序言：寫作是分享個人見解和探索未知領域的橋梁，我們為您精選了8篇的人工智能醫藥樣本，期待這些樣本能夠為您提供豐富的參考和啟發，請盡情閱讀。

第1篇

關鍵詞：人工智能；中醫藥；融合發展

1引言

新一輪科學技術和產業革命的深刻變革，推動社會各個領域實現深刻變化。人工智能是這一輪產業革命的重要成果，國家也將人工智能作為中國產業發展的重要組成。中醫作為我國的國粹之一，由于主要強調臨床經驗，治療方式上也是因人施治，一人一方，異病同治、同病異治，存在著發展的短板。人工智能的應用為中醫的信息化發展以及中醫研究的深入推進提供了機遇。如何用人工智能為中醫研究應用賦能，是一個非常重要的研究課題。

2大數據為中醫智能化提供基礎

大數據時代已經來臨，已經成為全世界的共識。大數據時代紛繁復雜的信息在為人們帶來挑戰的同時，更多的是一種機遇。中醫與互聯網大數據的深度結合是國家戰略，也是中醫藥研究領域關注的重點，于進一步研究和發展中醫藥大數據產業，提升中醫藥國際地位，具有重要意義。“互聯網+中醫”早在幾年前就已經成為國家戰略，我國《中醫藥發展戰略規劃綱要2016-2030》明確提出推動“互聯網+”中醫醫療，對“互聯網+”中醫醫療做了具體和全面的部署。具體而言，大數據對中醫發展的智能化推動有幾個方面。首先是中醫藥數據的挖掘使用，我國中醫博大精深，是一套深奧成體系的學術、臨床體系，中華幾千年的中醫藥發展積累了極其豐富的大數據，是一座亟待開發挖掘的金礦。將這些豐富的數據進行智能化，對中醫發展的促進作用將是無與倫比的。其次，大數據結合中醫的核心理念，實現中醫的有序發展。中醫的臨床療效評價實質上是中醫辨證論治與臨床結局之間的因果關聯分析，大數據理念恰恰可以反映關聯及因果關系。中醫生更多是臨床過程的記錄，在日積月累的經驗積累和案例分析中形成獨特的臨床經驗，將這些經驗通過大數據建模的形式刻畫出來，將大大實現中醫的智能化。最后，大數據為中醫發展的現代化和標準化提供條件。中醫的發展需要標準體系的支撐，落點應該在于制定標準體系，促進共享應用，進而實現中醫藥大數據在互聯網醫療等領域的創新和應用，在更大意義上推動世界范圍內中醫藥大數據的發展，進而促進中醫藥國際化。

3運用人工智能促進中醫研究應用的意義

人工智能和中醫的結合，不僅可以對中醫的研究和應用起到促進、推廣作用，也是對人工智能應用領域的豐富和拓展。具體來看，人工智能對中醫研究應用的意義有以下幾個方面。（1）有助于推動中醫的信息化發展。上文已經提到，我國幾千年的中醫研究建立了極為龐大且秩序井然的中醫知識圖譜，但是如何通過對數據價值的挖掘，進一步促進中醫藥發展是一個重要的課題。而互聯網的出現，特別是大數據時代的到來，更為中西藥的信息化提供了難得的機遇。人工智能對發掘中醫隱性知識有著得天獨厚的優勢。當前，以大數據為支撐的人工智能在醫療領域的應用很多，比如醫學影像、語音識別、病人看護等。延伸到中醫研究和應用領域的還不多，可以利用人工智能將大量的中醫診療數據進行深度挖掘，從而拓展中醫人工智能的市場前景。（2）有助于推動中醫傳承發展。可以說，傳統中醫存在傳承、推廣應用和發展方面存在較大的痛點和難點。一般情況下，知名中醫的傳承主要是流派傳承或者人傳人的方式進行，這種傳承方式成長周期長，無法復制，規模化推廣應用受到限制。而通過人工智能則可以有效解決以上痛點，可以將知名老中醫的診療思想、辨證邏輯和處方經驗進行整合，形成在線的輔助學習和輔助診療系統，帶動更多普通醫師提升診療能力，也可以幫助中醫的傳承及推廣應用。（3）人工智能有助于推動中醫診療智能化。診療是醫學的核心環節。中醫藥的診斷流程一般分為三步，第一是望聞問切、采集信息；第二是四診參合、辨證分型；第三是君臣佐使，構思方劑。不過，傳統中醫在很大程度上需要依賴醫生的個人經驗，這意味著必然存在一定局限性。但是，利用人工智能，普通醫師可以通過第一步采集到患者信息，進而借助網絡實現規范化處理，后臺通過人工智能模擬名老中醫的辨證治療的方式，給出一定的方劑建議，從而使一般醫師也可以開出相對更有效的大處方。因此，也可以說，人工智能是放大中醫產能的重要工具，是中醫智能化發展的重要抓手。

4人工智能推動中醫研究中智能化的建議

（1）加大人工智能診療的結合力度。人工智能是輔助中醫研究應用的重要工具，在產能放大化、中醫推廣方面前景廣闊。要加大中醫和人工智能的結合力度，針對中醫藥發展的特點，找準人工智能結合的切入點，研發設計更多在中醫掛號、診療、遠程診治、后期跟蹤等方面的人工智能成果，將二者實現更進一步的融合。（2）更好集散用好大數據信息。大數據是促進中醫人工智能化的基礎和技術支撐。要加大對關于中醫方面大數據的收集、分析和挖掘使用，并制定中醫診療標準和體系，將數千年的中醫經驗轉化為集中醫診斷、服務，健康信息采集、健康評價、健康指導、健康提醒功能為一體的信息系統，形成多元化診療數據，為更好服務患者、推動中醫走向現代化、國際化提供支撐。

第2篇

3月3日，百度醫生官方微信公告稱，從今年3月10日起將停止服務，同時下線第三方提供的其他所有服務，并將于4月1日正式關停并清空數據。不過，這并不是一個偶然事件。

春節后，百度CEO李彥宏在一封題為《迎接新時代》的內部信中表示，今年公司對外要迎接新趨勢，對內則要打掃門庭，對沒有市場競爭力的產品該撤就撤，該關就關，該并就并。隨后有消息稱，百度裁撤了醫療事業部，不幸成為了“該關就關”的一個典型。而此次百度醫生業務的關閉，也正是百度內部這一大動作的延續。

在“魏則西事件”后，當“百度”和“醫療”兩個關鍵詞伴隨著“裁撤”同時出現，總能吸引大量目光。不過，百度此次裁撤醫療事業部其實和飽受大家詬病的醫療廣告并沒有什么聯系。

據悉，醫療事業部是百度旗下一個才成立兩年的新興業務部門，專注于提供跟醫療和移動健康相關的服務。主要的業務范圍則是聯手國內知名醫院推出掛號預約等服務，并整合百度原有的各項移動健康和移動醫療業務。百度醫療事業部的主要代表產品有百度醫生和百度醫療大腦等。百度醫療事業部被裁撤，最直接的原因也許在于其糟糕的市場表現。

