时间：2023-03-24 15:40:40
顾名思义，人工智能就是研究怎样利用机器模仿人脑进行推理、设计、思考和学习等思维方式和活动，帮助人们解决一些需要专家才能解决的问题，通俗一点说，就是借助计算机来执行人类的智能活动，最终实现利用各种自动化机器或是智能机器，模仿和完成人的智能活动，实现某些“机器思维”或是脑力自动化。但从学术的角度说，人工智能包含的范围非常广，与人工智能相联系的不下几十门学科，所涉及的理论领域和应用的领域几乎涉及人类的所有活动，人类任何工作离不开智能，因此，任何领域都是人工智能的潜在应用领域。例如，应用人工智能的方法和技术，设计和研制各种计算机的“机器专家”系统，可以模仿各行各业的专家去从事医疗诊断、质谱分析、矿床探查、数学证明、家务管理、运筹决策等脑力劳动工作，以完成某些需要人的智能、运用专门知识和经验技巧的任务等等。在信息社会的构建中，网络的应用正在深远的影响着人们的工作和生活方式，计算机网络技术的发展正处在日新月异、交融更替之际，信息安全的保证将成为公众的需求和时代的责任，在这个方面，人工智能技术是一种模仿高级智能的推理和运算技术，在很多实际的控制和管理问题上都显示出具有很强优势，如果能把人工智能科学中的一些算法与思想应用到计算机网络中，将会大大提高计算机网络的性能，不断提高信息的安全性。
2信息安全与人类生活的关系
信息安全包含的范围很广，大到国家军事机密，小到如何防范商业秘密和人身秘密。在目前的网络信息社会中，信息安全的实质就是要保护信息系统或信息网络中的信息资源免受各种类型的威胁、干扰和破坏，但是在我们的日常生活中，这种事情还是屡有发生。
2.1信息安全对人们生活的影响
（1）对信息服务的破坏。
一是信息的泄露，被某个未被授权的实体或者是个人获得用于不法目的，而且在这个过程中，可能导致信息被非法转让、删减或者是破坏，让原来信息拥有者的信息失去真正的意义；二是被拒绝服务，这是对信息或者是相关资源的合法访问被无条件阻止。
（2）非法使用对合法权的破坏。
这主要是某一资源被某个非授权的人，或以非授权的方式使用。一是窃听。用各种可能的合法或非法的手段窃取系统中的信息资源和敏感信息。例如对通信线路中传输的信号搭线监听，或者利用通信设备在工作过程中产生的电磁泄露截取有用信息等。通过对系统进行长期监听，利用统计分析方法对诸如通信频度、通信的信息流向、通信总量的变化等参数进行研究，从中发现有价值的信息和规律。二是假冒。通过欺骗通信系统（或用户）达到非法用户冒充成为合法用户，或者特权小的用户冒充成为特权大的用户的目的。黑客大多是采用假冒攻击。攻击者利用系统的安全缺陷或安全性上的脆弱之处获得非授权的权利或特权。例如，攻击者通过各种攻击手段发现原本应保密，但是却又暴露出来的一些系统“特性”，利用这些“特性”，攻击者可以绕过防线守卫侵入系统的内部破坏
2.2信息安全受到威胁的分类
（1）授权侵犯
被授权以某一目的使用某一系统或资源的某个人，却将此权限用于其他非授权的目的，也称作“内部攻击”。在某个系统或某个部件中设置的“机关”，使得在特定的数据输入时，允许违反安全策略。
（2）木马攻击。
软件中含有一个觉察不出的有害的程序段，当它被执行时，会破坏用户的安全。这种应用程序称为特洛伊木马(TrojanHorse)。计算机病毒：一种在计算机系统运行过程中能够实现传染和侵害功能的程序。
(3)人为原因。
一个授权的人为了某种利益，或由于粗心，将信息泄露给一个非授权的人。信息被从废弃的磁碟或打印过的存储介质中获得。侵入者绕过物理控制而获得对系统的访问。重要的安全物品，如令牌或身份卡被盗。业务欺骗：某一伪系统或系统部件欺骗合法的用户或系统自愿地放弃敏感信息等等
3人工智能对信息安全的影响和未来发展趋势
随着人工智能的不断发展和应用方法的不断成熟，人工智能在信息安全保障的服务能力将更加强大，人工智能也将处于计算机网络发展的前沿，与计算机发展的轨迹同行。笔者仅就人工智能在信息安全的具体领域“数字水印”的研究展开论述，分析未来人工智能与信息安全的密切关系。
3.1数字水印的定义
数字水印技术的基本思想源于古代的密写术。古希腊的斯巴达人曾将军事情报刻在普通的木板上，用石蜡填平，收信的一方只要用火烤热木板，融化石蜡后，就可以看到密信。使用最广泛的密写方法恐怕要算化学密写了，牛奶、白矾、果汁等都曾充当过密写药水的角色。可以说，人类早期使用的保密通信手段大多数属于密写而不是密码。然而，与密码技术相比，密写术始终没有发展成为一门独立的学科，究其原因，主要是因为密写术缺乏必要的理论基础。
数字水印（DigitalWatermark）技术是指用信号处理的方法在数字化的多媒体数据中嵌入隐蔽的标记，这种标记通常是不可见的，只有通过专用的检测器或阅读器才能提取，因为当前的性信息安全技术都是以密码学为基础，计算机处理能力提高后，这种密保措施已经越来越不安全，因此数字水印就是人工智能跨速发展的结果，数字水印是信息隐藏技术的一个重要研究方向，这对于信息安全有着超强的保护能力。
3.2数字水印的特征
（1）隐蔽性：
在数字作品中嵌入数字水印不会引起明显的降质，并且不易被察觉。
（2）超强安全性：
水印信息隐藏于数据而非文件头中，文件格式的变换不应导致水印数据的丢失。
（3）不可丢失性：
是指在经历多种无意或有意的信号处理过程后，数字水印仍能保持完整性或仍能被准确鉴别。可能的信号处理过程包括信道噪声、滤波、数/模与模/数转换、重采样、剪切、位移、尺度变化以及有损压缩编码等。
3.3发展前景
（1）实现数字化作品产权信息保护。
计算机网络的发达，让数字作品（如电脑美术、扫描图像、数字音乐、视频、三维动画）的版权保护成为当前的热点问题。但是数字作品的拷贝、修改非常容易，而且可以做到与原作完全相同，“数字水印”利用数据隐藏原理使版权标志不可见或不可听，既不损害原作品，又达到了版权保护的目的。目前，用于版权保护的数字水印技术已经进入了初步实用化阶段，IBM公司在其“数字图书馆”软件中就提供了数字水印功能，Adobe公司也在其著名的Photoshop软件中集成了Digimarc公司的数字水印插件。
（2）商务票据信息安全保护。
随着高质量图像输入输出设备的发展，特别是精度超过1200dpi的彩色喷墨、激光打印机和高精度彩色复印机的出现，使得货币、支票以及其他票据的伪造变得更加容易。网络安全技术成熟以后，各种电子票据也还需要一些非密码的认证方式。数字水印技术可以为各种票据提供不可见的认证标志，从而大大增加了伪造的难度。
（3）重要声像数据信息安全保护。
数据的标识信息往往比数据本身更具有保密价值，如遥感图像的拍摄日期、经/纬度等。没有标识信息的数据有时甚至无法使用，但直接将这些重要信息标记在原始文件上又很危险。数字水印技术提供了一种隐藏标识的方法，标识信息在原始文件上是看不到的，只有通过特殊的阅读程序才可以读取。这种方法已经被国外一些公开的遥感图像数据库所采用。
“人工智能”一词最早是在1956年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能其英文全称为ArtificialIntelligence，缩写为人所共知的AI，它主要是对用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统等进行研究讨论。对于人工智能的定义义众说不一，一般有两种说法：一种是人工智能是关于知识的学科，即怎样对知识进行表示以及怎样获取知识并对知识进行使用的科学；另一种是人工智能研究的是如何实现让计算机做过去只有人才能够做的智能工作。但是不管是哪一种，它都是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。对于“人工”，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。诞生对于“智能”，则存在着很大的争议。因为这涉及到了诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人类唯一能够了解的智能就是人类本身的智能。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。人工智能的实现方式有2种方法。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（Engineeringapproach），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（Modelingapproach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。
2人工智能的发展
对于人工智能的研究一共可以分为五个阶段。第一个阶段是人工智能的兴起与冷落，这个时间是在20世纪的50年代。这个阶段是人工智能的起始阶段，人工智能的概念首次被提出，并相继涌现出一批科技成果，例如机器定理证明、跳棋程序、LISP表处理语言等。由于人工智能处于起始阶段，很多地方都存在着缺陷，在加上对自然语言的翻译失败等诸多原因，人工智能的发展一度陷入了低谷。同时在这一个阶段的人工智能研究有一个十分明显的特点：问题求解的方法过度重视，却忽视知识重要性。第二个阶段从20世纪的60年代末到70年代。专家系统的出现将人工智能的研究再一次推向高潮。其中比较著名的专家系统有DENDAL化学质谱分析系统、MTCIN疾病诊断和治疗系统、Hearsay-11语言理解系统等。这些专家系统的出现标志着人工智能已经进入了实际运用的阶段。同时国际人工智能联合会于1969年成立。第三个阶段是20世纪80年代。这个阶段伴随着第五代计算机的研制，人工智能的研究也取得了极大的进展。日本为了能够使推理的速度达到数值运算的速度那么快，于1982年开始了“第五代计算机研制计划”。这个计划虽然最终结果是以失败结束，但是它却带来了人工智能研究的又一轮热潮。第四个阶段是20世纪的80年代末。1987年是神经网络这一新兴科学但是的年份。1987年，美国召开了第一次神经网络国际会议，并向世人宣告了这一新兴科学的诞生。此后，世界各国在神经网络上的投资也开始逐渐的增加。第五个阶段是20世纪90年代后。网络技术的出现于发展，为人工智能的研究提供了新的方向。人工智能的研究已经从曾经的单个智能主体研究开始转向到基于网络环境下的分布式人工智能研究。在这个阶段人工智能不仅仅只对基于同一目标的分布式问题求解进行研究，同时还对多个智能主体的多目标问题求解进行研究，让人工智能有更多的实际用途。
3对人工智能的思考
3.1人工智能与人的智能
从哲学上的量变引起质变的角度来讲，人工智能在不断的发展过程中一定会产生质的飞跃。在最初，人工智能只具有简单的模拟功能，但是发展到现在已经具备了思考的能力（逻辑推理分析），这已经表明人工智能在不断量变的过程中已经发生了质变。有人认为有人会说人工智能不会超过人类的智能，理由是人工智能是人类创造出来的。但是现实中很多人类创造出来的东西已经在某一些方面超过了人类本身的能力，例如起重机的力气超过人类很多；汽车速度也远超过人类的速度。人类之所以会制造出各种各样的工具，其目的就是希望自身的能力能通过这些工具进行延伸和突破。人类研究人工智能就是希望人工智能帮助人类实现人类某些无法实现的东西。还有人认为人工智能是人类创造出来的，所以它一定存在着致命的弱点，也因此人的智能优于人工智能。但是殊不知人类与机器相比也有着十分明显的弱点，例如人类所需要的生存条件比机器更加的严格，人类思维会受到人的情绪所影响，而机器只是受到程序的影响，它们没有情绪的起伏。就目前的人工智能而言，它们在某一些领域比人类更强。但是目前我们必须正视人工智能的一些还没有办法改变的缺陷，那就是人工智能的学习能力与创新能力。人工智能的知识获取大部门都是人为的进行灌输，而无法像人类自身那样进行主动的学习。同时人工智能只能够利用已有的知识去解决一些问题，但是却还不能够创造性的提出一些新的东西。
