导语：如何才能写好一篇人工智能新技术的趋势，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。
但我们的访谈和调查显示，情况并不一定那么悲观。
技术进步不断改变和塑造我们的世界，一些岗位将受到劳动力自动化的冲击而消失；但与此同时，随着新技术不断涌现，新的工作岗位又会出现，我们的工作方式就是这样不断被改变。
我们的预测是：在人工智能时代，数字技术人才将迎来许多令人激动的新工作机会，并从中获得高回报。
更具体来说，未来劳动力市场和工作方式将发生如下变化：
首先，人工智能和自动化将迅速普及。
目前，技术行业――特别是物联网、大数据和金融科技等领域――已经意识和体会到人工智能和自动化的优势。这个趋势将扩展到更多行业，而后来者将严重依赖先行者为其提供人工智能解决方案。
企业最需要的人工智能开发人才，需要具备岗位需要的技术能力，最好能够为客户量身订制人工智能解决方案。与此同时，产品经理、渠道经理等能够发现更广泛商业机会并优化业务流程的人才，也会随之走俏。身兼两种才能的复合型人才，更会供不应求。
我们预计，未来的人才市场上，将越来越难找到和留住人工智能领域的顶尖人才。企业在这方面需要加倍努力。
其次，一批由人工智能催生的新兴产业也将诞生。
“今天的很多工作10年甚至5年前并不存在。随着技术的不断进步，我们要为新的工作岗位甚至新的行业做好准备，确保我们拥有具备必要技能的人才。”瀚纳仕中国区总监兰熙蒙（SimonLance）说。
随着工作场所数字化程度的进一步提高，企业需要确保其网络足够安全，才能够抵御任何潜在的风险。对于这方面人才的需求也将大幅增加。
我们还预计，今后初创企业对数字和人工智能人才的需求人数会不断增加――因为人工智能时代必将催生新一批以指数级增长的初创企业，后者将需要吸纳大量的高技能员工。
“企业必须紧跟第四次工业革命带来的需求，深入研究，以确保自己不在人工智能时代的人才战中处于劣势，同时保护好自己的员工。”兰熙蒙说。
人工智能将解放更多人力
譬如，富士康的工业机器人Foxbot已经开始走上流水线展开工作，这些机器人可以日以夜继地工作，大幅度地缩减人工成本。更为重要的是，富士康的工业机器人Foxbot目前的智慧相当于3至6岁的人类，能够完成前端的高精度贴片、后端的装配和搬运环节。而另一方面，中国制造的典型城市东莞已经加速开启“机器换人”计划，力图开拓一个全新的生产时代。
对于人工智能的未来，很多研究报告及专家均表示人工智能将替代人类的工作。其中世界经济论坛就发表了《工作的未来》报告，该报告预测从2015至2020年，全球将减少710万个工作机会，其中约有476万个办公行政类型的职位将会被替代。
不过人工智能完全取代人类还有很大的距离，但是取代一些工作却是必然结果。就如美国德州莱斯大学资讯科技研究院主任瓦尔第所说，人类虽然不可能完全被取代，不过未来各行各业都将由智能机器人大幅改变现有的工作模式。机器人将取代越来越多人力工作，如药剂师、狱警、调酒工作，越来越多工作都可由机器取代人力，未来正迈向机器几乎完全取代人力的时代。
另一方面，随着人工智能的快速发展，传统的工作架构将会被打破，除了生产流程智能化外，人们将会更加注重大数据分析、资料视觉化、运营和管理等工作，并且有研究表明，这几种类型的工作岗位需求反而会因人工智能的发展而增加200万个工作机会。
人工智能投资大增
虽然人工智能的一直甚嚣尘上，甚至很多知名科学家也纷纷发表人工智能将威胁人类，甚至会毁灭人类的言论。譬如史蒂芬·霍金(StephenHawking)、比尔·盖茨(BillGates)、埃隆·马斯克(ElonMusk)、扬·塔里安(JaanTallinn)以及尼克·博斯特伦(NickBostrom)等人就一直对于人工智能技术的发展表示担忧。但是人们对于人工智能的未来却充满期待，非但没有因为而停下脚步，反而加大力度进行投资。
自2014年初，DeepMindTechnologies被谷歌以6.5亿美金收购，风险投资已经意识到人工智能领域(AI)的投资前景。数据表明，全球近年来的人工智能领域的风险投资具有快速增长的趋势。VentureSCAnner的统计显示，目前全球人工智能领域的企业达到了955家，其中395家公司已经累计获得了48.5亿美元的融资。以智能机器人风险投资为例，在2011年全球的投资额仅为1.94亿美元，但到2015年时已激增至9.23亿美元。业内人士都认为2015年是人工智能机器人的创业元年，2016年将迎来爆发式发展。
在中国，人工智能领域也是迅速发展。据艾瑞咨询2016年1月的报告显示，中国人工智能领域已有近百家创业公司，其中约65家获得投资，共计29.1亿人民币(约合4.48亿美元)。其中较为著名的公司有大疆科技获得7600万美元融资、Yuneec获英特尔投资6000万美元。
科技企业开始发力布局
面对人工智能具有巨大潜力的未来，很多巨头企业自然不愿错过这一时代热潮，纷纷重视这一领域的布局，力图拿到人工智能领域的话语权。在国外，以谷歌、英特尔等巨头引领着人工智能的发展，自2013年以来，雅虎、英特尔、领英、苹果以及推特都收购了人工智能公司。在国内，以百度、腾讯、阿里为代表的科技巨头纷纷在人工智能领域中发力布局。
在国际上，英特尔是一家较为积极投资布局人工智能的巨头科技企业，共投资了16家AI公司。其主要在智能机器人这块进行积极部署，而且投资金额也非常高，在过去的2015年里，英特尔共投资了超过5亿美元，包括对无人机Yuneec、服务型机器人公司Savioke等。分析指出，英特尔希望抓住这次人工智能的热潮，挽回过去10年错失发展机遇的损失。
而在国内，除了百度推出的机器人助理“度秘”以及广泛应用人工智能技术的无人驾驶车、阿里巴巴的人工智能平台“DTPAI”和客服机器人平台、腾讯的视觉识别平台腾讯优图、智能计算与搜索实验室和撰稿机器人Dreamwriter外，中国的一些科技企业也在积极地发力进入人工智能这一领域。如，科大讯飞战略投资深圳优必选科技有限公司，试图在运动控制方面实现突破;昆仑万维出资为企业提供人工智能与大数据技术的行业解决方案;均胜电子在智能汽车技术上深耕。
人工智能的发展潜力已经得到了国内外科技企业的肯定，未来，将会有更多巨头科技企业强强联手开发人工智能。而且，随着各国对于人工智能发展的支持政策的出台，将会更好地刺激人工智能快速发展。
人工智能将推开第四次工业革命大门
人类发展至今，经历了多次技术的革新换代。其中以第一次工业革命为开端，互联网技术为代表的第三次革命为突破口的发展促进了人类加速进入了后工业时代的信息时代。目前互联网信息技术的发展，为人工智能的发展提供了坚实的基础。目前，人工智能正在渗透到各行各业的改造当中。
有人说，人工智能是下一次的工业革命，对人类的影响将不亚于互联网对人类的影响。这点中了时代的发展脉搏，也与世界经济论坛以第四次工业革命为主题的做法不谋而合。人工智能拥有空前的运算能力，其发展的速度、影响的范围都与以往的生产方式、经济架构截然不同。
