和价值创造方式不同，所面临的挑战也不尽相同(图2.9)。企业需要持续审视自己的商业模式，通过评估自身运营情况进行适当地改善并定期评估其他商业模式是否具有可行性。
2.5 人工智能
人工智能对制造业的影响主要来自两方面： 一是在制造和管理流程中运用人工智能提高产品质量和生产效率;二是对现有产品与服务的彻底颠覆。
随着国内制造业自动化程度提高，机器人在制造过程和管理流程中的应用日益广泛，而人工智能更进一步赋予机器人自我学习能力。结合数据管理，导入自动化设备及相关设备的联网，机器人通过机器学习分析，可以实现生产线的精准配合，并更准确的预测和实时检测生产问题。人工智能在制造业产品和服务领域的应用则更具有颠覆性。产品本身就是人工智能的载体，硬件与各类软件结合具备感知、判断的能力并实时与用户、环境互动。而产品的功能和服务，也将颠覆原有生态系统。以汽车产业为例，传统汽车行业的竞争格局是金字塔型——整车厂处于顶端，各级别供应商跟随其后。但是在智能汽车时代，整车厂的主导地位将受到严峻挑战，零部件厂商、互联网巨头、算法公司、芯片制造商、传感器供应商等企业无不加快对无人驾驶技术的研发和商业化步伐，并期望通过占据技术制高点打破汽车产业的生态平衡。
中国制造企业人工智能应用情况如何?金准人工智能专家智能制造调研发现，51%的受访企业在制造和管理流程中运用人工智能，46%的受访企业在产品和服务领域已经或计划部署人工智能(图2.10)。制造和管理流程中人工智能的运用更偏向系统自动化和制造精益化，目的是提高生产效率和产品质量，同时人也被解放出来，可以去思考更复杂的问题。主要应用场景包括使用机器人实现流程自动化、柔性制造、定制化生产、质量检测等。在产品和服务领域人工智能的运用更侧重产品和服务与使用者的互动，典型应用包括研发和新品测试、用户行为分析、自动驾驶等。
当然人工智能仍处在其发展早期，技术突破及商业论证需要更长时间。另外，人工智能应用环境和基础设施的完善程度，信息和安全法规、企业自身的能力都成为企业面临的主要挑战。我们发现，对于尚未部署人工智能的制造企业来说，缺乏投资人工智能的商业论证、尚不具备建立和支持人工智能的系统能力、尚不明确部署人工智能的前提为主要挑战(图2.11)。
人工智能正迅速渗透各行各业。汽车及汽车零部件制造、高端装备制造、电子及电器制造三个行业在制造流程中采用机器人的比例过半。汽车及零部件制造行业使用机器人的企业比例达到80%，预示未来工业机器人的市场增量将主要来自非汽车行业。在产品和服务领域已经或计划部署人工智能的行业分布比较均匀，高端装备制造和制药比例较高，但其他行业如新材料、汽车及零部件、航空航天、电子及电器也正在或计划部署人工智能。
行业对人工智能的理解已随着算法、技术和应用的发展，越来越加深。对于企业而言，应跳出人工智能仅是“机器换人”的既定思维，在精益制造、产品质量、用户体验等多方面进行部署。
三、 跨越能力鸿沟
重构商业模式是一项复杂艰巨的任务，我们请企业就实现构想中的商业模式所面临的能力鸿沟进行打分，综合来看，商业模式优化、创新管理以及云部署为企业能力建设三大关键任务，金准人工智能专家建议分别从以下几个方面入手提升能力：
3.1商业模式优化
优化商业模式可能仅需要改变或改进目前模式中部分元素，也可能涉及改变整体运营模式的重大转型。在过去的15年里，由于技术、通信、物流和交通等方面的迅速进步，整体运营模式的重大转型已更为常见。企业需要运用行之有效的方法和工具，从以下工作流程各环节入手优化商业模式：
① 企业转型整编：
优化现有商业模式，包括从原材料采购到产品销售过程所涉及的一切环节，挖掘可以整体改动或局部改进的待优化环节，以支持新的商业模式。
② 重新配置信息技术系统：
企业需要探索、设计与实施基础设施及信息技术系统的改进。 ③ 重新调配人员： 人尽其用是企业转型可持续性的关键之一。重新调配人员侧重于设计和实施人员调度，以支持新商业模式，并实现从原有模式到新模式的顺利过渡。该环节还包括制定新的关键绩效指标及汇报关系以支持新商业模式。
④ 重组法律、财务及税务架构：
商业模式优化方案的设计和实施通常涉及许多复杂的法律实体及税务架构上的改变。企业管理团队需要分析不同方式的利与弊。如新商业模式下所得税和转让定价事项有何变化，增值税和关税对新商业模式可能产生的影响。
3.2创新管理
创新管理的目标包括优化创新产品管理、优化生命周期成本、优化资本使用效率和优化风险管理。
① 优化创新产品管理：
建立统一的产品管理体系(包括有形的产品和服务)，优化决策流程，提高决策效率 ② 优化生命周期成本：
通过产品生命周期的最优化运作，优化产品投资成本和运营成本 ③ 优化资本使用效率：
通过监控、评估和KPI管理，优化产品管理、提升资本使用效率 ④ 优化风险管理：
有效管理创新过程中的市场风险和数据安全风险等诸多风险值得注意的是，单纯的产品创新管理并不能令企业长久保持竞争优势。如今，几乎所有产品类别都处于激烈的竞争之中，任何新产品的任何独特优势都会被快速吞噬。组合多种创新类型可以帮助公司拥有更好的财务回报。虽然不能把这些公司的绩效全部归功于创新，但创新有助于提升一家公司的机制，包括投资者对它未来的预期。 3.3云部署
仅仅把数据和应用转移到云上是远远不够的，大多数情况，上云会牵涉多个业务功能，影响企业的供应商、财务报表和客户，企业需要长远规划，分步执行。企业还需要充分考虑人力资源和数字化程度如何与云部署配合。
① 规划：
审视企业现有商业模式并探讨是否有其他可行的商业模式，根据商业模式制定云部署战略，进行商业论证和自身能力评估。
② 执行：
执行阶段可以分四步走，第一步是SaaS部署，包括ERP，CRM，人力资源转型和其他软件部署;第二步是个性化部署，包括应用开发、架构搭建和平台部署;第三步为云迁移，其间可能需要对应用软件进行更新和调整。第四步为引入大数据分析平台。
总结
人工智能调研论文范文第2篇
时嘉遥
赚的少，花的多，隐形贫困人口爱用苹果手机?