3.2对机器人三大定律的困惑
美国最著名的科普作家艾萨克．阿西莫夫提出过比较著名的机器人三大定律：第一定律，机器人不得伤害人，或任人受到伤害而无所作为；第二定律，机器人应服从人的一切命令，但命令与第一定律相抵触时例外；第三定律，机器人必须保护自身的安全，但不得与第一、第二定律相抵触。虽然这只是科幻作家所提出的一家之言，但是也代表了人类对与人工智能发展的一种期望与担心。人们害怕自己所创造出来的人工智能会伤害人类自己。但是阿西莫夫所提出三大定律都是以人类为中心的，而忽视了人工智能本身。或许这是人类的一种天性，世间所有的事物都应该围绕人类自身来定义、发展。就好像人类自以为掌控了能够改变大自然的力量，最终却被大自然反噬一样。同时，随着科学技术的发展，人工智能已经不单单需要逻辑思维与模仿，同时还应该将情感赋予人工智能。因为随着科学家对人类大脑和精神系统的研究的深入，已经愈来愈肯定情感是智能的一部分。如果人工智能具有了情感之后，人类的自我中心又是否会伤害到人类自己创造出来的人工智能。
3.3对人工智能未来的思考
人工智能有着十分巨大的发展潜力，对于人工智能的研究虽然经过了很多年，但是这也仅仅是刚刚开始而已，继续研究下去在很多方面都会有重大的突破。自动推理是人工智能最经典的一个研究分支，它的基本理论是人工智能其它分支的共同基础。一直以来人工智能最热门的研究内容里面就有自动推理，同时在该知识系统中的动态演化特征及可行性推理的研究是一个十分热门的研究内容，很有可能取得大的突破。机器学习一直在致力于研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。在过去的很长的一段时间内都没有取得十分显著的成果。但是许多新的学习方法相继问世，并且已经有了实际的应用，这充分的说明在这方面的研究已经有了很大的进步。自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。在经过人工智能研究人员的艰苦努力之后，在该领域中已取得了大量令人瞩目的理论与实际应用成果，许多产品已经进人了众多领域。智能信息检索技术在Internet技术的影响下，近年来发展势头十分迅猛，而且已经成为了人工智能的一个独立研究分支。
概述制造业是国家的经济命脉，而汽车制造又是战略性支柱产业，它包括了整车、各种零配件厂等生产商，也包括了各地经销企业和销售企业。近年来，我国汽车行业面临着前所未有的挑战，原材料、生产、物流成本上涨、利润下降，以及国际经济形势的影响。因此，汽车企业可以运用具有智能分析功能的商务智能系统，通过分析历史数据快捷、及时地输出各类报告，预测未来的客户需求和销售趋势，在宏观上为企业管理人员提供决策依据。计算机人工智能技术发展到了今天，已经开始使用庞大的知识库来有效地取代人类器官或机构的记忆方法，近些年来很多的专家决策系统在考虑一定规则的基础上对人类的诊断和经验上的分析都能够做出很好的判断，甚至处于主导地位。这个系统可以很好地利用知识库，并从中挖掘出我们想要的问题答案、成功地寻找到其中的关联性，并提取相应的模式等。而实际上，这样的专家系统已经在很多领域都有了非常不错的应用，帮助很多企业在很短的时间内就做出相应的生产计划、调度计划、运输计划等，非常有效率，而且可以大大地增加收益，并很好地控制企业的人力成本。我国工业机器人是从20世纪80年代开始起步。经过二十年余年的努力已经形成了一些具有竞争力的工业机器人研究机构和企业。先后研发出弧焊、点焊、装配、搬运、注塑、冲压、喷漆等工业机器人。近几年，我国工业机器人及含工业机器人的自动化生产线相关产品的年产销额已突破十亿元。目前国内市场年需求量在3000台左右，年销售额在20亿元以上。统计数据显示中国市场上工业机器人总共拥有量近万台，占全球总量的0.56%，其中完全国产工业机器人行业内规模比较大的前三家工业机器人企业，行业集中度占30%左右。其余都是从日本、美国、瑞典、德国、意大利等20多个国家引进的。国产工业机器人目前主要以国内市场应用为主，年出口量为100台左右，年出口额为0.2亿以上。多年来我国汽车零部件生产一直是手工焊、专机焊占据焊接生产的主导地位、劳动强度大、作业环境恶劣、焊接质量不易保证，而且生产的柔性也很差，无法适应现代汽车生产的需要。
1.1搬运机器人在汽车制造业中应用
汽车桥箱类零件具有精度高、加工工序多、形状复杂、重量重的特点。为提高其加工精度及生产效率，各重型汽车生产厂家纷纷采用数控加工中心来加工此类零部件。而在使用数控加工中心加工工件时，要求工件在工作台上具有非常高的定位精度，且需要保证每次上料的一致性。由于人工上料此类的工件具有劳动强度高、上料精度不好控制等缺点现在正逐步被工业机器人或专机进行上下料所取代。工业机器人具有重复定位精度高、可靠性高、生产柔性化、自动化程度高等、突出的优势，与人工相比，能够大幅度提高生产效率和产品质量，与专机相比具有可实现生产的柔性化、投资规模小等特点。机器人智能化自动搬运系统作为减速器壳体加工的重要生产环节，虽然已经在国内重型汽车厂内取得成功的应用，但依然尚未普及。在国家经济建设飞速发展的进程中，重型载重汽车的生产能力及生产力水平亟待有一个质的飞跃，而工业机器人即是提升生产力水平的强力推进器。
1.2焊接机器人在汽车制造业中的应用
汽车行业的发展水平，代表了一个国家的综合技术水平，汽车工业的发展将会带动其他行业的发展。各厂商为了在日渐激烈的竞争中立于不败之地，必须率先实现焊接自动化。因此，今后除了如汽车、摩托车这样的大批量生产行业。一些产品多样化的企业，为了提高焊接质量，也将会考虑使用焊接机器人，如钢结构等行业，与此同时，对焊接机器人的要求也必然会逐步提高，如说对焊道的自动跟踪系统的需求会逐步加大等。作为焊接机器人和焊接机的专业生产厂家，OTC公司将继续为提高中国的高速、高效、自动化焊机做出自己的贡献。对于在汽车工业中的点焊应用来说，目前已广泛采用电驱动的伺服焊枪。日本丰田公司已决定将这种技术作为标准来装备其日本国内和海外的所有点焊机器人。
1.3装配机器人在汽车制造业中的应用
在国内外各大汽车公司装配生产线上被广泛采用的装配机器人。一方面使汽车装配自动化水平大大提高，目前，国外某些大批量生产的轿车的装配自动化程度已达50%~65%。另一方面，有效地减轻了工人的劳动强度，提高了装配质量并明显地提高了生产率。在汽车整车装配中，机器人不仅用于挡风玻璃的密封济涂覆、安装和车轮备胎、仪表盘总成、后悬梁、车门、蓄电池等部件的安装。
1.4喷涂机器人在汽车制造业中的应用
喷涂机器人在汽车制造业中可喷涂形态复杂的汽车工件而且生产效率和很高。多用于汽车车体的喷涂作业，如喷漆、喷釉等。除了上述机器人以外，汽车制造业中应用的机器人还有用于特殊加工的激光加工机器人用于部件形状测量、装配检查和产品缺陷检查的检测机器人，抑制尘埃粒子大小及数量的水切割机器人和净化机器人等。
2人工智能在汽车制造业中的进展分析
随着中国汽车工业的迅猛发展，机器人在先进汽车制造中的重要性也越来越凸显。机器人的产品应用广泛，覆盖焊接、物料搬运、装配、喷涂、精加工、拾料、包装、货盘堆垛、机械管理等领域。在汽车行业的应用主要分为以下五大部分。车身系统中，采用虚拟仿真等手段，主要针对车身覆盖件不断开发出新的标准化、模块化解决方案，动力总成系统中，提供了涵盖汽车传动系统核心部件，发动机、变速箱和传动轴的全套装配测试系统。在冲压自动化系统方面从卷材与堆垛到零件的码垛，从提供控制系统到企业ERP，从设计到生产支持与效率优化，拥有全面的工程能力，涂装自动化系统方面，以高柔性高精度的喷涂机器人来帮助客户提升涂装质量，减少生产废料，而在焊接自动化系统中，机器人比较典型的应用是电阻点焊、电弧焊，其最新一代机器人配套提供一系列高度人性化的软件工具。汽车工业的最大特点是产量大，生产节拍快，产品一致化程度高。消费者对汽车质量要求越来越高，是促使机器人应用越来越普遍的一个重要原因。机器人本身只是集装箱里的一个货物，随机器人的设备功能越来越精细，客户的思维在这时候逐渐走向成熟，在采购时不再单单考虑某生产工位的瓶颈，而更多地考虑到长期战略因素，如维护成本加入的高低，长期投资回报是否划算，服务涵盖地域是否广泛，响应是否及时，全球技术支持能力有多强，中期后期不同阶段解决问题的能力有多大等等。这时，产品本身的价格和意义相对弱化而长期的价值越发凸显。
3结束语
(一)人工智能成为中国重要发展战略
人工智能(ArtificialIntelligence，以下简称AI)成为全球热点，各国抢先布局人工智能战略。近5年来，各国纷纷出台人工智能战略计划，如美国发布《为人工智能的未来做好准备》与《国家人工智能研究与发展战略规划》报告，英国发布《人工智能：未来决策制定的机遇与影响》报告等。在世界各国纷纷规划人工智能发展的情况下，中国政府也加紧人工智能顶层设计。
“人工智能”首次写入中国政府工作报告。在2017年全国两会上，国务院总理李克强在政府工作报告中指出，要“全面实施战略性新兴产业发展规划，加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化”。[1]这是政府工作报告中首次提及人工智能，体现出国家最高领导层对人工智能的高度重视。
中国政府推动顶层设计迭代升级，加快细化人工智能发展战略。2016年5月，国家发改委、科技部、工信部、中央网信办4部委联合发布《“互联网+”人工智能3年行动实施方案》。2017年7月，国务院正式发布《新一代人工智能发展规划》，12月14日，工信部印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》。可以看出，政府正在加紧细化发展“人工智能”的战略规划，其中《新一代人工智能发展规划》指出：“当前，我国国家安全和国际竞争形势更加复杂，必须放眼全球，把人工智能发展放在国家战略层面系统布局、主动谋划，牢牢把握人工智能发展新阶段国际竞争的战略主动，打造竞争新优势、开拓发展新空间，有效保障国家安全。”[2]
2017年11月15日，科技部宣布国家15个部门联合成立新一代人工智能发展规划推进办公室，负责推进新一代人工智能发展规划和重大科技项目的组织实施，标志着新一代人工智能发展规划和重大科技项目进入全面启动实施阶段，再次彰显政府大力发展人工智能的决心，人工智能产业政策环境利好。
(二)人工智能投融资金额呈增长趋势，资本驱动市场快速发展人工智能作为重要发展战略，带给产业市场新发展机遇，吸引互联网企业与创业公司纷纷进入。近年来，资本市场高度重视人工智能产业，市场投融资不断增长。根据统计数据显示，2012-2017年中国人工智能产业投融资金额呈增长趋势，其中2017年融资额创历史新高，达435.2亿元（见图1）。其中，2017年旷视科技C轮融资达4.6亿美元，单轮融资金额创新高。同时，短短几年内人工智能领域迅速出现独角兽企业，2017年国内寒武纪、旷视科技、出门问问、商汤科技企业估值已超10亿美金[3]