随着人工智能的发展，人类在人工智能的辅助下，将具备把智能设备、人和数据连接起来，并以智能方式利用这些数据的能力，从而在现实世界中实现将机器、设备和网络能在深层次与信息世界的大数据连接在一起，推动工业革命和网络革命的前进。这种革命性的转变将不是第三次工业革命的延续，而是彻底地颠覆。它将彻底颠覆人类以往的分工模式、生产生活方式。
人工智能在颠覆的同时也为人类带来了便利，就如周鸿祎所说：“人工智能也并不是像电影里所展示的那样，机器人会成为人类的威胁。相反，它就像工业革命之后的一切技术创新一样，会造福于我们整个人类。”例如智能机器人去从事危险的救火工作，避免人类的伤亡。而对于企业来说，人工智能能更好地完成一些重复性的劳力工作，而且还能节约人力成本。这也是众多科技企业大力研发适合自己企业的代工智能机器人，如Uber研发智能无人车、亚马逊研发送货智能无人机。
当然未来人工智能的作用远不止如此，如AlphaGo背后的Deepmind团队创始人DemisHassabis在接受采访时透露，AlphaGo仅仅是谷歌人工智能项目的一个分支。在未来，Deepmind主要目的是“用人工智能解决一切问题”，并将进一步探索人工智能在医疗、机器人以及手机等多个领域的应用。
人工智能正在以其特有的方式敲击着第四次工业革命的大门，微软创始人比尔·盖茨对此就有深刻的认识，他在今年达沃斯世界经济论坛年会期间表示，许多科技领域的创新正快速推进，数字领域的创新可能继续领跑。电脑认知能力、机器人智能化、物联网以及大数据分析模式，可成为众多行业发展的基础工具。未来，第四次工业革命将在许多领域带来快速和颠覆性变化。
总结：做好改变的准备迎接第四次工业革命
随着人工智能的快速发展，人类必将进入一个全新的时代。也许未来人工智能将会取代更多人的工作，但是技术发展是潮流，不能因为其负面影响就抱残守缺，甚至抵制技术的发展。面对时展的潮流，唯一能做的就是做好改变的准备，抓住时代的潮流。
关键词：电气控制；自动化控制；人工智能
近年来随着国内外人工智能研究的兴起与发展，越来越多的传统领域开始思考能否在自己的产品生产线上使用人工智能技术，所以它的实际使用领域广泛。现代社会的发展离不开人工智能技术的使用，特别是在现代工业的领域，在方法上需要依靠最新的人工智能技术为支持，但要做到让人工智能技术在电气自动化控制中更好的发挥作用，我们先要知道人工智能技术到底是什么样的技术[1]。
1人工智能技术的概述
2人工智能技术在电气自动化中的应用广阔前景
电气自动化中应用人工智能技术，不仅在极大程度上让工人更好的操控电气自动化设备，还极大地减少了电气自动化的使用成本，这说明发展人工智能技术的前景是非常有利的。
2.1电气自动化控制中加入人工智能技术的重要性
2.2人工智能技术在电气自动化控制中的应用优势
3人工智能技术在电气自动化中的应用分析
因为目前从根本上升级了人工智能技术，加上它技术的逐渐完备，越来越多的电气设备开始同人工智能技术挂钩，为了更加直观的介绍人工智能设备的特点与技术属性，笔者主要对电气自动化设备中人工智能技术的使用和电气管控流程中人工智能技术的使用开展了辨析。
3.1人工智能技术在电气自动化设备中的应用
电气自动化系统有极大的繁杂性，它主要牵扯到许多范围与科目，这就对操控电气自动化设备的员工提出了很高的要求，他们应该拥有很高的职业素养，而且还要有充足的知识储备。因为电气自动化体系相当繁杂，所以在现实操控中的效率性要加强，这样才能极大程度地降低因为不合理使用，导致出现非常规错误，有时更可能导致安全事故等。这些问题的解决都可凭借人工智能技术来达成，就人工智能技术自身来看，其系统中心主要是计算机系统，经由编辑每种操控系统，能够使计算机控制中的智能管控得以更好的施行[5]。
3.2人工智能技术在电气控制过程中的应用
就电气自动化的管控流程来看，人工智能可以帮助人类更好的控制电气设备。在电气设备的控制系统中，引入人工智能的现金技术后，能让实际工作操作效果在很大范围上得以提升，还能使得整个操作过程实现无人化监管，这样一来达到了企业节约成本的目的，尤其是不用再去花费大笔的人工费用。除此之外就从整个控制过程来看，人工智能技术可以实现同多台设备的同时控制，专家体系、模拟操控和神经网络操控是其首要应用的人工智能系统[6]。
4总结
科技的发展让人类的生活更加便利与美好，人工智能技术的发挥在那越来越推进了现代工业的更好发展。因为人工智能技术具备相当多的优点，它是这些年来发展起来的一门新兴高科技技术，它在实际应用中有巨大的使用效率，不仅在电气自动化控制中，加入人工智能技术后，极大程度上提高了电气设备的控制度，让它能更好的的服务人类生产活动；同时电气设备上结合了人工智能技术，让电气自动化设备的操控系统变得更加简洁，提高了员工操控效率；降低了企业的人力物力成本，使得生产流程更加科学、连贯，所以大力发展人工智能技术与电气自动化的结合是非常有必要的研究。
参考文献：
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关键词：电气自动化；人工智能；促进；应用
DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2017.11.135
机器人的畅想不是凭空而来的，而是随着科学技术的快速发展，人们的生活节奏变得越来越快，在这种电气自动化惠及人民的大前提下，人们才大胆地相信人工智能的机器人迟早都会到来。机器人实现电气自动化与人工智能相结合，给人们带来更多的便利。在20世纪末，人工智能开始慢慢走上正轨，逐渐地把人的思维、心理活动等赋予电子计算机，实现对机器的人工智能控制。但目前的人工智能技术的应用拥有很多的控制方法，如何把不同的人工智能相应地实施一对一的控制方法，尽量做到“因材施教”的程度还需很长一段路要走。
1人工智能的优点
电气自动化的到来给人们带来了惊喜和过高的期待，其实并没有实现人民想象中的便利高度，但是在人工智能的出现以后，两者的结合让人们又看到了对未来的无限憧憬。通过人工智能技术，把死板、没有活力、单纯靠人类操作的计算机变成了差不多10岁的“小孩”，会一些基本的人类思维，虽然仍显得有些生硬，但已经在电气自动化的发展道路上更进一步了。
（2）使用方法更便捷。不可否认，之前的控制器调节能力比较差，对控制模型的工作过程比较繁琐，但是人工智能控制器的使用方法更加简单，只是通过稍微的改善，更加容易的控制器使用可以对应各种各样的信息和数据。并且不需要很难的专业知识，就可以实现基本的控制。
（3）灵活的控制性。过去的电气自动化的控制方法比较单一，一种控制方法仅仅能对应制定的控制对象，显得比较笨拙，没有办法实现对别的对象的控制。然而，在实际的很多情况下，要想得到控制对象的准确方程式比较困难的一件事情，控制对象的不确定性会严重影响控制器的设计。在人工智能面前，这个问题就迎刃而解了，函数近似器的设计不考虑控制对象的模型，有很强的灵活性。
2人工智能与电气化自动化结合的应用
