人工智能工作方向范文

人工智能工作方向范文第1篇

人工智能专业要学哪些课程

数学基础课程：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析等。

算法基础课程：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等，还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM。

人工智能是一个综合学科，人工智能专业的主要领域是：机器学习、人工智能导论、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。

人工智能专业就业方向

1、机器人设计、制作相关方向

学习人形机器人相关技术和知识，可以成为当今和以后国家急需的机器人人才，系统了解机器人结构、应用和设计开发，培养科学的工科思维方式，激发兴趣、自由发挥创作、培养沟通、协调、专注能力。

2、基于AI相关知识和技能的各个工种方向

利用AI和机械臂的结合，可以培养动手、制造，维护和解决问题的能力。桌面机械臂的课程，是引向人工智能技工的就业方向;AI技工需要掌握轻工业设备的使用和维护。

3、编程相关的方向

通过学习机器人编程课程，你能领悟或培养出工程结构思维和编程思维，这也是AI时代里任何工作都需要具备的应用技能，部分优秀的学生还能晋级为国家都需要的人工智能高级编程人才。

4、新制造和新设计相关方向

3D打印是未来新制造的基石技术， 3D打印相关技术，将为你打开一扇通往新制造、新设计的就业大门。不管以后你是上班还是自主创业，3D打印技能和思维都能助你一臂之力。

第一：智能化是未来的重要趋势之一。随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。

第二：产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展，产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业，人工智能作为重要的技术之一，必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。

人工智能工作方向范文第2篇

关键词：传统工程；智能；信息搜集

中图分类号： TQ177 文献标识码： A 文章编号：

新型科技在不断更新中，而将新科技应用于工程中，是科技向开

放式、应用式转变的开始。电子工程是传统工程的革新，在人工智能化的发展下，从传统的机械工程逐渐变为信息化的链接方式。这种高效的智能化技术减少了繁重的机械生产，提高产量和经济效益，使我国市场进入智能化。

1 传统工程与新科技工程

1.1 电子工程的发展情况。机械电子工程的发展可以分为三个阶段：第一阶段是以手工加工为主要生产力的萌芽阶段，这一时期生产力低下，人力资源的匮乏严重制约了生产力的发展，科学家们不得不穷极思变，引导了机械工业的发展。第二阶段则是以流水线生产为标志的标准件生产阶段，这种生产模式极大程度上提高了生产力，大批量的生产开始涌现，但是由于对标准件的要求较高，导致生产缺乏灵活性，不能适应不断变化的社会需求。第三阶段是现在我们常见的现代机械电子产业阶段，而以机械电子工程为核心的柔性制造系统正是这一阶段的产物。

1.2 机械电子工程的相关属性。

1）设计上的不同。机械电子工程并非是一门独立学科，而是一种包含有各类学科精华的综合性学科。在设计时，以机械工程、电子工程和计算机技术为核心的机械电子工程会依据系统配置和目标的不同结合其他技术。工程师在设计时将利用自顶向下的策略使得各模块紧密结合，以完成设计；2）产品特征不同。机械电子产品的结构相对简单，没有过多的运动部件或元件。它的内部结构极为复杂，但却缩小了物理体积，抛弃了传统的笨重型机械面貌，但却提高了产品性能。机械电子工程属于集各类自然学科综合于一体的学科。

2 新型人工智能

2.1 人工智能的概念分析。人工智能是一门综合了控制论、信息论、计算机科学、神经生理学、心理学、语言学、哲学等多门学科的交叉学科，是21世纪最伟大的三大学科之一。人工智能是研究通过计算机延伸、扩展、模拟人的智能的一门科学技术。人工智能目前被应用于计算机网络的开发，生产出的产品适用于人类的日常生活，人工智能工程的发展对于人类的益处也是多方面的，首先，能够刺激消费，拉动市场内需，使人们的经济水平趋向平衡；其次，人工智能是新型科技，能够吸引大量的商家进行投资和研究，对智能市场的开发，增加更多的经济效益；最后，智能化的工程能够拉近人与人的交流，人工智能工程不仅能够提供高效和便利，还会更加人性化，在集体交流中有图片、语音、视频等多种方式。既促进社会的发展又增进人工智能工程的提高和改进。人工智能只有在与人相互接触才能逐渐融合，这样才能共同发展，智能化会慢慢替代繁重的操作方式，以新型科技解决工程上的技术问题。

2.2 人工智能的成长过程。

2.2.1 人工智能的初期阶段。17 世纪的法国科学家 B.Pascal 发明了世界上第一部能进行机械加法的计算器轰动世界，从此之后，世界各国的科学家们开始热衷于完善这一计算器，直到冯诺依曼发明第一台计算机。人工智能在这一时期发展缓慢，但是却积累了丰富的实践经验，为下一阶段的发展奠定了坚实的基础。

2.2.2 第一个成长阶段。在 1956 年举办的“侃谈会”上，美国人第一次使用了“人工智能”这一术语。这一阶段的人工智能主要以翻译、证明、博弈等为主要研究任务，LISP语言就是这一阶段的佼佼者。我国在不断发展科技的同时，将科技成果应用于实际当中，使技术性工业逐渐转化为科学性工业。例如，GPS测量技术就是科学进步的成果之一，将其应用于工程测绘中既提高工程质量又加快工程进度。大范围改变测绘工作的作业方式。发挥了其连续、动态、实时、精准可靠、快速、简便等众多特点。这就是人工智能带来的好处。

2.2.3 困难的阶段。20 世纪 60 年代中至 70 年代初期，当人们深入研究人工智能的工作机理后却发现，用机器模仿人类的思维是一件非常困难的事，许多科学发现并未逃离出简单映射的方法，更无逻辑思维可言。但是，仍有许多科学家前赴后继的进行着科学创新，在自然语言理解、计算机视觉、机器人、专家系统等方面取得了卓尔有效的成就。1972 年，法国科学家发现了 Prolog 语言，成为继 LISP 语言之后的最主要的人工智能语言。

2.2.4 中期发展阶段。以 1977 年第五届国际人工智能联合会议为转折点，人工智能进入到以知识为基础的发展阶段，知识工程很快渗透于人工智能的各个领域，并促使人工智能走向实际应用。

2.2.5 稳定成长阶段。由于国际互联网技术的普及，人工智能逐渐由单个主体向分布式主体方向发展，直到今天，人工智能已经演变的复杂而实用，可以面向多个智能主体的多个目标进行求解。

人工智能稳定的成长阶段属于在稳步提升中，使工程智能化，也使管理智能化，这是现代管理体系的基础，能够对员工进行全方位的综合分析，使组织有调理化，在掌握基本理论的基础上更深层的研究其在细节方面存在的不足，进一步改善和升级，使人事管理为组织规范化做到极致。在就近的几十年内随着电子信息技术的不断进化和革新，网络信息时代已然来临，电子智能化的应用技术也逐渐成熟，不论是检测机械故障或者操作之辉机械系统工作都离不开人工智能，因此我们说人工智能的开发以及应用越来越成熟。

人工智工程已经在以快速的步伐向人们的实际生活靠拢，正式因为这样，经济大市场更应该对其进行调节和控制，取其精华，对其进行研究发展，并将电子工程推广到各个方向，智能化的工程越来越与实际生活相贴切，在精确的测算下，把数据整合，做出人类想要的智能产品，这种电子商务的方向逐渐替代繁重的手工作业化生产。同时，只能带来的其他困扰也会对人类有影响。例如智能手机，传统的手机只有普通的功能，可玩性差。而智能手机的出现，即使为人们的生活带来了极大的方便和高新技术的软件。但是大量的有趣新奇游戏等会影响到学生等自制能力差的青少年，这样既耽误学习，又浪费时间，而且影响学生的身体健康。因此，智能化工厂不仅要生产适合人群的产品，也要在销售方面有效控制，只有将对的智能产品卖向适合的人群，人工智能工程才会在经济市场得到快速发展。