有人在《}脈》平臺上匿名爆料稱，“醫療事業部是EBG業績最差的部門，今年國際化營收16億元人民幣，教育達到收支平衡，安全事業部重組，只有醫療的業績最差，關鍵是實在沒東西，只有一個概念醫療大腦，沒有任何實際用處。”此外，還有消息稱，這個有兩三百號人的百度醫療事業部，已連續三年年終系數墊底。

新方向：人工智能+醫療

盡管百度醫療事業部該關的已經關了，但百度對于醫療業務的野心并未消亡。同樣是在《迎接新時代》的內部信中，李彥宏表示，醫療將成為百度在人工智能上改造的一個垂直行業。百度醫療事業部所研發的百度醫療大腦，正是百度“人工智能+醫療”的產品雛形。

李彥宏最近的公開講話，言必稱人工智能。早在2016年底的烏鎮互聯網大會上，李彥宏曾發表了《智能醫療奇點臨近》的主題演講，闡述了百度“人工智能+醫療”業務的四個發展階段。在亞布力論壇2017年會上，李彥宏又再次重申：“醫療領域有非常大的機會，與百度也非常有關系，我們將會利用人工智能參與其中。”

在百度看來，未來人工智能技術一定會被應用于互聯網醫療領域，連接各種設備與終端，通過更加豐富的用戶數據建立精準的用戶健康畫像，進而更加精準地匹配醫療服務。可以說，李彥宏本人對于“人工智能+醫療”業務有巨大熱情。此番裁撤醫療事業部，應該只是內部業務的整合，實現李彥宏在內部信中所說的“戰略上重要的項目去聚焦”。

百度曾在醫療O2O上投入了較多精力，但是市場效果欠佳，而且O2O模式也未能完全發揮百度在大數據方面的優勢。而在去年9月份百度世界大會上，李彥宏就放出話來：“人工智能是百度核心的核心。”此次醫療業務整體向人工智能轉型，顯然也符合百度當前的大戰略。

“人工智能+醫療”，百度缺什么

人工智能是目前科技界最火爆的話題，而醫療服務更是一大社會剛需，而這樣的結合所帶來的醫療經濟注定會十分可觀。然而，看到了這一點的卻不止百度一家。事實上，如果要追根溯源的話，人工智能和醫療領域的跨界嘗試，距今已經有了五十多年的歷史。

雖然50多年的努力并未取得太大突破，但正如李彥宏所說，我們距離人工智能水平實質性的突破的確已經越來越近。放眼全球，IBM、谷歌和微軟等巨頭都是“人工智能+醫療”的忠實推進者。在硅谷，圍繞輔助診斷、醫療信息化、醫藥研發和醫學影像等領域進行開發的人工智能創業公司，也正在不斷涌現。百度在和這些同行競爭時，會有優勢嗎？

第3篇

據物理學家組織網近日報道，業界人士認為，各大巨頭的諸多嘗試和努力是計算領域的一次進化，使用戶能更自然地同機器“交流”，指揮設備處理各種任務，比如訂貨、查閱交通狀況、預定餐廳或搜索信息等。這些程序中的人工智能元件旨在創造一個新世界，身處其間的每個人都將擁有一個虛擬的助手。 

谷歌 

谷歌希望能在人工智能領域博得頭籌，該公司高管將人工智能看成是與智能手機一樣強大的改變世界的力量。 

谷歌最近推出了完全自主設計的智能手機Pixel，其配置強悍且內置智能語音助手Google Assistant，勢要與iPhone 7一較高下。借助這一助手，用戶能使用并整理設備上以及云端的信息、查閱電子郵件、制訂日程、瀏覽新聞、查詢交通狀況、查閱天氣信息等。 

另外，谷歌于今年9月21日推出的能安裝在智能手機上的全新數字助手Allo，也廣受科技行業和媒體的關注。在今年10月5日舉辦的秋季會上，谷歌除了推出Pixel系列手機外，還正式推出了Google Home智能音箱。作為要與Amazon Echo一較高下的智能家居中樞，它不僅允許用戶通過Google Home進行語音搜索，還可以鏈接家中的智能設備，并通過語音控制它們。 

三星 

10月8日，三星表示，將收購美國初創公司、蘋果Siri的創始團隊Viv Labs，作為進軍AI領域的“踏板”。Siri是蘋果AppStore里的一個應用，用戶像平時聊天一樣輸入文字內容，Siri會給出答案。 

Viv Labs是一家人工智能和虛擬助手公司，被三星收購后，它也將帶去其最新的人工智能語音助手產品Viv。Viv具有“動態編程”和“可堆棧化”能力，有助于理解用戶的真實意圖和提高連續接受用戶請求的能力。 

三星公司表示，計劃在2017年下半年將Viv引入三星智能手機。同時，三星也希望將Viv擴展至其他三星設備，包括電視、洗衣機等家用電器。 

亞馬遜 

亞馬遜早在2014年就了Echo家居助手，這個聲控揚聲器由一位名叫“Alexa”的語音助理驅動。 

亞馬遜Echo可以作為智能家居的控制裝置，它“身高”10英寸，圓柱形，可以擺放在家中的任何位置。Echo支持Wi-Fi連接，可作為藍牙揚聲器播放來自在線流媒體服務的音樂；另外，Echo還可以提供各種信息查閱瀏覽和提醒等功能，并且依靠語音命令進行激活。 

Alexa是裝在Echo內的個人虛擬助手，相當于亞馬遜版的Siri語音助手，可以接收相應語音命令。使用Echo時，用戶只需說一聲“Alexa”，就可以開始詢問，包括新聞、創建任務提醒、設定鬧鐘時間或播放音樂等。Alexa還可以和各種智能家居設備進行交互，用來控制恒溫器或調節燈光。 

此外，亞馬遜最近還推出了更小巧的Echo Dot，“身高”僅6.5英寸，并且不需要固定電源。 

微軟 

微軟的個人助手名為“Cortana”，中文名“小娜”，是微軟于2014年的全球第一款個人智能助理。“小娜”來源于《光環》游戲中的主要角色之一，是主角士官長的人工智能助手。微軟稱， “小娜”極具幽默和詼諧天分，這一點和蘋果的Siri相比有過之而無不及，可謂有史以來最為人性化的個人助理應用。 

與蘋果的Siri和亞馬遜的Alexa一樣，微軟的“小娜”能夠讓用戶以人類的方式與設備對話。“小娜”可以理解用戶說話的含義并以類人類的方式給予反饋。但是與其他語音助手不同的是：“小娜”在PC端和移動端同時適用，而且遠不是收發消息這么簡單。微軟想要她成為用戶的貼身智能秘書，協助用戶管理通信、安排日程及滿足相關需求。 