（1）产品的设计与优化。固定的产品生产已经是一项主要的费时费力工作了，更别说产品的设计与优化，不仅对设计者的专业知识和经验有更高的要求，更是一项繁琐费时的工作。人工智能的应用很好地解决了这一问题，遗传算法使简单的编程语言就可以实现运行的合理与高效，人工智能拥有非常高的精确性，不会出现人工的设计与优化过程中的人为干扰现象，在很大程度上解放了重复无效设计与优化的工作人员。人工智能中另外一个高效方法就是专家系统，比如说变压器中的专家系统，根据电压的需要转化不同的电压，极大地节省了人力物力。电气自动化控制中的人工智能提高了产品的设计与优化效率，从而把企业的生产效率与质量又推送到了更高的平台，实现了企业的升华。
（2）预防与处理故障。单纯的电气自动化使用是一项极易出现故障的工作，人工智能更好地避免了这个忧虑。电气自动化中的人工只能拥有不可想象的计算能力，通过输入的编程案例，对容易出现的大量问题进行精确的计算与判断，统计出现故障的各项数据，并且快速分析出现故障的相应原因，找出解决办法。人工智能的故障诊断和处理技术在电气自动化中较为活跃，这样高效精确的自动预防与处理故障能力是人们最希望看到的，在很大程度上超越了人工的工作效率，保障了电气自动化的正常运行。
（3）单化控制流程。传统的电气自动化控制流程比较复杂，在电气自动化中增添了人工智能就将控制变得简化很多。人工智能保证原有的操作过程严格精确地执行，是整个工作流程系统化，保持在一个固定不变且高质量的生产状态下。传统的控制方法可能控制过程麻烦效果还不好，人工智能的控制经常只需要一个简单的指令，整个系统就会智能地运行，不仅仅可以避免简单生硬地完成命令，当出现问题时还会自动地停止工作诊断处理，在原来的控制流程上取得了长足的进步。
3电气化控制住人工智能的发展趋势
目前，电气自动化控制中的人工智能发挥了非常显著的作用，提高生活质量和效率，给人类的生产生活提供了很大程度上的方便。中的人工智能与电气自动化的结合还没有达到完全契合的地步，仍然需要不断地研究与开发，为人类生活提供更便利的服务。人工智能是一项非常先进而且复杂的专业领域，要想实现固定语言、思维的编程移植已经非常困难了，更别说在电气自动化的基础上加以随机应变的信息处理，更加有难度，不过相信在不久的未来，一定可以实现这一项壮举，一定可以实现高智能的机器人为人类服务。
科学技术在不断地更新换代，电气自动化已经给人类生活带来了很大的改变，提高了生产效率，加快了生活节奏，还是有很多不足。然而存在的多问题在引用人工智能技术之后有了很明显的改观，人力物力用的更少了，工作效率也提高了，对人们身体的威胁也越来越小了，确实更推进了社会生产的发展。希望各行各业齐心协力，共同为电气自动化的发展出主意，为生活生产的发展奉献自己的力量，实现我国经济的进一步发展。
[1]贾刚，张萌.浅谈电气自动化控制中的人工智能技术[J].中小企业管理与科技（下旬刊），2011，10（09）：45-46.
[2]孙志楠.人工智能在电气自动化控制中的应用[J].现代商贸工业，2013，9（07）：11-12.
【关键词】人工智能；电气工程；自动化；运用
中图分类号：TP18文献标识码：A
前言
近年来，随着人工智能技术快速的发展，自动化在很多领域得到了广泛的应用，尤其是电气工程自动化控制中取得了飞速的发展，其操作过程中简单、精准、针对性强。但依然存在一些问题和不足需要改进，在科学技术突飞猛进的新时期，加强人工智能自动化在电气工程中的运用，对我国电气工程有着重要意义。
人工智能的概述
人工智能的概念在1956年首次提出之后,在研究领域得到了飞速的发展,逐渐形成了一套以计算机为主,包含了自动化、控制论、信息论、生物学、仿生学、心理学、语言学、数理逻辑、哲学和医学的一门综合性的科学。在人工智能领域,使机器拥有与人类智能过程相类似的系统,能够胜任人类智能所能完成的工作。人工智能理论是开发、研究如何延伸、模拟人的智能的理论。
作为新兴的计算机科学的一个分支,人工智能技术解释了智能的实质,并在此基础上生产出一种与人类智能有相类似反应的智能机器。在此领域的研究主要包括:图像识别、语言识别、机器人、专家系统和自然语言处理等系统。电气工程主要是研究和电气工程有关的自动控制、系统运行、信息处理、电子电气技术、研制开发、信息处理和计算机与电子应用等。随着科学技术的不断发展,计算机技术已经开始应用在我们生活的每个方面。飞速发展的计算机编程技术加快了传播、自动化运输和传播的发展。人类大脑作为最精密的仪器,计算机编程也只能模仿其对信息进行分析、处理、交换、收集和回馈,所以对人类大脑技能的模仿会促进电气工程自动化的发展。电气自动化控制在增强交换、生产、分配和流通方面有重要的作用,实现电气工程的自动化,会降低人力资本的投入,使运作的效率不断提高。
电气自动化控制中人工智能技术的现状
1、完善电气设备的设计是一项复杂的工作，其既需要运用电路及电磁场知识，还要运用一些设计里的经验性知识。以前的产品设计是利用简单的方法、依据经验采取手工方式进行，因此不容易选出最优的方案。然而，随着计算机技术的进步，电气产品的设计方式也发生了改变，逐渐由手工设计朝借助计算机设计转变，这极大地缩短了电气产品的研发周期。将人工智能技术应用于电气自动化控制中，使得以前的CAD技术得到了极大发展，不仅大大提升了产品设计的效率，也提高了产品的质量。
人工智能在电气工程自动化中的运用
电力系统中分布着大量的自动控制和手动控制装置，如继电器、断路器、隔离开关等，由这些相对简单的局部控制的协同作用构成整个电力系统复杂的实时控制。电力系统的保护实时控制有离散和连续两种控制类型，由于人工智能技术具有清晰的逻辑思维和快速的处理能力，已成为在线状态评估的重要工具。励磁控制是控制无功功率发电机端电压的重要组成部分，是一种重要的实时连续控制系统，对维持电力系统稳定性起主要作用，切负荷是另外一种离散型的控制系统，当发电机由于故障造成系统容量发生急剧变化时，人工智能系统能处理暂缓负荷容量，有良好的适应性和实用性。
1、电气产品的优化设计
电气产品的优化设计是一项复杂的任务，在设计过程中需要将科学设计和经验知识有机融合，才能使产品的设计科学而实用。近年来，随着计算机技术的飞速发展，通过采取人工智能技术来进行电气产品的设计，使得这一设计过程正渐渐从手工逐渐转向人工智能辅助设计，从而有效缩短了产品的设计周期，并且还使得产品的设计越来越优质、实用、科学。
2、电气设备的故障诊断
3、运行过程的智能控制
随着对自动化的要求越来越高，人工智能控制技术将是未来发展的一个趋势，这在电气工程自动化中已经得到了广泛的应用。电气设备的控制是一项复杂而综合的工作，要求具有很高的技术含量，还应该会将各种专业知识综合运用，再根据大量的数据进行计算和分析，通过人工智能技术的应用，结合专家系统控制、模糊控制、神经网络控制三者相互结合的方法，由于人工智能本身的特性可以确保计算速度快，计算精度高，从而节省了大量人力物力，对人力资源而言可以说是一种解放。
五、计算机控制技术的发展趋势以及发展前景