MobData分析师主要观点 市场格局
| Top5品牌占据七成市场
存量市场中，苹果略胜华为，女性市场仍由苹果主导。但一线城市苹果已失守，华为占领一线市场， OPPO在四五线市场较为稳固。价位方面，2000元是安卓手机与苹果手机的价格分水岭。
用户画像
| 华为小米用户多是有房、已婚人士
苹果用户更爱听歌运动类App，华为用户则倾向汽车和亲子服务类App。互联网从业者倾向用苹果手机，司机则更喜欢华为和vivo，幼师多用OPPO。
主流品牌用户画像
| 苹果与OV深受年轻人喜爱
苹果与OV手机的用户多是女性、年轻人、学历较低。相比而言，华为和小米用户的男性比例都在6成以上，而且本科及以上学历也在四成以上，高于平均水平。(OV指OPPO和vivo)
用户忠诚度
| Top5品牌的用户忠诚度超30%
苹果、华为、vivo为本季度用户忠诚度前三的品牌，换机用户仍流向本品牌的比例都在35%以上。同时大多数用户换机，会选择1000-2999元价位的手机。 一.智能手机市场概况
1.品牌分布
整体来看——苹果乏力，华为直追，安卓手机多款新品蓄势。面对安卓手机多方围剿，苹果手机在中国市场的竞争力逐渐下降，其Q2市场份额跌至18.1%，而华为以17.8%的保有率直追苹果。另外，上半年安卓品牌发布多款人气机型，如华为P20、OPPO Find X、vivo NEX、小米8等。
Source：MobData研究院，2018年Q2
2.机型分布
四年前上市的iPhone 6系列仍然是苹果的主力机型，华为型号最分散。苹果型号中，Top10占九成以上。iPhone X发布将近一年，用户覆盖占苹果品牌为6.5%，仍不敌iPhone
6、7系列。华为型号中，Top10仅占25%，这在主流品牌中尤为特殊。即便华为的型号分散，仍不失精品，如很受欢迎的Mate系列。另外，无论从品牌的用户覆盖度，还是各自机型分布，OPPO和vivo都较为相似，竞争激烈在所难免，差异化的战略布局显得尤为重要。
注：机型占比为相对各自品牌的占比。 Source：MobData研究院，2018年Q2
3.价位分布
2000元是安卓手机与苹果手机的价位分水岭，苹果手机99%在2000元以上。大多数苹果手机发布时价格颇高，但随着市场逐渐冷却，供给与需求相均衡后，价格大多有所跌落。比如iPhone X推出不久便跌破发行价，这与iPhone
6、7系加价千元仍一机难求的景象难以相提并论。安卓手机近70%在2000元以下。以低价赢得市场的热门机型有OPPO A
57、VIVO Y6
6、华为MATE 9等，尤其小米的红米4A更是在1000元以下。2000元以上的明星机型有OPPO R
9、VIVO X
9、华为P
9、小米6等。
注：此价格为当前市场售价，非各机型发布时售价。 Source：MobData研究院，2018年Q2
4.其他维度
三大运营商，中国移动覆盖智能手机用户占比过半，Q2表现较为强势。1-3G运行内存较为普遍，近7成智能手机用户选择1-3G内存的设备。高清分辨率渐成主流，屏幕分辨率为1080p和720p的设备覆盖率共近6成。双摄像头为寻常，85%以上的设备皆为双摄像头，通常为前后各一个。
Source：MobData研究院，2018年Q2
5.细分市场——性别
智能手机市场中，男性市场华为称雄，女性市场苹果主导。智能手机市场整体来看，男性用户占比55%，男士偏爱的手机中，华为和苹果分居冠亚。小米、三星、魅族手机的男性用户，也明显多余其女性用户，男性品牌优势较强。女性用户占比45%，女士最爱的手机品牌是苹果。同时，OPPO、vivo两品牌的女性用户优势也相对明显，这与其市场战略和品牌定位较为符合。
Source：MobData研究院，2018年Q2
6.细分市场——省份
苹果在沿海地区覆盖度最高， OPPO赢得内陆市场，华为占据华北华中8省。沿海地区和东北共17个省份中，用户覆盖度最高的品牌都是苹果。新疆、西藏、甘肃、内蒙、云南等共9个省份中，用户覆盖度最高的品牌是OPPO。京津冀、四川、陕西、山东共8个省份的Top1品牌是华为。
注：香港、澳门用户覆盖率Top1品牌是苹果，图中未展示。 Source：MobData研究院，2018年Q2
7.细分市场——城市等级
华为强势抢占一线和新一线城市手机市场，OPPO在四五线城市的市场份额稳固。华为强势抢占消费能力较高的一线及新一线城市，市场份额分别为22%、20%。苹果昔日辉煌不再，仅守住中国二三线城市，市场份额分别为20%、18%。OPPO在四线市场优势较微弱，略胜华为、苹果，但在五线城市以18%的覆盖度稳固市场。
Source：MobData研究院，2018年Q2
8.细分市场——城市