结语：21世纪的科学技术发展的越来越快，智能化已经大范围覆盖国际市场，不论工业中还是电子市场，都已成为经济快速运行的动力。为国家提供高技术的便利，为其注入新的概念，使其更为广泛的应用。着实做到了作业内外一体化，数据搜集自动化，系统智能化。人工智能与机械电子相结合能够促进生产力的快速发展，把我国的相关经济产业链带动了起来。在这新星科技的引领下，我国的经济将迈向更高的阶梯。

参考文献

人工智能工作方向范文第3篇

【关键词】 计算机技术 网络技术 人工智能应用

前言：人工智能是计算机科学的一个部分，是随着信息化技术发展所衍生出一门独的特技术科学，其实质上是对人意识与思维信息过程的模拟。人工智能的发展是为了能够代替更多的人力操作，将信息技术转化为高效生产力，也正是基于此，人工智能技术的发展受到了社会公众的广泛关注。人工智能技术是基于信息的处理与编辑特征而实现，其与计算机网络在应用中存在着相对较高的可融合性，而两者之间的协调也将会产生更为全面与高新的技术，为此特在本文中对计算机网络技术中的人工智能应用展开了全面研究。

一、人工智能的发展与实际意义

计算机网络中的海量数据与信息普遍是用数字、符号、文字等文本形式进行展现，在此过程中需要其达到较高的表达能力、判断能力等方面的标准，而人工智能为加强计算机网络的该方面的能力提供了重要的保障。人工智能的出现，能丰富计算机网络的信息表达能力，凭借其独特的编辑、处理、操作技术以及超高的分析能力，实现了自动对信息进行翻译、管理、处理等多方面的工作[1]。人工智能发展的意义主要表现在以下两个方面：一是人工智能的发展增加了计算机网络信息表达的图表、图像、影音等形式，依托于人脑的思维与行为方式，实现了人的行为，同时由提升了人的谨慎、全面与系统等方面相关能力；二是人工智能的发展开拓了计算机网络在处理信息的空间与路径，将计算机网络所涉及到的众多工程信息进行有效结合，实现了集中控制的目标，完成智能化的操作。

二、人工智能在计算机网络技术中的实际应用

2.1计算机网络多种渠道信息的处理与集成

网络与计算机等现代高新技术参与到计算机网络之后，为计算机网络的发展带来了无限种可能，为此改变了人工智能的实现方式与实现方向。人工智能在计算机网络中的应用，由传统的定向处理，逐渐向大批量、高密度、高频率数据信息处理的工作所转变[2]。人工智能的这一转变体现在多种方面，例如，在现代网络运营安全管理中，可实现预先在人工智能管理中输入防火墙功能，如此能够实现将网络中流传的不良信息等进行自动拦截，且能够对来往传递信息进行自动识别与判断，将存在问题的信息递交到检测中心，对信息进行判断，实现了高等人工智能技术。

2.2人工智能在网络管理方面的应用

计算机网络技术中，网络管理一直是一项繁重的工作，网络的实时动态以及变化速度快等特点为网络管理工作行程了一定的难度，而为实现更为高效的网络管理，人工智能技术也显示出了一定的效用。人工智能技术在计算机网络管理中，能够利用人工智能专家知识库、问题求解技术，达到对计算机网络进行综合管理的效果。专家系统是一种相对智能的计算机程序，将某种领域中的专家知识以及经验进行累计，将其进行有效的汇总并录入到相关系统中，由此在某特定领域中汇集多为专家的知识与经验，实现系统的高效性与全面性，完成对此领域内各种计算机网络问题的解析[3]。

2.3人工智能在企业管理与教学方面的应用

现代普遍企业管理中均会应用到计算机网络技术，而在参与了人工智能的计算机网络中则更为有效的提升了企业管理的安全性与高效性。人工智能能够实现企业管理系统的自动防御系统与健康系统，是企业管理实现高度智能化。在教学方面，教师可以在教学过程中，利用人工智能技术的知识库，在知识库中定义教育知识内容，并对知识库中的知识进行推理，是学生能够更为直观的接受教学内容，提升教学效率。

结论：综合上文所述，人工智能是计算机网络技术发展的必经之路，人工智能在计算机网络技术中的应用，主要表现在计算机网络管理、计算机网络安全、办公安全、信息化教学等多个方面。人工智能在计算机网络技术中的有效应用，推动了计算机网络向高效智能化的发展，对计算机网络技术的发展提供了重要支持与保障。

参 考 文 献

[1]熊英.人工智能及其在计算机网络技术中的应用[J].技术与市场，2011，03（02）：20.

人工智能工作方向范文第4篇

［关键词］人工智能;会计职能;财务管理

1人工智能的概念

人工智能是通过对人认知的研究，通过开发与模拟人的认知能力形成的集理论、技术于一体的科学。人工智能随着计算机的发展而不断发展，所有的人工智能几乎都有机器人的介入。

2人工智能在会计中的应用

2.1OCR的应用

会计信息处理的源头便是对原始凭证进行整理与处理。传统的会计往往通过人工录入或计算机录入，OCR技术通过光学录入，将凭证扫描为图片并向计算机输入与转换。同时，使用OCR技术完成工作还能避免错误率，提高会计信息的准确性与及时性，最大程度地降低了人工成本，提高了会计工作的效率。

2.2云会计的应用

云会计通过网络向企业提供核算需求，并向企业提供一定的会计服务与决策支持。传统的财务核算软件需要通过规定的网络或系统才能使用，云会计实现了只要有互联网，就可以接入会计系统。国内的大型软件公司已经了云会计软件，同时还将人工智能引入到会计工作当中。云会计通过使用合适的方法对会计进行处理，首先对原始数据进行收集并自动编制凭证，同时对网银进行监测，自动生成电子凭证。其次，云会计能够有效识别数据的类型化，并自动分类保存会计数据，实现数据的高效处理。最后，云会计能够实现对信息的合理分析，加强对会计信息的管理，从而为企业决策提供依据。

2.3XBRL语言技术的应用

为了应对会计核算的需要，人工智能设计了XBRL语言，对商业报告语言拓展，并在对软件的恰当结合后，为信息的使用者提供高效的服务，让财务信息具有更高的价值。

3人工智能对当代会计的影响

3.1对会计人员的影响

我国基础会计人员人数较多，因此人工智能时代的到来也将对众多的会计人员带来深远的影响。人工智能时代的到来将对会计行业造成一定的冲击，越来越多的财务岗位也会被财务机器人所取代。财务机器人具有工作效率高、计算精确等一系列优点，且能从事多个财务人员的工作。因此，未来从事基础核算的会计人员需求量将极大减少，会计的职能也从基础的财务核算转向了财务预算与财务分析等一系列高附加值的工作。会计工作现阶段面临着转型，就如同当年电算化代替手工账一样，财务机器人也必将代替传统的财务核算模式。因此会计人员需要积极应对智能化时代下的会计工作的转型，如果不实现自我的转型，那么将在未来的工作中遭受淘汰的风险。

3.2从对会计学科的影响

会计学科研究的是发生的各项经济活动的数据，对数据进行收集与整理，并进行统一的数据分析与解释，以提高经济活动的效率，是一门应用型学科。会计学的会计主体较为明确，核算程序与核算制度较为严格，核算方法也较为科学。随着人工智能的出现，以往的会计核算体系不再适用，会计核算系统将越来越具智能化趋势，且核算的流程与方法趋于规范化。随着时代的发展，未来人工智能将取代传统的会计核算模式，会计学科的研究重点也将转向对管理会计的预测与决策职能。核算会计向管理会计的转型，也将影响到会计学科的建设，使会计学科重建。