计算机控制技术是利用计算机知识在不同的行业领域进行自动化生产，近年来，随着国民经济的发展，计算机信息技术被应用到各行各业中，计算机技术也在科技信息技术迅速发展的背景下有了很大程度的提升。在现阶段，计算机技术的提高和改进影响并带动了自动化控制技术发展与进步。在社会不断发展和进步的前提下，计算机自动化技术的发展小断地趋向于深度和广度。一方面，计算机自动化技术小断的趋向于智能化，计算机控制技术可以模仿人类的一些感觉，如触觉、听觉等，还可以模仿人类的知觉能力，即是根据一件物体的某个具体的特征推测出该物体的其他特征，或者从整体感知该物体。另一方面，计算机控制技术和自动化管理技术开始向着不同的领域发展，并逐渐被应用到各大系统工程中，向着管理工作和技术工作的一体化的方向发展。
六、结束语
人工智能在电气工程自动化中的运用至关重要，因此，在电气领域的后续发展中，要不断提高自动化的技能，加强对人工智能自动化的在电气工程中的应用，促进电气工程技术领域的发展。本文通过对人工智能在电气系统中的问题分析，人工智能控制器可以根据实际情况适当调整自身性能，进一步明确了其在电气工程应用中的方向，为电气工程自动化奠定了坚实基础。在科技占主导地位的21世纪，将人工智能技术应用于电气自动化控制系统中，实现了智能化设计，提高了电气自动化生产的效率，使人工智能化更好的为人类社会服务。
参考文献
[1]叶干洲人工智能技术在电气自动化控制中的应用[J]科技咨询2010年
[2]郭策设计智能建筑电气自动化系统的思路[J]中国新技术新产品2012年
[3]王艳浅谈人工智能在电气自动化控制中应用[J]科技向导2010年
关键词:智能化；网络控制；机械制造
一、我国机械工程智能化的现状
上个世纪,科技的快速发展对机械工程在现阶段的发展奠定了良好的基础,目前,成熟的机械工程知识。聪明,根据人脑的结构和功能是研究机械工程智能主要目的在于结合人类大脑的特点实现用机器代替手工劳动的一部分。目前,我国有一个明确的机械工程的发展趋势,总的来说,引进国外先进技术水平,并有自己的勘探和开发,和政府的政策支持,机械工程的发展非常有利条件,发展非常迅速。
智能机械工程的发展是非常重要的。目前,我国许多企业已经开始在机械工程开发智能应用程序的可能性,尽管企业经营仍然存在着一些缺陷,但在企业管理模式,生产方面的变化,越来越多的企业越来越重视创新能力的培养。但我国现阶段存在许多困难:机械工程、智能科学技术水平的发展,虽然有了长足的进步,但与世界顶尖水平有差距。智能虽然有一定效果,但创新能力是不够的,尽管建立信息管理系统,但还有待进一步完善,企业更快的发展,但并不是智能程度更高。然而,这些困难只是暂时的,机械工程,智能化的发展方向是时代的潮流,随着经济等方面的深度,我国科学技术的发展,将为机械工程提供一个更强大的智能支持。
二、机械智能化制造技术的应用
三、机械工程智能化的发展方向
先进制造技术的最新发展阶段,制造技术是由传统的制造技术,不仅使制造技术的有效因素,在过去,不断吸收各种高新技术成果,并渗透到生产的所有领域和整个过程。现代机械制造技术的发展主要体现在两个方向:一个是精密工程技术、超精密加工的前沿地区,精细加工、纳米技术,将进入微机械电子技术和微机时代;第二,机械工程,智能,智能产品,为了实现的生产管理和发展智能和智能安全报警。
1.精密成形技术包括:精密铸造(湿膜铸造精密成形,只要输入铸造精密成形、精密制造核心)、精密锻造、冷湿精密成形、精密冲裁)、精密成型、精密热塑焊接与切割等。
2.隐形切割无切削液加工机械加工工业是主要的应用领域,没有切削液处理和简化流程,降低成本,消除了冷却剂带来了一系列问题,如废物排放和回收,等等。
3.快速原型制造(RPM)和快速成型零件设计突破了传统的加工工艺材料去除的原理,通过添加,累积的原则。代表技术分层实体制造(LOM),融化沉积建模(FDM)等等。
四、总结
只有跟上世界潮流的先进制造技术的发展,并把它在一个战略重点,,有足够的强度以缩小与发达国家的差距,尽快能在激烈的市场竞争中立于不败之地。在我国研究和发展先进制造技术势在必行。
[1]宋波.论机械制造的智能化技术发展趋势[J].现代商贸工业,2009(21).
这个超前的预言，会不会有些夸张？
刘庆峰正以激情昂扬的斗志，带领科大讯飞接近这个现实。
事实或许如此。人工智能诞生60年以来，从未像今天这样炙手可热。细数很多领域，都能发现人工智能所能触及并产生颠覆性影响的例子。其中，广为人们热议的，是2016年3月谷歌公司的AlphaGo（阿尔法围棋）战胜韩国名将李世石的惊人壮举，并且未来还有“好戏”。
而据刘庆峰的预测，随着万物互联时代到来，以语音为主、键盘触摸为辅的人机交互正逐渐成为刚需，人工智能产业迎来第三次发展浪潮。
今天对人工智能未来的预测是不是过于乐观？它是一个真正的产业大潮还是概念的泡沫？当人工智能产业爆发，它会怎样改变我们所生存的现实世界？我们是兴奋，还是如霍金所警示的“恐慌”？
黑科技，兴奋还是恐慌？
2016年11月23日，北京国家会议中心的一场数千人会上，演讲者在台上声情并茂地演说着，两侧的大屏幕上一行行字幕实时跳跃显现，速度和准确率远超人工速记。据《中外管理》了解，这种在业界率先实现演讲和会议场景下的语音转写技术突破的智能语音系统，现场实测识别率达95%。
它，叫“讯飞听见”。其功能是实时将语音转写成文字。更加“不可思议”的是，它在实时中文语音转写的基础上，还融合了全新的多语种翻译技术，实时将中文演讲翻译成英语、日语、韩语等同步展示在大屏幕上，引发现场强烈反响。
看起来，这项基于人工智能技术的实时机器多语种翻译技术，似乎可以直接颠覆速记和翻译的工作了！而事实上，此“神器”已实际应用于在浙江乌镇举办的第三届世界互联网大会，令使用者赞不绝口。“让机器能会说，首先要给机器装上一个人工的嘴巴。”科大讯飞董事长刘庆峰以一个形象的比喻，来印证科大讯飞在“黑科技”上“耍”出的成果。“讯飞听见”仅仅是其中之一。此次，科大讯飞一口气的万物互联输入法、智能家居、智能车机、智能服务机器人、智慧教育、个性化语音合成等创新产品，均是基于“讯飞超脑”人工智能最新技术的产物。
并非哗众取宠。这些抢眼的黑科技产品，事实上已经让这家以智能语音技术见长的公司执着地走过了17年。早在1999年成立时，科大讯飞便坚信无论人工智能如何发展，交互和后台的理解和学习都是刚需，通过人机耦合以及迭代学习进步，人工智能会逐步替代人类简单重复的劳动。
先见之明可以引领一家公司的长远战略，但没有坚忍的投入也无法结出果实。对未来的深入洞察，使科大讯飞在创新的道路上不断突破，而连续多年的研发投入占销售收入的25%，更是少有公司能够比拟的。在人工智能的前沿技术，如语音识别、合成以及机器翻译等领域，科大讯飞在国际比赛上包揽很多项目的冠军。例如语音合成技术，能够做到将人的音色和语言要素分离出来，从而实现这些要素的重新组合。
成绩背后，是科大讯飞构建的拥有1000余研发人员的核心研发平台，以及外部1500人的联合实验室，基于人工智能和大数据技术的长期研发。
用速度战胜自己。你可以说是一种“颠覆”，但也何尝不是进步？
是什么驱动一家公司始终保持着专业与专注的文化特质，在一个垂直领域深耕十几年？刘庆峰给出的答案是：人工智能的发展不会是一蹴而就的，创业者要有坚守的心态、毅力和恒心。