3000元以上手机用户最多的城市为北上广，其中北京和上海高价位用户更多。1000元以下市场中，大部分品牌的Top 1城市都是广州，vivo、三星、魅族的Top 1城市分别为东莞、北京、深圳。1000-1999元市场中，重庆、成都在这个价位的手机市场更有竞争力。3000-3999元市场中，华为、小米、三星三个品牌在此价位的Top 1城市为上海，金立为太原，其余品牌的Top1城市为广州、北京。4000元以上市场中，苹果、三星、金立三个品牌的高价市场Top 1城市皆为北京。
Source：MobData研究院，2018年Q2
二.智能手机用户画像分析
1.基础画像
苹果与OV深耕女性市场，华为小米用户则多是男性和已婚人士。性别方面，华为、小米用户的男性TGI>100，二者更专注于男性市场;而苹果与OV则深耕女性市场，三者中OPPO的女性TGI最高，为123。婚姻状况方面，华为用户的已婚TGI最高，为135;小米其次，为107;最低的是苹果用户的69。
Source：MobData研究院，2018年Q2
苹果OPPO对年轻用户更具吸引力，华为和小米的主力则是25岁以上用户。24岁及以下，苹果和OPPO对年轻用户更具吸引力。25-34岁，小米TGI为127，以智能家居为衍生场景的小米，深度吸引着中青年用户。35-44岁，华为作为国产手机的骄傲，无论是情怀，还是过硬的技术基础，都深受成熟人士的偏爱。45岁以上，同样地，在主流品牌中，华为对年长人群的TGI也高达146。
Source：MobData研究院，2018年Q2
苹果用户大都无未成年子女，而OV用户子女多为6岁以下儿童，华为用户子女更多是7岁以上已经接受K12教育的学生。
Source：MobData研究院，2018年Q2
华为小米用户本科及以上学历较多，OV用户则为专科及以下学历。
Source：MobData研究院，2018年Q2
华为小米用户收入在5K以上较多，OV用户月收入则集中在3-5K。
Source：MobData研究院，2018年Q2
白领和政府及事业单位人员更青睐华为小米，而学生爱用苹果手机且倾向性明显。赚的少，花的多——在读学生作为隐形贫困人口的主力人群，是相对高价的苹果手机拥趸。服务业人员大多用价格相对亲民的vivo和OPPO手机。教师则倾向性价比较高的OPPO和小米手机。
注：工人、医生、自由职业等其他职业共占15.5% Source：MobData研究院，2018年Q2 2. 触媒倾向
苹果用户更爱听歌运动，华为用户则倾向汽车和亲子服务。小米用户倾向电商、理财类App。vivo用户倾向游戏、旅游类App。
Source：MobData研究院，2018年Q2
3.特殊身份
互联网从业者倾向用苹果手机，司机则更喜欢华为和vivo，幼师多用OPPO。会计和互联网从业者倾向用苹果手机，幼师则爱用OPPO。五大品牌各有倾向商家，其中京东、微店、淘宝商家分别爱用苹果、华为、小米手机。大多数司机使用的是华为，货车司机多用vivo。外卖配送员大多使用vivo，快递员多用小米手机。
Source：MobData研究院，2018年Q2
三.主流品牌用户画像分析
1.苹果用户画像
女性、24岁以下、高中及以下学历、未婚、偏好游戏直播类APP。
Source：MobData研究院，2018年Q2
Source：MobData研究院，2018年Q2 广东和江浙是苹果用户最多的省份，但江浙及四川出现净流出现象。
Source：MobData研究院，2018年Q2
Source：MobData研究院，2018年Q2
2.华为用户画像
男性、25-44岁、本科及以上学历、已婚、偏好理财和汽车类APP。
Source：MobData研究院，2018年Q2
Source：MobData研究院，2018年Q2
广东和河南是华为用户最多的省份，但河南和山东出现净流出现象.
Source：MobData研究院，2018年Q2
Source：MobData研究院，2018年Q2
3.vivo用户画像
女性、18-34岁、专科及以下学历、已婚、偏好短视频和旅行类APP。
Source：MobData研究院，2018年Q2
Source：MobData研究院，2018年Q2
河南是vivo用户最多的省份，广东和江苏出现小幅净流出现象.
Source：MobData研究院，2018年Q2
Source：MobData研究院，2018年Q2
4.OPPO用户画像
女性、18-34岁、专科及以下学历、已婚、偏好亲子类APP。
Source：MobData研究院，2018年Q2
Source：MobData研究院，2018年Q2
广东和河南是OPPO用户最多的省份，但广东出现净流出现象.