臉譜 

盡管臉譜公司在人工智能領域只是“后起之秀”，但“財大氣粗”，不惜投入重金進行研發。據信，該公司正在開發一款代號為“Moneypenny（簡稱M）”的人工智能助理，并已展開內測。 

臉譜公司聊天工具Facebook Messenger（飛書信）服務負責人戴維·馬庫斯說：“M是一種個人數字助理，與市場上其他基于人工智能技術開發的服務相比，M真的能代替用戶購物、為親人送禮物、預定參觀、安排旅程等。” 

臉譜公司創始人馬克·扎克伯格說，他想制造出一款真實版的“賈維斯（Jarvis）”。在電影《鋼鐵俠》中，“賈維斯”是鋼鐵俠的智能管家，這款超智能軟件能獨立思考、會幫助主人處理各種事務、計算各種信息；而且鋼鐵俠的機甲開發和方舟反應爐更新都離不開它的協助。 

扎克伯格寫道：“我將通過探索現有技術來開始這項服務。”他的最初目標應該是一些基本智能操作，例如控制音樂、燈光、溫度等。 

扎克伯格此舉并非心血來潮。早在2014年，他就以個人身份入股了人工智能公司 Vicarious。人工智能是臉譜公司三大長期科技賭注之一。扎克伯格曾明確回答為何要進入人工智能領域：“人工智能可以提升互聯網服務的智商，從而對于用戶變得更有價值。” 

目前，臉譜已經建立了三個人工智能研究中心，分別位于法國巴黎、美國紐約和加州的門洛帕克，每個實驗室擁有40-50名研究員。臉譜在人工智能開發方面雖然起步晚于谷歌、微軟，但成績斐然。 

蘋果公司 

蘋果公司是第一家個人助手的公司，它于2011年了語音助手Siri。今年6月份，蘋果給出的數據是，Siri周均提供20億次服務，而去年這個數字僅為10億次。 

在過去幾年，該公司一直在努力優化這一工具。今年6月，蘋果開放了Siri，可以與非蘋果的應用交互（盡管目前僅限于包括微信在內的6種應用），因此，用戶能使用打車軟件Lyft來預約車輛，或使用Square Cash進行支付。

蘋果也引入了Home應用，來同智能家電和其他設備交互。通過Home這款應用，蘋果正努力讓Siri從智能手機的框架中跳出來，讓她變成用戶家庭中的一員，成為一名智能精明的管家。不過，未來她的表現如何，還需拭目以待。 

IBM 

技術巨擘IBM公司可謂人工智能領域的急先鋒。20年多來，該公司的“深藍（Deep Blue）”計算機占據了無數家報紙的封面。1997年，“深藍”戰勝了國際象棋冠軍加里·卡斯帕羅夫，這被視為是IT產業發展史上具有標志性意義的事件之一。 

隨后，人工智能“沃森（Watson）”接替“深藍”繼續對人類智能極限發出挑戰。2011年2月17日，沃森參加了美國最受歡迎的智力競猜電視節目《危險邊緣（Jeopardy）》，并連續擊敗了該節目歷史上最為成功的兩位選手肯·詹寧斯和布拉德·魯特，成為《危險邊緣》節目新的冠軍。 

沃森由90臺IBM服務器、360個計算機芯片驅動組成，擁有2880個處理器核心，約有10臺普通冰箱那么大，內裝超2億頁新聞圖書等資料。沃森不僅可以識別文字、地理位置，還可以部分感知人的情感，未來還將試圖讀懂人類的語言，學會思考。IBM將其實現人工智能的方法稱為“認知計算（cognitive computing）”。 

外界普遍認為，這是IBM在個人電腦業務及傳統IT服務衰落后向死而生的新業務。目前，沃森主要應用集中在醫藥領域。去年4月IBM宣布，與蘋果、強生和醫療器械公司Medtronic合作，目標是“變身”為醫療系統中介，讓個人和醫院都得通過IBM獲取信息，優化數據收集、分析和反饋服務。

 

去年5月，14家來自美國和加拿大的癌癥治療機構宣布，將開始部署“沃森”計算機系統，該系統能根據病人腫瘤的基因指紋選擇出適合的治療方案。今年6月，日本東京大學醫學研究院的研究人員利用“沃森”僅用10分鐘即判斷出一位60歲的女性患有罕見的白血病。 

第4篇

[關鍵詞] 電氣工程自動化； 智能化技術； 應用分析

前言

隨著近年來我國國民經濟的迅猛發現，人們的經濟水平有了大幅度的提高。因此，人們在日常生活中對電力的需求量也與日俱增，并且對電力供應的質量要求也大大提高。這些因素在一定程度上推動了我國電力行業的快速發展。并且也使得與電力相關的一些行業得到了很大程度上的發展。在這些眾多的行業當中發展較為突出的當屬電氣工程。為了滿足人們不斷增長的對電力行業的要求，自動化技術在電氣工程中的應用越來越廣泛，電氣自動化技術的重要性也逐步體現出來。電氣自動化技術的優勢在于，它能夠對整個電力系統實施遠距離的自動監控管理工作，保證了電力系統的安全、經濟運行的同時還能最大程度的保障供電質量，非常符合電力行業的運營要求。但是，在電氣工程自動化技術的應用中還是存在一些問題，會有多多少少的缺陷和不足。為了改進電氣自動化技術使用過程中的不足，彌補自動化技術的缺陷，在電氣自動化技術中引入智能化技術，讓電氣工程在進一步發展，取得長足的進步。智能化技術它的主要特點就是將人工智能理論融入到計算機技術當中來，利用計算機進行語言、文字識別，信息數據等工作。目前，智能技術在電氣自動化控制領域中的應用還是處于最開始的起步階段，存在很大的開發、利用的空間。

1 智能技術理論分析

1.1 人工智能理論

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。“人工智能”理論的首次提出是在1956年，到目前為已經有50多年的時間。在這50多年的時間里，人工智能技術發展迅速，并且取得了很多成果，取得了長足的進步。可以不夸張的說人工智能已經成為一門較為前沿的科學，并且具有廣泛性和交叉性，應用領域不斷擴大，涉及方面不斷拓廣。人工智能技術已經在哲學、醫學、生物學、心理學，自動化技術、控制理論、信息技術以及數理邏輯等學科中取得了許多成果。人工智能技術作為一項新興的計算機科學分支，充分展現了智能的本質特點。人工智能技術能夠應用在多個方面中主要的運用基礎在于，它涵蓋了眾多的學科知識，例如：控制學、語言學、信息學、生物學還有醫藥學等等。智能化技術主要研究的是如何讓計算機擁有像人類一樣的智慧，使其完成某些高要求、高難度、高危險的活動。伴隨著科學技術的不斷發展和進步，計算機技術已經能夠實現通過編制一套特定的程序來模仿人類的大腦，可以模仿人類大腦進行收集、分析、處理數據，還可以進行交換信息和信息反饋。計算機技術的發展也在一定程度上促進了電氣自動化的發展。