“人工智能+”，颠覆还是改变？
不仅让机器能听会说，还要让它能理解会思考。实现所谓的“人机交互”。
完成这个“神奇”的使命，光靠激情和畅想肯定不行，用刘庆峰的话说，“用一种爬山的企业精神，坐十年冷板凳，然后厚积薄发。”
资料显示：人工智能概念在1956年达特莫斯会上被专家提出以后，于1970年掀起第一次浪潮，那时已经通过第一代的人工智能神经网络算法证明了《数学原理》一书的绝大部分数学原理。而第二次浪潮发生在1984年，当时霍普菲尔德网络被推出来，让人工智能的神经网络具备了历史记忆的功能。
“人工智能+”，或许可以改变更多我们头脑中的认知――尽管现在还没有清晰地为我们感知到。
但是科大讯飞的研究表明，这是我们面临的时代趋势。人工智能进入产业领域并释放它的智慧，或许更值得期待。
一个颇为有趣的例证，便是2015年科大讯飞在教育领域推出的机器阅卷技术。这一技术在2016年进一步迭代――在以往语文、英语作文学生手写文字精准识别、可靠评分基础上，应用“讯飞超脑”最新成果，又重点突破了中英文作文综合反馈和逐句精批并在多校持续打磨形成新型作文教学模式，将原来最难开展教学的作文课从月频提高到周频授课和测练。
如此“智慧”的个性化教学产品，科大讯飞目前已经推广至全国220多个地市、超过10000所学校，1500万师生受惠于此。并且在数、理、化教学的应用同样亦不逊色。
新技术、数字化趋势催生管理变革
当前，我们处在一个快速发展的时代，一个技术井喷的时代，一个日新月异、充满变革的时代，技术的发展极大地推动了社会的进步。没有任何时候比当前更能体现“科学技术是第一生产力”，在诸多新兴技术中，智能化无疑代表了当前技术发展的趋势，是现代通信与信息技术、工业技术、智能控制技术的集大成者。
智能化已经渗透到了经济和社会发展的方方面面，能源、交通、医疗、公共安全、建筑、基础设施等行业迎来了深刻的变革，社会的发展催生了智能化技术的快速应用，智能化技术的进步又推动了社会形态的演变。
企业管理从泰勒的科学管理开始进入现代管理时代，历经诸多演化和变革。企业形态从独立的个体组织，到上下游价值链整合，到平台化演进和生态关系的构筑，其组织形态和内部管理架构一直在演变。任何管理思想都有其生存的土壤和产生的时代背景，在工业化高度发达，社会分工益发精细，企业发展和社会、环境之间的联系益发紧密的今天，要求企业管理者深刻认识价值创造的本质，以及探索应该用什么样的思维方式、管理系统和工具方法来应对这样的挑战。工业时代以生产线、价值链为代表的线性思维在推动企业规模发展的同时，导致了大量内外部的问题包括环境问题、社会问题和企业管理问题。近年来，平台化、生态化等新型社会理念已经成为社会发展的新观念，企业管理者必须运用复杂系统管理思维应对快速变化、多维交织的时代挑战。
信息技术的发展和互联网的深度应用已经成为企业发展的重要推动力。信息互联网，移动互联网和物联网技术的应用已经为企业铺就了数字化的康庄大道。在互联网上，阿尔法狗已经证明了人工智能在某些专业领域能够超越人类最优秀的选手，这昭示着在企业领域，智能化亦将创新变革传统企业的方方面面，包括企业管理变革。
IT/OT/MT技术融合推动智慧企业诞生
机械化、电气化、自动化、信息化代表了工业革命的四个阶段，我们看到在信息网络和信息技术推动下，信息技术应用已经从单点应用向多技术集成和跨领域融合迈进，信息处理大步向知识挖掘和创造演进。
在两化融合应用方面，工业化和信息化的融合促进了各类工业系统从自动化向智能化的发展。智能机器人、数控机床、智能工厂、智能电网、智能电站等新概念和技术的应用已经预示了大的方向和前景，其意义在于实现工业系统层级的智能化。
现代信息技术和工业技术的融合不仅促进了工业系统从自动化向智能化的发展，同时也促进了管理技术的发展。而现代管理技术也越来越依赖现代信息技术和工业技术的进步。
信息技术（IT）、工业技术（OT）、管理技术（MT）三者融合，使企业在社会组织系统层面，通过将工业系统、企业组织、流程体系、人等要素的有机组合而发生深刻变革，流程体系、制度建设、集团管控等管理概念在新技术、数字化的趋势面前即将发生深刻的变化，层级制、管控型的组织范式将让位于扁平化、自主决策的的新型组织范式，超大规模的企业组织管理挑战将因内部生态化、动态组织而大大简化流程，信息技术的高度应用将大大提升自主决策的效率，从而实现一种更高效、智慧的企业组织形态和管理模式，本文称之为智慧企业。
在日趋激烈多变的市场竞争环境下，面对信息技术革命的又一次冲击，企业的竞争力主要表现在对企业内外部信息的处理能力和对数据价值的发掘能力之上，企业必须突变求生，才能迅速有效地处理大量信息，沉淀“知识资本”，打造“智慧企业”。
智慧是“对事物能迅速、灵活、正确地理解和解决的能力”（引自《新华字典》）。此处所指的智慧是一个相对概念，是在信息化发展到了一个较高阶段的历史背景下提出来的，其含义是通过传感、网络、数据处理等信息技术的广泛深入应用，使社会生产、生活以更便捷、更高效、更健康、更环保、更安全、更可持续的方式向前发展。
我们通过业界同仁的若干描述可以一窥智慧企业的概念：
所谓智慧企业，是指以企业内外部数据为基础，充分利用ERP、CRM、BI等信息化系统建立集企业信息流、资金流、物流、工作流于一体的网络平台，能将海量的云数据变为信息，将信息加工成知识，再从知识中提炼出智慧，最终转化为“道”的企业。（清华大学博士：吴镝）
智慧企业是利用智能科学的理论、技术、方法和信息、通信及自动化技术工具，通过智能感知、云计算、物联网、移动互联、大数据挖掘、专家系统等手段，实现企业核心I务智能化（工业企业实现产品智能化、研发设计智能化、生产过程与机械装备智能控制）、经营管理、决策和服务智能化、企业各种资源获得智能调配和优化利用，实现信息流、资金流、物流、业务工作流的高度集成与融合，实现社会经济效益双丰收的企业。智慧企业是数字化企业、信息化企业发展的结果，是高度现代化企业，信息化与产业化深度融合的企业，是具有创新力、生命力和竞争力的企业，是有智慧的领导和职工可持续发展和基业常青的企业。（中国电子信息产业集团公司六所研究员：龚炳铮）
智慧企业体系框架设计的核心和建设目标是打造智慧的企业管理能力，根据企业属性不同，发展环境和条件不同，各有其适应的对象和阶段，智慧企业管理模型可分为以下两类。
模型一
特点：层级管控与自动管理相结合。
适应对象：集团管控型智慧企业建设的初级阶段，国有或有特殊要求的企业。
模型二
特点：企业自动管理。部门围绕各种人工智能脑发挥科技研发、服务保障、战略规划等作用。
适应对象：单一生产型企业、小型企业、集团管控型企业的高级阶段等。
关键路径
在企业从当前企业向智慧企业转型过程中，重点是要建立基于数字化的采集能力和构筑分层的以智慧为导向的业务能力。
在转型过程中其核心关键路径是建立数字化模型和支撑数字化模型的采集、传输、存储、应用和服务的智慧技术架构。其关键路径包括如下四个方面：
业务量化
通过科学设定标准、量化工作任务，实现精益化企业管理；运用智能设备和物联网技术，实时采集、传输、处理各类信息数据，实现对企业各种要素的动态感知。