3.3从对会计工作的影响

随着互联网的发展和大数据时代的到来，会计行业对计算机技术的使用也得到了巨大的转变，从电算化代替手工记账，再到人工智能代替电算化核算，会计工作逐步变得简洁与高效，有效提高了会计工作的及时性与准确性。人工智能时代下，财务机器人自动处理会计数据是在高度发展的网络信息平台下实现的，前沿的技术也将进一步推进会计工作的改革，改善会计工作的效率，促进会计工作的标准化与流程化，会计管理将在未来成为会计工作的首要职能。

4人工智能环境下如何实现当代会计基本职能的转变与融合

4.1由核算职能向管理职能的转变

会计人员要从核算会计向管理会计转型，企业财务人员要学会根据数理统计的方法，结合主观判断，预测企业未来的财务趋势以及行业变化。对未来的前景进行预测也体现了管理会计的事先性。财务机器人只能根据程序提供各种预测数据，而对预测数据进行分析与评价需要由会计人员的主观能力进行，也需要一定的职业经验。另外，财务机器人可以对投资方案进行定量分析，但是如何择优则需要有经验的会计人员结合自身经验进行定性分析，包括对历史经验以及行业的比较来权衡各种利弊方案。同时，会计人员要学会构建完善的预算体系，实现对企业各类资源的合理配置，提升企业活动的均衡性，找出预算和绩效之间的偏差，并提出合理的优化对策，这一类会计职能是财务机器人不能完成的。

4.2提升会计人员素质适应人工智能时代

随着会计职能的转变，未来需要的基础会计人员数量将大幅减少，会计人员也需要向精英化的管理会计转型。管理会计是对公司的高层次管理，这就要求会计人员不仅明确会计预算、决策的方式，更需要有一定的大数据知识及网络技术，因此会计人员需要加强学习，适应人工智能时代的职能转变。人工智能时代的到来，会计的基本职能不再是核算与监督，而是预测与决策，管理会计将成为会计的首要职能，因此会计人员需要全面学习专业的管理会计知识，掌握与人工智能理论相关的方法，以提高职业素养。同时，在管理会计的时代下必将实现业财融合，因此会计人员不仅要对会计有一定的掌握，还需要了解企业的业务以及行业的情况，为自身的决策与分析提供依据。因此，未来需要的会计人才是复合型精英型人才，会计人员只有提高自身的专业素养与综合能力，才能适应未来的会计工作。

4.3完善会计学科的知识体系

随着人工智能时代的到来，会计学科的转变也成为了迫切的需求。会计学科体系将受到巨大的影响，未来会计学科将增加如何操作财务机器人、如何使用网络技术与大数据技术以及云计算等相关技术，如何使用计算机编程技术等。在人工智能时代，会计学科应加强会计人员的培养，建立完善的法律法规和组织体系，防止通过网络技术恶意获得会计信息，改善相应的法律体系，为人工智能在会计体系中的普及提供条件。

人工智能工作方向范文第5篇

关键词：人工智能；转型；管理会计；财务会计

一、人工智能时代下传统财务会计管理问题

（一）专业水平问题

人工智能可以通过“大脑”思考问题，在现代化信息技术的作用下，人工智能的思考能力和效率，往往会超过人的大脑。目前，人工智能主要应用于图像识别、逻辑程序设计、机器人操控等方面。其中，财务智能机器人最能体现出人工智能的优势和特长。与之相比，传统的财务会计职能进行简单且具有重复性的核算工作，工作内容简单，但是工作效率较低。人工运算会消耗大量的时间，最终所得到的成果远不及机器人操作得到的结果。

（二）协同发展问题

财务会计工作人员在日常工作中，要进行大量重复性操作，在资金管理方面，需要提供管理层信息。工作人员在工作中，需要参与到企业内部的财务部门进行资料收集整理，但是不能参与到后续管理工作中。不同部门的协同性较低，无法形成材料的生产、采购、管理与销售的全过程，导致了各个方面的管理工作不能有机结合，无法精准地反映出企业的实际经营状况，更无法提供所需的数据和资料。

（三）预判分析能力

对于企业内部的管理人员与投资者来说，无论在何种情况下，都希望能够在第一时间，掌握企业的发展水平与内部经营管理状况。传统的财务会计在工作中将注意力集中在财务数据处理方面，在完成数据计算后，会交给外部信息人员使用。这一环节明显地忽略了内部高层的管理需求。对于财务计算与管理缺乏预判和分析能力，可能会导致内部的财务会计在工作中不能够通过数据和信息，了解到企业当前的经营水平。财务会计更关注到对于历史数据的采集与分析，忽视了企业未来的发展规划和管理目标，不利于企业实现长足稳定与健康发展。

二、人工智能时代下财务会计向管理会计转型策略

在了解到企业人工智能时代下，财务会计的工作现状之后，有利于进一步明确财务会计可以通过何种方式，实现向管理会计的顺利过渡与转型。

（一）加强专业化培训

财务会计向新型管理会计方向转移，标志着许多工作在开展中，都需要从多种不同的角度进行分析。如果在工作中不能结合时展和大数据信息技术的优势，始终按照传统的方式与标准进行管理，会导致会计工作无法取得理想的成绩[2]。特别是进入到人工智能时代下，财务会计需要考虑到大数据信息技术与人工智能技术的影响，在人员培训上加强管理，实现专业化培训。比如，对大数据时代中的智能软件的应用和操作进行培训。目前，智能软件已经成为了会计工作中不可或缺的重要工具，通过加强软件操作方式的培训，可以帮助工作人员在工作中，更快地掌握工作的内容，提高工作效率，并且按照正确的方法与路线，完成各项工作。

（二）改进管理模式

智能化时代下，财务会计向管理会计方向转型，需要与之配套的管理模式和组织结构。因此，对传统企业内部的管理模式进行改革调整，有利于建立更为完善的会计组织管理体系。从当前国家的管理会计工作职能要求的角度进行分析，要对原本的组织模式进行优化升级，使其能够有效地适应当前的管理需求，使各项管理工作都能顺利开展，提高财务会计转型之后的工作效率与工作质量。同时，通过对管理模式进行改革，还可以为会计转型发展奠定坚实的组织基础。为了确保企业内部的财务会计转型工作可以顺利完成，企业内部需要建立更为完善的管理制度。对于管理会计的工作方式和工作内容中出现的问题，要利用新型管理制度进行处理。比如，国内某地区的企业在进入到人工智能时代后，对内部的管理制度进行了优化调整。对财务会计工作人员的工作行为起到了明显的约束作用，提高了工作人员在工作中的规范性和效率性。同时，还激发出员工的责任感与积极性，为实现转型工作做好准备。

（三）强化数据处理

除了上述两项技术手段之外，人工智能时代下的财务会计转型发展工作，还需要依靠强大的数据处理与运算能力。人工智能技术与设备，可以为数据核算与分析，提供充分的支持与引导。同时，在进行实际操作中，还能够发挥出人工智能技术的及时、准确、便捷和高效的特征。通过及时有效的操作模式，对财务会计工作中的各项数据和指标进行分析处理，顺利推动财务会计向管理方向转型。在完成了基本的数据分析和处理工作之后，可以掌握企业的经营状况，明确运行的质态，使经营者和管理者，在第一时间获取到有效的数据和信息。虽然在现代化发展中，人工智能技术占据了部分财务人员的工作机会，但是与此同时也极大地解放了劳动力，人们有更多的时间参与到技术提升和深入研究中，可以从事更多具有高附加值的工作，尽快实现现代化发展，最终推动自身与企业都迈向更高的发展阶段。

总结：

综上所述，传统基础的财务会计正在被人工智能所取代，人工智能时代的全面来临，为人类的工作和职业发展带来了前所未有的挑战。传统财务会计要把握机遇，积极应对挑战，加强专业化培训，调整并改进管理模式，利用大数据信息技术，强化数据的处理，推动财务会计向管理会计的顺利转型。

参考文献：

[1]杨海燕,张阳,荣加超.人工智能时代财务会计向管理会计的转型对策[J].现代营销(下旬刊),2019(01):223.