图1 2012-2017年中国人工智能投融资发展状况
数据来源：DCCI互联网数据研究中心
中美引领人工智能未来发展，中国人工智能市场应用发展迅速。美国人工智能市场发展较早，技术研发实力较强，中国市场紧随其后，数据显示（见图2），亚欧及北美地区人工智能创新技术企业较多，其中，美国和中国领先全球其他国家。同时，相比欧美国家市场，中国市场拥有更加庞大的用户规模及应用场景，人工智能应用范围广泛。
图2 全球人工智能市场创新技术企业地域分布
数据来源：DCCI互联网数据研究中心
二、硬件升级与平台开放驱动人工智能加速前进
(一)芯片、算法等软硬件技术不断升级2017年人工智能芯片化进程加快，更多符合人工智能设计的芯片出现在市场中。芯片是人工智能应用的硬件基础，随着人工智能的快速发展，原有CPU的运算能力已经不能满足人工智能计算的需要，比如谷歌的GoogleBrain项目，为训练超过10亿个神经元的深度神经网络，使用包含16000个CPU核的并行计算平台。近年来，人工智能计算芯片正在从以传统CPU为主转变为通用及专用人工智能芯片，越来越多的GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）、FPGA（Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）等芯片技术应用在市场中。与CPU相比，GPU在浮点运算、并行计算等方面能够提供数十倍的CPU性能，FPGA处理特定数据更有优势，矩阵运算等灵活性、适用性更强。2017年5月，谷歌正式推出人工智能芯片第二代TPU（Tensor Processing Unit，张量处理单元）；9月华为发布集成NPU(Neural Network Processing Unit， 嵌入式神经网络处理器)专用硬件处理单元的人工智能芯片麒麟970；11月，寒武纪科技发布新一代人工智能芯片1H8、1H16、1M。从CPU到GPU、FPGA，再到TPU、概率芯片等，人工智能硬件设施逐渐完善，硬件市场从计算通用设施向满足人工智能发展需求的新一代硬件设施发展。
人工智能算法与研究模型不断完善，加速人工智能市场应用。算法是人工智能技术的核心，从AlphaGo到AlphaZero，算法升级推动人工智能技术不断提高，其中常用的机器学习算法有回归、贝叶斯、正则化、降维、决策树、神经网络、机器学习等。现有算法技术不断优化，如标准人脸识别数据集LFW(自然场景下标注的人脸数据库)上，现有算法的识别准确率已高达99.8%，超过人类的识别精度。而且，在天池AI医疗大赛中，机器对肺部结节图像的智能诊断达到专业医生级的水准，3毫米及以上的微小结节的检测准确率超过95%。
随着人工智能市场兴起，中国市场对人工智能领域的研究迅速发展。近年来中国企业与高校纷纷投入对人工智能研究分析，其中百度、腾讯、阿里、360等企业及清华、北大、同济、西安科技等高校陆续建立人工智能相关实验室或研究院。中国人工智能相关文献及期刊数量也在不断增长，根据国内知网数据显示，2017年相关文献和期刊数量同比2016年分别增长62.5%、64.8%（见图3）。
图3 2012-2017年中国人工智能相关文献与期刊数量状况
资料来源：中国知网
(二)国内外企业加速布局开源与开放平台平台开源与开放能够加速人工智能市场化发展，是现阶段人工智能快速发展的需要。人工智能平台开源、开放能够快速积累数据资源，不断检验算法模型，在实践中优化人工智能技术，提升人工智能平台应用能力。同时开源、开放的思维能够降低算法与数据的技术门槛，推广通用技术应用，降低市场开发成本，并促使社会各界协同运作，提升企业内部与外部专业人才协作能力。
为加速市场应用，国内外企业加快布局开源、开放。此前，国外互联网巨头纷纷开源深度学习等项目，如谷歌开源TensorFlow，脸谱开源Torch，微软开源CNTK，IBM开源SystemML，亚马逊开源MXnet。2017年，中国企业加速布局开源、开放平台，如百度开源自动驾驶系统Apollo，发布DuerOS开放平台。同时，中国政府高度重视开放平台的发展，2017年11月科技部公布首批国家新一代人工智能开放创新平台名单，包括百度（自动驾驶）、阿里云（城市大脑）、腾讯（医疗影像）、科大讯飞（智能语音）。
三、移动互联网推动人工智能加深应用
(一)移动互联网为人工智能技术提供丰富应用场景人工智能技术是推动移动互联网智能化发展的核心力量。近年来中国移动互联网用户人口红利逐渐消失，移动互联网进入平稳发展阶段，智能化成为移动互联网发展的下一波浪潮，人工智能技术成为突破点。通过计算机视觉、语音语义识别等，人工智能技术将能替代重复性劳动工作，并提供智能语音、智能检索、图片识别与处理、数据挖掘与分析等服务，在降低人力成本的同时创新服务模式。
人工智能市场空间巨大，领先技术试水应用，其中移动互联网为人工智能提供丰富的应用场景。中国移动网民规模庞大，用户触网移动化趋势加深，根据中国互联网络信息中心（CNNIC）统计数据显示，截至2017年12月，中国手机网民规模达7.53亿，使用手机上网的网民占比由2016年的95.1%提升至97.5%[4]。庞大的用户规模带动网络数据规模增长，助力人工智能技术提升。同时，在人工智能真正走向产业、市场的过程中，移动互联网提供丰富的应用场景，涵盖通信、新闻、音乐、视频、游戏、购物、银行支付等多个领域。现阶段在生活中，计算机视觉、语音语义识别等技术在图片美化、会议翻译、防盗预警、语音助手等方面已经发挥作用。
(二)移动互联网垂直领域加深应用人工智能
从被广泛认知到应用于各个行业，人工智能技术发展迅速。2016年，AlphaGo与世界围棋大师的比赛引发热议，人工智能的认知度明显提高。2017年，越来越多人工智能技术广泛应用于交通、医疗、教育等行业中。人工智能技术能够从底层推动服务升级，具有显著溢出效应，其广泛应用将改变生活。根据中国《新一代人工智能发展规划》，制造、农业、物流、金融、商务、家居成为中国开展人工智能应用试点的六大重点行业和领域，结合移动互联网市场特点，以下我们将从交通、医疗、教育、电商零售、生活娱乐五个场景中分析人工智能的应用方式。
1.交通：人工智能深入交通管理体系，升级出行应用服务。
在交通领域，人工智能主要应用于改善城市交通管理及升级交通出行方式，其中，在交通管理方面，人工智能可以识别城市交通实时状况，立体化监管交通安全，合理调度出行资源，提升交通运营效率。2017年杭州市上线“城市数据大脑”，它能够判断路况，实时提出信号灯调整建议，提前干预、防控拥堵，监控交通乱象并报警，在试点区域高峰期间使平均行车速度提升15%，120救护车到达现场时间缩短一半[5]。在出行方面，人工智能技术广泛应用于自动驾驶、无人驾驶等自主无人系统，而基于人工智能的类脑操作能够变革汽车等交通出行方式。中国已开始试水自动驾驶，如2017年在百度AI开发者大会上，李彦宏直播驾驶无人车参会。同时，随着福特、大众等传统汽车厂商与谷歌、百度等互联网公司的加速布局，移动出行也被看做人工智能领域的重要战场。
在移动互联网中，人工智能还能升级地图、打车等出行服务。地图导航等应用集合POI[6]、路况、卫星影像、街景等多种复杂数据信息，而人工智能提升应用平台数据信息处理效率，提升躲避拥堵、路径规划的能力，其中ETA（Estimated Time of Arrival，预计到达时间）误差率已降低到15.13%[7]。同时，在打车场景中，估价、拼车及订单分配、运力调度的背后都有人工智能技术的支持。
2.医疗：从辅助诊疗到疾病检测，人工智能提升医疗服务效率与准确率。
人工智能在医疗领域应用前景广阔，资本市场十分活跃。近年来，全球医疗人工智能产业投资呈增长趋势，根据IDC数据显示，2016年总交易额就已达7.48亿美元，交易数量达90个（见图4）。
图4 2012-2016年全球医疗人工智能投融资情况
数据来源：IDC
基于医疗数据的采集、计算、分析与判断，人工智能应用于辅助诊疗、药物研发、医疗机器人、基因测序等多个方面。在辅助诊疗方面，人工智能在医疗图像诊断中应用较多，即通过计算机视觉和深度学习技术，对X光、超声、CT等医疗图像分析，判别肺结核、甲亢、乳腺癌等多种疾病，精准定位病灶。在移动医疗服务中，智能语音助手还能够辅助医生在问询过程中记录病历，其医学术语识别准确率高于98%，而且人工智能技术能够增强远程采集医疗数据的准确性，实时管理健康数据，提供用药提醒、辅助诊疗等服务。人工智能还可结合患者病史、相关案例用药记录等数据，整理临床治疗经验，为不同患者治疗提供合理建议。在药物研发方面，人工智能可以整合药物实验数据，模拟药物发现过程中的HTS（高通量筛选）过程，缩短药物发现及实验的时间，提高药物研发成功率，降低药物研发成本。在医疗机器人方面，手术机器人带有机器人视觉、智能控制系统，现阶段主要应用在外科手术中，具有创伤小、手术精准度高、机体损伤小、术后恢复快等优势。在基因测序方面，人类基因组含有约31.6亿个DNA碱基对，约有20000到25000个蛋白质编码基因，人工智能技术依靠智能运算和分析能力，通过模型训练，能够提升基因测序水平。整体来看，人工智能在医疗领域的应用能够覆盖“治疗前-治疗中-治疗后及康复”的全过程，有望降低误诊率漏诊率，提升诊疗效率，解决优质资源分配不均等问题。
3.教育：人工智能带动个性化教育，促进教育体系智能化。
对于教师及学校而言，人工智能能够解放教师在重复性工作中的时间，提升学校运营效率。近年来，运用人工智能等多种技术的智能教学系统（ITS）、智能计算机辅助教学（CAI）迅速发展，以人工智能为基础，结合电子校务应用、辅助教学课件、辅助学习应用、网络教学平台等，学校教育体系趋于智能化。其中，人工智能可以替代老师完成作业批改、成绩测评等部分工作，还可以辅助教育工作者管理校车、辅助备课等教育研发及学校的管理工作。
对于学生而言，人工智能应用于题目搜寻、制定学习计划中，或以虚拟助手的形式辅助完成学习等，推动教育更具针对性、更个性化。现今市场中题库等学习应用辅助教学，可实现拍照答题、语音找题、对话与听力练习等，能够针对经常出现的错题多次投放相似题型，基于一段时间的学习成果进行评定与建议等。传统教育中强调“因材施教”，人工智能能够带动个性化教育，在机器系统与用户不断一对一练习的过程中，产品应用不断了解和掌握学生的学习状况，从而有针对性地辅助学习。
4.电商零售：从供应体系到营销、客服，人工智能深入电商零售服务。
在电商零售中，人工智能助力精准营销，颠覆交易方式。基于应用使用行为及消费数据等，人工智能技术能够分析用户对产品颜色、品牌、类型等喜好状况，并推荐给用户优选方案，助力电商营销。此外，2017年“淘咖啡”“缤果盒子”等无人便利店在中国首次崭露头角，人误识别率0.02%， 商品误识别率0.1%，其中计算机视觉、生物识别、传感是核心应用技术，它的出现颠覆了原有的零售方式。
人工智能升级物流运送模式，提高供应体系运营效率。产品供应与物流体系智能化是大势所趋，2017年亚马逊启用“无人驾驶”智能供应链，基于云技术、大数据分析、机器学习和智能系统等，可以自动预测、自动采购、自动补货、自动分仓，精准发货，库存自动化管理，过程中零人工干预，同时中国京东建成无人仓，实现收货、存储、订单拣选、包装的无人化智能操作。此外，2017年结合人工智能的无人机、无人车不断试水配送服务。
5.生活娱乐：人工智能引领社交升级，创新服务生活