Source：MobData研究院，2018年Q2
Source：MobData研究院，2018年Q2
5.小米用户画像
男性、25-34岁、本科及以上学历、已婚、偏好智能家居类APP。
Source：MobData研究院，2018年Q2
Source：MobData研究院，2018年Q2
广东和河南是小米用户最多的省份，但两省出现净流出现象. Source：MobData研究院，2018年Q2
Source：MobData研究院，2018年Q2
四.主流品牌换机行为分析
1.换机价位流向
大多数用户换机，会选择1000-2999元手机。1000元以下的手机用户换机时，有45.4%选择较贵一级的1000-1999元的手机，29.6%用户仍会选择同价位1000元以下的手机。1000-3999元换机趋向1000-2999元手机。4000元以上的手机用户换机时，有32.1%选择2000-2999元的手机，30.6%用户仍会选择同价位4000元以上的手机。
注释：以换机前的单个价位流出之和为100% Source：MobData研究院，2018年Q2
2.换机分辨率流向
同分辨率为换机首选，高清分辨率为换机第二选择。选择相同分辨率的屏幕，是大多数人换机时的选择。尤其是1080×2160分辨率的用户换机时，有80.6%仍会选择同分辨率的手机。同时，选择更加高清的屏幕，是换机者的第二选择。随着科技的发展和消费者需求的演变，高清屏幕逐渐成为智能手机的标配。因此，高清屏幕渐成为手机市场的主流趋势。
注释：以换机前的单个分辨率流出之和为100% Source：MobData研究院，2018年Q2
3.主流品牌换机忠诚度
42.1%的苹果用户换机还会选择苹果，忠诚度居首位，华为紧随其后。苹果用户的极高忠诚度，维持着苹果手机在中国市场的第一位置，但华为的步步紧逼，使苹果不得不考量今后的发展。无论是市场份额，还是换机忠诚度，华为都紧随苹果之后，甚至华为的市场份额的上升幅度远超苹果。在国际市场属于第一梯队的三星手机，在中国的市场份额和换机忠诚度上都只能属于第三梯队，急需调整战略方向。
Source：MobData研究院，2018年Q2
苹果品牌忠诚度较高，以iPhone 6系列换入iPhone X为主。
Source：MobData研究院，2018年Q2
Source：MobData研究院，2018年Q2
华为用户换机大多青睐国产手机，除本品牌外，OPPO、vivo是换机首选。
Source：MobData研究院，2018年Q2
Source：MobData研究院，2018年Q2
除本品牌外，vivo的流向品牌为OPPO，高达21.3%。
Source：MobData研究院，2018年Q2
Source：MobData研究院，2018年Q2
OPPO流向vivo比例较高，尤其OPPO R9的换机去向Top 1机型为vivo X21。
Source：MobData研究院，2018年Q2
Source：MobData研究院，2018年Q2
主流品牌中，忠诚度较低的小米，换机用户大多流向华为。
Source：MobData研究院，2018年Q2
Source：MobData研究院，2018年Q2
魅族的换机忠诚度相对较低，主要流向华为、小米。
Source：MobData研究院，2018年Q2
Source：MobData研究院，2018年Q2
三星换机流向本品牌的有15.0%，而流向华为和OPPO分别有22.5%和16.5%。
Source：MobData研究院，2018年Q2
人工智能调研论文范文第3篇
关键词：人工智能 语音识别 智能控制
在人工智能的发展越来越火热的今天，其中智能应用也在伴随着我们的生活，其中最为典型的便是语音识别，近几年来，语音识别技术取得显著进步，同时语音识别技术也慢慢渗入了工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。语音识别最基本的思想包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等，而这里笔者将对语音识别进行生活中的很好应用，让机器能聽懂人类讲话，并做出操作控制。
首先我们选用的编程语言是Python，要用到的模块有jieba模块，用以实现对中文语句进行分段;os、win32con和sys模块用来实现对电脑的控制;time模块用来延时;wave和pyaudio模块用来录音;pygame模块用来播放声音;pynput模块用来控制键盘;random模块随机选取;其中导入模块这一段代码为：
然后在百度API申请账号可以得到密码和用户名，申请语音识别项目，至于为什么不用电脑自带的微软语音识别，是考虑到其识别效果的不准确。其中这一段代码为：
APP_ID = '15118279'#百度分配的APP_ID注册时可以看到，这里是我的
API_KEY = 'xUx0Gm2AG2YMtA3FnGfwoKdP'#百度分配的API_KEY注册时可以看到，这里是我的
SECRET_KEY = 'hdxyMvABhUD4xnacGtDdeHbEOUGmdjNx'#百度分配的SECRET_KEY注册时可以看到，这里是我的
然后用代码client = AipSpeech(APP_ID， API_KEY， SECRET_KEY)实现对百度语音识别的调用;result = client.synthesis('语音控制开始'， 'zh'， 1， {'vol'： 5，})用以标志语音控制的开始语句，同时接上下面的判断语句判断模块调用是否成功：
至此，语音控制功能基本实现，其中包括的功能有语音播放音乐、语音打开浏览器并搜索你所的话、语音打开优酷、语音打开酷狗、语音实现自动关机，并且进过测试，其中语音识别效果甚好，即使你的声音很沧桑，很小也可以识别得很准确，所以说这一项应用的实现是真正有价值的，并且其中如果要加入其他的功能的话，可以依据我的思维进行填补实现，比如语音锁屏、语音换壁纸等。
总结一下程序的总体思维为：
让电脑说“语音控制开始”，用来判断模块是否完整，同时也是标志着你可以进行对电脑控制了;然后对周围环境录音，对录音文件语音识别成文字，如果你说的话有一些定义的关键词的话，就执行对应的操作。例如“我想听首歌”这句话有“歌”这个关键字，就会执行播放歌曲的功能，至此智能控制功能完美实现。
参考文献
[1] 赵国求.人工智能应用[J].江汉论坛，2017(6).
[2] 江之勇.普通物理学[M].北京：高等教育出版社，2016.
[3] 叶伟国.大学物理[M].北京：清华大学出版社，2017.