1.2 人工智能的優越性

人工智能理論在電氣工程中的主要應用是針對和電氣工程有關的自動控制、系統運行、信息處理、電子電氣技術、研制開發、信息處理和計算機與電子應用等。智能技術在電氣工程自動化中的運用主要是針對控制器，讓傳統的控制器實現智能化，發揮其更大的優勢。

智能化技術在運用過程中的主要優勢在于：

1）可以不再建立專門的控制模型。電氣自動化技術中傳統控制器在控制時，要根據控制對象建立復雜的動態方程。在利用動態方程模擬設計時會有很多不確定、無法估計的客觀因素的存在；有些參數變化情況難以掌握，這使得設計的控制模型不夠精準，影響自動化控制工作的實際效率。智能化技術能夠有效的解決這樣的不足，在智能化控制器中不再需要建立復雜的動態方程工作，有效的回避了不確定因素對控制精度的影響。

2）對電氣系統實施更加便利的調控。智能化控制器的另一大優勢就體現在此，它是通過魯棒性、時間變化、響應時間來對系統進行實時的調節和控制，大大提升了系統自身的工作性能。因此，較傳統的控制器而言，智能化控制器更加穩定，更加符合應用在實際工作當中去。另外，智能化控制系統在對電氣設備進行調整控制的時候，是利用相關數據的變化進行的自動調節，這個過程中是不需要任何技術人員在場的；在條件允許時還可以實現遠距離的自動調節。這一優點真正實現了電氣工程中無人監控的自動化控制的目標。

3）智能化控制系統在處理數據時有很強的一致性。這一優點主要是體現在處理數據的時候，當系統中輸入的是比較復雜或是非常陌生的數據時，同樣也是能夠得到較高的估計來滿足自動化控制的要求。

2 智能化技術在電氣自動化控制中的具體應用

目前，人們對人工智能技術的研究進一步加深，使得人工智能技術取得了不錯的成就，其應用范圍在不斷的擴大。有非常多的專業研究人員對人工智能技術在電氣工程自動化控制方面的應用展開了深入的研究。主要是針對以下方面進行的：將人工智能技術應用到電氣工程自動化控制的故障預測與診斷、或是針對電氣產品設計的優化、保護與控制等領域。

1）電氣產品的優化設計、保護與控制。電氣產品、設備的設計工作是電氣工程自動化控制過程中不可或缺的一項工作。設計工作本身就是一項技術含量較高、綜合性較強的工作，電氣產品、設備的設計也不例外，相當復雜并且繁瑣。設計電器產品、設備時要就設計人員要具備兩方面的知識內容：一是理論學科的知識，主要包括了電磁場、電路、電器電機等。二是具有相關經驗，設計時要根據以往設計時的相關經驗和實驗作為基礎，然后進行傳統的手工設計。傳統的電器產品、設備設計時依照經驗知識，依靠手工進行設計，設計中缺少技術支持，設計工作量非常大，工作效率比較低；設計后方案達標率不高，之后的修改工作難度也很大。人工智能技術的應用使得設計工作由手工慢慢轉變成為計算機輔助設計，緩減了人工的壓力，一定程度上提高了工作效率，減少了電氣產品、設備從構思到設計再到生產的時間，而且計算機的投入更使得設計工作開始逐漸步入智能化、優質化、高效化。

在電氣產品設計中主要用兩種人工智能方法：遺傳算法、專家系統。遺傳算法是電氣產品優化設計時主要應用智能化技術的具體形式之一。遺傳算法之所以能夠應用在設備優化設計當中，主要是因為它能夠直接操作對象，還具備隱并行性、全局尋優等能力，可以通過自身調整搜素的能力來對設計進行優化指導。專家系統是計算機系統與人工智能技術的結合。它有效的利用了專家們在某一個領域的經驗知識，通過一個或是多個專家對肯定領域的經驗來對問題進行合理的分析、推斷和處理。專家系統中是利用計算機程序來模擬人類專家處理信息、分析問題、解決問題的過程。在這個系統中存有大量的專家經驗知識數據，利用這些知識來解決問題。這種方式也是優化設計方法中比較重要的一種方法，不過這種理論方法還不是很完善，仍然有很大的發展空間。

2）設備故障的預測與診斷。在電氣自動化系統運行過程中，難免不會出現一些小毛病、小故障。即使是在我們非常重視對電氣自動化系統的檢測檢查工作，不定時的安排專門的技術人員對系統的運行情況給予檢查、檢測、維修，但電氣工程系統設備任然會出現一些設備故障。所以說這些情況是不可避免的。不過在故障發生之前一定會有一系列的征兆或是其他與故障有聯系的現象出現。因此，可以利用智能化技術對電氣系統進行監控，對系統實時進行全面、準確的分析診斷，預防設備出現故障；在出現故障時給予及時準確的診斷處理，將損失降到最低點。而人工智能的技術運用在故障的診斷方面主要有三種：神經網絡、模糊邏輯以及專家系統。

智能化技術在對變壓器故障進行診斷處理時，診斷的最主要方法就是針對故障變壓器中會有漏油的現象出現，因此可以根據滲漏出的油的分解氣體進行分析處理。針對分解氣體的分析能夠將變壓器發生故障的大致范圍鎖定，然后在進一步的進行分析、檢查縮小發生故障的排查范圍，最后準確的找到故障的具體發生地點并對故障進行及時的修理。智能化技術的運用大大加快了查找故障、診斷故障、檢查修理的速度；除此之外，還有效的避免了故障設備損壞的情況。智能化技術使得電氣設備在運行當中的安全性大幅度的提高，同時也增加了電氣自動化系統運行的經濟效益。

3）電氣工程自動化控制中引入智能化技術進行

智能控制。人工智能控制在電氣自動化系統中已經得到了較為廣泛的使用。智能控制是一類無需人的干預就能夠獨立地驅動智能機器實現其目標的自動控制。或者說，智能控制是驅動智能機器自主地實現其目標的過程。在電氣工程自動化控制中主要體現在：自動記錄故障、實行在線處理、分析數據；自動采集全部模擬量與開關量的實時的數據并能夠對數據進行處理；能夠實現遠程、實時、智能監視各個主要的設施、系統的運行狀態；可以實現通過鼠標或是鍵盤來控制系統。智能化控制系統可以真實實現電氣自動化系統的無人操作化、遠程化、高效化、自主化。

3 結論

綜上述所，可以看出智能化技術的優勢明顯，并且能夠很好的引入到電氣自動化系統當中來，符合自動化技術的特點和要求。因此，智能化技術在電氣自動化系統中的作用是巨大的，不僅可使促進電氣設備設計的優化、控制，還能及時診斷故障，進行智能控制。所以。應用智能化技術到電氣工程中能夠大大提升電氣工程自動化控制系統的工作效率，加強自動化系統的控制能力；更為重要的是智能化技術的引入給電氣工程帶來了更深遠的發展空間。

[參考文獻]

[1] 褚凱. 基于人工智能技術的電氣自動化控制研究[J].科技創新導報，2012，（03）：157-158.