人工智能创新交互方式，引领社交升级。2017年，以语音语义识别、机器学习技术为核心的语音助手不断完善，苹果Siri、微软小娜、亚马逊Alexa及百度度、搜狗语音助手、科大讯飞灵犀语音等不断升级服务能力，这种语音助手已经成为移动搜索和多种服务的入口，其便利性、趣味性丰富大众生活。
同时，人工智能服务还可以助力媒体、娱乐。在冗杂的信息内容中，人工智能通过文本分析及计算机视觉等筛查涉黄、暴力、赌博等违法及不良信息，构建舆情分析等信息监测系统，维护健康的媒体环境，同时，基于机器学习的自动化新闻写作机器人还可以从事部分新闻编辑工作。在娱乐中，人工智能技术能够辅助创作虚拟人物，如结合VR（虚拟现实）、AR（增强现实）、MR（混合现实）等技术，提升游戏人物的真实性等。
四、人工智能发展面临的挑战与发展建议
（一）技术发展面临的挑战与建议 1.人工智能专业人才稀缺。
人工智能发展迅速，技术人才缺失成为发展掣肘。人工智能市场发展迅速，专业人才需求增长迅速，现阶段技术人才的有效供给不能满足当前市场的需要，中国人工智能人才缺口较大，国内人才市场面临专业对口人才数量少、相关技术人才技能水平较低、经验丰富人才稀缺等问题。随着人工智能企业增多，专业技术人才成为企业竞争的战场，中国需要加速人工智能专业人才的培养。
专业技术人才是人工智能产业发展的重要力量，培养人工智能技术人才需要政府、学校和企业协同运作。政府加强人工智能人才战略设计，通过政策扶持，吸引国内应用数学、计算机网络、生物科技等相关学科人才或程序员等相关专业人才，同时积极吸纳海外专家人才，加强高端人才储备；学校在基础教育增加人工智能相关学科知识，在高等教育中增设人工智能专业学科，建立适应人工智能发展需要的复合型人才培养计划，加强扶持人工智能科研工作，同时校企合作，提升储备人才的实战能力；企业和教育培训机构应加强相关技能培训，加深与国际顶尖行业专家的交流，或通过融资并购等吸纳更多专业人才。
2.底层及核心技术有待提高，基础设施尚需完善。
人工智能产业尚不成熟，计算芯片、算法等技术亟需突破。现阶段，人工智能底层及核心技术应用以“弱人工智能”为主，无监督学习模型算法、语音语义识别技术等存在缺陷，情感表现等尚未突破，如当前的智能语音助手并不能完全理解复杂的人类语言，图像识别技术不能完全理解图片图像中的元素，核心技术的不成熟是人工智能应用受限的主要原因。同时人工智能安全技术也面临巨大的挑战，随着人工智能技术的普遍应用，复杂的人工智能相关软件在应用初期会存在多种可攻击途径。在这样的局势下，未来人工智能发展的空间仍十分巨大。
人工智能技术的成熟化应用是漫长而复杂的过程，行业参与者应更加理性看待。人工智能是一门复杂的综合性学科，需要多个技术领域的创新突破，在基础设施方面，要创新核心传感器、高速计算芯片、计算平台等关键技术，提升机器的感知与计算能力；在算法模型方面，要完善自然语言处理、深度学习、计算视觉等算法程序和框架模型，提升机器感知理解能力与分析决策水平，增强机器自主学习能力。在产业技术解决方案方面，在生物识别、人机接口、数据库系统等方面寻求更智能的识别、分析及决策的应对方案。同时，在开源开放环境下，需多方加强技术合作战略合作，共同构建智能生态。
（二）市场发展面临的挑战与建议 1.数据存储、计算市场迅速发展，但数据安全面临新挑战。
现阶段数据规模不能满足人工智能市场化应用的需要，数据存储、计算能力有待提升，同时开放环境下的数据隐私安全面临新挑战。人工智能所需数据需经过筛选，数据的标注和采集成本较高，同时，不同场景中的数据维度多样，数据标准不一，如何将现有数据维度转变为人工智能所需成为发展难题。现阶段人工智能对数据规模要求较高，但人工智能的目的是让计算机或机器等能够模拟人的思维和行为，人工智能技术的发展应避免过度依赖数据。此外，随着数据规模的增长，数据能否规范使用、用户隐私能不能得到保障也将成为市场健康发展面临的问题。
为推动数据使用规范化，政府与企业需要协同运作，建立合理的数据管理机制。如，在数据采集的过程中，改善数据测量方法，减少主观因素造成的误差，在不同行业逐渐完善数据采集标准，高效地将非结构化数据转化为机器识别所需数据。同时在数据管理时，明确数据采集、存储、分析的规范，设置权限管理，强化责任意识，并通过政策法规，加强行业自律。
2.市场应用刚刚起步，基础服务能力尚不足。
人工智能市场仍处于发展初级阶段，产品有待市场检验。人工智能产业技术门槛较高，同时公共数据资源分散，人工智能基础服务设施难以集中使用与管理，人才及技术成本较大，企业进入及发展难度较大。尽管语音助手等产品已开始应用，但服务水平高低不同，人工智能在交通、医疗、生活等领域的应用也才刚刚开始，诸多应用场景尚未挖掘。
市场发展需要增强企业协同能力，不断创新产品服务。市场通过打造资金、技术、数据资源整合的公众服务平台，可以加速孵化人工智能创新企业。同时，企业也要加大培养专业人才，多方联合加强对人工智能的研究，拓展深化人工智能应用场景。
五、人工智能发展趋势预测
（一）技术：技术赋能全领域，网络服务智能化人工智能技术将不断创新升级，推动智能化服务发展。人工智能产业的变革源于传感、算法、芯片等核心技术的创新突破，未来传感技术精准化、集成化、自动化、微型化，算法模型不断创新、迭代、整合，计算芯片趋于专业化、定制化、移动化，机器自主学习能力增强，情感表现等“强人工智能”关键技术将实现突破。同时，人工智能基础研究与教育培训体系逐渐改善，人工智能技术标准化体系将成型，包括跨平台的数据、算法框架标准的统一等。此外，中国将寻求关键技术突破与独立，建立自主可控的产业体系。未来人工智能技术逐渐渗透软硬件设施，人工智能技术与工作、生活关系更加紧密。
关键词：多元智能理论；通信工程教学；应用
中图分类号：TP3-4 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2012） 16-0117-01
多元智能理论最早是由于美国的博士加德纳提出的，该理论主要认为，每一个学生由于其自身各种因素的影响，只会在某一种，或者几种的智能方面有着特殊的优势，因此如果该学生在另外一些方面没有表现出足够的能力，不能够以此为由令学生受到相关的责罚。
多元智能理论的提出，除了让加德纳博士获取了大量的荣誉之外，也给教学工作产生了诸多的影响，在通信工程教学中也不例外。本文将从多元智能理论的特征入手，分析其在通信工程教学中应用的策略。
一、多元智能理论的特征
根据加德纳博士的相关理论分析认为，所谓的智能，其定义应当为人们在实际的工作生活之中，发现新问题，并在面对这些问题时的解决能力，或者是对于自己所处的文化可以做出一定的贡献的能力。而多元智能理论的基本特征，主要有以下几点：
（一）多元性。由于人的智能是由许多种不同的要素一起构成的，也受到多种不同因素的影响，这些智能的要素是相对独立的、多方面的，而不同的构成要素之间其实并没有存在主次之分，高下之别，因此，对待这些智能的要素应当要持一个平等的态度。
（二）文化性。根据加德纳博士关于智能的相关解释和评价之中能够看出来，智力的评价与当时的社会环境之中，人们的相关价值指标有一定程度上的关系。对于在不同的社会环境之中生活的人们来说，其对于智力的评价和理解也存在一定程度上的差异，对于智力的要求也各不相同。
（三）差异性。根据不同的教育方式和生活环境，个别个体其智能的主要发展方向及其程度，甚至是其智力的表现形式，都会有着比较显著的差异，这是由不同的个体的智能特性所决定，任何一个人，都必然会有着自己自身经历和心理特点相适应的智能表现，和学习的方式。
（四）实践性。在加德纳博士的相关理论中，认为智能主要是个体在发现问题并解决其面临这些问题时的解决能力，也就是说，智能其实就是在工作或生活的实践中，积极发现新的知识，从而创新技术和产品的能力
（五）开发性。由于人的智能是由许多不同的要素所构成的，因此从理论上讲，人也是能够兼具多种不同智能的，但是由于人的精力和时间以及外界等多种因素的影响，只能够重点发展其中的一种或者多种智能，因此，对于人们智能的开发就显得尤为重要。学校教育，其宗旨也应当是重点开发学生的潜能，激发学生的各种智能，积极引导促进学生的全面发展。
二、多元智能理论在通信工程教学中的应用策略
（一）教学中应当要以学生为主体，树立其正确的人才观。多元智能理论认为，每一个学生都会有属于自己独特的聪明才干，有着属于自己强项的智能领域，也都拥有着自己特色的学习风格，相对传统的教学理念，这是一种比较积极的人才培育观。因此，以多元智能理论来进行教学工作，能够让相关的教学工作者能够更加充分的感受到不同学生由于其各自不同的智能特性而拥有的学习风格。对于通信工程的教学而言，教师更应该以研究的相关主题为基本线索，整合通信科学领域中的相关问题与学生生活中的实际问题，让学生可以根据自身的实际状况来挑选各自的学习专题，给予学生足够的学习自由，从而有效的激发学生自主学习的积极性。另外，还能够不定期的邀请一些相关的工程技术人员举办专题讲座，构建其通信工程的实践平台，让学生能够真正的融入到一个良好的学习氛围之中。
（二）对于人才的评价应当要树立其多元化、多角度的评价观。除了树立起正确的人才观之外，对于人才的评价体系也不能忽略。由于学生并不是某一种在工厂中生产出来的物质产品，而每一个学生由于其自身不同的特长及其文化背景的差异，将会导致学生的智能特性呈现不同的发展状态和发展方向。故而，这就要求教师在对其进行评价的过程中不能够采用一些简单的标准。尤其是从我国目前的教育现状来看，多主体的教学评价更是有着特殊意义的。比如说，对于学生的基础理论知识的评价，可以依旧采用考试的方式，而对于其专业技能的相关评价，则要采取多元智能理论的观点，突出学生的技能优势，而淡化学生之间的比较等等。
（三）必须根据智能表现的不同特点，来设计相关课程教学内容及手段。由于智能的表现方式都有所不同，故而，树立起正确的教学观也是一个不容忽视的重要工作，主要必须完成以下工作：（1）丰富课程的内容。以加德纳博士的观点来看，人的智能至少有语言、空间、人际、音乐、内省、存在、身体运动、数理逻辑、自然探索等九个方面的智能，但是，这些智能的发展都会受到不同个体所处的生活环境及教育环境的影响而呈现出不同的发展状态。因此，对于通信工程的教学工作而言，必须要积极的将多元智能理论的相关观点融入到教学内容的改革中，建立起完善的教学体系，丰富课程内容。（2）教学手段的多样化。由于每一种智能其发展的轨迹都各具特色，导致不同个体其智能的组合也是各不相同的，进而使得不同的个体在学习时其兴趣的方向和思维方式也存在较大程度上的差异。因此，针对这些不同之处，必须要丰富教学的手段，这也是促进学生智能多元化的一个重要前提。比如，在对于光网络技术的相关教学过程中，就必须要注意教学时的形象性以及直观性，将教师的教学演示与学生自主学习研究良好的结合在一起，并辅以动画播放，或者相关专题的视频短片，注意加强学生的形象思维能力，提高学生的观察能力，从而促进对于学生空间智能的开发。而对于移动通信的教学，则可以采用小组合作学习，从而培养学生的人际智能等等。
三、结束语
多元智能理论的提出无疑是现代教学领域的一个重要创新，尤其是对于像通信工程教学这些涉及的专业领域较多的专业来讲，更要树立其正确的人才观和评价体系，根据不同的智能表现特点来设计相关课程的内容及其合适的教学手段，才能使得学生真正发挥出自己的智能特长，完成相关的教学目标。
参考文献：
[1]霍力岩.等元智力理论与多元智力课程研究[M].北京：北京教育科学出版社，2003.