人工智能调研论文范文第4篇
关键词：人工智能;技术;应用;探索
DOI：10.12310/j.issn.1674-1064.2021.06.020
人工智能旨在研究、开发计算机用于模拟扩展人类思维和学习能力的科学技术，其核心是机器学习，也就是让计算机在没有获取知识的前提下，通过学习数据构建模型，然后对模型进行预测分析，推动其智能化的过程[1]。
1 人工智能在物联网中的应用
物联网技术主要通过感知层，由摄像等相关设备采集相关物品的信息，然后由网络层的声音传感、红外摄像、面部识别、故障传感等设备组成联网到电脑端至应用层，应用人员可以参与设备运行，参与具体的应用实践服务。目前，人工智能技术已经越来越成熟，并应用于许多不同的领域，例如，对家用电器的智能控制，对企业办公自动化的协助，等等，提高了效率，解决了问题。
在智能家居方面，人工智能技术与物联网技术相结合，把家具设备与互联网连通，使用计算机或手机终端进行操作，减少了安全问题，同时也提升了生活舒适度。融合公共服务系统，可以有效提高监管效率，提高公共安全水平，例如公共交通安全监测、食品安全检测、环境监测、水电力控制等，进行大面积监管，提高公共服务安全性。如今，企业的市场竞争越发激烈，提高办公与生产效率，获取市场优质资源，成为企业发展的重要因素，因此，人工智能与物联网融合应用，能够促进企业提高竞争力。在保护环境可持续发展方面，将人工智能和物联网技术的结合应用于环境保护监测系统，可以对环境进行检测和保护，从而达到平衡生态系统、保护自然环境的目的[2]。
2 人工智能在医学诊断中的应用
近年来，计算机技术和人工智能技术的快速发展给人们生活创造了便利。在医学领域，打破陈规，由传统的对诊疗过程和结果的分析，转向通过人工智能技术和计算机技术辅助医学诊断和分析，能够减少主观误判，提高诊断和治疗效果。人工智能技术、大数据技术和计算机技术还可以深度整合病患数据、备注数据、分析数据、构建模型、预测风险和精准治疗，有助于推动医学领域实现质的飞跃。
人工智能的根本是使计算机智能化，在学习分析数据后构建模型，使用模型对后续数据分析分类。由于医院存储着海量的病患数据，使医学领域在加快人工智能发展方面具有得天独厚的优势条件。当前，许多疾病的发生是由自身遗传、相关环境等诸多因素造成的，传统医学无法有效预测、分析和规避危险因素所产生的影响，但是人工智能算法和建模可以更精准地预测和分析危险因素。
3 人工智能在司法中的应用
得益于计算机技术和人工智能技术的支持，人工智能和计算机技术在司法领域的执行实践取得了前所未有的突破。司法执行案件需要智能化，且传统模式存在许多问题，人工智能和计算机技术结合司法案件的新模式是重点发展方向。
司法智能化可以合法合规地完成司法工作且不扰乱正常的司法程序和流程，高效地完成碎片化的工作任务，提高工作效率和工作质量，减轻工作压力。同时，司法智能化简化了流程，降低了各项运营成本，为人们提供了便捷。
司法执行中的评估也是非常重要的一个环节，通过人工智能技术对被执行人资产、行迹、偿还行为、偿还能力实现精准评估，为司法执行措施提供重要依据，保障执行财产处置效率。司法执行信息化建设与人工智能相结合，统一规划，智能共享，实现被执行人的查询、识别、拦截、惩戒、反馈等综合功能。人工智能与司法执行相结合还可以巩固司法执行数据与技术基础，规避司法执行人工智能化的潜在风险，推进司法信息化建设[3]。
4 人工智能在城市建设中的应用
城市化发展遭遇瓶颈，人口与城市规模不协调、公共资源不匹配等诸多遗留问题都影响到群众环境、医疗、交通和公共安全。通过人工智能技术和计算机基础与城市建设相关联，将海量数据存储、计算、分析和决策交由云计算平台处理，并按照分析决策结果对各种设施进行自动化控制[4]。
城市建设发展离不开人工智能相关技术的支持，还要有相应的人才基础、发展规划、产业支撑和政策导向，才能推动城市加速发展。人工智能可以推动工业化、信息化、制造业和服务业等领域的发展，打造现代化智能城市。城市的建设离不开合理的建设与规划，智慧城市可以模拟利用大数据建立碳排放模型、暴雨排水模型、公共服务设施模型、交通模型等[5]。
城市发展建设离不开交通，人工智能融合智慧交通使车辆网络覆盖，完善实时路况、停车指导、违章拍照、车辆保险等服务功能，实现智能交通规划、交通管理。通过海量数据的支撑，以及人工智能、大数据、云計算等技术对信息处理，实现交通全过程监测，提高交通管理效率。
在完善交通管理体系的同时，人工智能技术可以推动打造智慧物流系统，通过相应的技术和算法精准定位最佳路径，机器人通过识别、定位和AI技术实现入库、到库分拣、装车的整个流程，整体提高了物流管理效率。
5 人工智能在翻译学中的应用
随着人工智能技术和计算技术的发展和成熟，机器翻译学从人类语言信息处理、机器学习过程和语言知识系统等相关方面融合人工智能技术，提高语言自动翻译的效率和准确率。
人工智能及机器翻译的各项技术加速发展，翻译者和技术人员可以对机器的整体翻译方案开展均匀抽样，采用蒙特卡罗等方法模拟具体文本的翻译过程，计算每种排布方式下的机器翻译效率，从而生成大数据翻译样本供人工智能算法学习。采用人工神经网络高效地拟合出翻译架构排布与机器翻译效率之间的关系，结合遗传算法寻找机器翻译的最优排布方式[6]。