[2] 婭.智能化技術在電氣工程自動化控制中的應用[J].科技致富向導，2012（27）：217-217.

第5篇

不久前，教育部公布了2018年度普通高等學校本科專業備案和審批結果。全國高校共新增本科專業2072個，我省高校共新增66個本科專業，它們不僅體現出高校專業熱門度的起伏，更折射出社會對于人才需求的變化。

縱觀今年新增的本科專業，有幾大門類吸引目光：新文科、新農科建設風生水起，人文與科技更多的“融合”，意味著傳統意義上基礎學科和應用學科的界線開始變得模糊。數據科學與大數據技術專業繼續成為熱門，加上今年新開設相關專業的196所高校，目前，全國已有近500所學校開設此專業;35所高校首次設立人工智能專業，這意味著，高校開始體系化培養人工智能行業后備軍。與幼兒養育相關的專業繼續增設，這不僅是因為全面二孩政策的實施，更是由于人們越來越重視對下一代的培養。

“新增專業彌補了我省有關專業的布點空白，進一步優化了專業結構。”省教育廳高教處副處長王國銀介紹，此次省屬高校新增專業主要圍繞數字經濟“一號工程”、戰略性新興產業、高新技術產業和萬億產業開設，這些專業瞄準國家戰略需要和社會經濟發展急需，進行創新型、復合型、應用型人才儲備。

夯實基礎

新文科、新農科未來可期

作為近年來高等教育中最時髦的詞匯之一，新工科對于考生和家長來說已經不陌生了，但如果說起新文科、新農科，很多人可能就要打個問號。

去年10月，教育部等部門決定實施“六卓越一拔尖”計劃2.0，在基礎學科拔尖學生培養計劃中，首次增加了心理學、哲學、中國語言文學、歷史學等人文學科，“新文科”概念浮出水面。今年4月，教育部、科技部等13個部門正式聯合啟動“六卓越一拔尖”計劃2.0，全面推進新工科、新醫科、新農科、新文科建設。

新文科“新”在何處?打破舊壁壘，跨界尋方法，歸納真規律，新文科意味著對傳統基礎學科的一次重新整合。

“相對于傳統文科，新文科有兩個特色。”南開大學傳播學系主任陳鵬說。其一，新文科是問題導向的，新文科面對的是社會發展變化中的新現象、新問題、新變化，有些現象和問題是人類歷從未遇到過的，如大數據、區塊鏈、5G、人工智能等，需要突破傳統文科的框架，采用新方法、新視野去探索新理論、新規律。其二，新文科為了尋求對社會和人類自身的研究，需要通過“跨界”方式進行革新，這種“跨界”不僅僅發生在文科的各學科之間，甚至出現在文科和理科、工科、醫科等學科之間，需要多學科之間的交叉和深度融合。

當前，清華大學、中國人民大學等高校開設的人文科學實驗班，西安交通大學、華東師范大學等高校開展的學院式教學模式，都被視為我國新文科建設的重要經驗。一位資深文科研究專家表示，當前，文科與其他學科有一些結合，比如考古學和技術結合，就形成了科技考古;信息技術和藝術結合，就形成了藝術設計的網絡化等，但還遠遠無法滿足現在社會的需求。新文科就是一種有效路徑。

2018年4月，浙江大學召開文科大會，提出面向2035年發展目標和“文科十條”，進一步推進文科發展強主流、上一流。省內其他高校也紛紛積極為新文科創建搭建平臺。浙江工商大學整合資源打造文科綜合實驗教學中心，打造跨學科綜合性實驗教學平臺;浙江農林大學推出新文科求真實驗班，幫助學生打牢知識儲備金字塔的穩固塔基，再漸次進入專業學習，形成堅實塔身和更高聳的塔尖……

在浙江大學傳播研究所教授、博士生導師邵培仁看來，建設新文科，其實也是對傳統文科的反思。他指出，新文科有利于構建立足中國文化土壤、具有中國特色，具備整體性、包容性、互動性、共享性特質的面向全球、面向全人類的大文科。

不難看出，未來新文科相關專業或將成為熱門。不僅如此，使用文文互鑒、文理交叉、文工融合的思維方法解決問題，還將為高校人才培養和評價體系帶來新變革。

除了新文科，新技術的出現也讓一些專業被賦予了新的內涵，比如新農科。

當前，隨著生態文明建設的持續推進，生態學、環境科學等專業畢業生越來越受歡迎。今年，杭州師范大學就新增了生態學專業。該專業相關老師介紹，隨著國家對生態學專業人才的需求增多，生態學專業人才培養規模逐漸加大，未來掌握生態學及植物學、動物學、微生物學、地理學等基礎知識、分析方法和應用技能的人才會很搶手。

“浙江是‘兩山’理論誕生地，‘農’字頭的專業發展空間很大。”浙江農林大學主要負責人表示，“新農科”建設是鄉村振興實踐、高等教育改革、人才需求變化和社會經濟進步的必然選擇，原先注重高度專業化、技術化的教育教學方式和人才培養模式已無法適應新時代農林高等教育的新需求，亟需探索實現農科學生全面發展的“新農科”建設之路。

順應趨勢

大數據、人工智能紛紛開班

順應當下人工智能行業的熱潮，今年新增的熱門本科專業，均與大數據、人工智能、機器人等信息技術關鍵詞相關。

梳理發現，數據科學與大數據技術專業在短短三四年間，從無到有，并一躍成為熱門專業。2015年度的審批結果中，北京大學、對外經濟貿易大學、中南大學3所高校成為首批獲批設立該專業的高校;2016年度又有32所高校設立該專業;到了2017年度，獲批設立這一專業的高校數量達到250所;加上2018年度新增的196所，目前，共有481所高校開設這個專業。

今年，我省有湖州師范學院、寧波工程學院、寧波財經學院、浙江大學城市學院等9所高校新增備案數據科學與大數據技術專業。一位專業課老師表示，社會在不斷發展進步，現在的一些“新專業”也許尚無足夠的辦學經驗，但可能恰恰是未來社會發展的需求所在。

在新增專業中，人工智能專業的熱度也在逐年遞增。繼去年杭州電子科技大學、浙江理工大學成為我省首批開設智能科學與技術專業的高校后，今年，我省又有一批高校在人工智能人才培養上“摩拳擦掌”，積極增設相關“硬核”專業，改進人才培養思路。