人工智能工作方向范文第6篇

关键词：目标导向；智能审计；信息技术；方法；路径

一、引言

计算机技术和信息技术的发展推动着整个社会各行各业的改革，使得现代化进程日益深入。计算机技术在各行业中的应用得到了全社会的广泛认可，不仅提高了工作效率，降低失误率，而且解决了日常繁琐的工作问题。鉴于计算机技术在各行业中应用的优点，智能审计开始得到学者们的关注。审计工作是会计行业的重要环节，与企业各项资产资金密切相关。任何企业的发展都离不开有效的审计工作，因此审计工作必须得到应用的重视。近年来，随着信息技术的不断完善，智能审计工作也开始出现。所谓智能审计就是利用计算机和信息技术处理审计工作中的一些繁琐的问题，提高传统审计工作的效率，降低因为人为的原因而带来的失误。本文，在以目标导向为前提下，为设计出合理的智能审计提供相应的办法和措施进行了研究。

二、智能审计的发展

1.智能审计发展的需要

审计工作简单来说，是审计人员通过采集企业相关数据、资料的前提下对企业所要进行的活动进行资产上的核实审计的工作。因此，资料和相关数据的收集将直接影响着审计的结果。而审计的结果又直接影响着企业的利益。随着市场经济的发展，各种现代化技术的进步，人们对审计工作的效率期望也越来越大。传统的审计工作方法已经不能满足各企业利益相关者的要求。因此，智能审计的出现显得越来越必要。

2.智能审计的优点

智能审计就是利用信息技术对传统审计工作的中的不足进行弥补的新型审计工作。利用计算机技术对传统的审计进行优化具有以下优点。第一，智能审计利用计算机处理传统审计工作中的繁琐问题，提高了审计的效率。第二，利用计算机技术对审计方法进行优化，在风险预测上提高了准确性。第三，降低了人为审计过程中对数字处理出现的失误率。这些优点促使了智能审计越来越成为审计行业发展的趋势。

三、目标导向下智能审计的实现路径

1.以目标导向的审计

以目标为导向的审计工作是指以检验被审计方是否完成职责，达到预定目标为目的而开展的审计工作。以目标为导向的审计工作是现代审计类型的一种，其最终的根本目的都是为了帮助委托人了解被审计者的相关情况，分析其风险。随着计划经济向市场经济的转变，经济的风起云涌，不断变化是人们不能准确预测的。因此，企业在进行任何经济活动时都必须谨慎，把握其风险。以目标为导向的审计能更加明确的对企业将进行的投资给予风险评估和预测，为企业的决策提供十分重要的依据。

2.以目标为导向的智能审计的实现

以目标为导向的智能审计在设计过程中有两点值得注意的地方。第一，以目标为导向，要求智能审计在设计过程中其根本目的是为企业的投资建设提供风险评估指导，在具体的审计过程中要以检验被审计方是否能完成预定目标为依据进行审计工作。第二，智能审计是要利用现代信息技术对传统的审计工作进行优化，在各方面提高工作效率和正确性。具体实现路径需要以下几点。

（1）智能化审计流程

实现智能审计就是用计算机代替人为的繁琐工作，在尽可能大的程度上使用信息技术，提高工作效率。其中，审计流程是审计工作路径实现的基础。计算机与人不同，计算机只能进行刻板的工作。因此，在智能审计的设计过程中，智能审计流程是十分重要的。计算机可以按照设计好的流程根据审计的对象、类型的不同自行选择相应的审计过程和方法。尽管审计的对象和类型可能不同，但是在智能化审计流程的设计中，总体需要把握三点。分别是：会计报表分析、经济效益分析和经济责任分析。

（2）数据搜集的智能化

数据是审计工作得以顺利展开的依据，是保证审计结果正确性的前提。数据在审计工作中的重要性可想而知。传统的审计软件中数据的处理只是简单的划分整理，忽略了数据间联系性的必要性。而智能审计就需要在数集处理过程中建立必要的联系，应用自动化技术处理各种数据。这样不仅能够提高工作效率，还可以为下次数据的调用提供依据。

（3）数据标准的智能化

数据搜集只是审计工作的基础，数据的处理才是审计工作的重点。在审计过程中通过数据的比对和处理，分析出问题。这就需要给数据定一个标准。在智能审计中，需要建立完善的数据库，各种数据存储在数据库中，以便提取和更新。在数据标准的智能化要求中，主要需要以下四种数据的标准建立。

①历史数据。历史数据是指在之前的审计中留下的数据。历史数据在一定程度上可以作为审计的参考标准。

②企业自身数据。审计过程中涉及的不同企业的自身数据也是作为审计的参考值之一，这种数据更加结合实际，具有重要的意义。

③行业标准。审计工作所涉及的数据具有很强的行业性，各行业间的数据在本行业之内是具有可比性的。行业标准数据可以作为参考值进行分析。

④审计结果检验的智能化

审计结果的正确性与企业利益有着直接的联系。审计工作的最后环节就是结果的检验，也是最为重要的一点。在审计结果检验的过程中，设计利用计算机技术根据相应的数据进行检验。

四、总结

以目标为导向的智能审计是现代审计工作发展的趋势之一。本文，通过对智能审计和以目标为导向的审计发展的简述，结合信息技术为实现以目标为导向的智能审计提供方法。提出了实现以目标为导向的智能审计的实现路径。

参考文献：

人工智能工作方向范文第7篇

当前，工业4.0概念延伸的智能工厂（Smart Factory） 成为了产业界和经济界的热门话题。这场机器与机器对话的工业革命，正在世界各地悄悄兴起。智能工厂把制造自动化扩展到柔性化、智能化和高度集成化。通过人与智能机器的合作，去扩大、延伸和部分地取代技术专家在制造过程中的脑力劳动。它智能制造将在第三次工业革命的基础上，从自动化向智能化、网络化和集成化方向发展。那么到底什么是智能工厂？智能工厂的德国和中国样本是什么样子，本文将向读者系统地展示。

智能工厂的定义和特征

2017年3月，由国务院发展研究中心主办、中国发展研究基金会承办的中国发展高层论坛2017年年会上，工信部部长苗圩在会上肯定了我国制造业不断创新的成果，并认为在工业4.0智能工厂时代工业机器人创新中心的建设将不断提速。2017年4月7日，由e-works数字化企业网主办的“2017深圳智能工厂高峰论坛”在深圳召开。深圳市也在准备于今年12月开幕的深圳国际先进制造与智能工厂展，智能工厂的发展已经成为未来趋势。

当前，智能制造热度高企，石化、钢铁、机械装备制造、汽车制造、航空航天、飞机制造等行业纷纷开始探索建设智能工厂。作为“中国制造2025”的主攻方向，总理一直高度关注智能制造和工业互联网的发展。总理在今年的《政府工作报告》中刚刚提出2017年要全面深入实施《中国制造2025》。《中国制造2025》明确提出要推进制造过程智能化，在重点领域试点建设智能工厂/数字化车间，这必将加速智能工厂在工业行业领域的应用推广。