语言本身具有自己相应的文化属性，例如情感、语气、语义、语境等开放性特征，因此，机器翻译或者计算机辅助翻译目前还不能完全满足复杂细致的情感翻译任务。人工智能技术结合计算机技术和网络技术，可以覆盖大量数据信息，加上自身具有的学习能力和数据处理能力，能够更高效更准确地完成识别和翻译工作。
6 人工智能面临的问题
人工智能是提升综合国力和体现科技水平的重要指标，其日渐成熟，也给各行各业带来了便利。但是，带来效率和便利的同时仍然存在许多问题，因此，要不断优化管理，制定相应的管理规范，加强用户隐私保障，维护用户的合法权益。人工智能是当前比较先进高端的技术，人工智能技术的开发和应用必须保证安全且可控，必须提前预估可能发生的安全问题，例如不法分子恶意利用人工智能技术制造违法行为、管理不当和系统漏洞导致的指令异常、个人隐私信息安全问题等，并制定相应的应急预案。
人工智能可以更科学准确地发出指令并进行判断，目前广泛应用于市政、民生、医疗、交通、企业等领域，可以通过教育引导、加强管理、隐私保护、限制其自主程度等途径，解决人工智能应用问题，有效降低其使用风险。
7 结语
人工智能技术在经济社会各领域的广泛应用，不仅推动了市场经济发展，而且提升了人民的生活质量和水平，虽然仍存在很多问题和不足，但是需要继续完善其相关体系，从政治、经济、文化、民生、环境等方面加快融合，培养和建设新一代人工智能，推动人工智能技术及产业的发展。
参考文献
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[4] 罗志刚，钱同惠，王嘉前，等.人工智能在智慧城市建设中的应用浅谈——以武漢市为例[J].智能建筑与智慧城市，2021(1)：50-52.
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[6] 张淼.人工智能的应用问题及解决路径[J].濮阳职业技术学院学报，2021，34(3)：13-16.
人工智能调研论文范文第5篇
关键词： 人工智能; 实践教学; 多元考核方式; 动态实验设置
Key words： artificial intelligence; practical teaching; diversified assessment methods; dynamic experiment setup
0 引言
人工智能技术已经成为国家重要发展战略[1]。人工智能是计算机学科的一个分支，得到了学术界的广泛重视，并在机器人、教育、医疗、交通管理中得到应用。在大数据时代背景下，人工智能技术发展迅速，应用场景不断拓宽，为人们的生活提供便利。高校是培养人工智能人才的基地，需顺应时代的要求，与时俱进。2018年教育部印发的《高等学校人工智能创新行动计划》[2] 指出要加强高等院校对人工智能创新教育的力度。面对新一代人工智能发展的机遇，高等院校正在不断强化基础研究、学科发展和人才培养方面的优势，促进人工智能与教育深度融合、为教育变革提供新方式[3-4]。人工智能课程改革方面的研究随着高校人工智能課程的逐渐增加而被广泛研究[5-6]。
为了满足社会对应用型人工智能人才的需求，本文以北方工业大学的人工智能技术课程为例，分析目前存在的问题，针对这些问题给出教学内容、教学方法、教学案例、实践能力以及考核方式改革。通过改革，启发学生对人工智能技术的兴趣，培养学生的知识创新和实践能力，为今后相关领域的学习及研究奠定基础。
1 人工智能技术课程存在问题分析
人工智能技术课程具有多学科交叉融合及综合性、实践性、前沿性、创新性强的特点，能够为学生提供一种新的思维方法和问题求解手段，有利于培养学生科学思维、创新精神、实践能力和前瞻视野。目前高校开设的人工智能课程主要面向理工类学生，以北方工业大学为例，共开设5门人工智能课程，1门面向文科专业，4门面向理工科学生，后者包括机械电子专业、信息与计算机科学专业本科生，以及计算机科学与技术、网络空间安全、电子信息硕士研究生。
人工智能技术课程的教学内容每年基本不变，缺乏新意，对于一些经典的算法讲解过于粗略，新知识补充不及时。在教学方法上比较单一，采用课堂讲授，课下辅导的教学模式，不能很好地培养学生的实践能力，学校开设的人工智能课程多以试卷形式进行考核，考试内容以基本概念和基本原理为主。
人工智能技术课程是一门计算机科学领域中发展最快，知识更新最快，最前沿的学科之一[7]。因此，在新工科背景下，课程改革需要有新的血液融入，更加注重人工智能技术课程的教学。
2 人工智能技术课程改革具体举措
人工智能技术课程教学改革应以学生为中心，以产出为导向，通过更新教学内容、优化教学方法及创新考核方式，加深学生对人工智能领域相关研究方向的认识，逐步培养学生的实践能力，激发学生对学习的兴趣，将理论知识转换为实践技术，提高学生的实践能力，为培养具备创新创业能力的新工科卓越人才奠定基础。
⑴ 更新教学内容
根据目前存在的问题，人工智能技术课程采用蔡自兴等编写的《人工智能及其应用(第5版)》教材，该书全面介绍了人工智能的相关技术及最新研究动态等，在前一版的基础上增加了专家系统的设计方法、基于Web专家系统的开发工具以及深度学习等内容，目前基本教学内容包括七章，具体如表1所示。
人工智能技术发展迅速，相应的课程内容也应该动态变化，授课时将产业和技术的最新发展、行业对人才培养的最新要求引入教学过程，结合课程基本教学内容分享给学生最新的技术方法;同时，精选教材中的经典算法进行详细分析，引导学生挖掘算法核心模型的构建思路，激发学生的创新思维。例如在讲授专家系统时，适当地引入知识图谱的相关知识，讲解机器学习中，除了介绍深度学习，还加入强化学习，深度强化学习的内容，拓宽知识面;在自然语言理解章节，加入自动问答系统的介绍。