浙江大學今年新增機器人工程和人工智能兩個專業，還將在竺可楨學院新設圖靈班。入選圖靈班的學生可以在計算機科學與技術、人工智能、信息安全三個專業中確認專業。從入學開始，每位學生可從學院的優選導師庫中選擇一名學業導師，還將有國外頂尖大學的教學大師和科研領軍人物到浙大給圖靈班學生單獨授課。

除了浙大以外，省內其他高校也在結合各自特色專業，構建人工智能專業的課程體系。比如，浙理工把專業發展方向和學校的優勢結合起來，重點在智能穿戴等領域取得突破，還專門成立紡織工業人工智能研究院;浙工大結合了安防產業、智慧交通、“城市大腦”等浙江省的優勢領域，與企業合作，開拓專業方向。

“打造新專業特色成了各高校的當務之急和立足之道。”杭州電子科技大學人工智能學院副院長呂強說，針對人工智能人才培養帶來的新挑戰，杭電人工智能學院提出了多方協同育人的理念，并將其作為教學改革項目進行探索，“人工智能對數理基礎要求較高，我們在數學課程中增加了矩陣論、離散數學等原來研究生學習階段才會有的課程內容，努力幫學生打好基礎，在暑假，我們還計劃舉辦夏令營，邀請企業名師進校園培訓，共同開發專業課程等。”呂強說。

值得關注的是，人工智能已經從獨立的專業教育，擴展到更廣的層面。今年，浙江財經大學向非計算機類專業學生推出了人工智能“微專業”，其中包括了Python程序設計、高級數據庫、機器人編程與實踐等課程。“人工智能在信息金融、金融科技等領域有非常多的應用場景。財經類專業學生的數理基礎比較好，這些知識將為他們的未來打下更好的基礎。”浙財大教務處副處長石向榮說，可以預見的是，未來社會需要大量具有具體專業背景，同時又掌握人工智能相關知識的復合型人才。

緊盯兒童

醫教類專業持續擴招

當下，伴隨著“全面二孩”政策施行，各大醫院產科分娩量走高，目前助產人才無論從數量上還是質量上都難以滿足社會需求，臨床急需本科層次助產人才。助產學專業于2016年首次開設，當時僅有4所高校獲批開辦此專業，2017年有20多所高校新增此專業。

近兩年，我省先后有浙江中醫藥大學、溫州醫科大學、杭州醫學院等3所高校新增了助產學專業。溫州醫科大學的助產學專業設在護理學院，目標是培養掌握護理學和助產學的基礎理論和護理技能，具有基本的臨床護理和臨床助產能力，在各類醫療衛生保健機構中能夠從事臨床助產、圍產期護理，以及母嬰保健工作的高級助產人才。今年，臺州學院、溫州醫科大學仁濟學院也開設了助產學專業。

一位從事醫學教育多年的教授表示，當前社會大眾對醫療的需求，不僅體現在量上，更體現在質上。雖然現在醫療行業整體水平保持著上升態勢，但人們對優質醫療的需求增長更快，所以仍然感覺醫療資源緊缺。

不久前，由中國工程院院士鄭樹森擔任院長的浙江樹人大學樹蘭國際醫學院揭牌成立。作為樹蘭國際醫學院首個設置的重點專業，臨床醫學專業面向全國招生100人。學院擁有國際醫學專家、博士生導師等組成的高水平師資隊伍，以及一批高水平的基礎醫學與臨床醫學實驗平臺。

同樣，面對強烈的社會需求，溫州醫科大學今年增加了普通本科計劃數。臨床醫學(定向培養)從30人增加到60人，面向蕭山區等30個縣(市、區)招生;麻醉學專業從61人增加到93人，其中省內普招增加16人。

值得一提的是，今年，浙江中醫藥大學新增食品衛生與營養學專業，這也是我省開辦該專業的高校(不含獨立學院)。該校招生辦相關負責人介紹，食品衛生與營養學作為一門綜合性的交叉學科，涉及預防醫學、食品科學、營養學等多個學科，在提升健康素養，保障食品安全，促進疾病的營養學防治完善健康保障方面大有作為。

縱觀今年我省的新增專業，從撫養、就醫，再到教育，與幼兒養育相關的專業成為熱門，除了新增兒科學、中醫兒科學、助產學等專業外，學前教育、小學教育等師范類專業的報考也很火爆。

今年，杭州師范大學增加小學全科教師、中學緊缺學科教師定向培養招生計劃。杭師大教務處副處長、招生辦副主任顧海春介紹，今年，學校將繼續面向杭州、寧波、溫州、紹興、金華、衢州、麗水、臺州、舟山等地區定向招生255名，提前錄取，補學費，包就業。同時，復建音樂學院，增加音樂學(師范)、舞蹈學(師范)專業招生計劃。

第6篇

【中小創午后單邊走強，醫藥板塊全線爆發】

滬指收報3290.64點，漲0.35%，成交額1670億。深成指收報11077.80點，漲0.08%，成交額2352億。創業板收報1864.62點，漲1.18%，成交額811億。

【投行人士透露兩個IPO新的監管要求】

近日，投行人士透露兩個IPO新的監管要求：第一個是IPO在審企業，近三年凈利潤合計要超過1個億，且最后一年超過5000萬，不達標的，要么選擇撤回，或者接受現場檢查；第二個是IPO新申報的企業，主板要求最近一年凈利潤超過8000萬，創業板不低于5000萬。值得注意的是，證監會在2017年下半年對22家IPO在審企業開展了現場檢查，期間共有10家企業撤回了IPO申請。據了解，今年上半年，證監會將繼續深入開展IPO企業現場檢查工作。

【監管層要求券商進行“自查自糾” 針對公司債和ABS業務】

上海、北京多家券商投行從事債券業務的內部人士均表示，應地方證監局要求，各自公司正在對公司債券業務及資產證券化（ABS）業務的“自查自糾”專項工作，自查報告將上報至證監局，證監局或將采取抽查之后再上報至證監會。

第7篇

常有商家開玩笑說：誰擁有了中國市場，就擁有了足夠龐大的利潤保障。

其實這并不是一句玩笑話，否則，眾多IT廠商也不會紛紛推出“在中國、為中國”的市場戰略，畢竟，IT技術是在某種程度上推動了當今世界的變革，而將IT技術商業化的正是這些IT廠商。

上一次戴爾在中國引起關注，是其創始人親自來華布道“戴爾中國4.0”戰略和預計在中國市場投資1250億美元之時。2016年歲末，戴爾科技峰會2016讓這家科技集團再次引發業內關注。

這些關注，不僅源于現場有5197位嘉賓聆聽，12萬人次參與在線直播，以及涉及云計算、大數據、軟件定義數據中心、超融合、移動辦公等多個領域的6個分會場和3000平方米的展臺，更是因為當天戴爾的與在中國市場落地密切相關的四件大事――專為中國市場打造的全新商用客戶端“成銘”系列、戴爾與中科院自動化所的深度學習成果“諸葛?深知”、為中國用戶開發的三大飛云系統解決方案，以及基于本地化聯合實驗室的VR行業解決方案。

