人工智能工业篇1

人工智能技术在实现完全自主的汽车方面具有重要作用。

计算机视觉

人工智能为车辆提供了所谓的“计算机视觉”，因而实现自主驾驶和大多数高级驾驶辅助系统（ADAS）功能。车辆能够在不受约束的环境下识别各种物体、场景和活动，这是如今竞相搞自动驾驶汽车的关键技术之一。在车内各种人工智能技术中，计算机视觉最复杂、最先进。车辆“视觉”由大量摄像头、雷达传感器和激光雷达（LIDAR）装置来处理。然而，要是没有“大脑”，所有输入的这些数据毫无用处。车辆的计算能力由复杂的机器学习算法组成，构成了车辆的人工智能。

机器学习算法基于对象跟踪和复杂的模式识别应用于计算机视觉输入。计算机视觉不断分析环境，将感知图像馈送到算法中。然后通过人工智能分析图像，对对象的性质进行分类。这些算法为车辆赋予“智能”，让车辆得以学习对象特征（比如运动、尺寸和形状），以便以更高的准确性对未来图像进行分类。

联网汽车

自动化和网络连接在汽车行业相辅相成。借助人工智能，联网汽车能够很快地与其他汽车以及道路基础设施进行联系。V2X通信主要分为两类：V2V通信和V2I通信。

重要的是人工智能在V2X通信技术中扮演的角色，即处理所有的后端计算和分析工作，以便为司机提供准确、及时的数据。机器学习算法将跟踪车辆速度、位置、目的地甚至驾驶偏好，提供和传送信息。人工智能将学习了解你的日程安排、选择的路线和经常停靠的点，以便在你出门上班前提供宝贵信息。

信息娱乐系统

如今最具创意的车辆功能之一是车载信息娱乐系统，人工智能让该系统上了一个新的台阶。

语音识别

语音识别为人类与技术进行交互提供了一种更简便的方法；在这种情况下，它提供了司机与汽车之间的交互。由于深度学习算法，语音识别技术已取得了长足发展。那么，人工智能如何与语音识别结合使用？首先，将你的语音解读成声波。然后，这些声波转换成算法可以解读的代码。代码被馈送后，语音与通常存储在云端（大多数人工智能计算能力在云端）的现有样本进行比较，确定所说的内容。

由于人工智能，语音识别软件会立即开始更新语音样本，并考虑特定单词的发音方式和用户语音的声调。该技术能够学会你的独特口音和单词发音方式，有出色的准确性和精确度。人工智能还帮助语音识别技术识别语音背境和声调。比如说，回复文本时，语音识别会了解你是不是提出问题，会根据需要自动添加标点符号。

虚拟助手

语音识别领域的进步为车载虚拟助手铺平了道路。虚拟助手最先出现在智能手机上，现正慢慢进入到车载信息娱乐系统。最初，司机用语音识别技术能做的事情非常有限；而如今，虚拟助手让司机可以询问路线，获取一般信息，甚至调整座位位置和空调设置。最近向汽车行业推出的Google Assistant和Siri是市面上人工智能方面最先M的虚拟助手。

比如说，用户只要说一声“Okay，Google”，Google Assistant就能激活。助手会识别你的声音，调整车辆设置和专门针对你的建议。这让Google Assistant得以管理多个用户及使用偏好。通过学习了解用户的驾驶偏好、习惯、日常行程，甚至跟踪你的位置、路线和目的地，虚拟助手可以随时给出建议。它可以提醒你在回家的路上取物件，推荐附近的餐馆，甚至在你去当地咖啡馆的路上预订咖啡。

汽车行业

人工智能技术的进步不仅影响了车辆本身，还影响了整个汽车行业。

智能机器人

人工智能工业篇2

过去30年，即便是在人工智能科技技术取得突破之前，电脑也已经逐步取代人类的体力劳动，且效率成倍提高。信息技术的进步也令企业主们可以把许多机器无法直接取代的常规工作外包到国外。

 

作为科技替代以及科技引发之全球化的结果，美欧处于技能分布中间区间的职位在整体工作职位中所占的份额显著下滑。对常规工作职工需求的加速下降，导致制造业和文书工作中的高等收入、中等技能的工作不复存在。

 

科技进步同时也是基于一定技能的：一方面对拥有特定技能的劳动者的需求相对增加，让他们从事与认知和抽象理论相关的工作;另一方面消灭那些中等技术的常规岗位。这同时也是导致拥有高级文凭劳动者和低素质劳动者工资水平日益拉大的主要因素。

 

即便缓慢增长的经济，以及更智能的机器劳动替代作用削弱了对高技能、高分析能力职业的需求，这些差距在近十年依然存在。许多大学生直接被挤压到原本由低技能劳工承担的职业层次，而后者则被压到下一个层次甚至直接被挤出劳动力市场。因此，如果一个劳动者没有大学文凭，他的工资收入只会进一步下降。

 

以技能为基础的科技变革导致各职业内部以及不同职业之间的劳动收入日趋不平等，这反过来又加剧了整体的收入不均状态。智能机器和全球互联同时也以另外两种方式促进了收入不均：一是扩大特定领域的顶尖人才所面对的全球市场规模和范围(所谓胜者通吃理论)，二是让那些知识产权和无形资产的创造和拥有者们获取超额回报或是垄断收入。

 

没人能说清有多少劳动者可能会丢掉工作，但从目前科技进步的速度来看，很有必要重视这一点。

 

那么，政策制定者们有何对策?首先，一定要认识到，导致过去十年工作职位增加放缓的原因是疲软的总需求和经济增长，而非劳动替代率的加速。在这种情况下，货币政策应该更加灵活，且应避免进一步的财政紧缩。

 

其次，必须提升劳动者的教育水平。在可预见的将来，科技对劳动者职位和工资前景的影响将取决于他们的受教育程度。一个职位所要求的学历越高，就越难以被智能机器所取代。

 

随着智能机器变得更为强大且无处不在，它们会对美国经济的一个基本特征提出挑战：大部分人都是通过出售自身劳动赚钱，因此如果一大批劳动年龄的美国人，无论教育水平高低，变成了技术上的闲置人员或不再拥有一份足以维持最基本体面生活水平的工作，我们该怎么办?

 

近期的政策对策很明确：把最低工资提升到足以使一个全职工人及其家庭免于贫困的水平，并扩大对无子女劳动者的工资所得税减免。

 

而中长期来看，必须考虑更激进的政策，例如引入负所得税或者基本收入，无论就业状况或是市场薪金多寡，都得为人们提供一个有保障的最低生活标准。

 

人工智能工业篇3

不过，一直强调“影响力最大化”的李开复，2013年被诊断出患有淋巴癌，“生命可能只有最后100天”，他不得不终止工作，回中国台湾治疗，直到2015年2月复出。此间，没有李开复坐镇的创新工场略显沉寂。

这次回归，李开复带着他的第六本书――《向死而生：我修的死亡学分》，瞬间引发所有媒体关注。

在强调“唯快不破”和狼性的中国创投界，李开复复出后，根据自己的实际情况提倡“工作和生活要平衡”，却与这个氛围有点不一样。对于大部分中国创业者来讲，每个领域的竞争异常惨烈，现阶段还不能实现所谓的工作生活的平衡，甚至连身体健康的及格分都拿不到。对此国情，李开复也表示理解，但他认为创业者每周花1-2个小时在锻炼身体上是值得的，会让创业者跑得更远。

大病之后，李开复现在强调自己的身体健康要做到80分，每天至少睡7个小时，但他回归后，依然强有力推动创新工场前行。除了出书，他做的另外一件大事就是和团队一起推动创新工场2015年11月5日在新三板挂牌。这赶上了好的窗口期。因为不久后，证监会叫停了PE和投资机构上新三板。

把创新工场挂到新三板，与其他早期投资机构比，让创新工场有了一个更好的激励机制：可以通过发股票和期权激励投资经理和管理层，不用完全指望薪水+投后收益分成。

创新工场挂牌新三板还有其他好处：传统VC/PE基金的问题是到期（7-10年）就要解散，把钱分掉。创新工场上市后，只要满足投资者（LP）期望的回报率，没有强制义务要把赚来的钱分掉。另外，创新工场还可以通过上市主体募集资金，投向创新项目。

从创新工场披露的资料看，前谷歌中国商务拓展总经理汪华、前谷歌中国首席运营官陶宁、前易官高管郎春晖和张鹰成为创新工场共同的实际控制人，直接和通过育成管理间接控制公司的股权比例合计为84.64%。这解决了创新工场最大的隐患――李开复一旦因为身体原因不能全心管理创新工场，创新工场如何长效运营问题。当然，这也解决了创新工场核心团队的激励和稳定问题。

在原创新工场合伙人王肇辉、邱浩先后自立门户创立基金的情况下，李开复和他的团队新补充了得力干将――前《IT经理世界》杂志创办人，总编辑王超2016年4月加盟创新工场，担任创新工场运营合伙人、CMO。《IT经理世界》在媒体界以报道技术创业著称。

但当移动互联网走向纵深，李开复最重要的任务还是帮创新工场找到下一个大风口，而且这个风口一定要跟李开复和创新工场基因匹配。创新工场当然也投文化娱乐，但那好像更适合李开复的老朋友真格基金创始人徐小平，他投过Papi酱，他在黑马学吧直播时，号召中国所有的艺术生都应该去做网红。

但，李开复有属于他的运气。

2016年3月，谷歌的AlphaGo与围棋九段李世石大战，最终AlphaGo 4：1大比分胜出。这引发全社会人工智能讨论的热潮，业内认为移动互联网之后最大的趋势是人工智能。这似乎是为李开复和他的创新工场准备的。

李开复除了是“青年导师”外，还有一个重要的身份是计算机专家，而且是专研人工智能细分领域――“语音识别”的计算机专家。

据李开复的传记《世界因你而不同》记载，1983年8月，李开复在卡耐基.梅隆读博士，师从印度裔教授拉吉.迪瑞，研究的方向是“不特定语者的语音识别系统”，李开复通过将统计学引入语音识别研究，将识别率提高到96%，并在1988年的世界语音学术会议上发表成果，这项成果不但被《纽约时报》报道，还被《商业周刊》选为1988年最重要的科学发明。凭这一成果，李开复获得博士学位，并留校任教。1990年，李开复还作为专家到北京信息工程学院讲授计算机课程，吸引了中国知名计算机专业的教授、研究人员等参加。

1990年，李开复被邀请到当时最牛的电脑公司苹果工作，为Mac iii开发人机互动系统。1991年李开复任苹果ATG语音小组经理。1995年，年仅33岁的他成为苹果副总裁。1998年，李开复回国创立微软中国研究院并出任院长，他和他的团队主要的研究方向包括“虚拟3D”、“图像识别”、“自然语言”、“语音技术”等。

后来，李开复先后出任微软副总裁、谷歌中国总裁，更多的精力转到战略和管理，已不在科研一线。不过，说他是人工智能领域的行家没人会质疑。

善于抓住机会施加“最大化影响力”的李开复不会放过这波对于创新工场来讲极好的机会。

在AlphaGo大战李世石时，李开复作为专家发表言论。6月8日，李开复应清华大学交叉信息研究院院长、世界著名计算机科学家姚期智院士邀请，做了名为《人工智能的黄金时代》的演讲。 6月12日，他与创业黑马董事长牛文文在黑马全球路演中心做花椒直播时，其中一个重点话题是人工智能。

李开复告诉创业家&i黑马，特斯拉创始人马斯克担心人工智能技术和人才被掌控在微软、谷歌、Facebook手里，存在“作恶”的可能，所以他疯狂地投入金钱挖人做Open AI。但李开复认为，人工智能短期内不会“奴役”人类。

（TIPs Open AI：2015年12月创建，它的使命是研发人工智能和其它机器学习技术，确保机器人未来不会伤害人类。它从马斯克、奥特曼，以及硅谷知名人士杰西卡・利文斯顿、PayPal联合创始人彼得・泰尔等人手中募集到10亿美元。）

李开复看好人工智能在以下领域的广泛应用：DNA检测，药物白鼠试验，发明新材料等。人工智能最大的应用在无人驾驶，世界上10%的人的工作都跟驾驶有关。

李开复说，图像识别、语音识别方面，机器的识别率已超越人的识别率，这意味那些主要靠“听”和“看”吃饭的人要被机器取代。比如“看脸”作为核心工作的保安；比如那些靠“听”吃饭的人――客服、翻译。

“每个领域人工智能都有可能对传统公司产生颠覆，每产生一个有价值的机器人，一个人、一个群体就会失业，这对社会影响非常大。10-15年之后，世界上90%的工作，也许50%的人类可能都要面临工作部分或全部被取代。”李开复说。