[2]黄黎明，胡中锋.多元智力论与课程评价[J].课程·教材·教法，2003.
关键词：人工智能；应用；发展
中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1009-3044(2007)07-11714-01
1 人工智能概述
人类的三次工业革命，对社会的影响是巨大的，进入21世纪，科技信息对我们生活中越来越重要，计算机成为我们生活中必不可少的用品，工作、学习样样都离不开，它使我们的生活在信息世界，对信息的掌握更及时、便捷。
“智能化”是新世纪新技术、新产品、新产业的重要发展方向，只能控制、智能自动化将是我们的目标，所以，人工智能越来越广泛的被应用到我们的日常生活中。
人工智能（A Rtifcial Intelligence），英文缩写是AI。人工智能是一门综合了计算机、生理学、哲学的交叉性学科，是一门极富挑战性的学科。人工智能研究的是使机器能够胜任一些需要人类只能才能完成的复杂工作，人工智能机器人的诞生是人工智能操作的里程碑，是人类经过无数的实验而成功运用人工智能创造的结晶。
人工智能的研究是方方面面的，它不仅涉及计算机程序应用，还涉及到信息论、控制论、自动论、生物学、心理学、语言学、哲学、数学逻辑等多门科学知识。早期的人工智能机器人是不成熟的，它的只能做一些很简单的事情，并没有达科学家要求的程度，所以如何构造一个系统，可以使机器人的编程程序完全模仿人脑的行为成为摆在专家们面前的最严峻的考验。
2 人工智能的应用
随着计算机、通信和并行程序设计技术的发展，对人工智能的研究已经发展成为智能体系统的研究。网络游戏中最常见的游戏是扑克牌，一般游戏时，我们的对手就是计算机本身，计算机拥有的这样一套程序就是人类向人工智能迈出的一大步。几天的计算机程序已经达到可以下各种棋类游戏的锦标赛水平，但是，这其中仍然还是存在没有解决的问题。人类遇到困难的时候，总是会在不断的思考中找到解决问题的方法，从而轻易的解决问题。到目前为止，人工智能程序已经知道如何考虑他们要解决的问题，也就是在搜索解答的广泛空间中，寻找比较好的答案。
智能体理论设计智能体是什么和如何使用数学形式化方法来表达和推理智能体的属性。只能体体系可以被认为是智能体的软件工程模型，智能体语言是智能体变成核试验的软件系统。
在我国，智能体技术多被应用到处理像Internet这样的具有异构、分布、动态、大规模及自主性的系统中，是人工智能技术在信息处理方面的一个崭新的应用。
在人工智能研究中逻辑推理是研究最持久地一个领域，在这个领域我们通常把注意力只集中在一个大型的数据库的事实上，对出现的新信息进行适时的修正。而在这个领域中，我们不仅需要具备根据假设进行演绎的能力，而且需要具备对信息检索和定理证明进行形式化的处理的能力。
3 人工智能的发展
从目前的形势来看，绝大多数人工智能系统都是建立在物理符号系统的假设之上的。在没有出现于物理符号系统假设抗衡的人工智能理论前，无论从设计原理还是在已经取得的实验结果来看，只能基础的体系结构Soar在探讨智能行为额一般特征和人类认知的具体特征的征途上是取得了有特色的进展，在人工智能的研究上都是处在科学的前沿的。
在人工智能的研究学者中rooks提出了人工智能的新途径，认为智能系统的能力可以无需符号表示而进行逐步的转化。人工智能虽然取得了一定的成果，但是在研究中的问题也是层出不全的，如对人工智能本质认识不全面的问题，着眼于这些困难的解决，抓住人工智能的生长点，使人工智能可以产生质的飞跃，这就是我们以后工作要做的。这些工作归纳起来主要有：（1）归纳性；（2）关联性；（3）抽象性；（4）开放性；（5）主动性；（6）动态性等方面的研究。
综上所述，人工智能领域的下一个突破可能不仅在于赋予计算机更多的逻辑推理能力，而且更要赋予它情感能力。到21世纪中叶，人类生命的本质也可能发生变化，精神植入将对人类的知识和思考能力产生巨大的影响，人工智能机器人将在人类的生活中占据一席之地，成为人类生活的伙伴，并且创造出真假难辨的虚拟现实的仿真效果。
参考文献：
[1]胡建平. 提高应答机测距精度的环节与测量技术探讨[J]. 电讯技术，2003,(1).
[2]汪敬贤. 浅谈人工智能的应用于发展[J]. 科技信息（学术版），2006,(2).
人工智能，英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，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。
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，但没有一个统一的定义。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。但是这种会自我思考的高级人工智能还需要科学理论和工程上的突破。
（来源：文章屋网 ）
关键词：多元智能理论高职语文教学
随这教学改革的不断深化，教师们为了能让学生们掌握更多的高职语文知识，教师不断的进行教学模式更新。然而高职语文知识需要学生具有新的逻辑思维以及灵活思维，更需要新的学习技巧。这些也需要教师传递给学生良好的学习模式。在新一轮的教学改革下，教师们在多中思维模式指导下找到了一种新的教学理念，该模式就是多元智能理论。阔谈该理论模式让人茫然过度，什么才是多元化智能模式，该理论模式应用与高职语文教学过程中有什么作用？教师是如何应用该理论模式的？接下来我们走进在多元智能理论指导下的高职语文教学课堂。
一、高职语文教学中的多元化智能模式
将多元化智能理论应用于高职语文教学中，就要熟知多元化智能理论。多元化智能理论于1983年随着《智力的结构》的诞生，多元智能理论由加德纳所倡导而成，该理论模式在教育领域受到极大的肯定。该理论模式尚没有完整的学术型定义。但是当前我国越来越多的教育工作者开始关注这一理论，有关这一理论的研究也日益深化，它让教育工作者重视学生的主动参与和探索发现的学习，对学生的评价也不再局限于传统的单一手段。加德纳的多元化教学模式提出人类的智能既是独立的，又是相互联系的，且会因为外界的激发而有不同程度的提高。这种独立性表现在当一个人某项智能丧失时，他的其他智能依然能发挥作用，不受干扰。相互联系主要指当个人要完成某项任务时，并非某一智能单独起作用，而是所有智能的通力合作，协助完成。然而同一人的各项智能必然有高低强弱之分，智能组合也因此而与众不同。学校在教育过程中需要发现不同学生的不同智能强项，通过良好的引导帮助他们认识到自身的强项，最大限度地发掘他们的所有智能。这样将有助于学生的自我认识，自我激励，借助强项来发展自己的弱项，优化智能组合。当前高职院校的专业性比较强，这要求学生们要全面发展专业性知识，而加德纳的多元智能理论比较适用于高职语文教学模式。
二、多元化智能理论模式的教学形式
高职语文教学除了要满足学生基本语文知识的积累外，还肩负着培养学生语
文学习的兴趣，提高学生的语文应用能力和人文素养的任务。教师在教学过程中应用了多元化理论模式，提高了高职语文的学习。那么对于高职语文教学过程中，教师是如何进行教学呢。经过针对高职教学过程进行了调查，我们看到了其主要形式有几方面、
（一）了解教学对象，激发学习兴趣
在课堂教学工作开展前，教师必须对所教学生有充分的了解。首先是对学生的背景知识有足够的了解，例如在语文方面学生的学习态度如何，是喜欢语文的，还是反感语文的；各自又有什么特点和喜好，是擅长阅读还是以写作为乐？再如学生在经过了初中三年的语文学习后，目前语文能力的掌握情况如何？当讲到元曲《长亭送别》，教师要明确学生以前有没有接触过古代戏曲，掌握有关戏曲的哪些内容，了解哪些戏曲作家，偏好哪些题材的戏曲内容。
（二）增强语文能力以及人文素养
采用多元智能理论可以促进综合实践活动，利用综合实践活动能最大程度地满足学生的学习需求，增强语文能力和人文素养，实现全面发展的学习目标。传统的教学模式单一、乏味。现在高职语文要求要以提高学生的语文应用能力和人文素养为宗旨。而这正是多元化智能所提倡的。可见，加德纳的多元化智能非常重要也非常实用。
（三）因地制宜，因材施教
多元智能理论指出：每个人的智能并不是单一的，那些智能组合也不会相互重复。这也就意味着人和人之间肯定是存在着各式各样的智能差异的高职学生对于知识的理解以及掌握程度有很大的异端，所以教师要善于结合学生的智力进行教学，教师在课堂采用单一的教学手段，不去关心学生的反应，学生在学校被塑造成一个个形状相同，盛装知识相同的“容器”。多元智能理论让众多教师放弃了一元化智能观的教学，开始考虑尊重学生个性，采用因材施教的教学模式，并借助一定的手段挖掘每一个学生的优势智能。语文教材的解读本身就是多元的，教师应该允许学生对文本的不同意见，也要能够接受学生解读文本的方式教师要通过不断的引导，帮助学生正确认识文本，采用合理的方式去理解和学习。
（四）借助多元智能理论把握语文教育的特点
多元智能理论认为语言智能是多种智能中的核心智能，语言智能直接决定了其他各项智能的发展。而语文学科的工具性特点指出：语文将为其他课程的学习奠定语言基础，语文水平的高低决定了学生在专业领域的发展高度与深度。所以，语言智能是语文课教师要开发的首要智能，以此来推动其他各项智能的发展，为其他各科的学习做好准备。
三、高职语文教学中的多元化智能理论模式的作用
在高职教学过程中，教师要采用加德纳的多元化智力理论，就要全面的进行学习与指导。同时教师看到了多元化智力教学模式打破了传统的教学模式，让学生更好的掌握了高职语文知识。高职语文课的作用是通过语文学习，提高学生的语文素养，充分发挥语文课的育人功能。教育不是空洞的说教，课堂形式如若一味采用“老师讲，学生听”，这样的课堂对于好动的高职学生来说必然乏味。而多元智能理论的引入，不仅为教学实践提供理论导向的支撑，而且将从形式上为学生创设一个活泼的学习空间。
总而言之，加德纳的多元化智能理论是教学与教育过程中一个全新的里程碑，。该模式一经推广便受到广大教育学者的大力欢迎。在很多高职院校中，教师采用了多元化智能理论以后，学生们取得了良好的成绩。教师也进一步的提高了教学质量，可见加德纳的多元化智能理论的优势所在。
注释：
何婷.陶行知的生活教育思想对高职语文教学的启示[D].上海师范大学2012
是新宇.五年制高职语文课程资源开发与利用研究[D]. 上海师范大学 2011
论文关键词：智能建筑 系统论信息论 可持续发展 人本论 产业链
20世纪60年代中期，世界建筑业启动了新一轮的发展，建筑物单体的高度与体量急骤增加，二、三百米的超高层建筑，单体超过10万平方米的大型建筑已十分普通。建筑物规模的增大与工程建设的技术难度不仅体现在高度与面积上，建筑物的多功能使用(同一幢建筑物内分层区具有办公、酒店、商场、公寓、娱乐等使用功能)。各类使用者对建筑物的服务要求多样化与服务性能日趋提高，越来越重视生活条件与环境的舒适性、与社会和人际沟通的便捷性、生存空间的安全性、设施服务的完善性、管理组织的严密性等。在解决这些复杂难题的过程中逐步形成了智能建筑的概念。