⑵ 优化教学方法
为了更好地鼓励研究生自主高效地参与到学习过程中，在“课堂讲授-课下辅导”模式的基础上，增加网络资源的利用以及分组报告贯穿整个教学过程。具体来说，利用MOOC、国家精品课程以及人工智能微信公众号(AI)等平台查漏补缺，进一步了解人工智能最新技术。利用校园网，及时发布国际化的、最前沿的、最新的相关国际学术、活动和竞赛，增强学生的国际化视野，提高学生的创新能力和国际化交流水平。
分组报告则是从课程开始分组(按照学生研究方向进行分组)，在课程的教学过程中，每个小组以团队的形式进行学习汇报，例如在机器学习这章，学生可以结合自己小组的研究方向，以图像处理为例，可以选择猫狗分类，或者新冠肺炎与流行感冒的分类，对神经网络算法进行学习，最后以报告的形式展示学习成果。分组报告激发了学生对人工智能技术的学习兴趣，有效提高了学生的自主研究能力和创新能力。
⑶ 提出并设计提高创新能力的教学案例
人工智能技術以机器学习，特别是深度学习为核心，算法的突破是人工智能发展的核心，我们提出并设计提高创新能力的教学案例，及时将最前沿的科研学术成果不断充实到课堂，弥补原有课程知识与最新研究之间的“断层”，提高学生的学习兴趣，提升人才培养能力和水平。将深度学习与机器视觉融合及应用，提出基于深度学习的目标跟踪方法、目标识别方法，以及视频车辆和人群异常检测方法，体现产业和技术的最新发展。
机器人的未来趋势是自动化、智能化，需要在不确定的环境中自主决策。提出并设计智能化机器人的相关算法，具体包括研究机器人运动规划方法，将基于多模态信息感知与人机交互研究机器人定位技术及运动规划方法，给出最佳路径和角度，完成目标位置坐标计算。提出并设计基于机器学习的机器人协调控制方法，协调控制机器人，实现基于少量样本的机器人高效学习。
⑷ 创新考核方式
人工智能技术课程覆盖范围广，交叉性强，不容易理解，由于独特的学科特性，传统的单一试卷考核方式对其适应性不好。我们采取多元化的考核方式，即考核总成绩=课堂出勤+课程作业+实验+分组汇报+期末论文的形式进行考核。期末论文主要是利用本课程所学方法或者学生自学的前沿技术解决与学生研究方向一致的实际或者理论问题。
将分组汇报也列入考核范围，汇报主要形式是PPT展示，学生将自己的学习成果制作成PPT，在课堂上进行展示和答辩。展示的内容可以是人工智能领域的一个具体应用场景(如车牌识别、手写数字识别、机器人路径规划等)进行自主设计和开发。这种多元化考核方式有效提升了学生的表达能力和科研能力。
⑸ 培养实践能力
人工智能技术是一门理论性和实践性都很强的课程，实践性教学环节对该课程尤为重要。人工智能技术课程主要通过上机实验，以及参加教师的科研项目来培养学生的实践能力、算法设计能力和编程能力，不仅涉及程序设计、数据结构、概率论与数理统计等学习过的知识，还涉及到最新的人工智能技术和方法，综合性比较强。我们采取分章节、分层次、循序渐进的动态上机实践，推荐采用Python作为编程语言，将创新性作为培养目标，鼓励学生勇于打破常规的思维，创造性地完成实验内容，并解决理论或者实际问题。主要实验内容及更新实验如表2所示。
人工智能技术实验注重理论与实践的结合，培养学生的编程能力。循序渐进式动态实验设置形式，根据人工智能技术前沿和更新的教学内容及时更新实验内容。实践证明，这样的实验设置方式更能有效培养学生的创新思维模式，提高学生的实践能力。
3 结束语
人工智能技术不断发展，各行各业都需要“人工智能+”型人才。随着社会人才需求量增加，对人才本身素质的要求也在不断增加。本文从教学内容、教学方法、教学案例、考核方式、实践能力五个方面进行探讨，给出目前课程存在的问题及具体改进方法，明显提高了学生的自主研究能力和创新能力。
参考文献(References)：
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人工智能调研论文范文第6篇
摘 要：计算机技术的不断发展，进一步推动了人工智能技术的发展。然而，在机械电子工程领域，人工智能的应用极大的提升了机械电子领域的智能化以及自动化水平，进一步提高生产效率，提高产品质量。本文将通过对人工智能技術以及机械电子工程进行探讨，并对二者之间的关联作出分析，探讨人工智能技术是如何推动机械电子工程行业发展的。
关键词：人工智能 ; 机械电子 ; 应用
随着科学技术的不断进步，人工智能技术已经成为了生产力的主要代表。我国传统机械电子工程领域与人工智能技术相结合，有利于提高其行业的竞争力，提高生产效率。人工智能技术的运用能够推动生产技术的革新，推动生产设备的进步，有利于生产高质量产品。研究人工智能技术在机械电子工程领域的应用，对于当下企业发展十分必要。
一、基本概述
1.人工智能技术概况
人工智能技术是一种全新的技术，它是在计算机信息基础上衍生出来的一种新的科技力量，主要是以电子信息和计算机技术为主，同时，人工智能技术结合了人的思维与逻辑。在人工智能技术当中，需要比较精准的校准器，数字万用表以及控制器等，这些软件之间相互作用，使得人工智能技术具有较高的人为可控性。再投入的各行业生产当中，可以比较人性化的实现人机交互，代替人工生产。