而另一个科技界的大佬，华为创始人任正非，从更高维度表达了自己的担心：“未来社会是一个智能社会，不是以一般劳动力为中心的社会，没有文化不能驾驭。若这个时期同时发生资本大规模雇佣‘智能机器人’，两极分化会更严重。这时，有可能西方制造业重回低成本，产业将转移回西方，我们将空心化。即使我们实现生产、服务过程智能化，需要的也是高级技师、专家、现代农民……，因此，我们要争夺这个机会，就要大规模地培养人。”

与任正非的判断英雄所见略同，要想不被机器取代，李开复认为人们应该注意以下几个方面：一，关注启发式教育，用互动式教育启发孩子对学习的兴趣和效率；二，正视发育右脑的学科领域，平衡文理；三，鼓励有上进心的年轻人挑战自己， 孜孜以求，成为专才；四，不要把时间浪费在“安稳”但是重复性的工作上。

作为创新工场的创始人，李开复关注人工智能对人类“毁灭”的科幻可能，但更关注其带来的机会，李开复认为创新工场是一家比别的机构领先几年的机构，当“大家还不知道安卓的时候，我们已经把整个产业链投了一遍。”

“大概一年前，我们认为人工智能将是下一个风口，我们在无人驾驶、视觉、语音，怎么在金融业、医疗界用人工智能创造价值（等方面），做了一系列投资，现在已经投了20多家公司。”李开复告诉创业家&i黑马。

“不同时代，最适合创业的人不一样。移动互联网时代，那些看过美国移动互联网怎么起来的人会有很大的优势。

人工智能时代，那些在美国Google、Facebook、微软工作过的，或在美国斯坦福、麻省理工等名校学过人工智能的海归理工男，今天是属于他们的风口。他们所学的东西在国内还没有取得成绩。”李开复说。这样的海归理工男最容易跟具有理工男气质的创新工场结合。

不过李开复也担心理工男的一些缺点，比如想法很好，风口也对，但执行力太欠缺，比别人跑得慢；还有创始人主意多，不够专注。李开复承认，创新工场上一轮投移动互联网的时候，有几个被清盘的项目，就有上述原因。

以下为牛文文VS李开复在黑马学吧《大咖来了》上的对话实录

牛文文：我听说你带创新工场的创业者去了一次硅谷，想听听你此次的感想。

李开复：这次硅谷之行我带大家去了苹果、Google、Facebook和特斯拉等各种传奇公司，到了创始人家里面，也去了工厂里面。

这次回来，我们感觉非常震撼，硅谷真的是不一样，我们参观的很多都不是10亿美元的独兽，而是百亿和千亿美元市值的公司，看完了以后就感觉到，硅谷精神有几点很特殊：

1、硅谷文化不是一个文化，而是多个文化，而且它的文化是独特性的和有情怀的。

2、硅谷最爱的就是人才，是真爱人才，不是口头上的爱人才。

3、这些创业者真的特别的偏执和强大，他们绝对不是四平八稳的职业经理人。

而在国内创业环境竞争剧烈，VC追着创业者，是滚动的商业模式，先去起量再去变现，所谓的游戏规则都写好了，每个人拿着游戏规则照着做，如果能力好和运气好就做出来，上市、发财，然后做导师和天使等等。

牛文文：这跟以前不是一样，一直如此吗？

李开复：其实创业者并不觉得一直如此，比如说文化听起来很虚，很鸡汤。每个公司都有文化，我们公司也有，成立了公司，挂一个牌子：以人为本、科技创新、诚信为上。但我们的创业公司很少有文化、口号和价值观。

反而这个所谓的文化、价值观和口号只是一个说辞，用来“蒙骗”员工的，但是员工的眼睛是雪亮的，他们不吃那一套。再往下说，文化是废话、文化是假话，文化都是公司领导来骗员工的，员工打死也不相信，所以文化几乎变成了一个贬义词。

但是这次去硅谷大家看到，苹果有它的文化――把保密作为公司的第一位。他们的员工什么都不跟你说，下了车警卫就把我们带进去，之后说不准拍照，苹果就是这么把它的文化执行出来的。我们见到了苹果公司前10号人物里面的前3位，每问一个问题大家都充满着期望，但所有回答你都可以在网上找到。由此，你就知道苹果的文化就是保密。

另外一个极端的对比就是Airbnb。很多人觉得，Airbnb不就是个提供住宿的平台吗？我们中国有携程、去哪儿、要出发。但是你进去以后就会发现，真的不一样，为了接待我们40个人，他们派了4个导游和4个员工，这些放下工作来接待我们，对我们的照顾简直是无微不至。

后来，我们问为什么派了4个导游？他们回答说因为这是Airbnb的文化：给人宾至如归、做好主人的感受。同时，他们也要求每一个出租房间的人要做到宾至如归，他们的处罚和奖励等产品功能设计也都是在围绕这一文化。

你可以通过这两个例子发现，要把文化融入公司的每一件事情里是需要去做的。

牛文文：硅谷在我们的印象中只是个印象，但我听说去年是一个拐点，说在硅谷和纳斯达克，大家对消费互联网的创业机会和热情没那么高了，而底层硅谷发生了一些变革，人工智能学习和超级高铁等。我最近一年没去了，超级高铁是真的吗？

李开复：超级高铁我倒没了解，我知道癌症和机器学习比较多。其实这一切跟机器学习都有关，我们今天看大家都在炒AlphaGo（阿尔法狗）。阿尔法狗这条“狗”真的蛮聪明，十年前有三位科学家发明了新算法，而这十年里，我们可以看到，无论是在人脸识别和语音识别，机器人的识别率都已超越人类，这就意味着那些做着听东西和看脸工作的人就要被取代。比如保安、安防、边防人员，这是看脸的工作；客服、呼叫中心这一类是听东西的工作。

人工智能这个领域，我觉得刚刚开始，它对每个领域都可能产生颠覆效应，比如金融和贸易。而最大的应用领域是无人驾驶，世界上10%的人的工作都跟驾驶有关。比如说一个推销员，他开着车去卖东西，那他的时间10%花在了开车上，以后如果有自动驾驶和无人驾驶，他坐在车里继续办公，那么可以节约10%―20%的时间。

当然，人工智能是把双刃剑，每产生一个伟大的公司，一个传统的公司就倒闭了；每产生一个有价值的机器人，一个人和一个群体就失业了。

再说癌症，其实现在也有人用人工智能做DNA的检测和排序，针对每个人提出解决方案。比如有一个公司自动测试小白鼠，它把无数小白鼠送进去，以后就不用人每天检查，机器人会自动抽血和试药，最后活了多少、死了多少，下一步进入临床实验，都由人工智能来定。

还有人用人工智能发明新材料，因为发明新材料本身是一个尝试和验证的过程，而任何东西的尝试和验证都可以用人工智能来推测。

在硅谷，我们还可以看到另外一个有趣的现象，Google、Facebook和微软都在高薪抢人工智能人才，因为机器学习专家仅有几千个以下。有人就说，这三个公司未来会发生大战。有人还说，这次美国大选就是被Facebook操作，公司强大了就有可能这种事情发生，当然也可能是阴谋论。

另外，Google现在太强大了，它甚至要把大脑挖出来做研究，所以当它进入医疗和金融领域时，硅谷很多公司就很惶恐。

牛文文：是不是像X-MAN一样，是有超级能力的人，一旦脱离人的控制？现在他们真的是担心机器强大了人管不住吗？

李开复：我觉得有一大批人是这样的，以马斯克为代表……我们也去看了马斯克的工厂，人只是编程和协调而已，这些机器还是人的奴隶，马斯克担心的是机器变聪明了、会思考了。当然，机器人现在还做不到这两件事：不能自己复制自己，没有自我存在的意识。再下一步，机器人还需要知道我是谁，我为什么存在，我怎么让自己不消失。

牛文文：他们会谈恋爱吗？

李开复：我个人认为机器人谈恋爱可能还需要几十年才能实现。当马斯克跳出来说，Google、Facebook和微软作恶的太多了，我们要把AI推向开源化，所以他做了一个开放的AI，这个公司很有意思。他说，自己要让最聪明的人不去Google、Faceboo和微软上班，然后自己拿出几十亿美元养着他们，让他们把研究成果分享给世界，每个AI模块里面要放上保护作用以免它发生爆炸。

人工智能工业篇4

【關键词】人工智能；工业经济；影响

【Keywords】artificialintelligence；industrialeconomy；influence

【中图分类号】F426；TP18【文献标志码】A【文章编号】1673-1069（2020）11-0029-02

1引言

在20世纪人工智能技术有了质的飞越，取得了突破性的进展。而近年来人工智能技术仍旧在不断发展，应用人工智能的行业也随着人工智能技术不断发展在不断地增多，例如，军事行业、服务行业、驾驶行业等。而随着人工智能在这些行业的应用，对我国工业经济的发展也起着一定的作用，本文简要地讨论了相关的内容。

2人工智能对我国工业经济的影响

2.1替代劳动力

我国是工业、农业大国，很多人以劳动作为工作、赚钱的途径，人工智能时代的到来有可能会替代劳动力，这种影响有利也有弊。对于个人而言，很多农民工会思考自己的工作和技能是否会被人工智能取代，有危机感。但是好处是这些人员会促使自己去学习新的知识以及能力，不断地提高自己的专业能力，发展新的技能，防止被取代[1]。对于企业而言，不断地使用劳动力会持续增加资金投入，很多工业相关企业考虑到雇一个工人的综合用工成本是很高的，除了薪酬外，还包括为员工缴纳五险一金等问题，因而他们会优先使用人工智能。但人工智能的应用只需要一次性投入，可以减少企业的资金投入，创造更多的经济利益。工业企业使用人工智能技术以及设备可以减少资金、税金的投入，因而很多企业出于成本考虑优先使用人工智能，这样自然而然会带来失业问题。但是工业企业并非随意应用人工智能，当下我国法律就工业领域人工智能应用问题加强了对劳动者的保护。对人工智能会替代劳动力这个问题不同的人员有着不同的想法，有的人是持悲观的态度，有的人持乐观的态度，根据调查可知，大多数的经济学家是持相对悲观态度的，认为人工智能有可能会替代劳动力，从而影响工业经济增长。

2.2增加就业岗位

前面讲到人工智能在工业领域中的应用会替代劳动力，但与此同时也会创造就业岗位。众所周知，人工智能包含很多方面，在工业领域中很多人工智能的自动化技术以及设备逐渐得到应用，这些新引进的先进设备为人们创造了新的就业岗位，带动了工业经济增长从而推动了国家的经济增长。根据一些专家、学者的研究发现，人工智能技术以及设备的应用实际会为那些没有应用人工智能的生产环节创造更多的就业岗位，让工人、劳动力可以专注于无法通过人工智能完成的工作。

2.3促进产业结构优化

近年来，很多人工智能技术应用在工业领域中，如大数据、云计算、5G通信等，这些技术的应用导致工业的生产、传输、存储、处理、分析等不同环节发生全方位、革命性变化，这些数据、算法变化是依靠人工智能技术运行的，从某种方面上讲，工业领域中的一些人工智能技术可以说是一种现代的信息技术，是当下互联网时代的重要组成部分。随着这些人工智能的应用，我国工业领域也发生了翻天覆地的变化。人工智能技术涉及很多现代先进的技术，这些先进技术的应用必然会促进工业产业链中各环节技术产品的集群式、爆发式增长，优化了产业结构，从而促进工业经济的增长[2]。

2.4促进工业生产智能化，提高生产效率

随着时代的发展以及社会的进步，人工智能技术不断地应用在工业领域，这些智能化设备技术的应用促进了工业行业生产流程的智能化。在改革开放初期，我国科学技术不发达，很多工业领域中的生产设备都是流水线式生产，工业工作中所涉及的每一步工作都需要人工操作，很多关键的工作环节以及决策判断都需要依靠人力劳动或者人们思考来进行。但是人工智能自动化时代的到来为工业生产带来了智能化和集成化的改变，可以提高工厂的工作效率，使用更多的人工智能设备以及技术，这意味着工厂和车间可以实现更长的作业时间。众所周知，当前劳动力成本逐步提高，尤其是加班需要支付两倍或者三倍的薪资，但是设备不需要，工厂只需要支付值班人员的费用就能够让工厂二十四小时开工运转，可以在提高生产效率的同时减少资金投入。目前，在美国、德国等一些国家都已经出现了不停工的“无人工厂”[3]。

2.5降低工业生产的危险性

工业是我国几大产业之一，其对我国的经济发展有着很大的促进作用，在工业领域中很多工业生产工作都涉及高危险性的环节，在之前人工智能还没出现时每一项工作都需要由工作人员亲自操刀去实践，即使危险系数高的工作也需要由工作人员去进行，因而经常会出现一些危险事故，造成工作人员的伤亡，面对这些危险因素当时的管理人员以及工作人员是无能为力的。但是人工智能的出现可以制造出工业机器人，或者相关的保护装置，高危工作可以由人工智能机器人进行处理，如果必须由工作人员来进行可以利用先进的设备来探测危险，最大限度降低危险发生的可能性。人工智能在工业领域的应用，在降低人工风险的同时还可以提高劳动生产率，减少生产商品的社会必要劳动时间。