统一平台
运用无边界网络技术、云计算技术、移动互联技术，创建员工协同工作、数据实时交换、信息实时处理的信息化基础平台。
集成集中
通过整体规划、系统整合、数据集中、集成运行等策略，消除业务系统分类建设、条块分割、数据孤岛的现象，构筑企业级统一服务平台。
智慧协同
关键技术
“云大物移智”（云计算、大数据、物联网、移动互联、人工智能）等信息技术为构建企业神经系统和大脑提供了关键技术支撑。
云计算技术
云计算技术是信息技术发展的最新进展。云计算作为一种概念，既代表了计算机科学层面对计算资源进行虚拟化和自动化资源调度的专业技术，同时又代表了以云计算技术构建的各类云服务平台，包括公有云、私有云等，本文特别强调，云计算在企业层面表征了企业在未来数字世界里的数字化服务的抽象，是企业在数字世界的数字实体。
大数据技术
大数据，或称巨量数据、海量数据；是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合。大数据技术是数据科学的前沿技术，是从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。
通过大数据技术的应用，将有助于企业获得某种智慧的能力，借助数据分析和人工智能技术的发展，将促进企业实现快速的业务决策、持续的业务优化和良好的风险应对。
物联网技术
物联网技术是通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，将任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、追踪、监控和管理的一种网络技术。是在互联网技术基础上的延伸和扩展的一种网络技术，其用户端延伸和扩展到了任何物品和物品之间，进行信息交换和通讯。
物联网技术在各行各业均具有丰富的应用，是企业对象数字化的重要手段，在智慧企业的建设过程中，将极大丰富数字化信息采集能力。
移动互联技术
移动互联技术是在传统互联网的基础上，充分利用无线通讯网络和智能移动终端实现更广泛范围内的信息沟通、工作协同和业务应用的一系列技术。尤其是在智能手机/平板等终端爆发式增长后，大量的移动应用被开发出来，极大延伸了人们处理信息的能力。
通过移动终端，原本必须在PC端处理的各种信息，可以随时随地在移动互联网的支持下实现信息计算，进一步加大了人们沟通、协作的效率。同样也为企业在业务运转，员工沟通和协作，外部信息共享等多个方面提供了有效的支撑。
人工智能技术
人工智能是对计算机系统如何能够履行那些只有依靠人类智慧才能完成的任务的理论研究，例如，视觉感知、语音识别、在不确定条件下做出决策、学习、还有语言翻译等。对人的意识、思维的信息过程的模拟，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人、经济政治决策、控制系统、仿真系统中得到应用。
人工智能技术的应用，已经对社会经济的发展形成了积极的影响，就如机器人和汽车解放了人类的四肢一样，人工智能将在一定程度上解放人的大脑。
在企业的各类涉及人的规划、决策、预测、评估等业务过程中，通^人工智能技术的应用，将有助于实现更加快捷、高效和准确的业务逻辑。
智慧企业实践的核心是实现企业管理自动化
智慧企业不是传统的数字化、信息化、智能化，它是在企业实现业务量化的基础上，将先进的信息技术、工业技术和管理技术高度融合，从而产生的一种全新的、具备自动管理能力的企业组织形态和管理模式。
智慧企业实践的核心是形成企业智慧管理能力，在数字化技术支撑下，实现企业管理自动化。在企业数字化基础上，基于扁平化、平台化组织架构，在自动化流程机制下，重点解决企业在规划、预测、评估、决策等环节的管理自动化问题，通过打造分层级的“单元脑”、“专业脑”和“决策脑”实现自动预判、自主决策、自我演进。
自动预判：企业风险识别自动化。指企业通过业务量化，采集并生成大数据，应用最前沿的大数据分析处理技术，实现企业各类风险全过程识别、判定，并自动预警。
自主决策：企业决策管理智能化。指企业针对自动预判的不同层级的问题及风险，运用信息技术、人工智能技术，由企业各类“专业脑”自动生成应对问题及风险的方案，提交企业“决策脑”进行决策。
自我演进：企业变革升级智慧化。指企业随着各类原始数据和决策数据的不断累积，通过记忆认知、计算认知、交互认知三位一体的认知网络，实现自我评估、自我纠偏、自我提升、自我引领。企业逐渐呈现出数据驱动的管理形态和人工智能的特点。
结语
人工智能如今已是科技行业中“闪耀的新星”。
我们不禁追问：
人工智能的前沿问题到底是什么？
众多科技公司对“人工智能”的厚爱是赶时髦还是真较量？
在概念被炒得火热的同时，
人工智能的实际应用和有效价值又表现如何？
5月23日-27日，围棋界的人机大战在乌镇上演。柯洁与AlphaGo三番棋大战之后，人类又组团群雄再战AlphaGo。人工智能再次成为这些天的新闻焦点。
人工智能如今已是科技行业中“闪耀的新星”。IDC的一份报告显示，认知计算和人工智能解决方案市场在2016年到2020年的年复合增长率将达到55.1%，认知计算和人工智能在各行各业中的广泛应用将推动其全球收入从2016年的近80亿美元增加到2020年的470多亿美元。
Gartner副总裁兼资深研究员大卫卡利（DavidCearley）在2017年重大技术趋势预测会上表示：“应用人工智能和高级机器学习实现了一系列的智能应用，包括物理设备（机器人、自动驾驶汽车、消费电子产品）、应用程序和服务（虚拟个人助理、智能顾问）。”
卡利说，这些应用将以不同于以往的智能应用程序和智能产品的形式呈现出来，并为各种各样的网络设备、现有软件和服务解决方案提供嵌入式的智能。
Gartner执行副总裁、研究主管兼资深研究员达尔普拉默（DarylPlummer）预测，到2020年，更智能的算法将会让人工智能改变全球10多亿工作者的状态。
第一，人工智能和高级机器学习。人工智能和高级机器学习由很多技术（比如深度学习、神经网络、自然语言处理）组成。Gartner认为，更先进的技术将超越基于规则的传统算法，创造能够理解、学习、预测、适应甚至有望自主运作的系统，从而让智能机器显得更加“智能”。
第三，智能产品。智能产品是指超出了刚性编程模型范畴的物理实体，通过应用人工智能和机器学习来实现高级行为，并与周围环境和人类更加自然地交互。
目前，日本长崎的Henn-ne宾馆已经开始使用10台类人机器人进行迎宾服务，代替了原来预订柜台的所有服务员。随着无人机、无人驾驶汽车和智能家电等智能产品的不断普及，Gartner预计各自为政的智能产品将转变为相互协作的智能产品。
数据经济时代下，人工智能和物联网等新技术正在成为全球经济发展的新动力。人工智能的广泛应用将会作为一种新的常态，推动行业企业转型，改变人们的生活工作方式。随着“加快人工智能等技术研发和转化”今年首次被写入政府工作报告，商业人工智能将在拥有庞大数据资源的中国市场迎来前所未有的发展机遇。