工信部印发的《原材料工业两化深度融合推进计划（2015～2018年）》也提出，要以智能工厂示范为着力点，推动企业向服务型和智能型转变，提升我国原材料工业综合竞争力。

实际上，早在这些战略和计划之前，包括数字化工厂、智能工厂以及智能制造等概念就已经出现。只不过，原来的概念都是建立在“数字化工厂”的基础之上。数字化工厂的本质就是实现信息的集成，通过对企业全部流程进行数据采集，建立数据库，将物理工厂变成数字化工厂。

而今提出的智能工厂，是在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和监控技术加强信息管理服务，提高生产过程可控性、减少生产线人工干预，以及合理计划排程。同时，集初步智能手段和智能系统等新兴技术于一体，构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。可以看出，智能工厂的本质是人机交互，也就是赋予智能工厂自主判断、自我学习、自行维护能力，能够采集、分析、判断、规划和现有的数据和流程；也可以利用可视技术进行推理预测，利用仿真及多媒体技术，将实境扩增展示设计与制造过程。

当然，概念上的实现需要技术的支撑，没有硬件的支持，智能工厂也是空中楼阁。

在硬件配备上，智能工厂主要是利用物联网技术实现优质、高效、柔性、低耗能模式生产的工厂。比如智能工厂配备的智能仪表等要具有自我监测、自我维护的感知能力，能够理解环境信息和自身信息，并进行分析和判断；智能设备能够实现互联互通和实时控制，通过设备间的互联来提高设备间的协同作业的能力，从而使生产模块间的搭配方式更灵活、更自由；同时还要有系统的软件来支撑，实现总体数据整合，通过进行大数据智能分析来建立专家系统，进行智能决策。

除此之外，由于智能工厂主要在3C制造、物流仓储、食品饮料、机械制造、材料加工、包装、汽车、医药、消费品等行业应用较多，所以智能工厂的生产设备需要具备足够的安全性、可靠性、可用性和可维护性，并符合人机工程理念；生产流程能实现产品全生命周期管理，生产物料、生产过程、物流、仓储、销售、应用数据可追溯；此外一般还需要具备生产可视化系统，能快速提供完整、准确、及时、一致的生产设备、生产工艺、生产资源、生产物流、操作人员等信息，并支持移动和固定客户端。智能工程还需要配备完善的产品质量管理系统和测试检验系统，以让产品质量稳定可控达到行业先进水平。

智能工厂的德国样本：西门子、博世、巴斯夫和奥迪

作为工业4.0概念的提出者，德国也是第一个实践智能工厂的国家。

位于德国巴伐利亚州东部城市安贝格的西门子工厂就是基于互联网智能工厂的早期案例。西门子工厂主要生产可编程逻辑控制器（PLC）及相关产品，产品种类达1000多种。安贝格工厂可以看做是所有智能工厂的原型工厂。该工厂将工艺的规划与工程化、生产系统的规划与工程化、仿真优化及验证全部实现数字化，并且能够达到实体与数字信息同步，达到设计、制造、调试信息一体化的联动，其中任何一个环节的数据变化，都能在整个环节上同步进行变更，强调的是集成的、统一的数据标准。

正是依赖统一的数据和联动机制，安贝格工厂仅通过工业互联网就可以进行联络，大多数设备都在无人操作状态下进行挑选和组装。安贝格工厂为全球6万多家客户提品，达到自接到订单，最短可达到一天之内为用户提品，生产组织形式真正高效、灵活。这个占地10万平方米的厂房内，员工仅有1000名，最令人惊叹的是，每100万件产品中，次品约为15件，可靠性达到99%，追溯性更是达到100%。

位于德国洪堡的博世工厂主要生产汽车发动机零部件，作为博世公司旗下智能工厂的代表，博世工厂主要解决的是机器与人之间的协调关系，在博世工厂，人始终能在智能生产中找到一席之地，而且人是整个生产体系中最灵活的一部分。尤其是在很多装配的精细环节，机器的出错率依然很高，所以博世工S也建立了工人同机器人“混搭”而成的生产线，这样就将人力转移到更加灵巧和复杂的工序中去。

为了便于人机对话，博世工厂生产线所有零件都有一个独特的射频识别码，能同沿途关卡自动“对话”。每经过一个生产环节，读卡器会自动读出相关信息，反馈到控制中心进行相应处理，从而提高整个生产效率。独立的射频码给博世公司旗下工厂的20多条生产线带来了低成本高效率的回报。目前博世在全球十家工厂每个月扫描200万个射频码。而这种让每个零件都能说话的技术，也是智能工厂的重要体现形式。

德国巴斯夫化工集团凯泽斯劳滕工厂也是智能工厂的佼佼者。还是对于射频码的利用，传统化工巨头巴斯夫则在这方面更进一步。巴斯夫位于凯泽斯劳滕的试点智能工厂所生产的洗发水和洗手液已经完全实现自动化。随着网上的测试订单的下达，其生产流水线上的空洗手液瓶贴着的射频识别标签会自动地跟生产机器进行通讯，告知后者它需要何种肥皂、香料、瓶盖颜色和标记。在这样的流水线上，每一瓶洗手液都有可能跟传送带上的下一瓶全然不同。值得注意的是，巴斯夫化工集团的很多理念已经引起了欧洲化工界的普遍注意。德国Dechema协会2016年9月公布的白皮书“化工企业的数字化”更是将巴斯夫工厂作为典型案例进行解析，PROCESS杂志于2016年10月在德国维尔茨堡举办的“第六届数字化工厂”论坛的总结认为，智能化工工厂是全数字化控制的、建立在数字化流程设备基础之上的综合化工生产基地。其主导思想是：为复杂的流程工艺设备开发数字化的3D模型，从流程设备的规划设计、生产制造和安装调试开始，在流程设备的整个寿命周期内都可以使用的3D模型。而巴斯夫智能工厂建设以来的第一号目标就是，每一台真实的流程设备都有一个完整的、可供智能化网络使用的数字化图像数据。

奥迪一直都十分重视生产线技术的创新和突破。目前，奥迪在生产的许多方面都已经达到了“智能工厂”的要求。例如，通过增强现实工具“世界之窗”（Window to the World）系统，预生产中心的员工能够将虚拟3D零部件投影到汽车上，从而实现虚拟世界与现实世界的汽车开发精确结合。在奥迪模具部门，先进的3D打印设备能够生产出复杂的金属零部件，其智能工具可以通过准确的高压分配对金属板材进行冲压，精确度高达百分之一毫米。在英戈尔斯塔特工厂的装配车间，机器人与员工在生产线上并肩工作，机器人以适当的速度和符合人体工学的位置向员工传送零部件。

在奥迪智能工厂中的零件物流运输全部由无人驾驶系统完成。小型化、轻型化的机器人将取代人工来实现琐碎零件的安装固定。奥迪智能工厂发明的柔性抓取机器人最大特点在于柔性触手，这种结构类似于变色龙舌头，抓取零件更加灵活。除了抓取普通零件外，柔性抓取机器人还可以抓取螺母、垫片之类的细微零件。

奥迪的在线杂志《Encounter》还展望了未来汽车生产的远景：放弃传统的装配线，采用独立智能工作台（competence islands）生产汽车，所有的部件由3D打印制作，无人机负责材料的运输，汽车则在生产完成后自动驶离生产线。

可以看到，德国的智能工厂主要依赖数字化、模拟仿真、模块化及相对标准化的产品设计，和基于自己产品的物料清单、工艺清单的数字化、信息化与自动化的高度融合，来实现智能工程的稳定运行。