2.6提升工业产品的质量和性能

人工智能工业篇5

就在AlphaGo对阵李世石期间，航运业“大拿”马士基在人工智能方面进行了一次新的尝试。该公司首次完成通过无人机向海上船舶送货的任务，这也是去年马士基在世界首次使用无人机成功对浮式生产储油船（FPSO）货物油舱检测后的又一次无人机应用的创新之举。未来该公司将进行进一步测试，使无人机成为马士基船舶供应链的一部分，以节省更多的时间和资金成本。

虽然这一应用的人工智能水平不能与AlphaGo相提并论，但这也是人工智能在船舶领域应用上向前迈出的一大步。应该说，船舶业及航运业近年来在船舶的智能制造和智能运营方面已经取得了一定成果，而且在提高生产效率以及将人类从繁重劳动中解放出来的要求越来越迫切等因素的促进下，这一进程正在加速。然而，现在看来，人工智能的发展更令人惊叹，船舶的智能设计、建造和运营可能会以比我们想象中更快的速度成为现实，而且程度会比我们想象的更高。

人工智能专家认为，“AlphaGo”们运用了最新的深度学习算法，完成了从“计算”到“智能”的飞跃。这种深度学习算法是类似于人类大脑的人工智能学习法，也是人工智能领域极其重大的突破。这一突破的里程碑式意义在于，当面临一些开放性问题，而不仅是非黑即白的输赢问题，如在无人驾驶中面对天气、环境突发状况时，人工智能可能通过深度学习进行判断和操作。而这恰恰为船舶的完全人工智能操纵以及不同类型船舶的智能建造创造了条件。

目前，全球范围内已开展了多个智能船舶和无人驾驶船舶项目，如中国船舶工业集团公司主导开展的绿色海豚38800吨智能示范船建造项目、欧盟资助研发的代号为“MARS”的无人驾驶船项目、DNV GL的无人运输船设计项目、韩国现代重工的智能船舶联网系统项目等。我国建造的“会思考”的船舶，将能实现全船信息共享、自主评估与决策、船岸一体化、远程支持和服务；无人驾驶的“MARS”号预计在2020年驶向大西洋；DNV GL在设计无人运输船之前已经开发出全新的无人操作FLNG（浮式液化天然气装置）概念。船舶行业正按部就班地开展智能船舶研究，而一日千里的人工智能也许将推动这些项目加速度“前进”。

人工智能工业篇6

2016年3月，谷歌的AlphaGo系统在与韩国选手李世石九段的围棋对战中以4：1的战况取得压倒性胜利，随着大战的尘埃落定，人工智能再次走进了公众视野。紧接着，德勤会计师事务所宣布，将在审计、税务和会计等领域引入人工智能的概念，此举将给会计行业的发展带来重大变革和影响。虽然人工智能不同于人的“智能”，但它可以模拟人的思想方式，甚至有人认为，人工智能可能会完全取代财会人，因为它在某种程度上可能超过人的智慧。可见此次将人工智能引入会计行业，无疑会让越来越多的会计人开始担心自己的饭碗是否有危险。

一、人工智能概述

人工智能（AI）又称为机器智能，John McCarthy将其定义为“制造智能化机器的相关科学和工程”[1]。对此我们可以理解为“研究能否实现、如何实现这样的智能系统的科学知识和研究领域”。在此基础上，著名研究型大学MIT的温斯顿解释为“人工智能是解决如何让计算机完成之前由人类才能完成的工作”[2]。其实许多研究者都有不同的见解，所以除此之外还有很多种定义，但都基本上反映出人工智能的内涵与思想。简单的说，人工智能就是“关于研发人工构造出的可以模拟人的意识和思维方式的计算机系统的理论和应用，这些系统可以取代部分目前人类正在做的工作”。

二、会计行业人力资源的现状

企业在任何时候都不应该忽视人力资源的影响和作用，尤其是作为服务型的会计行业，因为它的人力资源通常表现为工作者的技能水平，可以说它是决定本行业核心竞争力的最重要因素。近几年来由于企业逐步迈向科学化管理和现代化管理，所以无论是在数量上还是质量上，会计行业对专业人才的需求层次都越来越高。虽然会计行业的人力资源状况在现阶段还处于不断变化之中，但是我们仍然可以归结出以下问题。

（一）文化水平普遍较低

目前我国会计人员数量众多，但是文化水平普遍较低。数据显示，截止2014年我国已有1600万的财会人员，而注会人数仅有16万。在这1600万人中，只有13%的人员经过专门的会计培训，10%左右的人员受到过大学或者专科以上的教育[3]。

（二）部分人员职业素质不高

一方面是由于现有会计人员大多知识内容单一、结构老化、层次不够丰富，接受新知识速度较慢以及对本职工作感到枯燥、缺乏热情和敬业精神等使得业务素质不高；另一方面是职业素质不高，会计人员职业素质和操守是工作质量的重要影响因素之一，而目前我国对财会从业人员的职业素质与法规方面的培养不够重视，部分会计人员法制观念淡薄，在工作中甚至造假作假等，造成账务混乱，带来财务和税务的风险，降低了行业公信力。

（三）会计人员队伍能力结构失衡

目前我国的会计行业发展现状是队伍能力结构失衡，而且呈现两极分化的趋势，一边是会计行业中普通的核算人员的数量越来越多，几乎达到饱和。另一边高水平的财务管理人才有很大的市场缺口，高级应用型、复合型人才在社会上供不应求[4]。虽然我国已经引入管理会计几十年有余，但是仍然没有得到实际应用和全面推广。

三、人工智能带来的影响

（一）人工智能适用于会计行业

随着社会经济发展程度的不断提高，人工智能的技术已经可以适用于会计行业的部分工作，会计行业发展的新特点将是以电子技术和计算机系统为主。目前的会计行业的工作方式和核算手段日新月异，它经历了从早期的手工核算到会计电算化，再到如今在审计、会计和税务等工作中引入人工智能的概念。正如知名企业家李开复所言，在未来的几年里，机器不仅仅只是取代一些低技能的低端工作，它可以完成人类大部分的工作，这里我们用“冰山模型”解释人工智能适用于会计行业的程度，如图1所示。

如同上升的冰山一样，随着人工智能的发展与完善，将会有越来越多的功能被引入会计行业。目前只有财务会计人员所做的部分不需要多少技术含量、简单重复的工作，例如帮助员工阅读乏味的合同和其他文件将被善于记忆与运算的计算机系统所取代，审计、税务等基础的财务人员会逐步减少，取而代之的是智能审计、智能税务等人工智能系统。随着人工智能与会计信息系统的不断结合，互联网、数据挖掘和云计算的进一步发展，以及支持财务分析和会计信息系统的创新，人类将构建出智能财务决策支持系统[5]。但是冰山不会无限上升，因为人工智能是按照事先设定的规则执行程序的，它没有感情，不能彻底地实现灵活思考，例如在涉及人的方面――处理组织与人员、组织与组织和组织与人员的问题时，人工智能并不具有完全智能地处理问题的能力，因而人工智能并不能完全取代财务会计人员。

（二）人工智能促进会计行业的发展

随着人工智能浪潮的到来，及时引进并利用其高性能的运算能力和数据存储能力等优势，可以在以下几个方面促进会计行业的发展。

1.人工智能可以减少失误。会计行业在现阶段普遍存在会计信息失实的问题，这种问题的一个主要原因是由于巨大的数据量造成的人为失误，另一个原因是部分内部人员为了而对信息进行了数据造假或者更改。人工智能系统的引入，则可以有效避免手工编制询证函而造成的潜在失误[6]。一定程度上缓解了由会计工作失误而带来的信息不真实的问题，减少了会计信息混乱和财产流失的风险。

2.人工智能可以使会计行业的业务效率得到提高。其实自助银行的ATM存取款机其实已经取代了银行人员的部分工作，同时提高了服务的效率。例如人工智能的“智能”系统在对相关的科目、交易进行全面分析后，可以在更短的时间里进行风险评估和挑选样本函证。财会人员将不必在花费时间和精力在类似普通核算这样简单而费神的工作上，转而有机会去处理更加复杂的事情。

3.提高企业的核心竞争力。人工智能在数据挖掘的基础上可以处理数据、建立数据库并跟踪数据分析，甚至可以对建模分析、对投资预测，相对于人类有限的信息存储量和计算能力，人工智能具有更加齐备的信息和高速的运算能力。同时，人工智能可以结合专家决策系统识别并提出消除金融危机给财务管理带来的影响，可以通过学习来识别财务风险，化解安全隐患，建立预警模型。

4.释放人力资源和减少用工成本。现在的会计人员大多按照基本流程来划分工作职能。而核算和监督是会计的两个基本职能，会计人员最主要的业务就是审核、记载、报告和存档等基础工作，现在人工智能的引进可以大量解决这种日常的、标准的、高频的工作，从而减少财务核算型人员，减少用工的成本。

（三）人工智能带来的变革

1.人工智能的引入可以迅速处理许多以前要耗费大量精力才能处理的事情，从枯燥乏味的合同阅读和一些其他文件的审查工作中解放出来，而且还可以在复杂的文件中提取有效信息从而让业务的处理流程和程序得到简化，同时极大提高了工作的效率和拓宽人类的专业知识。结合互联网技术，会计可以实现集中的财务共享模式，让每一个员工都能够亲身感受到公司财务的运营。

2.人工智能将改变传统会计人员的工作职能。人工智能释放大量的会计人力资源，这部分人力资源要想不被淘汰，必须从自身实现转型，由普通核算人员向管理会计人员转型。即使人工智能可以模仿人类的智慧，但是始终达不到和人类一样的智慧，因此会计行业中广泛涉及分析、预测和统筹等的管理会计将是财会人员的生机。人工智能会集中各种数据，管理会计将有价值的信息从这些数据中提取出来综合后发挥管理智能。

3.管理结构趋于扁平化。由于人工智能裁减了部分普通核算人员，企业的行政管理层次也得到削减。和以前相比，引入人工智能后的组织结构精简干练。

4.人力资源管理职能转变。目前会计行业中使用财务软件、税务软件和审计软件等就是人工智能迈向会计行业的第一步，这些软件像机器人一样提高工作效率。会计行业中的战略、顾问和服务三项职能在传统的人力资源管理模型中呈现为金字塔形[7]。随着会计行业的一部分服务由人工智能系统去完成，在新型的人力资源管理中，服务被一分为二。如图表2所示。

四、启示

（一）人力资源规划

科技的进步使人工智能正逐步取代部分会计人员，会计行业的岗位需求将逐步下降，虽然在某些方面人工智能可以模仿人类智慧，甚至可以超过人类，但是人工智能并适用于会计行业的每一个领域。所以公司的人力资源部门重要发展方向之一就是要细分工作职能，挑选适合的“人”去担任相应的职能。

（二）人才招聘与薪金管理

随着网络技术的发展和电算化的普及，作为会计人员，应该持续关注那些可以对人类社会产生重大影响的技术。加之现在人工智能的引用，财会型企业在招聘人才时不能只单单注重其会计业务能力和从业资格证书，还应当考查其IT等相关技能，优先选取综合型人才。针对不同业务水平和能力的员工应制定相适应的薪金体系，合适的薪金体系才能留住和吸引人才。对于综合型、管理型的人才的薪金应高于普通核算型人才，并且随着人工智能的进一步发展与引进，应逐步扩大两者的差距。

（三）人才培训与发展

时代在不断发展，会计企业也必须要加强员工的再教育。一方面会计行业应培养员工的计算机信息技术，让员工在掌握常用的计算机操作和财务会计软件之外多了解一些其他业务技能，乘势提高自身核心竞争力；另一方面，会计行业应大力培养高层次的复合型人才，让会计人员具有良好的专业素养和自己的专业判断，能够在海量的数据中做出取舍，准确预测，做一些人工智能所不能完成的工作。

（四）企业文化整合

人工智能作为一种新概念被引进，势必会在会计行业造成新观念、新思想与传统观念和传统思想的冲突。从组织内部来看，对已经遵守若干年的企业文化，尤其是老员工，总是沿袭自己习惯的做法，不愿意接受新的思维方式，但是一味地抱残守缺，只会阻碍组织的前进，甚至陷入“第二曲线理论”。因此，会计行业必须本着平稳过渡、充分沟通的原则对两种文化进行融合升华和重塑创新。

（五）完善信息系统

一方面要全面提高财会行业的信息系统化水平，加快完善运行平台等系统设施，在财会工作中加入电算化并制定具有针对性的发展计划；另一方面，只有适合自身领域的人工智能才是最好用的，必须结合人工智能的应用和会计行业的具体业务。因而为了制造出可以被本行业所广泛应用的人工智能，会计人员必须参与相关的技术开发与研究[8]。

五、结束语

综上所述，随着互联网、大数据以及数据挖掘等新兴技术的进一步融合创新，人工智能对会计行业的应用将更加广泛。但是面对新兴技术，拒之门外或是螳臂当车都是不恰当的，我们应当正面问题。人工智能的发展在带来挑战的同时也带来了机遇，抓住机遇就能实现双赢，拔出扎在财会人背上的“芒刺”。所以，研究人工智能对会计行业人力资源的影响已成为一个迫在眉睫的难题。目前，人工智能已经渗透到我们生活的各个领域，虽然让机器完全智能并取代人类的工作这个目标遥遥无期，但是我们在拥抱新科技的时候依然要保持警醒。

参考文献：

[1]王甲海，印鉴，凌应标.创新型人工智能教学改革与实践[J].计算机教育，2010，15：136-138+148.