2.机械电子工程概述
机械电子工程专业俗称机电一体化，是机械工程与自动化的一种，也是最有前途的一种方向。机械电子系统早已在我们的日常生活中广泛应用。机械电子工程专业包括基础理论知识和机械设计制造方法，计算机软硬件应用能力，能承担各类机电产品和系统的设计、制造、试验和开发工作。机械电子不仅仅局限于机械制造某个固定的方向，它同时还受到该领域所有分支学科的影响。机械电子工程应用领域较为广泛，它能够与其他专业灵活结合，代替人力劳动，降低人工成本，使企业生产效率大大提高。
二、人工智能机械电子的关联性
人工智能的发展进一步推动了机械电子工程的发展。而机械电子工程的发展可以推动人工智能技术发展，机械电子工程技术是人工智能技术发展的基础，机械电子工程技术反作用于人工智能技术。因此我们可以看出人工智能与机械电子是相互作用的关系。两者之间相互作用的关系主要表现在以下几个方面：机械电子工程，能够代替生产人员进行生产，但是机械电子工程并不能够独立完成整个生产过程中的精细化管理和信息处理，因此需要人工智能来解决在生产过程当中所涉及的精细化管理问题。同时，借助人工智能完善的逻辑思维，对生产过程当中所需要的物料、人员以及时间等，进行科学合理有效的规划，使整个生产过程更加精准。二是人工智能在机械电子工程中的应用，它能够使整个控制过程更加准确，能够有效的提高机械电子在运作过程当中的安全性和稳定性。通过人工智能技术对数据的储存和识别，能够有效降低机械电子工程在生产过程中出现的失误，以有效避免造成系统的损坏。三是人工智能技术推动了电子工程领域的扩展，开始逐步向多元化生产方向转变，促使整个生产经营活动更加完善，推动企业生产发展，提高生产效率。
三、人工智能在机械电子工程领域的应用
1.在数据分析方面的应用
随着人工智能技术的不断发展，人工智能技术在机械工程领域得到了较快发展。正是由于人工智能技术当中的模糊性推理及逻辑性思维系统的发展，极大的促进了机械电子工程领域中生产产品品质的提升，为产品的生产发展提供了良好的技术支持。人工智能技术可以借助函数的连接增强，从而进行相关数据的高速运算，为机械电子工程提供数据分析支持。机械电子工程当中融入人工智能，还需要通过人工智能的模糊推理，使得数据的计算更加准确严密，最终能够以逻辑语言的形式表达出来。人工智能技术有着较强的推算能力，它能够推算无限接近的连续函数，并将此类计算数据进行信息储存，以提高操作简单性，使工人在操作的过程当中更加简便。但是，员工技术的数据分析发展尚未成熟，还需要进一步研究。因此可以看出，人工智能技术在数据分析方面存在一定的局限性。
2.对于设备故障诊断
从生产发展的过程当中，我们可以看出人工智能技术在电子工程领域发挥着越来越重要的作用。就当前的机械电子工程发展的自动化水平来说，由于信息输入及输出方面的描述不够稳定，使得在运行当中机械容易出现故障。而人工智能技术可建立故障专家系统，能够运用相应的程序，对机械折实施远程操作，通过智能终端诊断机械所出现的故障原因。常规故障是由案例分、规则确定、知识处理以及人机交互界面共同构成，各环节之间协同工作形成了系统诊断体系。人工智能系统对机械在生产过程当中的数据进行收集、储存、分析，而后将收集的数据进行计算，诊断出机械电子工程的组织故障，并根据所提供的数据信息，提出一定的解决方案，提高生产效率，降低机械故障率。
3.提升机械电子工程领域操作的精准性
人工智能技术最大的优势在于，它是以逻辑思维为基础的计算和算法处理，它能够使操作更加简便有序，简化操作流程。机械电子工程本身有着较强的综合性，对于操作技术要求非常高，而人工智能技术很大程度上满足了机械电子工程本身的特性。人工智能采用的是全新的运算方式，能够使原本复杂的操作流程变得更简单。而当下的人工智能还结合了超声波自动识别以及激光扫描等一些先进的技术，使得机械操作更加精准。超声波技术提升了测量的精准度，能够对测量的物体作出精准测量。人工智能当中添加的激光扫描，则是提升了整个机械运作的细微型监管，它能够使整个操作过程更加精准，大大提升工作效率和产品质量。
4.在工程运作中的对象识别
人工智能在机械电子工程中应用，它能够将自动识别技术及激光扫描技术进行作业对象的读取，从而有针对性的进行作业操作。此外自动识别技术是依靠计算机的智能技术来实现，而激光扫描技术能够大大的提高了数据分析的准确性。但是人工智能在对对象识别方面依然存在一定的缺陷，它会受到环境的影响，使得识别数据存在一定的误差，最终使得产品质量下降。所以，今后的人工智能对象识别技术上，应该对工作环境进行考虑，并设置一定的参数，使得识别工作更加精准，确保产品质量以及生产效率。
结语：计算机技术的发展进一步推动了智能化的发展，而当下智能化已经被运用到各行各业当中，成为了各行各业发展的主流。人工智能技术被引用到机械电子工程领域，极大的提升了机械电子工程的生产效率，也提升了产品的质量，推动了机械电子工程的发展，同时也推动了各行各业生产效率的提高。当然，人工智能技术的发展，还存在着很大的空间，需要我们进一步进行探讨和研究。为了更好的推动机械电子工程与人工智能的发展，需要将人工智能技术与机械电子工程相结合，共同进行探讨研究，为我国经济发展带来强有力的技术力量支持，以实现共同进步。
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