據IDC對全球4萬名企業高管的調查顯示，48%的企業無法預測未來3年行業的發展趨勢，53%的企業經歷過業務中斷的情況，92%的企業認識到數字業務時成功的關鍵。隨著互聯網、云計算、大數據等技術趨勢的高速發展，在數字化時代，各行業、各規模的企業都面臨著IT及業務轉型的挑戰。

平滑上云

“從1995年進入中國市場到今天，戴爾矢志不移地扎根中國市場，并承諾到2020年前投資中國1250億美元，以客戶為中心，真正做到本地采購、本地生產、本地研發、本地人才。”戴爾全球資深副總裁、大中華區總裁黃陳宏說。戴爾進入中國21年以來，中國已成為戴爾在全球的第二大市場。

“數字化已經帶來了生活上很多的改變。比如，移動互聯帶來了生活的改變、思維方式的改變、生活方式的改變，但是這只是剛剛開始。”黃陳宏表示。

針對中國企業當前的境況，戴爾推出以“全業務數字化”、“全渠道數字化”及“全產業數字化”為核心聚焦中國企業數字化轉型。藉由推動建立穩健敏捷的數據中心，加速采納混合云及云原生應用需求，使企業平滑地向云演進。利用基于大數據，物聯網等技術的全產業信息資源，實現實時決策分析，從而完成實時企業的數字化目標。

未來就緒企業云聯盟（以下簡稱“云聯盟”）聯合了創新的一體化云解決方案―― “飛云系統”。云聯盟是由戴爾主導，攜手國內外知名廠商東軟、FIT2CLOUD、航天云宏、Pivotal、UnitedStack有云、VMware、XSKY、英方、YottaCLOUD優特云，通過產業聯盟打造領先的全棧式混合云解決方案，志在助力中國本土企業迎接云時代的數字化轉型。

云聯盟“飛云系統的首批系列共有三個聚焦點，分別為存儲云，災備云和混合云三大應用場景。針對中國用戶最直接需求，從用戶具體云應用的方案選型與系統構建上給予專業的支持和支撐。隨著云方案的復雜化，參與廠商的增多，客戶急需第三方公司提供統一的完整的服務。

云聯盟宣布啟動與東軟云科技有限公司展開云服務深度合作，為客戶提供量身打造并穩定的云實施和云護航服務，完善聯盟所秉承的端到端云解決方案理念，幫助客戶更好的實施云部署與云應用。

輕松部署混合云

如今，混合云逐漸成為了中國數字經濟時代的IT新常態。

VMware在VMworld 2016大會中已表示混合云將成為未來的發展重點。不謀而合的是，戴爾在發力傳統IT優化方案的同時，也同樣注重企業向云的平滑演進，致力于讓客戶能夠在一個統一的IT環境中跨云的運行、管理、連接它們地應用，以更少的投入獲得更高的效益。

作為已經合作超過10年，并且都在長期致力于實現更佳的數據中心的效率并簡化IT部署和操作的戴爾與VMware，這次聯合了針對不同場景和規模的客戶三大混合云架構。

包括具有SDDC功能的企業混合云解決方案基于全面的軟件定義的數據中心 （SDDC） 體系結構，提供應用程序優化的基礎架構，并且可以實現IT流程自動化，在通過標準化提升用戶體驗的同時，簡化了維護、修改及更新，以更快的服務交付速度為客戶帶來更高的業務敏捷性；支持FC SAN 的企業混合云解決方案，使企業可以按自身步調部署靈活并且未來就緒的混合云架構；原生混合云解決方案致力于幫助企業開發者安全構建、部署與管理原生云應用，助力企業盡享傳統與原生云應用。

該解決方案提供基于用量的擴展就緒型定價，以符合業招棖笪出發點更高效地交付服務并降低成本。

“未來云計算是一種兼具公有云和私有云的方式，無論VMware還是戴爾，我們一直堅信未來的IT技術發展或者是整個企業去走數字化轉型的發展當中，混合云是非常清晰的方向。”戴爾副總裁、大中華區企業級解決方案事業部總經理曹志平表示。

深度學習

在中國，人工智能正在加速走進每個人的日常生活。繼2015年11月戴爾與中科院自動化所宣布成立“人工智能與先進計算聯合實驗室”后，本次戴爾科技峰會中，雙方宣布正式啟動“企業級深度學習應用與服務平臺――諸葛?深知”，實現了從起初的平臺基礎設施搭建支持，到共創平臺的深度參與。

目前深度學習、認知功能模擬多基于數據海量處理，人工智能的研究與開發需依托強大的計算平臺，而戴爾的高性能計算（HPC）解決方案，恰恰滿足科研領域對于高負載與效能的要求。

“諸葛?深知”為企業提供了深度學習工具包的統一接口，眾多中科院成熟算法模型能夠輕松被調用，幫助企業實現基于深度學習的大數據分析，步入人工智能時代。

中科院自動化所所長徐波表示，“中科院自動化所60年來與人工智能同行，近些年，人工智能的研究和應用又掀起新。未來，人工智能的應用領域將不斷拓展，深度學習將助力金融、證券、醫藥等數據密集型行業做出更精準的判斷。”

“成銘”亮相

作為戴爾端到端解決方案中尤為重要的一部分，戴爾商用客戶端解決方案在戴爾科技峰會設立了虛擬現實（VR）及Wyse等展區，從前沿科技、企業IT部署、云計算等方面，全方位展示如何通過安全、可靠、易管理的終端設備優化IT資源、提升管理效率、發揮企業潛能。

第8篇

企業若要獲得可持續的成功，必然需要在其領域不斷創造、提升競爭優勢。這N優勢依然可以是規模生產的低成本、機密的自主知識產權、積極的員工或是高瞻遠矚的領導層。但在當前的知識經濟時代，企業的戰略優勢越發依賴超前的精準判斷與果斷抉擇。

從這個角度出發，有兩種不同的力量正在改造當今的企業：一是計算機和大數據技術，這為企業平穩運轉、進行預測研究以及踐行人工智能夯實了基礎；二是當前科學界對人在判斷、推理和選擇天賦上的認知加深。

針對這一新形勢，我們希望研究管理者如何將人類的智能與技術可實現的新洞察力結合起來，從而在不確定和復雜情形下做出更明智的抉擇。要知道，每五個決策中有3個正確和有28個正確的差別似乎很微小，但足以讓前者在競爭中占據優勢地位；而且隨時間累加，造成的差異將是巨大的。

通過企業戰略、組織理論、人類判斷、預測分析以及管理科學等多學科內容的探討，我們發現有五大能力，能夠支撐企業決策判斷力，提高企業的綜合智慧與決策能力，領先對手。這五大能力分別是：