[2]邹蕾，张先锋.人工智能及其发展应用[J].信息网络安全，2012，02：11-13.

[3]刘芳.信息化背景下会计人员的挑战和机遇[J].东方企业文化，2015，07： 272-273.

[4]秦玲.浅析会计行业现状及发展[J].现代经济信息，2014，06：305-306.

[5]马璐.企业智能财务决策支持系统构建浅析[J].现代经济信息，2013，18：257.

[6]姜峰.会计行业现状及发展探析[J].科技创新与应用，2015，34：288.

人工智能工业篇7

实际上，人工智能早已渗透到我们的生活。比如，银行的ATM机实际上已经代替了银行工作人员的部分职能。就会计、审计、税务工作而言，目前只是人工智能的第一步应用，即使用财务软件、审计软件、税务软件等类似于机器人的软件来实现高效率工作。

的确，人工智能可以很方便地应用于会计领域。比如，根据中国注册会计师审计准则第1312号的要求，注册会计师需要评估相关科目及交易的重大错报风险，确定有必要实施函证程序，根据风险评估判断并选定函证样本及内容，生成相关的询证函。而通过“智能”系统能避免手工编制询证函可能出现的错误，在更短的时间内全面分析相关的科目和交易，评估风险并挑选函证样本。这样会计师就可以有更多的时间去处理更复杂的工作事项，比如会计估计等，从而大大提升工作的效率及效益。

人工智能使得财务决策更加智能化和理想化，原来受限于分析数据量大、信息获取难度大的问题将彻底改变，人工智能将在多重约束条件下进行各种组合分析，为企业投资决策、风险防范打下基础。

财会人不会“被消失”

在享受人工智能带来的诸多便利的同时，财会人也应清醒地认识到人工智能带来的冲击。《经济学人》杂志2014年曾通过调查罗列了未来20年最有可能被机器人抢走饭碗的岗位，排名靠前的包括低端制造业的生产、销售、会计等。

业内专家分析，总体的趋势是普通核算型工作，如财务、审计、税务等财务基础人员会逐步减少。但财会人不会被人工智能完全取代，更不会“被消失”。以应收账款为例，每家公司都会制定针对应收账款坏账准备的计提政策。会计师执行的相关审计工作看似简单，实际上需要考虑多个方面，比如导致个别长账龄余额的原因、相关欠款机构的客观经济情况、与该欠款相关的业务实际、同行业所通用的会计政策等多项因素，而这些方面都需要会计师根据过往的工作经验，行使专业的职业判断。目前的人工智能技术可以实现按设定的规则执行工序，即根据“指令”去学习审计准则的要求，让机器去获取所需要的财务和业务信息，甚至通过大数据获取同行业的信息进行分析，可是要做到灵活思考，按照实际情况判断应收账款坏账准备计提是否恰当，还是需要依赖专业会计师的经验。

顺应财务职能的转变

人工智能工业篇8

为深入贯彻落实《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕35号）、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》（工信部科〔2017〕315号）和《山东省新一代信息技术产业专项规划（2018-2022年）》（鲁政字〔2018〕247号），抓住人工智能产业发展机遇，加快推动崂山区新一代人工智能创新发展，制定本行动计划。

一、总体要求

（一）发展思路

全面贯彻党的精神，以新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻落实总书记对山东省提出的“走在前列”的要求，深入实施创新驱动发展战略，聚焦人工智能重点核心领域，建立以企业为主体、市场为导向、产学研用深度融合的人工智能技术创新体系，加速人工智能产业化进程，重点推进以神经网络芯片、核心算法、大数据和云计算等为支撑的人工智能与我区制造业、医疗健康等优势产业深度融合应用，围绕智能交通、智能医疗、智能家居、智能安防、智能教育、智能制造等应用方向，加速产业集聚，推动产业发展，将崂山区打造成为具有全国影响力的产业聚集区。

（二）基本原则

--市场主导，政府助推。充分发挥市场配置资源的基础性作用，坚持企业的市场主体地位，面向市场需求谋划产业发展。同时，注重发挥政府的调控引导、规划指导和政策支持作用，营造良好综合环境，促进人工智能产业快速健康发展。

--需求驱动，应用为本。坚持与人工智能应用市场开发相结合，立足需求，抓应用促发展，主动适应经济和社会发展的需要，积极培育和创造新的市场，深化人工智能的推广应用。

--强化创新，提升能力。强化技术创新、产品创新、管理创新和业务创新，通过创新驱动产业发展，提高核心竞争力和综合服务能力，为人工智能产业发展提供更有力的支撑。

--特色发展，差异竞争。立足崂山比较优势和产业实际，在强化整体实力的基础上，坚持差异化竞争，因地制宜确定人工

智能具有国际国内领先水平的行业优势。

（三）发展目标

--人工智能产业创新体系基本确立。引进及培育5-10家人工智能创新企业，建设3-4个人工智能创新平台，建设人工智能工程（技术）研究中心、企业技术中心和重点实验室，基本形成开放协同的人工智能创新体系。

--人工智能关键核心技术取得重要进展。人工智能基础理论、计算机视觉、自然语言处理等关键核心技术取得重大突破，形成具有标志性的重大科技成果10个以上。

--人工智能重点领域的产品规模化发展。在交通、医疗、家居、安防、教育、制造等重点领域形成一批人工智能标志性产品，在相关领域获得广泛应用。力争到2021年，全区人工智能核心产业规模达到100亿元。

--人工智能产业支撑不断完善。建设青岛联通国际通信业务出入口局，使宽带接入速率和时延满足人工智能产业发展需求。落实崂山新旧动能转换战略，依托崂山产业云图平台，改善营商环境，建设智慧崂山，加强人工智能产业布局总体规划，构筑崂山人工智能产业新优势。

二、重点任务

（一）实施分类培育，构建更具活力的产业体系

实施人工智能骨干企业培育工程，建立大中小微型企业培育梯队，建立崂山区战略性新一代人工智能产业企业数据库，实施分类培育计划。培育出一批自主创新能力强、主业突出、掌握核心关键技术、拥有自主知识产权和品牌优势的巨人、小巨人企业。支持中小企业走“专精特新”发展之路，加快培育一批成长潜力大、商业模式新、产业特色鲜明的细分领域的“独角兽”企业、“瞪羚”企业。支持符合重点产业发展导向的高成长性初创企业和产业链上下游企业加快发展，壮大产业发展后备力量。

（责任单位：区工业和信息化局、区科创委有关部）

（二）紧盯前沿领域，构建面向未来的产业优势

坚持紧盯前沿、打造生态、沿链聚合、集群发展，启动“未来产业”培育计划。以智能交通、智能医疗、智能家居、智能安防、智能教育、智能制造等战略性新兴产业为重点，加大招商引资力度，开展精准招商、产业链招商和以商招商,创造企业入驻良好条件，引进一批创新能力强、行业地位突出、竞争优势明显的人工智能龙头企业，形成区域产业集聚态势，加快推进人工智能重点产业链项目建设，壮大产业规模。

（责任单位：区发展和改革局、区科创委有关部、区工业和信息化局、区行政审批局、区市场监管局、崂山税务局）

（三）强化创新驱动，构建开放共享的产业平台

崂山区将在人工智能产业及其支撑领域与国内外尖端技术企业建立长期、全面的战略合作关系，建立长效机制，助推新兴产业生态建设及新旧动能转换赋能，集中力量打造部级人工智能产业示范区、虚拟现实产业中心、教育数字化转型示范区。依托微软“基于微软人工智能及虚拟现实技术的公共服务平台”等项目，建设人工智能产业公共服务平台和技术创新平台，围绕关键共性技术开展技术攻关。整合政产学研用等资源,推动公共服务平台、领军企业和创新型企业加强合作,汇聚人工智能创新创业资源,提供相关研发工具、检验测评、数字安全、标准化、知识产权、情报咨询等专业化的创新创业服务。

（责任单位：区工业和信息化局、区科创委有关部、区发展和改革局、区电子政务和大数据发展管理中心、区市场监管局）

（四）优化基础设施，构建智能高效的产业支撑

加快布局实时协同人工智能的5G增强技术研发和应用，大力推进青岛联通国际通信业务出入口局项目落地，使崂山区宽带接入速率和时延满足人工智能行业应用需求。利用北方三大对外光缆在崂山登陆和我区信息技术服务业集聚的有利条件，激发运营商积极性，以联通云计算中心为重点，形成50万台服务器的服务能力，依托滨海数据机房等4个数据中心的6300组机柜，打造崂山区为人工智能产业北方最为重要的数据高地之一并辐射全国。同时以强化人工智能研发基础支撑为重点，完善崂山产业云图平台、“三建联动”、国土资源“一张图”等平台，形成一定规模的高质量标注数据资源库，进一步完善崂山区人工智能产业发展环境。

（责任单位：区工业和信息化局、区科创委有关部、区电子政务和大数据发展管理中心、区委网信办、区自然资源局、区城市管理局、区综合行政执法局、区社会治理指挥中心）

（五）发挥前瞻思维，集聚人工智能的高端人才

崂山区主要有中国海洋大学、青岛大学和青岛科技大学3所重点高校，每个高校均开设3-4个人工智能相关专业，拥有多位在科研领域成绩斐然的学科带头人和大量经验丰富的骨干教师，平均每年共向社会输送2000余名人工智能专业人才。依托三大高校的人才培养机制，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，支持领军人才和青年拔尖人才成长。支持国内外人工智能优势企业、高等学校、科研机构等开展合作，搭建开源技术创新平台，探索开放式协同创新模式。鼓励企业设立首席数据官、人工智能首席专家等岗位，依托国际虚拟现实创新大会等各类平台载体，积极引进人工智能产业发展急需的高端人才。统筹利用崂山区现有人才政策，加强人工智能领域优秀人才特别是优秀青年人才引进工作。对经认定的人工智能及大数据行业领军人才、高端管理人才、专业技术人才等，根据认定结果和服务本区情况，参照本区人才政策的有关实施办法，授予相应人才奖励及补贴。

（责任单位：区人力资源和社会保障局、区财政局、区教育和体育局）

三、实施路径

立足国家发展全局，遵循省市发展目标，准确把握人工智能产业发展态势，找准突破口和主攻方向，全面增强科技创新基础能力，全面拓展重点领域应用深度广度，全面提升经济社会发展和民生应用智能化水平。崂山区将从以下几个方面进行实施：

（一）夯实基础支撑

1.智能传感器

智能传感器是实现人工智能的核心组件，是用于全面感知外界环境的最核心原件，各类传感器的大规模部署和应用是实现人工智能不可或缺的基本条件。紧抓智能传感器市场需求爆发增长、技术创新高度活跃的战略机遇期，聚焦移动终端、智能硬件、物联网、智能制造、汽车电子等重点应用领域，突出创新发展主线，紧紧围绕产业链协同升级和产业生态完善，布局基于新原理、新结构、新材料等的前沿技术、颠覆性技术，做大做强一批深耕智能传感器设计、制造、封测和系统方案的龙头骨干企业，打造一批具有国际影响力的技术标准、知识产权、检测认证和创新服务的机构，建成核心共性技术协同创新平台，有效提升中高端产品供给能力，推动崂山智能传感器产业加快发展，构建我区新一代人工智能产业体系。

专栏1

智能传感器产业发展工程

围绕智能机器人、智能制造系统、智能安防、智能家居、智能医疗等领域，依托本地海尔集团、歌尔智能传感器、Pico、融汇通等重点企业，海尔云谷、歌尔科技产业园、歌尔长光研究院、北京邮电大学人工智能研究院，重点开展安防类传感器、微型麦克风和压力传感器二合一模组、声压磁气流气体集成TOF、火像智能识别传感器等创新项目，打造一批具有国际影响力的技术标准、知识产权、检测认证和创新服务的机构，建成核心共性技术协同创新平台。

国外重点企业：AT&T、IBM、索尼、高通、Maradin、博世、爱普生、卡西欧、UTAC、星点高科技、Acurtronic、亚德诺半导体、应美盛、楼氏电子、意法半导体、英伟达、苹果、三星等。