智能工厂的中国样本：格力、美的、海尔和鸿海

美的已在合肥、武汉、广州空调生产中心建设了三座智能工厂。所谓“智能”，指工厂在设备自动化、生产透明化、物流智能化、管理移动化、决策数据化进行了升级和改造。主要用于美的家电空调等产品的制造。工厂内建有智能化中控中心，可实现线上线下数据共享，通过手机等移动终端实时了解数据，接入平台。

据悉，美的智能工厂的设计与搭建共耗时两年时间，前期走访德国、日本等国调研，累计投入50亿元。厂内共布设有1500台机器人，改用智能工厂后，订单交付周期缩短50%，效率增长100%。在C2M（Consumer to Manufacturer，反向定制）的制造模式下，客户从下订单到收货，12天完成，还可全程订单跟踪。在美的的智能制造产业布局中，库卡作为主体，帮助美的集团在机器人本体生产、工业自动化方案、系统集成、以及智能物流等领域全面布局。

在格力空调武汉生产线，已实现高度自动化。经过格力人不懈的努力，格力在智能制造上取得了瞩目的成就，自主研发的智能产品覆盖了工业机器人、智能AGV、数控机械手、大型自动化线体、数控机床、智能检测设备、工业零部件等10多个领域，上百种规格产品，超百项专利技术。整个格力电器武汉工厂共安装了120台工业机器人，这些机器人和自动化生产线都是格力自己研发生产的，具有完全知识产权。在格力智能总装工厂里面，AGV智能物流系统自动将需要的物料运达指定地点，然后由机器人接力，将物料提上生产线，自动打上螺钉螺母，之后在计算机控制的生产线上，由机器人自动安装底盘、插管、顶盖等各个部件，中间还穿插人工辅助的以机器人操作为主的焊接和制冷剂灌注等工艺流程。最后在末端进行自动化套袋、包装，一台空调就生产出来了。

海尔先后建造了沈阳冰箱、郑州空调、佛山滚筒、胶州空调、青岛热水器、FPA电机、青岛模具和中央空调七大互联工厂。在不断改良、迭代中追求高精度下的高效率。海尔的智能工厂可以实现信息在“人―人”、“人―物”、“物―物”之间自动传递的理念，此外柔性生产线、智能互联工厂可以满足为用户大规模定制的需求。

海尔打造的智能平台COSMOPlat是“企业和智能制造资源最专业的连接者”，能够帮助更多的企业更快、更准确的向大规模定制转型。作为中国首个、也是最大的自主研发和创新的“工业互联网”平台，COSMOPlat目前有20多套相关软件均属海尔自主产权开发。它既不等同于美国由“软”至“硬”的模式，也跟德国以“硬”求“软”的模式不同，而是海尔在打造互联工厂的实践中，逐步构建的一个开放共享的生态体系。该平台运转的核心用户可以全流程参与产品设计研发、生产制造、物流配送、迭代升级等环节，进而实现产品从大规模制造到大规模定制的快速转型。现在海尔COSMOPlat平台上聚集了上亿的用户资源，同时还聚合了300万+的生态资源，形成了用户与资源、用户与企业、企业与资源的3个“双边市场”。目前海尔的COSMOPlat与通用电气的Predix、西门子的Mindsphere平台已经成为智能制造的代表平台，推动中国的制造业不断向智能制造领域迈进。

鸿海集团布局的智能工厂已经扩及在中国28个厂区，智能工厂朝向无纸化、无人化和图像化发展。目前鸿海正在与英特尔（Intel）合作，推动富士康在武汉智能工厂转型。 鸿海集团积极布局机器人、高阶设备、数控机床、智能生产、智能工厂与系统整合。透过建立平台，累积庞大的数据数据，逐步具有分析能力，朝向软硬整合目标前进。鸿海集团在中国持续布局熄灯工厂，目前集团熄灯工厂数超过5个，有望增加到10个，包括成都制造平板计算机的塑料成型、喷涂、CNC加工等制程，就采用熄灯工厂模式。 此外，鸿海集团在重庆厂区的一体成型计算机以及显示器部分制程，以及郑州厂区的CNC工厂，也采用熄灯工厂模式。

中国建造“智能工厂”还需要苦练内功

2017年3月，上海市经信委印发了《关于上海创新智能制造应用模式和机制的实施意见》，以加快上海智能制造发展，实施期限为2017-2020年。《意见》指出，培育10家引领性智能制造系统解决方案供应商，建设100家示范性智能工厂，带动1000家企业实施智能化转型。此外，唐山曹妃甸区出台《打造北京曹妃甸F代产业加工制造基地工作方案》，提出通过创新协同制造模式，到2020年，联合北京打造5个智能工厂或互联工厂，建设50条（个）自动化生产线或数字化车间。

人工智能工作方向范文第8篇

【关键词】人工智能 科学技术 智能网络

近些年来，随着科学技术的飞速发展，人工智能技术这种新兴的科技产物也正在逐渐走入到人们的生活之中。但是尽管科技的发展已经非常迅速了，人们对于人工智能技术的应用依然停留在十分浅显的层面上。本文中，笔者将对人工智能技术的优缺点和应用方向等方面进行浅要的分析与研究，希望能够对人工智能开发者和各行各业的研究者们对于人工智能的应用方向获得更多的灵感。

1 人工智能的概念和应用现状

现如今，人们的生活水平已经得到了非常大的提高，我国的工业水平，科技水平等等都在不断的提高。在这样的背景之下，人工智能技术也开始受到越来越多的人的重视。尽管人工智能技术现在发展的还不完善，但还是有很多先行者，再将人工智能技术付诸于应用化的方向上踏出了关键性的一步。

1.1 人工智能的概念

说起人工智能，很多人第一印象都是影视大片之中的智能机器人，什么终结者之类的往往能给人们留下很深的印象。其实人工智能本身也可以被称作机器智能，它是人们对于人工机器赋予的拟人形态的思维和运动方式。在某种意义上来说，所谓的人工智能，就是沿用人类的方法和技术手段，将人类原本的智慧和思维模式作为原型，最终实现机器的智能化发展。可以说，人工智能技术是人类科技发展的必然产物，也是未来科技发展的必经之路。在未来的发展道路上，人工智能技术必然成为一门起源于计算机技术，并最终超脱于计算机技术的高等学科。

1.2 人工智能技术的核心

笔者认为，人工智能技术的核心，实际上就是机器的自主学习与思考能力。在现在的网络技术之中，这种观念正在被逐渐的突出，并被更多的人注意到。譬如很多网络应用于服务之中，大家都能够感到越来越知心，互联网会根据使用者过去的行为以及正在进行的新的行为与事件，不断的更改现有的服务策略。使用者浏览网页的内容，浏览时长，下载内容等等数据，将成为这些软件自主学习的资料和教科书，被互联网自动进行收录与分析，并在今后的服务之中将这些分析结果付诸应用。这种感觉就好像互联网已经逐渐变成了一个真真正正能够自主思考的智能机器人，他知道你想找什么，知道你需要什么，而这正是人工智能技术的核心追求。

2 人工智能技术的应用方向

未来的人工智能技术必然有更加广阔的应用天地，就目前针对人工智能技术的应用来看，在很多领域，已经取得了颇为不俗的成绩。虽然受限于目前尚不成熟的人工智能技术，但是这些技术已经足够人们取长补短，在各自的学科和领域取得非凡的成绩了。