1智能建筑的理论体系
长期以来，对智能建筑是否存在理论与学科特征，一直未能形成比较一致的认识。有些人士认为智能建筑就是把计算机、控制及电子设备运用于建筑物，只是高新技术的综合应用而已，并无理论可言。
然而，笔者认为经过二十年的实践，智能建筑已不如早期那么神秘朦胧，在长期的建设、应用与管理中，已经凸现其深层的特征，有必要对此进行探讨。图1所示为智能建筑理论的结构，下面将分别进行阐述。
a.应用对象层。智能建筑为人类活动提供信息化、自动化的工作和生活场所，它的应用对象就是建筑物的使用者、管理者与服务提供者。
b.特定功能层。只要是按现代化、信息化运作的机构所在地都有智能建筑的需求，因此智能建筑早已不是办公建筑的专利，公共建筑、住宅建筑、工业建筑、军事建筑都可以按智能建筑建设。近十年来，中国与全球一样建成了大量智能型的办公楼、酒店、体育场馆、会展中心、医院、学校、法院、图书馆、剧院、博物馆、机场、车站、住宅、电子厂、食品厂、化工厂、发电厂、军营、应急指挥中心等建筑物，这些建筑物在世界的经济与社会中起着极为重要的作用。在这一层面上，智能化系统功能需求与设备配置往往受建筑物个性、建设目标，管理模式和投资力度的影响而有较大的差别。
c.应用技术层面。这是智能建筑的技术基础，由通信网络技术、智能控制技术、信息处理技术和综合管理技术等组成。在这些技术领域中，最新的技术成果及其形成的装备会以最快的速度应用于建筑业。如在5年前，当软件工程界刚开始讨论中间件技术时，市场上立即推出了采用中间件技术的智能建筑系统集成软件IZ BMS集成化智能建筑管理系统)。又如当工业以太网技术出现突破，随即出现了基于工业以太网的楼宇自动化系统。
d.基础理论层。虽然从表面上看，智能建筑嵌人了许多令人目眩的五光十色的技术，但实质上智能建筑并不仅是新技术的综合与新装备的组合，而在其深层次中是有基础理论的支撑。
1945年奥地利人贝塔朗菲创建系统论形成了“系统哲学”，这是把世界看作一个巨大组织的机体主义世界观，它包括了系统本体论、系统认识论、系统价值论和系统方法论。系统理论的概念(等级秩序、渐进分化、反馈、开放等)与方法(图论、集论、控制论、对策论、排队论等)是智能建筑总体设计与工作流程规划中的重要工具。
美国人香农在1948年奠定了信息论的理论基础，使人类传统的科学从以材料与能量为中心的体系，转变为以材料、能量与信息为中心。当建筑物的智能水平日益提高后，人们已不满足仅在通信信道容量、噪声抑制、数据加密上应用信息论，而需要进一步通过统计及随机过程的分析来讨论语义分析、信息的嫡的应用。
“以人为本”在如今似乎已成为一句时尚的语句，但在智能建筑的功能设计与运行管理中，如果缺乏针对使用者与管理者的工作和生活便利考虑，缺乏以人机工效学对人机界面、机器与人的共享空间的设计，缺乏在智能化、数字化环境下对不同职能与层次人的行为处理分析和对策，那么任何再先进的智能化系统也是失败的。
智能建筑不仅仅是当前高新技术的尽情应用，而且必须从可持续发展的角度对建筑物的一切进行考量:设备与材料的环保、系统运行方式的综合能效设计、建筑物节能模式的选择、建筑物管理的组织结构设计，都需要从有利于协调“自然·社会·经济”关系，提高“人口·资源·环境”可持续发展的水平来考虑。这些工作要有助于建立7项工作:选择资源节约型的经济体系、推进社会公平化的社会体系、重视提高国家综合实力的科技体系、保持自然生产能力的生态体系、促进环境质量提高的环境体系、提高国民整体素质的人口体系和规范合理行为的政策法规体系。“可持续发展”是我国的基本国策之一，已深人到整个社会。智能建筑自然也在“可持续发展”政策的覆盖之下。
显然，在智能建筑所有的相关领域，以上的理论都在工作过程中起着宏观导向与微观指导的作用。
2智能建筑理论的特征
通过上述分析可见，智能建筑不仅存在理论，而且其理论结构相当复杂，还具有以下三个特征。
a.多目标的优化智能建筑不是机械的技术与设备集合，而是一个大系统，需要多视角地考虑技术、管理、经济、人文、环境等因素的大系统运行目标，并且调动各种手段使系统达到最优的综合目标。即系统的优化目标函数为:S=f
b.多学科的综合这一点是显然的，智能建筑的规划、设计、运行和管理，所涉及的技术，经济、管理以及法律问题，都必须有效地应用各学科的知识成果来解决。
c.多因素的相关性智能建筑与社会信息化、社会经济发展、管理模式、装备技术发展、政府导向等具有十分密切的关系，尽管就表面来看智能建筑仅是一种建设行为与经营管理方法。但是从建筑物的生命周期成本(LCC Life Cycle Cost)(见图2)来看，当某种设备与技术采用后，可改变其生命周期中许多相关的分项状态。
比如采用完善的BA(建筑设备自动化)系统进行照明系统的节能控制(按照度、时间、夜间最低照度、分区等)，可以有效降低电耗与照明设备的运行时间，而照明设备因此而延长寿命减少了照明设备的维护更新费用。这可使建筑物生命周期成本中的能耗费与设备更新费用减少。但是要实现这一目标需要设置完善的BA系统，要增加建设的一次投资.同时，降低能耗的效益并不仅仅体现在LCC的图中，它对于广义的环境保护价值更是巨大的。
3智能建筑工程实践的分析
近年来，随着中国综合国力的增强，全国各地的智能建筑热潮有涨无退。由于我们已经历了较长期的探索，在工程建筑中有许多成功的经验，也有不少失败的教训，无论是建设方/业主，工程技术人员，还是物业管理人员，都逐步趋于成熟。因而最近起步建设智能建筑的地区(暂称为后行地区)，往往可以比北京、上海、广州等先行开发建设的大城市(暂称为先行地区)有更好的建设效果。我们将之称为后发优势，见图3
智能化系统工程先行地区由于一开始处于探索前进的过程，不可避免地在早期建设中存在着各种过份的行为(控制论中称之为超调)，随后又出现因失误而放弃的行为(称之为振荡过程)，最后趋向于合理的装备与功能水平。而后行地区由于可以借鉴先行地区的经验与教训，可以比较合理稳妥地确定自己的智能化系统工程建设目标与行为，虽然起步稍迟，但最终可以与先行地区趋向于同样的建设效果，而他所化的代价则比先行地区要小得多(如早期智能住宅小区建设成本高达230元/mz，而近年来则在60元/mz左右，而且装备的性能与质量更好)。
4智能建筑已经形成产业链
建筑业是中国经济发展的重要抓手。中国经济发展的历史与现实清楚地告诉我们，国民经济状态上升建筑业必然兴旺，建筑业发达了，国民经济必然形势大好。中国近年来持续的经济增长其中就有1---2个百分点来自建筑业贡献。
随着中国城市化进程的加快，全国的基本建设规模不断增大，北京市2008年的奥运会与上海市2010年的世博会，大大刺激了建筑业发展，智能建筑与智能住宅小区则成为建筑业的精品。在工业建筑物、民用建筑物、军事建筑物与市政建筑物中的电气设备投资已从上世纪80年代总投资的6%一7%，增长到总投资的10%----18%，并且还在不断上升。与此同时，市场中的各类智能建筑电气设备不仅引进了大量国外先进技术与产品，也推出了一定数量具有自主知识产权的产品。据不完全统计，与智能建筑电气设备相关的国内企业约有6---8千家，智能建筑电气设备的民族企业在稳定成长。目前智能建筑行业，已基本形成了一条稳定的产业链，产业链的各方关系可以用图4来描述。
图中箭头表示各方的相互关系:①提供建筑化系统设备工程与技术服务;②提供智能化系统设备功能信息、设备使用改进意见;③提供产品与设备技术信息;④提供系统设备需求信息与系统设备功能信息;⑤人才与技术的需求与供应。
图4智能建筑的产业链示意图
图4所示的关系中，工作的基础是国际标准、国家标准与行业标准(注:GB/T50314为《智能建筑设计标准》，GB50339为《智能建筑施工及验收规范》)。
5智能建筑应用的发展趋势
随着文明的进步，人们对工作与生活的环境要求不断地提高，建筑物的功能与相应的标准也逐步提升.智能建筑作为现代建设技术的核心，面临着新的挑战。
城市的规模越来越大，建筑群的功能特征日趋明显，出现了中央商务区CBD ( Center BusinessDistrict)、休闲商务区RBD ( Recreation BusinessDistrict)、工业园区、行政中心区、经济开发区、住宅小区等特定功能的区域。现代城市管理必须采用信息化手段对这些区域的建筑群与建筑设备进行综合管理，这对智能建筑提出了新课题。在美国“911”事件之后，建筑物的防灾、减灾及反恐等安全问题凸现，建筑物中的消防、安防、防灾及应急供电等已不可缺少，唯有借助智能化的应用系统，才能使之精准、有效、稳定与可靠地工作。
关键词：情绪智力；员工创新行为
中图分类号：G726 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2012）01-00-02
“创新”是组织获得竞争优势的重要来源，也是立足于激烈的市场竞争的关键因素。员工创造性是组织创造的基础。创新一方面取决于个人特质，另外也受到组织情景的影响。目前研究基本上是从组织情境视角中，探索如何构建组织支持氛围，改变员工心理状态，激发其创新性水平，很少从个体因素展开研究，对个体情绪对员工创新行为的研究就更加缺乏。随着学者对“情绪智力”概念逐渐走向认同与完善；大量实践表明，企业不再仅仅关注员工的智商与学历，情绪智力也成为个体成功的重要因素。所以，分析并总结情绪智力与员工创新行为关系研究结果，将有助于从新的视角分析员工创新行为。
一、研究现状与趋势
根据对国内外基于情绪智力视角下员工创新行为的研究文献梳理，目前研究具有如下特点与趋势：
1.员工创新行为研究视角从过程转向能力
关于员工的创新，目前大多数文献主要是基于过程角度来描述。Scott和Bruce(1994)将个体创新行为分为三个阶段：①确立问题及构想或产生解决方案；②寻求对其想法的支持；③使新的思想或方案可以被扩散、制造，并广泛使用。此后 Kleysen 和 Street (2001)将员工创新行为划分为寻找机会、产生想法、形成调查 、支持以及应用五个环节。台湾学者黄致凯则提出两阶段论：即产生创新构想的行为和执行创新构想的行为。员工创新行为是员工在工作中产生的一系列能够提高组织绩效的角色外行为，他们产生新奇且有用的想法，并在组织中推行并实践创新构想的活动，包括发展新的创意或技术、改变管理程序、应用新的创意或技术，使工作更有效率和效益，从而为组织作出创新型的贡献。无论是五段论还是两段论，都是侧重于对创新过程的描述。
但是基于情绪智力视角下员工创新行为研究则更加偏重于能力的研究。Mayer(1996)认为：情绪智力是一种处理有关个人和他人情感信息的能力，包括了主体捕捉、判断、保持、解释外在情感信息，促进思维和认知，领悟情绪发展意义以及选择体验、释放情感和控制情绪表达方式的若干种能力。情绪情感状态不仅是知识员工活动过程产生的不同体验的结果，而且不同性质的情绪状态又对知识性员工活动产生明显的推助或抑制作用。我们认为，情绪智力高的知识员工能敏锐地捕捉到各种情绪所引发的信息，在情绪调控过程中激发思维活动，从而增强员工以新的方式理解事物，最终引发创造力。情绪智力较高的人群总伴随着较高的创新行为倾向，而情绪智力较低的人群总伴随着较低的创新行为倾向。