国内重点企业：高德红外、歌尔声学、士兰微、中芯国际、台积电、华虹半导体、同欣电子、瑞声科技、红光股份、京元电子、共达电声、上海华岭、敏芯微、飞智、速位科技、深迪半导体、小米、海思、君正、华为、中兴、联想等。

2.神经网络芯片

神经网络芯片是人工智能的核心，人工智能产业得以快速发展，得益于海量激增的数据和不断提升的计算能力，而无论是海量数据的获取和存储还是计算能力的体现都离不开硬件载体，即芯片。因此，神经网络芯片就成为当前激烈的人工智能产业比拼中颇具战略地位的一个环节，也是近两年投向人工智能众多资金中最为关注的领域之一。崂山区在神经网络芯片领域的资本与研发投入方面、产业发展现状与国内领先水平仍然存在较大差距，尚处于奋力追赶的落后局面。我区应正视与其他人工智能产业发达地区技术基础和技术水平上的差距，在神经网络芯片领域，冷静判断外部机遇和挑战，客观认识自身优势和弱点，厘清发展关键问题和相应对策，推动我区神经网络芯片产业做大做强、实现整个人工智能产业高质量发展。

3.数据及计算服务

数据及计算服务包括数据挖掘、监测、交易等，为人工智能产业提供数据的收集、处理、交易等服务，及为人工智能开发提供云端计算资源和服务。结合大数据应用开发流程，对数据处理环节进行抽象形成数据智能服务，包括数据集成、数据治理、数据分析和数据可视化等服务；通过提供功能完备的大数据生态服务，帮助完成大数据应用开发，真正的发挥数据的价值。崂山区利用北方三大对外光缆在崂山登陆的有利条件，依托中国联通等项目加快推进云计算中心建设，形成50万台服务器的服务能力，加快推进数据采集和传感设备的研发和产业化。促使联通国际出入口局项目落地，并加强与信通院（青岛）科技创新中心有限公司的合作，开发崂山区5G项目，创新人工智能产业布局。同时依托海尔、海信网络、大快搜索等重点企业，鼓励数据整理、分析、挖掘等模型的研究，将大数据连接、交互、决策融入产品的设计制造和企业的经营管理，提升智能家电、智能交通、智能安防等产业的发展水平。

专栏2

数据及计算服务产业发展工程

围绕数据整理、分析、挖掘等关键数据分析技术与计算支撑能力，重点依托海尔集团、海信网络、中国联通青岛分公司、中科曙光、聚好看、网信科技、大快搜索、民航凯亚、特锐德、赛飞特、融汇通、博云视觉、宇方机器人等，重点围绕大数据中心、城市智能大脑、人工智能训练与测试平台等方面进行项目推进。

国外重点企业：IBM、微软、Teradata、Cloudera、AWS、Tableau等。

国内重点企业：百度、阿里云、腾讯、搜狗、华云数据、今日头条、百分点科技、世纪互联、金山云、数据堂、明略数据、天眼查、海云数据、Social

Touch时趣互动、美林数据等。

（二）突破关键技术

1.人工智能基础理论算法

人工智能基础理论算法是让机器自我学习的算法，包括路径规划、机器学习、深度学习、增强学习等。随着人工智能行业需求进一步具化以及对分析要求的进一步提升，围绕算法模型的研发及优化活动愈发频繁。算法创新将是未来人工智能行业发展的必然趋势，深度学习、强化学习等技术的出现使得机器智能的水平大为提升。业内科技巨头纷纷以深度学习为核心在算法领域开展布局，谷歌、微软、IBM、Facebook、百度等相继在图片识别、机器翻译、语音识别等领域实现了创新突破。崂山区应紧跟产业发展潮流，大力发展人工智能核心算法，同时推动算法开源化、服务化，鼓励企业发展针对性整体解决方案。

2.计算机视觉技术

计算机视觉技术是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉技术日益成熟，应用场景不断拓展，自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均离不开计算机视觉技术，市场发展空间巨大。计算机视觉行业巨大的发展前景决定其具有高成长性特点，但行业发展同时伴随高风险性，行业竞争需要比拼企业技术算法能力、资金能力、以及人才资源，同时考验企业能否实现技术迅速落地，对企业综合实力要求高，综合实力不具备优势的企业在行业内将难以生存。依托海信网络、中科曙光、歌尔声学等重点企业，引导企业既注重前沿算法研发，同时兼顾现阶段商业落地与市场拓展。专栏3

计算机视觉技术突破工程

围绕图像视频识别、生物特征识别、目标检测特征定位及提取、模拟训练、即时定位与地图构建（SLAM）等重点方向，重点依托海信集团、海信网络、海信医疗、中科曙光、歌尔声学、Pico、聚好看、黑晶科技、融汇通、民航凯亚、赛飞特、中译语通文娱科技、博云视觉、宇方机器人等企业，中科曙光人工智能产业园、中译语通人工智能视频创新产业基地、国际创新园、天宝国际、交通谷创客工厂等园区，推进机器视觉基础技术研究及家庭、社区场景应用、CAS计算机辅助手术系统、视频特征提取分析、医疗医学影像分割、智能家电领域的类生物图像识别系统机器人视觉叉齿定位系统、3D视觉定位系统等项目。

国外重点企业：谷歌、Facebook、苹果、Synaptics、Rethink

Robotics、ABB等。

国内重点企业：百度、阿里巴巴、京东、腾讯、商汤科技、美图秀秀、云从科技、旷视科技Face++、中科慧眼、超多维、图麟科技、码隆科技、依图科技、深兰科技、格林深瞳、诺亦腾科技、速感科技、海云数据、陌上花科技、触景无限、图森未来、体素科技、图普科技等。

3.自然语言处理技术

自然语言处理技术是人工智能最具挑战的技术领域之一，主要研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、语义理解和问答系统等。在大数据、移动互联网、云计算以及其他技术的推动下，自然语言处理技术产业已经步入快速增长期，未来将带入更多实际场景。但自然语言处理技术具有较高的行业技术壁垒，众多国际知名企业如苹果、微软、科大讯飞等均重点攻克自然语言处理技术，推出大量相关产品。依托大快搜索、中科曙光、歌尔声学、海尔科技等重点企业，鼓励相关企业在自然语言处理技术领域攻坚克难，促进企业间沟通交流，共同进步。

专栏4

自然语言处理技术突破工程

围绕机器翻译、语音识别、语义理解、自动问答、语音合成等重点方向，重点依托海尔科技、中科曙光、中译语通文娱科技、歌尔智能传感器、Pico、黑晶科技、大快搜索、冠义科技、赛飞特等本地企业，推进语音识别及语音交互系统、字幕识别系统、智能翻译学习系统等项目。

国外重点企业：微软、苹果、三星、亚马逊、Nuance等。

国内重点企业：科大讯飞、阿里巴巴、搜狗、云知声、凯立德、捷通华声、思必驰、汉王科技、叮咚音响、I.am+、智齿客服等。

（三）培育创新应用

1.智能交通

崂山区交通智能化水平正在持续提升，互联网与交通融合的步伐也在加快，智能交通已经成为我区智慧城市建设需要突破的重要领域。在城市交通智能管理方面，我区已经研制出多项成熟产品投入市场。依托海信网络科技、中科曙光等企业，强化智能交通等智能系统，以云计算、大数据、深度学习技术为基础构建人工智能交通平台，掌握AI核心，打造人工智能交通生态链。

2.智能医疗

智能医疗是我区人工智能驱动的规模最大，增长最快的领域之一，涌入了大量的投资，相关创新覆盖临床研究、机器人医疗助手、大数据分析、基于基因组学和精密医学的个性化治疗等。基于人工智能的自动检测，将可疑病例筛选，供医生确诊，缩小医生检查范围，提高了医生的诊疗效率。大力发展智能医疗企业如海信医疗等，满足精准医疗、个性化医疗的发展趋势，推动我区智能医疗产业发展。

3.智能家居

依托海尔科技公司、海尔智能家电等重点企业，推动人脸识别、语音识别、自然语言处理、智能搜索、自动控制等技术在智能家居产业的广泛应用。利用传感器和通讯设备对人居环境进行监测形成的数据流，通过云计算和深度学习建立相应模型，依托家用物联网对室内电器设备乃至整个建筑的实时控制，提升家居产品智能化服务水平。

4.智能安防

智能安防业务主要涉及视频监控和多种传感器预警，涉及数据传输、场景图像识别。智能消防业务主要涉及智能传感器应用，火像智能识别。区内主要代表企业有中国安科青岛分公司、中科曙光、融汇通网络、赛飞特等，我区应发挥人工智能安防领域的技术优势，加快智慧城市公共安全技术防范系统产业化、人脸识别综合解决方案研制。研发集成多种探测传感技术、视频图像信息分析识别技术、生物特征识别技术的智能安防与警用产品，构建公共安全智能化监测预警平台，提高我区防灾减灾救灾能力。

5.智能教育

人工智能技术与学校教育融合成为一种未来趋势，为个性化学习和个别化学习的实现提供技术保障，成为教育发展的重要推动力。利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法变革，构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系。依托青岛卫安智能教育、黑晶科技、智海云天等智能教育行业领军企业，结合市场需求，提升教学质量，促进我区未来教育事业发展。

6.智能制造

牢牢把握制造业数字化、网络化、智能化的发展方向，重点发展轨道交通配套设备、智能仪表与检测设备、船舶配套设备、工业智能机器人等产业。智能制造对自动化、智能化的需求越来越高，依托海尔集团、宇方机器人等重点企业，加强专业人才引进和培养，加强产学研合作，推动智能生产线、智能工厂、无人数字化车间等智能制造产业的发展。

四、保障措施

（一）加强组织领导

加强统筹协调和部门协同，建立人工智能产业发展共建机制。推动政府主动服务，建立重点企业与政府和技术行业专家的定期联络机制。加强资源统筹利用，推动建立崂山区人工智能产业发展联盟和产业协会，发挥各类企业、机构、组织的支撑作用。加强重点任务监督检查，严格督查考核，统筹推进人工智能产业发展各项重点任务顺利实施。

（二）完善政策支持

出台推进人工智能产业发展扶持政策，加大财政资金支持力度，落实资金保障，加大对人工智能产业链重点企业、主要环节、关键设备的补贴力度。大力引进和培育人工智能企业、促进人工智能相关产业集聚、优化投融资服务、加强人才队伍、基础建设和应用示范。

（责任单位：区工业和信息化局、区科创委有关部、区财政局）

（三）优化产业布局

将人工智能重大项目优先列入崂山区重点项目计划，优先保障用地用房需求，营造良好的创新创业环境，保障产业发展空间。打造一批人工智能细分领域“单项冠军”，推动龙头企业在崂山建立区域总部、创新中心、孵化基地。整合空间资源，优化产业布局，设立人工智能产业园区，建设国内一流的人工智能产业平台。

（责任单位：区工业和信息化局、区科创委有关部）

（四）维护知识产权

支持企业加强人工智能重点技术和应用领域核心专利培育，力争形成一批高质量的核心专利。探索建立人工智能领域的专利合作授权机制和专利风险防控机制，推动人工智能领域知识产权成果加速转化，带动人工智能产业化。不断健全和完善知识产权保护机制，加强人工智能领域知识产权保护力度。

（责任单位：区市场监管局）

（五）加大宣传力度

加大对我区人工智能领域的优秀企业家、领军企业、创新创业项目、新技术新产品等的宣传力度。支持协会、园区、企业及各类机构组织开展各类人工智能创新论坛、人才交流、产品推介、项目招商等活动，推动企业与企业之间、企业与社会组织之间开展广泛交流，及时研究提出推动人工智能产业发展的对策、措施和建议，营造人工智能创新发展的良好氛围。

（责任单位：区委宣传部、区工业和信息化局）

附件：人工智能关键应用领域发展路线

附件

人工智能关键应用领域发展路线

一、智能交通

重点方向

智慧城市、智能驾驶、车联网、智慧公交等。

重点企业

海信网络、中科曙光、民航凯亚、特锐德等。

重点项目

海信城市智慧心脏、公安实战平台“海信战狼”、大型活动交通警卫保障系统、智能驾驶辅助系统、“车智网”智慧公交系统、自适应信号机、智能车载视频监控调度终端、视频特征提取分析服务器、双目智能驾驶辅助系统；中国海洋大学信息科学与工程学院智慧港口大型机械状态监测与分析系统；中科曙光大规模视频智能分析（SAI）；民航凯亚A-CDM系统、自助安检系统、智能交互系统、无线站坪调度系统、青岛新机场运营；特锐德平台系统定制服务、大数据修车、动态定价等。