2.1 人工智能技术在智能建筑领域中的应用

人们正在尝试着通过人工智能的手段，构建智能化的建筑，不断的拓展建筑现有功能，以期为人们提供更好的服务。在现有的智能建筑中，专家系统技术已经越来越多的崭露头角。近些年，知识库专家系统凭借着它在人工智能领域无与伦比的优势，实现了非常大的发展，并且逐渐呈现出商品化趋势。这种专家系统实际上是将系统的运行和构造建立在控制对象与控制规律的基础上，以庞大的知识库体系作为支撑，最终形成完整的系统功能与构架。应用这种系统，就相当于在某个专业领域拥有了一名专家，可以从容的解决该专业领域内的相关问题。这种系统的存在，针对不同的专业领域，建立了详实完善的数据库，将多位专家的意见进行了有机的整合与分析，大大的提升了建筑智能化水平，实现了人们生活的智能化。

2.2 人工智能技术在电气工程自动化控制技术中的应用

以火力发电技术为例，人工智能技术起到了非常大的作用，不但能够被用来计算电力系统所需要的产品规格，提高工作效率，缩短设计周期。还能够用来进行火力发电各系统之间的有机监控，利用人工智能计算出火力发电中各个系统的运行功率，各系统所需的燃料，蒸汽系统的水温变化，还有发电成效等等，将所有涉及到的子系统有机的调控起来，从而保证整个发电厂的经济运行。

2.3 人工智能系统在机械设备的控制中的应用

现代化的生产方式正在逐渐朝向着高科技生产，高密度生产，高集成化生产的方向发展，工业核心已经逐渐从劳动力密集型产业发展为了技术密集型产业。越来越多的企业开始使用由计算机操控的各种机械装置，代替原本的人工控制，尽可能的将劳动人员从繁重重复的劳动之中解放出来。这其中人工智能技术功不可没，而这一点也是未来人工智能技术的重要发展方向之一，那就是让机器自己学会生产。

3 结束语

随着我国科技水平的不断提高，人工智能技术正在经历飞速发展的过程，并逐渐走向成熟，被广泛的应用于各种领域之中。在市场化的经济之中，人工智能技术必然会被更多的人认知与熟识，真正感受到人工智能带来的便利。我们有理由期待着人工智能真正成熟起来，并走入每一个人生活之中的那一天。

参考文献

[1]刘波.人工智能在电气工程自动化控制技术中的应用[J].山东工业技术，2014（11）.

[2]铁生.当机器学会了学习人类该怎么玩[J].计算机与网络，2014（16）.

作者简介

洪保（1983-），男，陕西省蓝田县人。硕士学位。现供职于凯里学院。

人工智能工作方向范文第9篇

人工智能对医疗领域的影响是开创性的、变革性的、颠覆性的。智慧医疗利用人工智能技术将数字化人体和数字化医疗等高度智慧化，部分代替了以往由人力完成的医疗工作，构建了从底层基因、中层病症数据，到上层诊断和手术的上下一体，人与机器互联、协作、共进的新医疗体系。

基于人工智能的智慧医疗主要有四个发展方向。

第一个发展方向是基因测序。比如某公司打造了遗传病智能化解读系统，首先提取和处理DNA数据，然后进行测序分析，最后根据数据分析的结果完成对疾病的关联分析。

第二个发展方向是辅助诊断。通过让机器学习海量医疗数据、专业文献、医学教材，模拟医生问诊流程，采集、汇总和整理病人症状描述，与用户进行反复交流和多重验证，最终给出治疗建议。

第三个发展方向是医学影像。机器可根据病人拍摄的医学影像资料，对病人病情进行确认诊断。

第四个发展方向是药物研发。某公司依托智能分析技术，可以在分子结构数据库中评估出820万种候选化合物，减少了研发成本，并缩短了研发周期。

智慧医疗产业链主要由智能硬件、诊断工具、医联平台、自诊平台、健康管理、医药电商等环节构成。

在智能硬件方面，医疗智能硬件主要有手环、手表、智能鞋等运动健康类监控设备，以及血压、血糖、脑电等病患监测设备。

在诊断工具方面，具有代表性的是前面文章所提到的IBM公司开发的沃森（Waston）医疗平台。

在健康管理方面，WellTok公司与IBM公司联合打造智慧医疗平台，以数据分析服务加强个人健康管理和改善生活习惯，还融合了医疗硬件、医疗保险、健康内容、健康应用等，丰富了平台生态。AiCure公司利用手机终端为患者提供按时用药的健康提醒服务。

未来，人工智能技术与智慧医疗产业的融合力度将不断加大，同时将进一步促进智慧医疗产业的整合提升，催生出一批提供集智能硬件、诊断工具、医联平台等于一体的智能云平台企业。

英国BabylonHealth平台计划整合Deepmind公司的人工智能技术，帮助患者在同医生进行文字、电话或视频交谈前，就提前预知自身健康状况。目前，BabylonHealth平台上约有100名医生，25万用户可通过月付或医疗保健的方式获取服务。

人工智能工作方向范文第10篇

【关键词】智能电表 智能电网 实际运用

近年来我国经济发展迅速，在市场经济不断发展的状态下我国加强了智能电网建设，智能电网的建设带动了我国智能电表的发展，智能电表取代了传统电表在电网中发挥着更加强大的功能，将传统电表中复杂的程序进行了省略，并提高了工作效率。智能电表储存信息和计量双向多种费率的功能等，不仅能够跟得上不断发展的电网的步伐，同时还实现了我国节能环保的建设理念。

1智能电表的功能

1.1双向通信

将一个通信模块装置在智能电表的内部，就能够促进通信网络和数据中心之间进行信息的互相交流，这就是双向通信。这种双向通信的功能是智能电表与传统电表的重要差别之一，这一功能能够帮助顾客向电力公司索要更加详细的信息，这样一来顾客就能够通过对比和研究，选择更加适合自己的用电方法。同时双向通信功能还能够促进顾客更快更便捷的收到用电价格的变更信息以及他个人的用电现状，有助于帮助顾客认识到自身用电量的多少，从而促进顾客在日常的生活中更加注重用电节约。

1.2双向计量

一方面，同传统的电表相比，智能电表的双向计量功能能够更好的发挥其作用，针对某些用电量较大的厂家或个人来讲，智能电表能够根据现阶段的用电价格和这些用电客户的储能和发电仪器进行详细的分析和判断，智能电表能够以最低的成本向顾客提供详细的购电计划，帮助顾客进行电量的购买；另一方面，智能电表还能够将顾客的真实用电状态向顾客进行反馈，以这种方式来提高顾客的节能低碳和经济环保的意识，吸引顾客购买更加节能节电的仪器，这样一来能够有效的减少电费的成本，顾客在观察和分析智能电表所提供的详细信息之后，将会更愿意选择太阳能和风能等可再生资源，运用先进的设备进行储电工作，最终达到高效低碳的目标。同传统的电表相比，有效运用智能电表，将它的双计量功能进行充分的发挥，能够为每一个顾客大约每年节省百分之十四作用的耗电量，同时还能够节约最高白费之十五的能源消耗。智能电表的有效利用能够提高我国的社会效益[1]。

1.3支持浮动电价

智能电表不仅拥有双向通信和双向计量的方法，同时还存在编译功能，这一功能的帮助下能够使得电能计量在进行过程中具有更高的准确度，与此同时还能够将储存数据和测量的功能进行充分的发挥，浮动电价在这一功能下能够得到有效的支持。因此，在日常的工作过程中，各种电能和电量的储存和测量就能够按照既定的时间差来进行了。这样方法的有效应用能够将促进电量企业在进行实时电价计量工作的过程中提高工作效率。

2智能电表在智能电网中的实际运用

2.1处理信息和结算电费

复杂的账务处理和结算电费的过程是传统电表工作中容易产生的现象，在这样复杂的工作流程下常常会导致信息和数据丢失和混淆，给供电公司日常的工作带来了严重的影响。然而现阶段智能电表得到广泛的应用，它将传统电表复杂的工作流程进行了简化，同时它在处理信息和结算电费的过程中具有快键和准确的特点，有利于供电公司在日常的工作过程中提高工作效率，更好的为人民服务[2]。