那么，我们不禁追问：人工智能的前沿问题到底是什么？这么多科技公司对“人工智能”的厚爱是赶时髦还是真较量？在概念被炒得火热的同r，人工智能的实际应用和有效价值又表现如何？
前沿领域篇人工智能研究的前沿是什么
他说，现在，关于人工智能的研究正在迅速发展。这一研究可以从短期和长期来讨论。一些短期的担忧在无人驾驶方面，从民用无人机到自主驾驶汽车。比如说，在紧急情况下，一辆无人驾驶汽车不得不在小风险的大事故和大概率的小事故之间进行选择。另一个担忧在致命性智能自主武器。它们是否该被禁止？如果是，那么“自主”该如何精确定义。如果不是，任何使用不当和故障的过失应该如何问责。还有另外一些担忧，由人工智能逐渐可以解读大量监控数据引起的隐私和担忧，以及如何管理因人工智能取代工作岗位带来的经济影响。
长期担忧主要是人工智能系统失控的潜在风险，随着不遵循人类意愿行事的超级智能的崛起，那个强大的系统威胁到人类。这样错位的结果是否有可能？如果是，这些情况是如何出现的？我们应该投入什么样的研究，以便更好地理解和解决危险的超级智能崛起的可能性，或智能爆发的出现？
有人说，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。
但卡内基梅隆大学计算机科学学院机器学习系主任TomMitchellt不这么认为。他在GMIC2017上的演讲中提到，下围棋、下象棋，人工智能在这一领域突破非常快，背后主要是依靠深层次的机器学习。
此外，动物大脑的研究更加令人欢心鼓舞，通过基因方面的研究，在基因上进行相应的工程，对老鼠和其他动物相应的神经元进行修饰、改变，这样可以更好地对人的神经活动进行一些管理和控制。无论是人工智能还是脑科学，都取得了令人瞩目的巨大进展。现在人的脑科学和人工智能方面到了可以有更多交集的好时机，我们应该在人工智能和脑科学之间搭建更多的桥梁。
她介绍了MIT关于人工智能的五大趋势预测。首先，最先出现的两个趋势应该是正向强化学习和对抗性神经网络。AlphaGo可以说是深度强化学习技术的一个里程碑。GAN（生成对抗网络）很有可能会是在无监督学习还没能普及之前让计算机变得更加智能的关键所在。其次是语言学习。语音识别和语音接口，在技术和应用场景方面已经算是AI里面较为成熟的，计算机通过语言与我们交流和互动，理解语言的上下文含义，将使AI系统获得全方位的实用性提升，这也是AI步入夏天的第一步。
第四个趋势是，2017年中国开始成为人工智能主要参与者。BAT的布局，加上国内投资者对于AI创业公司的投资热情高涨。政府方面也在积极推动政策扶持，预计在2018年前投资约150亿美元。但我们也发现关于AI的夸张报道铺天盖地，对AI的炒作也达到了令业界人士不安的程度。我们认为这样对AI可能会造成揠苗助长的负面效果，继而导致创业公司因估值过高而步向失败以及投资枯竭的情况。
第五个趋势就是面对炒作我们应该深呼吸一口气，头脑时刻保持清醒，理智地去看待AI行业的下一步发展，踏踏实实地去做好AI应用的研发工作。
百家争鸣篇厂商厚爱AI是赶时髦还是真较量
谷歌
谷歌早在2011年就成立了AI部门。2015年8月，谷歌宣布架构重组，设立母公司Alphabet，把谷歌搜索里提炼出来的人工智能做成谷歌大脑，然后应用到各领域。
今年5月，谷歌揭示了人工智能发展的一种主要新方法，它被称为“自动机器学习（AutoML）”，它允许人工智能成为另一个人的架构师，并在无需人工工程师输入的情况下进行自我创造。
AutoML项目专注于深度学习，一种涉及到通过神经网络层传递数据的技术。创建这些层是很复杂的，因此谷歌的想法是创造能够自我创造的人工智能。
谷歌的这个想法，就是让现有的人工智能创建自己的代码层，而事实证明，它比它的人类技术人员更快、更有效地完成了它的工作。
NVIDIA
在AI世界里，NVIDIA拥有的GPU技术一直占据中心地位。从2016年起，NVIDIA开始为数据中心和自动驾驶技术提供图形处理器，成为提振去年股价的中心动力，而这两项业务的发展也是蒸蒸日上。根据其最近公开的财报，第一财季的数据中心业务收入翻倍至4.09亿美元，远超过预期的3.182亿美元。汽车业务收入增长24%至1.4亿美元，好于预期的1.32亿美元。
NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋在本月初的2017GPU技术大会上宣布，将与日本汽车制造商丰田合作，为其提供人工智能硬件及软件技术，致力于在未来几年内提升自动驾驶系统的性能并推进商业化进程。
IBM
日前，以“天工开物人机同行”为主题的2017IBM论坛在北京召开。会上IBM了全面升级的加强版合作伙伴计划（PartnerWorld计划），以期帮助合作伙伴在云计算、认知、大数据、安全等高增长领域建立更强大的专业知识和新技能，在认知时代打造企业核心竞争力、推动业务高速增长以及提升最终客户的满意度。
IBM大中华区董事长陈黎明认为，Watson是IBM在人工智能领域60年集大成者。IBM在人工智能这个领域的尖端技术集中体现到了Watson这套系统上面去，当然IBM的能力也在不断的研发、不断拓展当中，它的能力一定会变得越来越强。目前Watson所有具备的URLI四大能力是：Watson能够理解、推理、学习并通过自然语言与人类进行交互。它已经超越了语言和语音的范畴，深入到视觉、情绪和发现领域，其中情绪和发现是Watson所特有的。
OpenAI
OpenAI是一家非营利性机构，由特斯拉CEO马斯克联合多个硅谷名人成立，马斯克也时常发出人工智能，如开发人工智能即召唤邪恶，甚至表示未来人类将会成为人工智能的宠物，以及人机结合，人类与人工智能并存，或者可以理解为“半机械人”。
百度
阿里巴巴
依托阿里云和电商大数据，阿里巴巴也在人工智能领域逐渐发力。2016年8月初，在云栖大会北京峰会上，阿里云正式推出人工智能ET。ET目前已具备智能语音交互、图像视频识别、交通预测、情感分析等技能。此外，阿里还有“电商大脑”和“阿里小蜜”。
腾讯
腾讯相对较晚，2016年9月末，腾讯AI实验室成立，专注于人工智能的基础研究及应用探索。目前，该实验室已经有超过30位顶尖科学家入职，其中超过90%拥有博士学历。下一步，将围绕内容、社交、游戏三个领域的应用场景，专注机器学习、自然语言处理、语音识别和和计算机视觉四个方面的基础研究。
联想
2017年4月中旬，联想集团董事长杨元庆对外宣布，未来4年，联想集团将在人工智能、物联网和大数据方面的投资超过12亿美元（约82亿元人民币）。至2021年3月份，联想集团每年研发开支将到达15亿美元左右，且上述款项将占总研发预算的20%以上。
同BAT相比，联想在人工智能领域的探索起步较晚。但未来，每年将有15亿美元的研发资金用于三个技术方向的研究：第一，将AR作为未来的显示和应用平台；第二，对话式的人机交互；第三，针对后台设备的数据中心技术平台。据悉，其在智能家居、智能办公室、智能医疗及其他领域已经开始有所动作，最终联想能否杀入人工智能排位赛的前列，让我们拭目以待。
美团云