创新平台

海信公安实战平台“海信战狼”、智慧心脏2.0、公交都市3.0、实战平台2.0、视频大数据系统1.0；民航凯亚航班运行指挥平台、特锐德特来电大数据人工智能平台等。

重点园区

海信全球研发中心、中科曙光人工智能产业园、特锐德工业园。

国外重点

企业

西门子、IBM、阿特金斯、柏城、美国Zoox、美国AEYE、美国MightyAI等。

国内重点

企业

爱驰亿维、蔚来汽车、车和家、智车优行、驭势科技、奇点汽车、景驰科技、极豆车联网、图森未来、纵目科技、清智科技、北京易华录、银江股份、南京莱斯、海康威视、赛为智能、宝信软件、皖通科技、川大智胜、中海网络、浙江大华等。

二、智能医疗

重点方向

智能健康管理、辅助诊疗、智能影像识别、智能影像等。

重点企业

海信医疗、中科曙光等。

重点项目

海信CAS计算机辅助手术系统、SID外壳智能显示系统、智能医学影像分割、智能病灶检测及分类、骨折自动筛查、给予人工智能的超声术中导航项目；青岛科技大学信息科学技术学院智慧医疗与大数据系统、基于云计算和MapReduce的区域预料大数据分析关键技术研究（国家自然科学基金面上项目）等。

创新平台

企业研发中心。

重点园区

海信全球研发中心、中科曙光人工智能产业园、崂山湾国际生态健康城等。

国外重点

企业

直觉外科、英特尔、IBM、微软、Google、美国AiCure、美国Flat-

iron

Health、美国Recursion

Pharmaceuticals、美国Tempus

Labs等。

国内重点

企业

华大基因、依图科技、九爱科技、森亿智能、推想科技、碳云智能、思派网络科技、零氪科技、健培科技、泰格医药、银江股份、宜通世纪、延华智能、和佳股份、迪安诊断等。

三、智能家居

重点方向

智能冰箱、智能电视、智能空调等家电；智能音箱、智能手表等智能硬件；智能窗帘、智能衣柜、智能卫浴等智能家居。

重点企业

海尔科技、海尔智能家电、海信集团等。

重点项目

海尔全屋智能系统、物联网安全操作系统、数据驱动的智能生活服务平台；海信机器视觉基础技术研究及家庭、社区场景应用；中国海洋大学信息科学与工程学院智能家电领域的类生物图像识别系统等。

创新平台

海尔智慧家庭人工智能开放平台、大数据云脑开放平台；中国海洋大学海洋物联网协同创新中心等。

重点园区

海尔云谷等。

国外重点

企业

施耐德、霍尼韦尔、Control4、快思聪、ABB、西门子、威易、罗格朗、科道等。

国内重点

企业

海尔集团、京东微联、华为、阿里智能、米家、美的、杜亚、河东、柯帝、霍尼韦尔、瑞讯科技、roboo智能管家、叮咚音响、公子小白、古北电子、智云奇点、涂鸦科技、小葵智能等。

四、智能安防

重点方向

视频监控、传感器报警等。

重点企业

中国安科青岛分公司、中科曙光、融汇通网络、赛飞特、博云视觉等。

重点项目

中科曙光大规模视频智能分析（SAI）;赛飞特危险化学品载体区块链芯片研发项目、智能隐患排查系统、智能咨询、智能安环专家系统、智能应急培训系统、智能应急处置系统；博云视觉未名智瞳监控视频大数据搜索分析系统等。

创新平台

中科曙光大规模视频智能分析（SAI）一体化视频作战平台、赛飞特智能安环家安全托管云平台。

重点园区

中科曙光全球研发总部基地、中科曙光人工智能产业园、天宝国际等。

国外重点

企业

索尼、松下、三星电子、派尔高、安定宝、诶比、亚安、霍尼韦尔、博世安保、三洋、美国智能、HID、美国西屋、捷顺、门吉利

、科松、披克、APOLLO、艾礼富、视得安、加拿大枫叶、博世安保、安居宝、来邦、Aiphone、立林等。

国内重点

企业

TCL商用信息科技、爱谱华顿、安居宝、安康银盾、安威士、保千里、北京天大天科、博云视觉、昌图智能、辰安科技、达实智能、大华股份、云从科技、商汤科技、依图科技、旷视科技Face++、图麟科技、中星微电子、寒武纪科技、海康威视等。

五、智能教育

重点方向

VR教室、多媒体互动课堂、AR娱教等。

重点企业

青岛卫安智能教育、黑晶科技、智海云天等。

重点项目

卫安智能教育机器人；黑晶VR超级教室、神卡王国、AVR定制系列、AR互动体验；智海云天多媒体互动课堂、VR教育软件技术研发、AR娱教、VR多维课堂、StarUR多维创客等。

创新平台

商汤科技人工智能教育研究院、北京邮电大学人工智能研究院、中国海洋大学、黑晶研究院等。

重点园区

青岛智能教育装备产业园等。

国外重点

企业

谷歌、美国Osmo、Knewton、Elemental

Path、DreamBox

Learning、Smart

Sparrow、CogniToys；英国Whizz

Education；瑞典Sana；爱尔兰Immersive

VR

Education等。

国内重点

企业

roboo智能管家、作业盒子、又学教育、英语流利说、微视酷、贝尔科技、小知科技、数字时间、幻景传媒、哆维网络科技等。

六、智能制造

重点方向

智能工厂、智能生产线控制系统、生产线信息化系统和生产线大数据分析、北斗导航芯片和终端产品，智能电表、大气监测仪器仪表、智能工业在线测量分析、油气存储运输设计、船舶压载水等。

重点企业

海尔集团、宇方机器人、海天炜业、宏大纺机、杰瑞自动化、德国菲尼克斯、高科通信、乾程电子、海克斯康、盛瀚色谱、博睿光电、海通机器人、海工英派尔、双瑞海洋、海德威、海泰新光等。

重点项目

海尔互联工厂、宇方机器人智能生产线控制系统、生产线信息化系统、生产线大数据分析、智能AGV

系统、激光AGV叉车、视觉叉齿定位系统、3D视觉定位系统等。

创新平台

海尔工业互联网平台（COSMO）、数字家庭网络国家工程实验室；特锐德山东省智能变配电设备工程研究中心、青岛市智能变配电设备工程研究中心；海信网络青岛市智能交通工程研究中心；天时海洋工程及石油装备研究院、企业技术中心等。

重点园区

高端装备机械产业集聚区（株洲路周边）等。

国外重点

企业

瑞典ABB、德国KUKA、日本FANUC、川崎机器人、AmericanRobot、西门子、霍尼韦尔等。

人工智能工业篇9

一、引言

党的十八大提出我国经济发展进入新常态，以技术进步作为经济发展的主要驱动力是顺应经济新常态发展的主要经济增长形式。近年来，人工智能正在以不容忽视的速度进行发展，并且对就业产生了深刻影响。对人工智能的研究从20世纪四50年代开始，1956年由约翰麦卡锡(JohnMcCarthy)等人组织参与的达特茅斯会议被看作是开创了人工智能(ArtificialIntelligence，简称AI)研究领域的先河。要想研究人工智能对劳动力市场各方面的影响，就要了解人工智能的相关概念及其在现阶段的应用领域。目前，对于人工智能这一概念各界学者还未形成统一的定义。MIT电气工程领域通过研究认为人工智能是一个有机整体，其通过模型建立关于思维、感知和行动的表达系统(Finlayson等，2010)。而我国学者对人工智能进行了以下定义:人工智能是为了实现特定任务目标而创造的、能够表现出与人类能力相似水平的技术(杨伟国等，2018)。人工智能正在从各个方面影响着人类的生产、生活，因此要对人工智能保持客观的认知，从而避免认识上的卢德主义(张成岗，2018)。国务院在2017年7月印发的《新一代人工智能发展规划》中提出人工智能是引领未来的战略性技术，必须加快人工智能深度应用，培育壮大人工智能产业，为我国经济发展注入新动能。在近期的疫情防控中，人工智能也具有多重典型应用场景，在指挥疫情防控工作时指出鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术，在疫情监测分析、防控救治等方面发挥更好的支撑作用。未来人工智能的发展将更为迅速，从而引发科技的重大变革，也会深刻影响着人们的生产、生活和学习方式。研究人工智能的发展对就业各方面效应，有助于我们更好地理解人工智能发展对劳动力市场带来的影响，从而更加合理地制定相关政策以应对其给企业和劳动者带来的风险和挑战。

二、人工智能对劳动力就业量的影响

就业是民生之本，就业稳定是维持社会稳定的重要因素。人工智能的发展是否能够造成大规模的失业是当今社会普遍关注的问题。学者对于人工智能对于就业的影响持有不同的观点，其对就业的影响影响总体可分为替代效应和创造效应两种。

(一)破坏性的替代效应所谓替代效应，一方面是由于人工智能等新技术新产业的发展会造成传统企业的灭亡，劳动岗位消失，进而造成就业的减少;另一方面由于技术进步会提高劳动生产率，在产业规模不变的情况下，减少对劳动力的需求。曹静(2018)认为人工智能的发展会降低自动化成本，从而导致其产生替代效应。有关技术性失业的担忧已然不是一个新的问题了，马克思在《资本论》中提到机器的出现和使用形成了劳动者和机器之间的斗争，劳动资料可以扼杀劳动者，劳动资料一作为机器出现，立刻就成了劳动者的竞争者。熊彼特(1934)也针对技术进步对就业的影响提出了“创造性破坏”这一观点，即每一次大规模的创新都伴随着旧的技术和生产体系的淘汰以及新的生产体系的产生，技术进步必然伴随着对就业的破坏效应。Benzell等(2015)通过构建跨期迭代(OLG)模型，得出了在一定条件下，机器可以完全替代低技能劳动者、部分替代高技能劳动者，从而造成劳动力需求的减少和工资的下降的结论。李晓华(2018)认为人工智能会造成大规模的失业，随着工业机器人、在线协作自动成本的下降，以机器换人将更加经济。姚战琪、夏杰长(2005)通过研究发现工资的适当增加和人力资本的提升有利于增加就业总量，而技术进步则会一定程度上减少就业。何平，骞金昌(2007)通过对我国大中型制造行业企业1998－2004年的数据进行研究，得出了科技活动对企业生存具有正面影响，但对就业增长没有作用甚至是负作用的结论。2016年世界银行的研究结果显示，在未来20年之内，非洲就业岗位被人工智能所取代的比例为71%，发展中国家这一比例平均是50%，而在OECD国家其替代率为57%。Frey和Osborne(2017)对美国700多个职业进行自动化排序预测，结果显示美国有47%的职位可以在短期内被替代。陈永伟(2018)发现，在未来20年中国就业人口受到人工智能冲击的将占76.8%。2018年麦肯锡的研究报告也指出，未来将有60%的职业可能被新技术替代，其中到2030年，不同行业将有30%的工作会被自动化技术替代(麦肯锡报告，2018)。据此提出假说一:人工智能的发展导致资本替代劳动，形成了“替代效应”。

(二)创造性的补偿效应所谓补偿效应，一些学者也称之为创造效应。一方面由于人工智能技术的发展提高了劳动生产率，当产品的需求弹性较高时，产品的成本下降会导致对产品的需求增多，企业扩大生产从而增加了非自动化任务的劳动力需求，Acemoglu、Restrepo(2016)将其称之为生产率效应;另一方面，人工智能技术发展自身带来了新岗位新任务对劳动力的需求，即所谓的补偿效应;最后，虽然人工智能技术可以替代一部分从事简单、重复等任务的劳动力，但是其无法替代高社交频率以及创造性强等具有劳动比较优势的任务，例如工程师、设计师、心理医生等等，这些具有劳动比较优势新工作、新职能的产生是相对于替代效应的强大反作用力，很大程度上抵消了替代效应带来的对劳动力市场的冲击和破坏。马克思认为在一种机器部门被排挤的工人会在另外的部门被雇用，机器也使得专门制造机器的工人出现。Acemoglu(2018a、2018b)通过构造就业创造的模型指出，自动化的发展在替代劳动力就业岗位的同时，也会创造出一些更具有劳动比较优势的新岗位。陈秋霖等(2018)基于跨国面板数据和中国省级面板数据的研究，发现人工智能与劳动者之间存在的替代效应是“补位式”替代而并非“挤出式”替代。Bloom等(2018)估计，2010—2030年，世界范围内由于人工智能的发展将出现7.34亿新的工作岗位。据此提出假说二:人工智能的发展使得一部分新的劳动具有比较优势的岗位产生，增加了就业量，形成了“创造效应”。根据以上两个效应提出假说三:人工智能的发展使得短期内替代效应明显并超过创造效应，导致就业量减少;但在长期，创造效应的作用力更大并超过替代效应，使得就业量增加。