2.情绪状态取代情绪智力研究员工创新行为
情绪状态与情绪智力有着本质不同，但在以往的研究中，常常忽视二者的差异性，研究员工创新行为基本都从情绪的内容(积极情绪和消极情绪)入手，几乎没有从情绪测量变量――情绪智力研究两者之间关系。Frederickson基于积极情感扩建理论指出，工作中的积极情感对员工在组织中的创新行为有积极的正向影响作用(Frederickson, Amabile,2002)。有关情绪状态影响创造性的研究表明，当创造性被认识到并被奖励时，不高兴的情绪状态同创造性成正相关(柏乔阳、郑全全，2006)。鞠芳辉、谢子远等(2008)研究发现，在一定的情境中，员工的工作不满可以激发员工创新性，员工的工作不满、持续承诺、 同事有益反馈、同事帮助和支持以及感知组织创新支持交互作用影响员工创新性。朱苏丽、龙立荣(2010)论述了积极情感对员工创新行为有显著的促进作用；积极情感在学习要求与创新行为间起到了完全中介的作用。
3.基于领导力视角研究情绪智力与员工创新行为关系
目前国内关于研究情绪智力与员工创新行为的文献很少，基于领导力视角研究情绪智力与员工创新行为关系成为一重大突破。Jennifer M.?George(2003)论述高情绪智力的领导者如何唤醒下属的创造力，认为在组织出现创新行为时，时常伴随着组织成员间激烈的辩论和争吵，高情绪智力的领导者能够快速扑捉到下属的情绪信息，并对信息进行评估、调整，最后支持新想法的实施，引发下属创造力。台湾学者唐永泰(2009)与指出，上级主管情绪智力知觉除了会正向影响员工创新行为之外，也会透过员工内在动机、员工沟通而间接的正向影响员工创新行为。研究结果不但支持情绪智力为领导者的重要条件之一，也间接验证了组织创造力要素理论所主张领导者支持对下属创造力有影响。在研究两者关系上，主要选取上级主管的情绪智力作为变量，没有文献涉及到员工个体的情绪智力对其自身创造力的影响。
4.EI的性别差异影响着员工创新行为
情绪智力的性别差异，对员工的创新行为产生着重要的影响。测量智力能力EI的量表结论显示女性在情绪智力能力EI上的水平显著高于男性，尤其是在理解、识别情绪、利用情绪方面。Donaldetal (2000)提出在评估情绪和社会技巧两个因素上，女性的得分显著高于男性，男性在利用情绪方面的得分比女性高。JosePhetal(2001)的研究表明女性的总体情绪智力显著高于男性，并在理解情绪、调节他人情绪、利用情绪方面的能力均显著高于男性。Josephetal(2000)的研究表明女性在总体EI上的得分显著高于男性，在理解情绪和管理情绪维度的得分显著高于男性。总体来说，男性和女性各自在某些特定的方面有一定的优势和弱势。男性更加自信、乐观，他们能比女性更好的处理压力。但是女性更能够意识到自己的情绪，更能够了解他人的感受，在处理人际关系上更得心应手些。
据不完全统计调查，女性创业人数少于男性；在创新技术岗位上，男性人数明显高于女性；而在一般事务性岗位上，女性人数高于男性。这也从侧面看出女性的创新能力低于男性，但是在情绪智力性别差异上我们得出的结论是女性的情绪智力水平总体高于男性。这与Mayer提出的高情绪智力人群总伴随较高的创新行为倾向，情绪智力较低的人群总伴随着较低的创新行为倾向这一结论似乎背道而驰，而这其中的原因值得我们进一步讨论。
5.不同行业、人群EI能力、结构维度产生不同的员工创新行为
从事高科技行业与服务行业的人群，知识型员工和一般型员工，他们的情绪智力高低、结构维度都有所差异。高科技行业、知识型员工是指本身具备较高的学习和创新能力，他们多数从事创造性劳动，通过创造性思维不断形成新的劳动成果。他们的情绪智力能力一般较高，他们在工作中更容易产生创新行为。而服务性行业人员本身情绪智力能力较低，但由于工作要求，必须具备一定的情绪智力，最大程度做到对工作流程的优化。另外，高科技行业和服务型行业的从业人员情绪智力结构维度有所差异，也会对员工创新行为产生不同的影响。通过文献梳理，以高科技行业员工为样本的实证研究中，基本采用Mayer(1992)提出的结构模型，即：自我情绪评估和认知、对他人情绪感知及评估、情绪控制、情绪利用。廉旭(2010)服务业员工情绪智力结构增加情绪表达、情绪激励两大维度。情绪表达，对于服务行业人员来说，是否能恰当的运用言语和非言语的形式表达自己情绪的能力十分重要，只有这样能够在适当的时机把适当的准确的信息传达给别人。情绪激励，能让员工从周围的环境中感受到积极向上的情感，并对他人积极的情绪有一种影响力，他们更愿意适应环境并持续学习表现出更多有利于工作顺利进行的行为。创新行为，实质是将有新奇而又有价值的产品或服务付诸实践，提高组织绩效(Amible，1986)。但是，“创新”在各行业代表的内容和方式不同，高科技行业创新多指技术创新，服务行业创新多指优化工作流程，提供个性化产品和服务。所以在研究情绪智力与员工创新行为的关系时，必须考虑到行业、人群因素。
6.把团队情绪智力引入员工创新行为
团队是组织最基本的构成要素，团队情绪智力也是研究创新力一个新趋势。Eliot认为，团队情绪是团队内部得以分享的情绪，是建立在团队认同感基础上的情绪，是团队内部与团队之间的态度与行为的一种动机。团队成员会把个体层次的情感以及情绪体验带入团队进行外显分享和内隐分享这一过程与其他成员的情绪体验产生互动，将在特定的团队情绪规范下，通过情绪的感染与展示，达到情绪整合状态，进而形成团队情绪或集体情绪。一个团队成功与否，取决于这个团队是否和谐、人们是否快乐相处。团队情绪智力会在组织中形成特定的组织氛围，员工创新行为是与组织成员进行团队合作而产生的，因此团队情绪智力产生创新组织氛围，继而影响个体创新行为，这也可以成为今后研究的方向。
二、结论与展望
综上所述，目前国内对于情绪智力的定义、模型、量表的选择和使用，主要还是停留在对西方理论的模仿和照搬，国内学者提出的情绪智力的定义和维度也没有达到很好的共识。个体创新行为量表一般采用的是国外引进的成熟量表，没有开发出真正适合国内企业现状的量表，仅有的台湾学者黄志凯开发的员工创新行为量表也未必适合内陆的企业使用。在研究两者关系时，需要结合针对国内企业现状、员工特征，这样的研究结论对国内的企业人力资源实践更加具有指导意义。
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【关键词】多元智能理论教学管理质量人才培养
随着社会的发展，高职教育的发展是以促进社会经济发展和培养技能型人才为目的，在教学管理中运用多元智能理论，深化改革教学管理制度，构建教学质量评价体系，建立和完善各教学环节的质量标准及相关工作人员的工作规范，从而提高高职院校学生的知识技能，为就业奠定良好的基础。
一对多元智能理论的理解与认识
多元智能理论是美国哈佛大学教授、当代著名心理学家和教育家霍华德·加德纳于1983年提出的。它系统地论述了一种全新的人类智能结构理论——多元智能理论。它认为人类的智力是多元的，我们的孩子每个人都具有九种智能，即：语言智能、逻辑——数学智能、视觉——空间智能、身体——运动智能、音乐智能、人际智能、内省智能、自然观察者智能和生命存在智能。多元智能理论让我们能够更全面地看待学生，更深入地挖掘每个孩子的潜能。wWW.133229.Com几年来，“多元智能理论”在国内流行甚广，一些教育专家称之为“素质教育的理论基础”，有的课程改革专家把其当成指导我国新课程改革的“新理论”。它为开发学生的潜能和创造性，为教师的个性化教学创造了条件。
多元智能理论主张评价学生应该从多元角度去评价，发现学生的智能所长，通过适当的教育强化其长处，促进各种智能协调发展，达到提高学生整体素质的目的。加德纳认为，每个人的智能在每个人身上以不同方式、不同程度表现出来，多元智能理论的精髓不在于提出人们有多少项智能，而在于指出了人与人潜能的差异性与多样性。他把智能定义为“智能是在某种社会和文化环境的价值标准下，个体用于解决自己遇到的真正难题或产生及创造出某种产品所需要的能力。”他认为，一方面，智能不是一种能力而是一组能力；另一方面，智能不是以整合的方式存在，而是以相互独立的方式存在。多元智能理论从新的角度阐述和分析了智力在个体身上的存在方式及发展潜力，对学生的智力发展、教师的育人以及教育教学的管理有着直接影响，并在教育界引起广泛关注，并进行了深入的探讨。
二应用多元智能理论，尊重学生个性，建构合理的评价系统
多元智能理论提出对于学生的智力发展，应根据学生个性发展进行教育，这样，有利于学生多元智能的培养。加德纳认为，人的多元智能的发展水平的高低关键在于开发。他强调，帮助每一个人彻底地开发他们的潜在能力，需要建立一种教育体系，能够以精神的方法来描述每个人智能的演变。学校的教育是开发智能的教育，其宗旨应是开发学生的多种智能，并帮助发现其智能的特点和业余爱好，促进其发展。
人类拥有多种智能，每一种智能在人类认识世界的过程中都发挥着巨大的作用，如果仅凭一、两种智能，是不能快速、有效地解决现实问题的。为此，我院运用多元智能理论，强调以教学为中心，以学生技能培养为方向，适时调整课程，迎合学生学习兴趣，促进学生技能的掌握和应用，加快成长。在课程改革中适时修订各专业教学计划、教学大纲和课程基本要求，整合教学内容，遵循高职教育人才培养目标的要求，不断创新人才培养模式，构建适应经济发展需求的办学特色，及时将新技术、新材料、新设备、新工艺补充到教学内容中，保持教学内容的实用性和先进性。为突出高职办学特色，构建教学理论与实践紧密结合的教学体系，从岗位需求人才知识结构的角度出发，侧重对学生技术能力的培养，积极组织学生参加教学实践活动，强化学生的综合能力，以适应社会的需求。
为了将多元智能理论渗透到教学管理中，在教学质量监控中，坚持以教学过程各类教学环节为中心，以提高教学质量为核心，以各类教学检查为手段，使教学管理符合教学规律，在探索、发现、认识规律的基础上，总结归纳出体现教学规律的要求，建立健全系统的教学管理制度。
三依据多元智能理论，完善各教学环节标准，保证教学质量的提高
多元智能理论认为，“只有通过真正领域（即社会承认其价值的学科）中的活动，才能最佳地发展和促进人类的认知能力”。对教育而言，其对象是人，而多元智能理论提到的八个智能和对人的发展智能功能，在教学管理中得到充分体现。高职院校的教学管理是管理者根据高职院校的特点和教学任务，依据教学客观规律，按照一定的目标、原则、程序和方法，对教学工作进行科学的计划、组织、指挥、协调和控制的过程，是整个学院教学工作的核心，教学管理工作如同纵横交错的网络，需要高素质、高水平管理队伍做保障，充分、有效地发挥其主观能动性，提高管理效率。高职教学管理队伍水平的高低，是实现教学管理科学化、现代化的关键，在高职院校教学管理中，必须建立一支“敬业精神好、文化层次高、综合素质优、业务水平强”的管理队伍，对教育事业有高度的责任心和较强的事业心，有现代化管理知识，有丰富的经验和敏锐的观察力，在教育教学中起指导作用。他们既有判断、分析和解决实际问题的能力，又是善于管理的实干家，能较好地掌握教育教学的内在规律，熟悉教师和学生的特点，调动教师和学生的积极性，同时能将多元智能理论充分运用到教学管理中，在管理过程中遇到问题能够具备自我反省能力、人际交往能力，学会运用科学的方法和多元智能理论去分析问题、解决问题，不断地学习，在实践中学会科学管理，并从经验管理的模式中解放出来。由于教学管理各环节互相关联，互相影响，这一切都要求教学管理人员发挥“人际关系智能”互相协作和沟通。