近日，美团云推出高性能GPU云主机，标志着美团云正式进军AI领域，开启云端AI战略。
实际应用篇最接地气的AI应用有哪些
云知声董事长/CTO梁家恩就曾在4月举办的硬蛋AI+产业峰会演讲中表示，现在绝大多数的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。
可能，生活中的智能家居是最接地气的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。
Facebook表示未来将使1000多架太阳能激光无人机为全球50亿人提供上网服务，用激光从6万至9万英尺（约合1.8万至2.7万米）的高空发送高速数据供全球最偏远的地区上网。据悉，该公司将使用一种名为Aquila的无人机来完成该项目，这种V形无人机的翼展与波音767相仿，重量却不及一辆小轿车。
F8大会期间，Facebook还展示了这种无人机的最新设计，它可以一次性在高空停留3个月，这些无人机有望在今年夏天升空测试――听起来真的很酷。
如今，人工智能虽在整个行业内掀起火热的浪潮，但是如何将研究进程转换为实际的有效价值才是研究的最终方向。
根据最新财报，亚马逊AWS截止到去年第四季度财报同比增长47%，收入为35亿美元。运营收入增长60%，达到9.26亿美元。全年利润为31亿美元，营收为122亿美元，高于2015年的78.8亿美元。
而微软“智能云”业务营收同比增长8%，至69亿美元，该业务中就包含了Azure云计算服务，该部分的收入增长了93%。
此外，2017年春节之前，阿里公布的最新一个季度的财报显示，其云计算付费用户数量同比翻倍，推动了阿里云营收连续第7个季度保持三位数增幅。数据显示，该季度云计算业务营收为17.64亿元，同比增长115%，付费用户数量达到76.5万，同比增长100%。
根据财报内容，我们不难发现这个季度三家公司财报反馈出来的特点：从增速来看，阿里云以绝对优势保持领先；从营收来看，微软Azure拔得头筹，不过其收入中包含了office365的收入；从发展趋势看，三家都依然保持了较高的增长率，说明云计算的市场空间依旧很大。
当然，大家可能更关心2017年云计算的整体发展情况。通过分析过去一年3A的动作和布局，可以看出，其背后同样也蕴含着三大趋势：降价潮依旧延续；人工智能成重点以及国际化拓展将更加白热化。
价格大战依旧延续
总结来看，2017年云计算市场的第一个重要趋势，就是价格大战依旧会延续下去，驱动价格大战主要有三个因素：
首先，是硬件市场的“摩尔定律”。“摩尔定律”早已告诉我们，科技行业迭代的成本每18到24个月就要降低一半，而底层技术的更新则会更频繁。从这个角度来看，其实3A敢于发起价格战，还是受益于技术红利的释放。
其次，是市场进化和洗牌的重要手段。从美国公有云市场的发展来看，正是通过一次次的价格大战，美国公有云市场在过去几年中，从“群雄混战”到了如今仅剩头部的3家公司在主导市场。在中国，如今这一幕也正在重演。
最后，价格战是公有云抢占传统IT、去暴利化的有效砝码。数据显示，在2006年，当时全球2900万项IT工作载中，仍有98%是在传统IT上完成的，而在云里的只有2%，且全部都是公有云；而2016年的这几项数据为，工作负载增加到1.6亿项，传统IT、公有云、私有云的分布比例为73%、15%、12%。
实际上，过去十年，云计算可谓体现出了极大的代际竞争优势，每一分投入到云计算的资源都可能节省7分的传统IT支出。
从市场反馈来看，自2006年上线以来，亚马逊AWS已经经历了60多次的降价，而在过去的一个季度，亚马逊AWS也曾经连续进行4次价格调整；同样，来自阿里巴巴集团2016财报显示，过去一年里阿里云曾17次下调价格。因此，可以判断，2017年三家云服务商延续降价潮依旧是大概率事件。
人工智能成为重点
从去年开始，人工智能已成为科技产业第一大风口，这其中自然离不了3A的“推波助澜”。
先看亚马逊AWS，在去年拉斯维加斯举办的AWSre：Invent2016大会上，AWS同时三款AI产品：Rekognition、Polly和Alex，分别对应图形识别、语音识别和自然语言理解，目前已经可以在预订机票、饭店的业务场景进行应用。
客观地说，AWS在人工智能领域的业务还处于初级阶段，三款产品都满足基本功能。相比Google而言，AWS技术上还处于落后地位，因此，AWS的人工智能产品主要出于完善自己产品线的考虑。至于AWS能否在人工智能领域占据一席之地，还要看之后的投入力度。
相比较而言，微软在人工智能方面的投入更大一些。根据微软公布的消息，微软已经新成立一个部门MicrosoftAIandResearchGroup，该部门将由沈向洋领导，据称新组建的部门将拥有超过5000名计算机科学家和工程师。
在2016年9月召开的Ignite技术大会上，微软CEO纳德拉曾表示：“未来会把人工智能覆盖到所有领域，是因为微软想要实现人工智能技术民主化，从而解决全球最紧迫的挑战。”和亚马逊AWS相比，微软人工智能商用的产品同样“屈指可数”，最知名的无疑是微软小冰，由此可见微软在人工智能目前更偏重基础研究，仍处在投入期。
在这方面，或许是得益于中国的特殊环境，阿里云在人工智能领域的布局可谓“风生水起”。例如，阿里云在杭州安装了“城市数据大脑”。在杭州萧山区的部分路段的初步试验中，城市大脑通过智能调节红绿灯，车辆通行速度最高提升了11%。
不仅如此，在饿了么最新的调度引擎中，我们也看到了阿里云人工智能的能量。除了送外卖之外，阿里云人工智能ET还在交通、空管、货运等领域担任“调度员”的工作。
有理由相信，中国的线上线下生态及场景远比其他国家丰富、多元，中国经济里的结构差异，尤其是制造业的转型升级机会，都给了以人工智能等新技术创新以巨大的想象力。从这个角度来说，相比亚马逊AWS和微软来说，阿里云在人工智能商用化方面的推动是做得最多的。
国际化进入白热化
根据AWSre：Invent2016大会公布的数据，AWS目前在全球有14个数据中心区域，2017年还将增加4个，到时就将有18个数据中心区域。此外，AWS目前在全球有68个CloudFrontPoP，可以理解为68个具体数据中心位置分布在全球。
值得一提的是，AWS还参与建设了夏威夷跨太平洋光纤线缆工程，该工程预计将建成长达14000公里的海底线缆以连接新西兰、澳大利亚、夏威夷和俄勒岗等地，最深处为海平面以下6000米，该项目于2016年11月底动工。
可以看到，目前亚马逊AWS可谓在国际化布局中“遥遥领先”。
在去年MicrosoftIgniteChina上，微软表示Azure公有云已经覆盖全球38个区域，并在30个区域实现正式商用。按照此前公布的信息，微软每年在数据中心上的投资超过100亿美元，同样对国际化拓展表示出了相当的重视。
阿里云方面，目前开放服务的全球节点包括中国华北（2个）、华东（2个）、华南、香港以及新加坡、美国西部、美国东部、日本、欧洲、中东、澳大利亚等13个。与AWS和微软相比，阿里云起步虽然较晚，但是国际化的布局速度是相当迅猛的。