三、人工智能对劳动力就业结构的影响

尽管学者对人工智能对就业的总体效应研究没有统一定论，但是人工智能对不同行业不同岗位的劳动者带来的影响是不同的这一观点是无可厚非的(曹静，2018)。张刚等(2020)认为以人工智能为代表的技术进步与之前“技术偏向性技术进步”有所不同，人工智能导致“程序偏向性技术进步”。将劳动力市场中的岗位按技能高低分为高技能工作岗位、中等技能工作岗位和低技能工作岗位，人工智能的普及和广泛应用会增加高技能工作岗位和低技能工作岗位，而导致中等技能工作岗位的减少。因此岗位极化是人工智能等新技术对中等技能劳动力的替代最为严重，中等技能劳动力从岗位中被挤出，并向高技能和低技能岗位流动，造成高技能和低技能的就业岗位增加、中等技能岗位减少的现象。人工智能技术的发展对岗位的影响主要就体现在中等技能岗位减少(Autor，2013;Frey等，2017)。与之相对应的是高技能岗位，比如脑力劳动和低技能岗位，比如体力劳动岗位的增加，就业人数也随就业岗位的变化而产生变化，导致了劳动力市场两极分化现象的产生(Goos等，2007)。Autor等(2013)通过研究也发现，美国劳动力市场中岗位极化趋势主要表现为低技能服务业岗位与就业人数的增加;且在劳动密集型市场中，就业和工资的两极分化更加明显。基于制造业行业数据，吕世斌和张世伟(2015)利用不同技术水平行业的就业变化近似代表不同技能工人的就业结构变化，通过研究发现中国制造业就业结构整体上较为稳定，而内部则存在明显的就业极化，具体表现为高技术和低技术行业的就业比重有大幅上升，而中等技术行业的就业增长幅度较小。郝楠(2017)则以各行业受教育程度为标准衡量行业的技能水平，发现自2001年以来，中国不同行业的就业结构呈现出“N型极化”升级趋势，即高、低技能行业就业增加，部分中等技能行业就业减少，同时代表最高技能水平的教育行业的就业不断下降。屈小博和程杰(2015)采用就业岗位分析方法研究了就业结构的变化，结果显示中国的就业结构整体上显示出中等收入岗位数量相对增长更快的就业升级趋势，分区域考察时表现为“有序递进的升级”;进一步分析农民工就业结构变化时，发现农民工就业已初现“两极化”特征，即最低，中高和最高收入岗位数量的增长幅度要大于中低收入岗位。对于新时期中国出现就业“极化”的原因，既有研究总体上仍然沿袭了运用中国的经验事实来验证西方就业“极化”理论的思路，主要从信息技术进步、产业结构升级、城镇化、贸易开放、对外直接投资和离岸外包等角度进行了解释(江永红等，2016;郝楠和江永红，2017;李宏兵等，2017)。据此提出假说四:人工智能的发展使得劳动力市场中中等技能工作岗位减少，高等和低等技能工作岗位增加，产生就业极化效应。

四、人工智能对各产业劳动力就业的影响

依据目前的研究成果，人工智能对农业生产部门的影响力最小，对制造业部门的劳动力影响最大，并逐步转移到服务业(Autor，2013)。

(一)对农业生产部门的影响现有阶段研究表明，人工智能技术在农业领域的应用可以改变农民的生产方式，Ampatzidis等(2017)认为人工智能已被用于农业自动化，不仅用于农业的种植、灌溉、除草、修剪、收获等，还用于植物疾病的检测和鉴定，整个农业生产活动都实现了人机合作。农业生产自动化程度提高的同时，会减少农业生产部门的劳动力就业量。钟仁耀等(2013)通过对各行业科技进步与就业关系的数据回归，认为农、林、牧、渔等第一产业部门的从业人员将由于科技进步从而大量减少，这意味着劳动力从农业生产部门转移到其他行业生产部门当中，这与世界各国的产业发展情况基本吻合。人工智能技术的发展在转变农业生产方式、提高农业生产效率的同时，减少了农业部门劳动力的就业量，对农业部门的就业产生了替代效应，这是由于生产规模化、自动化以及智能化程度的加深影响了农业生产时对农民的需求，使得农业生产部门的剩余劳动力向工业和服务业生产部门进行转移。

(二)对工业部门的影响GeorgGraetz(2018)通过研究1993—2007年相对发达的17个经济体工业机器人的使用与经济发展之间的关系，发现工业机器人的增加与劳动生产率的提高有关，工业机器人的使用对生产率增长的贡献高达0.36个百分点，占整个经济范围生产率增长的15%，而工业机器人的使用与劳动力就业呈反向变动关系，随着工业机器人价格的下降，工业生产部门将会增加对机器人的需求而减少对劳动力的需求，这会减少低技能劳动力的就业。Acemoglu等(2017)对美国1993－2007年19个产业工业机器人的使用与就业率和工资进行研究，发现工业机器人的使用与就业和工资呈反方向变动关系，每千名工人中多使用1台机器，则会造成就业人口比例降低0.18%－0.34%，工资下降0.25%－0.5%。谢萌萌等(2020)从四个维度对中国制造业企业2011－2017的样本数据进行分析，发现制造业企业融合人工智能显著降低了低技能的就业比重，且具有动态异质性，即企业融合人工智能的时间越长，劳动力就被挤出越多。人工智能的发展对制造业的影响是绝对不容忽视的，因为制造业由于自身性质，就容易受到自动化和工业智能化的影响，且制造业吸纳了大量的劳动力，相对受到人工智能发展的冲击更大。

(三)对服务业部门的影响Frey等(2017)使用结合机器学习方法预测每个职业被人工智能替代的可能性这一方法预测美国700多个职业中有47%可以在短期内被替代，服务业中很多就业人员例如:电话销售、标题检查人员、保险承销商、税务员、信贷员等都有极大可能被人工智能所取代。但是人工智能的发展也使得重复率低、社交性强的工作岗位的就业需求量增加，例如:休闲理疗师、舞蹈指导、教学协调员、心理医生、设计师等。郭凯明(2019)认为人工智能在服务业所占比重的变化情况取决于人工智能在工业和服务业部门的应用前景，如果人工智能在制造业中的应用比重显著大于服务业，那么人工智能将促进服务业的发展，反之则可能提高制造业的比重。且预期人工智能在金融产业的应用前景将非常广阔，其可能会通过促进金融产业的发展从而影响其他行业发展。

五、人工智能对劳动力市场收入分配的影响

人工智能工业篇10

当代社会，人工智能技术对各大领域的发展带来冲击。商业银行作为金融行业科技创新的前沿领域，应主动求变，积极应对人工智能对商业银行经营模式带来了严峻的挑战，将人工智能技术带来的压力内生为自身改革的动力，理智看待人工智能的发展，坚持技术创新，全面推进产品创新与服务创新，以顺应信息化潮流。发展情况不同地区的商业银行也要客观认识自身在“客户资源、网络构建、社会信誉”等方面的优势，取长补短。乡镇地区一般不如城市地区发展快，乡镇人员在接受科学技术进步带来的发展同样可能会比城市人员接受得慢，因此需通过匹配当地发展情况来适当的、逐步地在商业银行引入人工智能。各大商业银行在当地人员可接受的程度引入一定的人工智能技术，搭建多样化平台服务模式，不仅为前台工作人员减轻工作负担，而且能快速响应市场需求，为商业银行自身的改革发展打基础、存实力，不断提高综合实力全力进军智能化领域。另外，政府应对积极引进人工智能的商业银行提供大力的支持，包括资金及技术上的支持。为商业银行提供畅通的援助流程，确保人工智能技术的发展不受基础设施滞后的干扰，推进我国商业银行智能化改革的进程；政府应从行业规范入手，适当干预，及时推出有关人工智能的法律法规和管理条例，促进商业银行人工智能的健康可持续发展，避免有心之人假借人工智能技术破坏商业银行管理经营秩序，为人工智能技术的发展做好基础性工作。随着科学技术的进步和时代的发展，人工智能技术正在逐步进入大家的视野。无论是上班打卡的人脸识别技术，还是回家后扫地机器人的智能自动清扫技术，都为大家带来不少便利，成为现代科技生活不可或缺的一部分。新一代人工智能正在全球范围内蓬勃兴起，商业银行作为金融科技的重要行业，自然要积极引入人工智能技术来提高行业的工作效率，改善自身管理与成本问题，以提高整体运营水平，使其在激烈的金融市场中更具竞争力。

1.商业银行对人工智能引入的主要方面

据我们观察了解，目前商业银行对于人工智能的主要应用在智能人工客服、大数据分析以及简单的私人理财顾问三方面。首先，智能人工客服的生物识别、自然语言处理技术能够高效的为商业银行的前台人员减少不必要的业务量，使人工客服以客户能够理解的方式传达信息和解决问题，提高了商业银行客服方面的办事效率，从而提升了客户对商业银行办理业务的新鲜感和好感度。人工智能技术的引进对于商业银行执行层人员的分工更加专业化，有利于提高工作效率，减少因工作变化而损失的时间；可以减少人员培训的要求，降低成本；另外人工智能的引进激励商业银行员工改变自身缺陷，提高自身应变能力，向好的方面发展自己，进一步推进了商业银行优胜劣汰制度，降低了商业银行的管理难度。另一方面，智能客服还可以将客户需要处理的业务和所询问的信息进行合理分类，通过挖掘客户关注热点问题，为商业银行开展潜在业务提供科学性的支持。其次，人工智能的大数据分析功能已经小范围应用到商业银行中的风险控制及智能数据采集，这点与智能客服归类客户询问信息，为商业银行挖掘潜在业务的功能有异曲同工之妙。大数据分析与商业银行运行模式结合，可以增加商业银行本身的风险管理数据变量及观测视角，丰富商业银行的风险数据来源，打破传统商业银行风险数据结构的不完善，传统银行与新型银行运行模式对比，如图1，还可以提升数据准确性和客户甄别度，优化商业银行内部测评，建立安全的风险防范机制，相对实现风险管理的有效性和独立性，提升评估精准度。另外，大数据分析结合智能理财顾问，通过对客户及风险数据的分析、分类、整合，打造商业银行客户与风险管理信息精准灵活的技术平台。该技术平台以先进的数字模型为基准，代替人们的主观判断。通过在数据中筛选的“大概率”事件，为客户制定收益最大化的策略，减少客户在情绪波动的情况下作出的非理性投资决策。这使商业银行的风险管控清晰可见，在为客户带来相当的收益以及良好的服务体验的同时，也为商业银行带来较好的声誉，利于突出商业银行现有的优势，在一定程度上促进商业银行的转型升级。

2.不同发展地区商业银行的人工智能的发展及后期经营

然而，在调查研究过程中，我们发现，发展情况不同的地区的商业银行在应用人工智能方面的广泛度不同。由此看来，很多城镇银行不能盲目地扩大自身人工智能化程度。当发展状况不太好的地区的商业银行一股脑的引进人工智能设备，很有可能会造成当地人员对新技术的抵抗、反感心理。久而久之，就会导致的人工智能技术在其业务进展时的应用效率低、自身管理与成本问题没有得到改善，整体运营水平没有提高这些“徒有其表”的现象。当前，人工智能技术与商业银行运营的结合还没有达到最佳效益组合，城乡发展不平衡的问题导致人工智能技术的应用在这些地区之间存在一定的差异。人工智能技术在商业银行中的运用仅限于经济较发达的一、二线城市和部分城市的繁华市区。很显然，这部分地区经济发展迅速，人群的接受和适应新型科技的能力强，人工智能技术应用相对广泛。一般当顾客进入银行大厅就有自助系统进行服务，人工智能的数据存储和分析功能也可以将客户所要开展的业务加以准确地分类分析，为客户提供准确高效的服务；同时，人工智能技术和大数据分析可以定期监测客户风险、为客户提供相对合理的理财建议，提高客户体验感；除此之外，人工智能技术的引入和高效应用使柜台繁杂的人工业务减少很多，工作相对集中，人机协同，有效地提高了银行的运营效率。然而，在一些小城市和不发达的城镇地区，人工智能技术在商业银行运营中的应用存在着低级、不广泛等问题。很显然，农村地区经济发展较为缓慢，人群的接受和适应能力相较落后于城市人群，人工智能技术在商业银行开展业务过程中的应用不是很广泛；在调研中发现，这类地区商业银行对于人工智能的应用仅限于ATM机和最基本的智能客服，人工智能技术还未充分的发挥作用。