1發現最需要“智慧”發揮作用的領域。將基于數據和理性的人工智能用于改善主觀預測，能夠帶來切實可見的變化。

2建立預測模型。鼓勵團隊之間以競爭的方式開展實驗和創新，發現最佳的預測方法。

3對企業內部的專家思維與知識庫建模。尋求企業內部對關鍵業務具有卓越見解的人才，通過預測模型來充分運用這些人才的能力。

4用人工智能進行試驗。采用超越簡單線性的模型，在有限領域使用深層神經網絡來實現計算機模型對人類專家的超越。

5改變企業運作方式。提倡探索文化，推動人類與機器能力結合。發現最需要“智慧”發揮作用的領域

建立智慧企業的起點是在合適的點投入資源，使之帶來最豐厚的回報。換言之，尋找最需要也最適合智慧化解決的問題。

最好的切入點是處于邊緣地帶的綜合性問題，解決它們需要有效結合真實數據與專家決策。這類問題的解決離不開確定性規程（karl POpper稱之為“準確性問題”），又受到不確定性（“云式問題”）限制。

“準確性問題”屬于依據過往經驗，可以穩定解決的問題。統計預測模型對此類問題的作用較大。例如評估新的醫療進展對預期壽命的影響，人類的直觀決策一般而言都不會比得上統計模型。

“云式問題”，如評估全球變暖對2025年邁阿密發生洪水的影響概率，大多是沒有歷史數據、沒有根據、或者隨機.出現的，這種情形下，專家的判斷對解決問題的效用更大；相對預測模型，專家能更好處理收集到的信息。

所謂智慧企業，核心是有機結合計算機及其算法的長處和人類在判斷、決策中的天賦，最終成型的智慧分析系統可能超越其各部分的簡單相加。

形成一個真正的智慧企業是一個慢而復雜的過程。認知心理學在過去幾十年的突破，使許多管理者擺脫了不規律思維的偏見和陷阱。但很少有企業能將這種進步轉化為企業智慧化的階梯。執行團隊在具體執行過程中遭遇的決策環境，很難與初始決策條件相同。因此，企業需要提高企業的智能化水平，強化協作的抉擇過程、深化數據和技術工具的效用。

目前，一些公司已經將大數據與預測分析投入使用，然而，很少有企業能夠系統整合人類的智慧和計算機的智能。

建立預測模型

通過預測模型比賽，以競爭形式尋找特定領域內最佳的思維方式或預測模型，是一條行之有效的途徑。其基本理念是激勵參賽者對可能發生的事情進行預測，并對預測結果進行概率分析，評判預測的準確性。

企業內部預測模式競爭的最大好處在于優化執行團隊的學習周期、加速學習過程，具體的操作方法包括：

1.仔細記錄。通過準確記錄，對各預測（新舊、自己與他人的）分門別類進行標記。

2.強迫失敗者面對自身的失敗與對手的成功，增加對自己反思的過程，培養優先自我批評的能力。

3.優勝者的選取有利于激發其他員工對取勝過程的好奇心，鼓勵團隊不斷嘗試并改進方法。

4.培養企業公平競爭的意識。

對企業內部的專家思維與知識庫建模

培養企業智慧力的另一種方式是模擬專家的思維與知識，進而更有效、客觀地利用這些知識。

一項早期的決策心理學研究，跟蹤了農民種植農作物并批發拍賣的過程，記錄了農業專家關于玉米質量的評判數據。這些專家通過對500個玉米穗的評價來預測其在市場上的最終價格，其間綜合考慮了穗長與飽滿度、玉米顆粒重量、預計胚芽填充度等。研究人員對這一流程和數據建立了一個簡單的加法模型評分系統，其給出的結果出人意料地比專家給出的答案更接近實際。幾十年前曾推出過的電腦模擬貸款決策也是如此，即使在消費貸款包含有許多主觀因素的前提下，模型的結果仍要比專家意見更為科學。事實上，在多數領域，這種情況都曾出現。

真實信息與信息噪聲的交織總會導致人類判斷的前后不一致。基于專家知識庫的決策模型能有效濾除信息噪聲，對同一問題反復判斷時顯得非常重要。某醫學研究中，相同的96例疑似胃潰瘍信息被提供給9名放射科醫師判斷，相隔一周的評估結果確實存在極為可觀的差異。

從醫藥到金融等領域的數十項研究表明，專家模型替代專家可以提供極為出色的決策力。但專家意見在情況緊急時效果出眾，而且他們的意見對模型更新有較大作用。對于企業也是如此，搜集積累企業內部人才和專家解決處理問題的信息，建立模型，是企業智慧化的重要實現途徑。

用人工智能進行試驗

對人類認知理解的加深推動了計算機早前在圍棋方面的建模。由于人類思維中的固有缺陷和各種認知偏見的局限，計算機通過其強大的計算能力對舊數據進行研究學習從而建立起的“智慧”，往往比專家更具優勢。1997年的深藍計算機就是這樣擊敗國際象棋特級大師加里?卡斯帕羅夫（GarryKasparov）的。人類能通過自身各種各樣的認知機制，建立起外界刺激與大腦中對應區域的聯系。不過，這種認知情形下，人類經常會陷于建立好的框架，這一缺點在新信息不斷涌現時是致命的。

Bootstrapping算法（自舉法）可以通過簡單的函數輸入輸出模擬出均值統計量的近似分布。進行專業知識建模，替代了人類推理的過程。而通過人工智能，能增強該算法模型的引導功能，使模型掌握人類思維方式和大數據變量間的復雜關系。

人工智能發展至今，涵蓋了機器視覺、語言理解、智能算法多個領域，但在跨領域建立聯系這一命題上仍有較大的不足。故人類的智慧，尤其是專家的行為信息，對機器模型的情境學習和創造力發展都非常重要。公司應密切關注人工智能的發展，適時在企業中進行試驗應用。

位于康涅狄格州西港的對沖基金公司Bridgewater Associates正在開發各種算法模型，希望用計算機模擬公司內部專業人才的能力，來實現企業的自動管理。

改變企業運作方式

通常，我們認為最強大的決策支持系統必然需要多技術融合。這樣的決策輔助工具正變得越來越普遍，遠不是諸如銷售預測、幫助醫生進行復雜的醫療診斷等可以概括。隨著時間的推移，人工智能技術將變得越來越精細，最終達到與大多數人類專家相當甚至更好的境界。

機器的精密必然帶動企業運作的復雜化。要讓企業運轉中信息“消噪”，得到企業智慧化真正需要的數據，必須改變企業的運作方式，主要有以下兩種方法：記錄員工的預測數據；評估預測結果，給每個員工積累“聲譽積分”，從而分配各員工的觀點在企業決策中的權重。

Bridgewater Associates創始人Ray Dalio一直在這方面進行努力。他制定了一套規則和管理制度，持續對員工進行記錄、評估和判斷，在企業內形成一種高透明度和激勵改善的文化。