总之，在多元智能理论指导下，只有积极探索多元智能理论，充分运用多元智能理论，深入理解多元智能理论，才能诠释多元智能理论后就要重新定位教育目标，力求培养学生的八种智能，尽量开发学生的潜能。鼓励学生建立信心，有天生我才必有用，行行出状元的思想。与此同时，教师要善待每一个学生，不能挖苦学生，不能讽刺学生，要善于发现学生的闪光点。
参考文献
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［2］张家勇.多元智能理论对我国高教发展的启示［j］.江苏高教，2003（3）：114～116
【关键词】中国制造2025 智能制造 研究生 模式培养
【中图分类号】G642 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2016）06-0005-02
现阶段，智能制造工程作为《中国制造2025》的五大工程之一，与制造业创新中心建设工程、工业强基工程、绿色制造工程以及高端装备创新工程一同对整个制造业的转型升级起到引领作用。[1][2]其工程目标在于：到2020年，制造业重点领域智能化水平显著提升；到2025年，制造业重点领域全面实现智能化，试点示范项目运营成本降低50%，产品生命周期缩短50%，不良率降低50%。人才为本是《中国制造2025》的五项基本方针之一，“健全多层次人才培养体系”也是其扶持政策之一。面对当前社会与国家的需要，培养出社会与国家所需要的智能制造方向的人才的重任自然而然地也就落到了各大高校的肩上。虽然目前各大高校为响应时代的号召及社会的需要，开设了智能制造方向的研究生培养计划，但观其模式及现状，不难发现有如下不足之处：第一，缺乏高端融合型的培养人才，很难符合当前制造业所需的能将制造技术和信息技术相互融通的需求。第二，师资配置难以满足人才培养的内在需求。第三，产学研模式的水土不服，企业与研究单位仍需进一步加强解决现阶段双方在合作层面出现的问题。为此，文章结合社会需求，针对现阶段面对智能制造方向的研究生的创新能力培养模式，提出若干建议。
一、智能制造对研究人才的要求
智能制造从其组成来看可包含一“大”一“小”两个概念。“大”指的是智能制造系统，“小”指的是智能制造技术。智能制造的核心是“智能系统”，智能制造的基础则是智能技术。[3]智能制造专业研究人员需要具备如下三方面的规格要求：知识规格要求、能力规格要求、素质规格要求。[4]
从知识规格上来看，研究生首先应具备完整的知识结构。智能制造是高度工业化与信息化的产物，由于面向智能制造的研究生培养在中国也处于刚起步阶段，其本科多来源于机械工程、信息工程、计算机工程等相关专业，对各学科之间的相关基础知识有待补充以形成面向智能制造的完整的科学知识体系。其次，智能制造是在传统制造业上进行的一次信息化升级，对于各学科的学生来说需要拥有适应量化的深入融合的信息技术知识以制造业实际生产需要。
从能力规格上来看，研究生应具备突出的工程实践能力。现阶段的研究生培养多重理论，轻实践，但智能制造的发展不论是从技术上来说还是从系统上来说，都离不开人的实践。脱离了实践检验的理论最终也难以产生知识价值的体现。其次，随着制造业的全球化发展，任何国家都再难以独自“闭门造车”，智能制造的高度是各学科知识的融合，该方向的研究生还需具备一定的国际交流能力与工程领导能力以适应日后国际化交流合作的需要。
从素质规格上来看，研究生需要具备强烈的改革创新意识。创新是推动制造业发展的源泉，也是具体产品的核心价值所在，在智能制造中更是附加值最高的体现。爱国敬业与可持续发展的社会责任感是当今高素质人才的内在要求。同时，良好的质量、安全与服务意识将更好地推动智能制造的发展。
二、学科能力建设
当前，智能制造的发展可以从智能制造的始端、智能制造的过程、智能制造的管理以及智能制造产业四个方向着手进行学科能力建设。
第一，培养具备一定的专业软件与工具的研发能力的人才，从智能制造始端推进，让研发设计为智能制造提供有力保证。智能制造系统（IMS）是基于各项智能制造技术（IMT）集成发展的系统。与智能制造系统相关的智能化软件及工具也是当今各工业国家所研究的重点。智能制造系统（IMS）也是一个动态不断发展的系统，这样的发展伴随着智能制造技术（IMT）的前进而前进的，具备智能化软件和工具的研发能力，将为智能制造系统的产品升级换代起到驱动作用。学校及科研单位在此方面，应提供相关的培训，开设相关的课程，联系工程应用给予研究生实践机会。
第二，培养具备一定的实践综合应用能力的人才，在智能制造的过程中推进。现阶段一个完整的IMS系统由各子专业智能制造单元组成，而智能制造的综合应用也是在子专业智能制造单元的实践应用后进行有机的整合。研究生应将现阶段取得的理论结果应用到工程实践中，以便对现在所取得的阶段性成果进行反馈校正更新，进而推动智能制造的发展。学校及科研单位，应主动联系相关企业或在政府的协调下，帮助企业进行升级换代，在导师的带领下，让该方向的研究生主动实践，以提高这方面给的综合应用能力。
第三，培养具备一定的管理能力的人才，在智能制造中对生产进行控制。IMS系统是多个子单元集合，对于不同子单元进行合理的管理控制，是保证产品生产与质量控制的核心。该方向的研究生应掌握一定的方法及相应的研发能力，使企业资源计划ERP（Enterprise Resource Planning ）与制造企业生产执行系统MES（Manufacturing Execution System）拥有智能化控制的功能。学校及科研单位针对工科专业的学生，应开设相应的管理类课程，以培养学生在这一方面的理论基础。
三、创新能力培养
创新能力是智能制造发展的内在核心动力。创新的源泉在于知识体系的交叉、基于原本知识更深层的发现以及未知领域的开拓。纵观智能制造的发展可知，智能制造源自传统制造业中的信息化应用，因而在智能制造中的创新力主要还应来源于知识体系的交叉融合以及更深层的知识发现。
第一，创新能力源自知识体系的交叉融合。现阶段的研究生培养的具体形式大致可分为：课程设置、导师指导、学生自学；校企合作、行业论坛、学术报告等六个方面。
课程设置、导师指导、学生自学：首先应开设基础知识，保障该方向研究生具备一定的知识融合能力，作为储备知识为创新提供保障。智能制造是工业化与信息化融合的整体，面向智能制造的研究生在本科阶段受专业素质所限，对于相关的知识领域缺少必备的知识储备，难以达到智能制造业中对高度融合型人才的实际需求。故此，学校在这一方面应给与其必要的指导及训练。其次，鉴于智能制造所涉及的范围十分宽广，而学生在其培养期内的时间有限，导师应尽早帮助学生明确在读期间的研究方向并予以相应能力的培养与指导。作为学生，应结合导师指导，储备并巩固相关的专业基础知识，丰富自己所在领域的知识，同时通过论文、学术报告、行业论坛等多种形式了解行业动态，结合校企实践，进行科研创新。
第二，创新能力源自原本知识更深层的发现。
根据智能控制“智能增加精度降低”的原则，以知识集成、通讯、协调等为例的高层控制目标，层次越高、智能化及其对应的制造精度也就越低；反之，智能系统所处的层次越低，对制造精度、反应速度以及信息处理的时间要求也就越高，其智能的难度也就越大。[5]因此，智能制造的创新能力可源自智能制造系统中的中低层探索。与之相关的校企合作、行业论坛、学术报告等相关方面的研究生创新能力培养环节可围绕着这个方向进行。学校与企业之间可联合进行相关项目的攻关创新，校企合作、行业论坛、学术报告可为该方向的研究生提供一定的理论及实践机会、掌握行业动态、了解智能制造相关方面的相关进展，从而为其创新能力提供帮助。
四、师资能力培养
机器的智能是人赋予的，是人的智力的物化，只有人与机器有机高度结合。才能实现制造过程的真正智能化。从耗散结构理论和进化论的观点来看，要让机器具有较高的智能行为，那么，首先是依靠人来向系统引入负殇流，即通过人工移植必要的基本知识，使系统具备主动学习和积累新知识的基础和能力，然后进行自我主动学习、积累与拓展。[6]师资能力的培养，在人才建设与智能制造领域中起到了十分关键的作用。对面向智能制造的研究生导师的培养，特有如下建议：
第一：校企联培，挂职实践，积极参与到智能制造的实际构建中，提高导师自身理论联系实践的能力。“实践是检验真理的唯一标准”。学校或科研单位应积极安排导师参与到企业智能制造的构建之中，我国的智能制造一定程度上在核心关键技术和问题上还长期依赖于国外的引进和套用，缺少属于自己的专家人才与关键技术，企业在遇到技术难题或项目难关时也应该积极与学校或科研单位的相关导师取的联系，理论结合实践性的探索智能制造在实践中可能碰到的问题，这不仅丰富了当今以青年导师为主的师资队伍，同时也减少了企业因技术依赖等问题而产生的高额开销。
第二：伴随着制造业的全球化发展，要努力提高导师双语教学的能力与教育研究的能力。
《中国制造2025》紧跟美国在工业化、德国工业4.0等提出。在智能制造这一方向，伴随着制造业的全球化发展，我们还有很多内容及知识需要向国外借鉴。在培育这一方向的研究生人才时，导师应加强自身的双语教学能力。一方面，学校或科研机构要加强对青年导师在基础英语方面的培训与提高，借此来提升他们的口语表达与交际能力，另外也要注重他们对专业英语的培训以及应用。做到能读懂掌握专业范围内的文献资料、把握专业国际趋势，提升教学与国际同步的能力。
五、结论
面向智能制造研究生人才的培养首先要了解智能制造对研究人才的要求，应包含知识规格、能力规格以及素质规格三个方面。创新能力的培养是研究生培养中最为关键的一部分，如果结合智能制造创新力的本源除法，可以从知识体系的交叉融合以及更深层的知识发现两方面去提高创新能力的培养。伴随着导师队伍逐渐年轻化，青年导师渐渐占据了导师的主体，因此，在青年导师的实践能力建设、双语能力建设以及教学工作建设上也应该有相应的改革。
参考文献：
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基金支持：
1.国家科技支撑计划课题：基于SOA和物联网技术的制造业信息化关键技术研究与应用示范（2012BAF12B14）
2.贵州省重大科技专项：移动互联网流媒体实时交互平台关键技术研发及产业化（编号： 黔科合重大专项字（2013）6019）