前台人工的业务比较多，即使是有客户通过人工智能机器进行业务服务，也需有前台工作人员进行辅助指导。这种发展缓慢与发展不充分问题提高了商业银行引入人工智能的成本，而且超过一半的农村人口没有城市人口的理财观念，人工智能的风险监控和个人理财管理建议等系统在此就无法涉猎，导致“大材小用”。然而正是这种农村地区发展不平衡不充分问题更能给商业银行的人工智能的应用带来机遇。对于农村商业银行来说，农村地处发展缓慢的地区，“三农”根基坚固，人员思想意识落后，对于商业银行积极宣传的金融服务不感兴趣，各家各户对现代化的金融服务没有概念，人工智能在商业银行中的发展会受到一定的制约。所以，这些地区的商业银行应小部分引入人工智能服务，比如，可以先引入前台服务的智能语音机器人，通过对话的方式解决客户的需求，指导客户顺利完成所办理的业务，适量地减少前台工作人员的工作强度，投入到人工智能无法涉及的领域，物尽其用，减少商业银行引入人工智能的成本，使当地客户慢慢适应人工智能带来的便捷。当地商业银行也应加大人力资本投资，建立培育人工智能技术人才的新机制，加大员工培训学习人工智能的力度，提高他们的应用能力素质，培养一支专业知识全面、业务娴熟的队伍，为人工智能在当地的普及提供专业的服务，促进人工智能在当地的发展，适应时代的变化。本专业队伍也要凭借专业知识积极探索服务农村的新机制和新模式，使自己的产品或服务有别于城市商业银行，形成自己独特的经营特色。其次，还可以根据农村需求，在人工智能技术创新的基础上，设立有特色的地方性商业银行服务产品。一是开发出贴近农户需求的金融产品，同时加大产品营销宣传力度，尤其是在掌上营业厅等方面着重从农村年轻客户入手，提供差别化、个性化服务，通过便利高效的服务来吸引潜在客户。二是加强对于农村小微产业金融服务的创新，利用其发展需要融资服务的特点，将大数据分析与风险管控联系起来，使其产品、存货、经营权作抵押担保，开展涉农小微产业联保贷款；对于个体户，通过人工智能技术的数据分析组合，开发各种低风险个人理财套餐。三是在金融环境上，农村商业银行作为地方性金融机构，其业务范围和技术水平都相当有限，因此应积极创新，与城市等较发达地区的各类金融机构达成全方位的合作，凭借人工智能拓展经营领域，创新经营模式，扩大营销渠道。发展较好的地区就可以积极引入人工智能技术，不管是前台大厅的智能服务还是对客户的信息识别、智能理财推荐服务都可以提上日程，满足客户的需求，为客户解决理财方面的问题。协调城乡发展不平衡情况，简便人工智能的操作步骤，升级语音控制的人工智能技术实现人工智能与客户良好的互动，使客户感受到人工智能带来的方便。另外，利用人工智能检测客户的风险水平，为客户提供相应的银行理财产品，即使客户不接受理财产品，也提高了城镇客户的认知，对银行理财有了一定的认识，对钱财的管理有了相应的理解。这样一来，商业银行在加大人工智能的宣传力度的同时也能响应号召，改善城镇地区发展落后的情况。

人工智能工业篇11

一、引言

对于企业的经营管理来说，可以说是具有相当历史经验积累和理论研究积淀的工作之一，也可以说是领域之一。众多年来，企业的经营管理从纯粹的“人治”到“制度先行”的模式，一步一步的变化和发展，在企业的生存和发展过程中起到了最为重要的作用。但是人工智能的发展及其在各个领域的渗透，使得企业的经营管理面临着前所未有的变化，这种变化一方面是其全新的模式带来的不适，另一方面也是其带来的挑战。在众多的企业中，少数企业很早就已经意识到了这样的变化和挑战，也很好的基于企业自身的实际情况而做出了相应的应对措施，但是还是有大部分的企业在人工智能面前显得“无所适从”，没有做好适应趋势发展和应对挑战的充分准备。我们希望我们的研究和探索能够促进企业更好的面对和应对这样的挑战。

二、人工智能及企业管理概述

(一)人工智能概述

人工智能，就是我们平常所听所见的“AI”，顾名思义就是通过计算机科学的理论和方式让电脑或者程序能够模仿人类的行为方式，以期其能够在一定程度上代替人类的劳动。人工智能属于计算机科学，但是却不仅仅是计算机科学，其往往还包含了社会学、心理学、数学等等，甚至还还会涉及到具体应用领域的专业理论知识和技能，以及相关领域的人类经验积累。由此看来，人工智能在理论知识层面具有相当的综合性和复杂性，不会属于某一个学科领域。对于人工智能来说，其并不是一个新的领域或者概念，其实人工智能很早就已经下理论界出现，并且得到了一些较为初级的发展。近年来，由于算法的进步以及大数据和云计算的快速发展，才使得人工智能得以“重生”，在众多的领域越发的显示出具有划时代的意义和价值，也才有了当下非常火爆的“人工智能”。

(二)企业管理概述

企业管理是企业发展过程中的必要过程和手段，也是企业保持健康发展的重要基础。总的来说，企业管理就是企业要将自身的生产经营、业务拓展等等活动通过计划、组织、实施、监督、总结等等方式的总和，是企业自身具有综合性和统筹性的管理过程和运营过程。企业管理更加是一个较老的话题，自大有了企业以来，企业管理就是必不可少的研究对象。经过多年的发展，企业管理也经过不断的实践和总结，得到了不断的优化和提升。其中，现代企业管理是符合当下众多企业的管理现状和理念升级的。企业管理的目标是实现经济效益最大化，意在通过更好的进行资源配置而实现企业各种资源使用效率的不断提升，进而促进企业的长期可持续健康发展。

三、人工智能在现代企业管理中的运用分析

(一)打破信息孤岛的智能系统

在人工智能之前的信息化时代，系统化是企业管理发展的重要方向。因此，在企业管理的众多方面都逐步的建立起的系统或者平台，诸如财务系统、OA办公系统等等。相比信息化之前，信息化已经极大的促进了企业内部各个部门或者环节之间的信息流通，也使得各个环节由于系统化和流程化的加持而更加的高效和高质。但是随着而来的缺失各个环节和部门之间的信息被禁锢在自己的系统里面，形成了众多的信息孤岛。这些信息孤岛对于企业的管理决策来说也是极其不利的因素。人工智能的到来，使得企业在众多的系统之上能够架设一个统领的系统或者平台，也就能够很好的解决了信息孤岛的问题。同时，在信息化时代，企业部署众多的系统往往需要实实在在的购进和部署相关的硬件设施，这对于一些中小企业来说在成本上会产生巨大的压力。但是在人工智能时代，由于云计算的飞速发展，企业的众多管理系统部署并不一定需要购买相关的基础硬件，而是可以通过云计算的方式来解决。其实，这也是能够实现上文提到的建立解决信息孤岛的统一平台或者系统的重要原因之一。

(二)人工智能辅助企业管理决策

结合上文所提到的信息孤岛，传统企业在进行管理决策的时候，往往会面临着众多类型或者环节的数据难以形成有效的统一和整合，作为决策支撑的数据在数量和质量上都会呈现出相当的不足。对此，人工智能技术一方面能够通过搭建统一化的系统平台来打破信息孤岛，提升相关数据的统一化和全面化；另一方面，基于人工智能技术，企业能够实现智能化的数据抓取、整理和分析，甚至在一定程度上给出相应的智能决策建议，以供企业的管理者做出管理决策是进行参考。这一切都要得益于人工智能技术中的大数据分析、自然语言处理、机器学习等等核心技术，才能够实现企业管理过程中的众多高效过程。

(三)人工智能代替重复性工作

人工智能包含了诸如机器学习、自然语言处理等几大核心技术，其中的机器人技术是综合视觉处理、听觉处理、数据处理、机器学习等等众多技术的重要体现。也正是这些技术的加持，使得人工智能能够实现在众多的场景中很好的模仿人类的工作方式，以至于能够在一定程度上代替人类而更加高效高质的完成相关工作。例如企业的行政工作，其有一部分具有重复、机械的特性，人工智能技术就能够很容易通过相关技术学习到其内在的关联或者趋势，进而实现自动的模仿，代替人类进行该项工作。同样的道理，对于众多的生产企业来说，车间管理更加具有这类的特点，因此也是现阶段人工智能能够发挥巨大作用的地方。人工智能分担人类的工作，总体来说能够促进工作更加高效高质的完成，让人类的智慧更加集中于创新和创造，更加集中于思维探索层面。

四、人工智能对现代企业管理的挑战

(一)人才管理的挑战

人工智能能够在很多方面协助甚至是带来人类的工作，并且往往能够更加高效和高质的完成该工作。这就给企业的人才管理带来的极大的挑战。一个最为直接的挑战就是企业以后或许不再需要没有创造性和创造能力的员工。简单重复的工作能够有人工智能来完成，那么企业招聘来的人才就主要将精力集中与思维的创造过程中。这对于企业传统的人才观念和管理方式非常不同，会产生很大的冲击。企业以后的人才管理应该更加注重其创造性的培养和提升，而不是像当下一样仅仅集中于流程化和标准化的培养。值得一提的是，这其实不仅仅是对企业管理的挑战，也是对人才自身的挑战。只有很好的适应人工智能时代的发展趋势，才是使得人才自身更好的融入企业的管理工作，赢得企业的发展机遇。

(二)决策管理的挑战

上文已经提及，在人工智能的支撑之下，企业的管理决策会以汇集全面而实时的数据为基础，通过相关的分析方式来作为辅助。总而言之，这种决策方式是一种集中式决策机制。这主要得益于管理界的这样一种思想：我们拥有越多的信息往往能够做出更加科学正确的决策。但是随着而来的挑战就是随着更多的信息被收集整理出来，使得企业所面临着的决策环境会变得异常复杂，至少相比于之前的环境是如此的。这也就给企业管理者在切实的管理决策过程中失误了增加、变动性增大，为企业的健康稳定发展带来一定的冲击。人工智能时代的管理的不确定性急剧增大，使得众多的管理者感到管理工作十分困难和束手无策，或者有一天真的将企业管理决策完全交给人工智能的时候，企业的管理工作也就无法再称之为企业管理了，真不知道这是好还是坏！

(三)管理方式的挑战

当人工智能时代开始到来的时候，众多的研究者或者企业管理者都在探讨和研究：未来的企业管理者或者企业管理工作会不会被人工智能所取代？或者说会在多大程度上被取代？我们认为，人工智能必定会在一定程度上代替管理者的企业管理活动，或者是更加准确地说是协助，而不会完全的代替企业管理者的企业管理工作。对于企业管理来说，其带来的管理方式的挑战是巨大的。例如对于传统的企业管理来说，财务上的三大表是十分重要的基础资料之一，甚至可以说是仅有的可以相对全面的反应企业经营情况的基础资料。但是在人工智能时代，正如德勤所开发的“第四张报表”一样，通过非财务信息的数据化，通过以用户为核心，建立起来涵盖用户、产品、渠道三个维度的企业价值评估体系，为企业管理层的管理工作和相关决策提供重要的补充支撑。诸如类似的冲击和变化还有很多，都将给企业管理的方式发展带来挑战。

五、结语

人工智能的时展趋势不可逆转，企业唯有很好的适应和应对才能更好的保持其市场竞争力和长期可持续的发展。同时，企业要正视人工智能在人才、决策等管理方式方面带来的冲击，积极应对和应用，促进自身的稳定发展。

参考文献：

人工智能工业篇12

(讯)人工智能产业将迎来政策红利期。据经济参考报7日报道，日前从工信部获悉，为进一步推进人工智能产业发展，工信部将会同相关部委、科研机构、产业组织和行业企业，在《新一代人工智能发展规划》等产业指导性文件的基础上，出台一批具体的产业推进措施，加速政策落地，促进我国人工智能产业在未来快速健康发展。

未来将出台的人工智能产业推进措施主要分为三大类。

第一类是具体产业落地政策，包括出台针对人工智能中小企业和初创企业的财税优惠政策，通过高新技术企业税收优惠和研发费用加计扣除等政策支持人工智能企业发展政策；落实数据开放与保护相关政策，开展公共数据开放利用改革试点，支持公众和企业充分挖掘公共数据的商业价值；盘活现有资金，引导市场力量，建立健全人工智能产业发展基金。

第二类是推进各类人工智能创新发展。主要包括按照部级科技创新基地布局和框架，统筹推进人工智能领域建设若干国际领先的创新基地；引导现有与人工智能相关的国家重点实验室、企业国家重点实验室、国家工程实验室等基地，聚焦新一代人工智能的前沿方向开展研究；前瞻布局新一代人工智能重大科技项目，形成以新一代人工智能重大科技项目为核心、现有研局为支撑的人工智能项目群；建立人工智能技术标准和知识产权体系，建设跨领域的人工智能测试平台，推动人工智能安全认证，评估人工智能产品和系统的关键性能。

第三类是制定促进人工智能发展的法律法规和伦理规范，开展与人工智能应用相关的民事与刑事责任确认、隐私和产权保护、信息安全利用等法律问题研究，建立追溯和问责制度，明确人工智能法律主体以及相关权利、义务和责任等。重点围绕自动驾驶、服务机器人等应用基础较好的细分领域，加快研究制定相关安全管理法规，为新技术的快速应用奠定法律基础。（来源：证券时报 编选：中国电子商务研究中心）