2.2管理用户能量和节能

详细的用电和耗能信息是智能电表给顾客带来最大的便利，它能够帮助不同的用电者在日常的工作和生活过程中根据详细的用电信息建立起一个完善的能量管理系统，将更加优质的服务带给每一个用电户。智能电表在使用过程中能够充分满足每一个个人或企业的用电需求，同时将多余的能源和排放进行节省。这是一种双向互动模式，在这种模式下，智能电表能够将每一个用户的用电情况进行实时传送给用电者，这样一来就能够更好的提醒每一个用户节约电能，另一方面，还有助于用户在日常的工作生活中及时的发现电能使用中的问题，能够及时发现发生故障的用电设备[2]。

2.3符合分析、预测及能效管理

通过智能电表的有效使用，能够及时的采取负荷分析、建模和预测措施来面对企业和个人消耗的水、热和气等。通过智能电表的使用，可以变更以上信息的使用时间，并综合分析其负荷特性，这样一来就能够对水、热和气等的总需求量和峰值进行比较准确的预测。这些信息的获得能够给配网职工和能源零售商带来极大的工作便利，用户根据这些信息能够更好的制定节能管理措施，调度用电。将能源及其消耗方式进行转换是根据智能电表提供的反馈信息来进行的。同时在日常的生活中，很多个人或企业会装设分布式发电机，智能电表的使用能够将这些个人和企业的用电进行提高，提供出一个合理的发电计划，能够促进个人或企业及电网的利益实现最大化。

2.4对配网状态进行估计

从现阶段的发展状态来看，用电信息是依照网络模型、变电站的高压侧梁和敷在估计值来获取的，这是促使配网分部信息精准性严重缺失的主要原因，这种现象会将使得负载过大，从而造成严重的后果。所以，应用智能电表，有效估计配网状态，将负载量及有关信息进行准确的获取，将电能下滑的现象和过大的电流设备负载现象等进行及时的发现，这样就方便工作人员在日常的工作中及时有效的采取措施，将不良后果进行避免。

3结语

伴随着近年来科学技术的飞速发展，我国电网公司积极采用先进的电器设备，将智能电表技术应用到日常的工作当中，有效提高了工作效率，将传统的电表使用范围进行了扩大。智能电表的双向通信和计量的功能能够有效的节约用电用户电能的消耗，改善个人或企业的用电习惯，有助于能源的节约。同时智能电表的使用时智能电网现代化发展的必然要求。

参考文献：

人工智能工作方向范文第11篇

【关键词】人工智能 超级计算力

一、引言

（一）问题提出

人工智能作为下一代技术发展的趋势，其方向也是众多科技界人士关心的问题。很多科学家预言，人工智能不仅仅是人类技术突破的下一个阶段，而且更是人工智能的发展潜力必将超出人类的控制，成为新一个物种，甚至可能替代人类，“统治”地球，我们抱着研究的目的，来探讨人工智能技术发展的方向与途径。

人工智能技术的发展对大多数人而言，是浑然不觉，全无概念的，但是从近年来各大科技公司的战略与产品上看，人工智能的确已经成为当下科技界争夺的战略制高点，苹果的Siri语音助手，谷歌的无人驾驶等单向的人工智能技术已经非常成熟，而大量的科技公司正在投入巨大的精力与财力进行研究，可以预见，在不久的将来，人工智能技术必将成为人类生产生活领域中广泛应用的技术之一。而对其进行发展脉络和规律的判断与估计也是十分必要的，也是顺应技术趋势，推动技术创新的必由之路。

（二）目的与意义

一方面，对于科学研究来说，繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更正确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，人工智能这门科学的详细目标也天然跟着时代的变化而发展。这些创造力以各种数学定理或结论的方式呈现出来，而数学定理最大的特点就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的语言方式表达出来的包含丰硕信息的逻辑结构。这种途径是数学赋予的，是普通人无法拥有但计算机可以拥有的“能力”。从此，计算机不仅精于算，还会因精于算而精于创造。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。本质上，这种方法为人的“创造力”的模式化提供了一种相称有效的途径。

另一方面，对于人类的生产生活甚至未来来说，人工智能技术的快速发展，不仅会在更大程度上解放人的劳动时间与降低工作辛劳程度，使得人们越来越离不开机器的工作，并且每个人的生活方式发生根本性的转变，而且，更重要的是，在未来，人类是否会与机器进行深度融合，发展处全新的生命构造体，以此来迭代和进化，实现人类和机器人的和谐共存，还是人工智能会自动发展出自我意识，而在将来的某一个时点，机器人们将会对他们的缔造者――人类举起屠刀，实现自己称霸的野心，这也不得而知，因此，对人工智能的路径探讨是十分必要和有重大意义的。

二、人工智能发展趋势

（一）人工智能的准确定位

人工智能（Artificial Intelligence），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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。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。

（二）人工智能的发展趋势研究

1、自我存续。这是一个十分显眼的要求，人工智能如果作为一个新物种存在，其必须拥有自我生存的能力，即离开人类，人工智能技术必将仍然存在。而且人工智能将与其他物种和环境形成新型交流互动方式。以极端的情况来说，如果人类在将来的某一天消失了，而人工智能必须拥有维持自身生存和发展机制和技术，如果是电量不足，核心机器人将会指挥挖掘型机器再次挖煤，或核能机器人运用核能来发电，以维持自身的正常运转，而这一切的工作都是在人工智能的机器内部解决，而并不需要人类的参与，这就是人工智能的自我生存功能。

2、自我迭代更新。这是在自我存续的基础之上发展而来的。一个机器，一代机器的存在可能并不是问题，而要想机器向人类一样代代繁衍不绝，则对人工智能来说，绝对是一个巨大的障碍。因此，在机器自身的自我繁殖更新迭代，也是必须要进行的过程，这就需要强人工智能的高度运用，来对整个机器人生态进行实时评估，不断地提出新的发展要求，而且立即组织机器人中的“科学家”对其进行研究与探讨，实验与创造，或者是融入生物技术而与之进行基因式的合作，这些都是不确定的，唯一能确定的是，离开人类的独立人工智能必须要有发展创造出更新更快更强的人工智能的能力。

3、自我认同。人工智能的自我认同分两个层面，一方面是对内进行认同，另一方面，是对外进行认同。如果假定人工智能是人类的发展方向，其必须会对人类关心的终极问题等产生同样的巨大疑惑，比如我是谁？我从哪里来？要到哪里去？宇宙的界限是什么？而且以人工智能的水平来看，它一定不会停留在思考的层面上，而是会进行各种不同的实验与探索，已验证自己的猜想。另一方面，人工智能作为一个以理性而存在的物种，其合作是建立在种种规章制度之上，而一旦有机器发现制度的漏洞，就会有进行套利和损人利己的动机，而阻止这种情况的发生，只能是建立在机器人的情感共同体的基础之上，即是机器人产生同样的情感，而形成有效率的合作与分工，而不会因为短期利益牺牲长远利益。

三、结论

由上述探讨可知，人工智能的发展道路还是非常漫长而艰辛的。对于其是否会取代人类，这个问题要依赖于将来的技术发展和人类的生命形态的演变而定，而我们对人工智能进行的物种化探讨是非常有必要的，也是对人工智能技术的发展和对其风险的防控具有借鉴意义的一个环节，是我们进行科学技术开发的留有的一个客观冷静的分析角度。

参考文献：

人工智能工作方向范文第12篇

关键词：人工智能；智能科学技术；学科；教育；发展方向

0引言

人工智能（Artificial Intelligence，AI），又称为机器智能或计算机智能，是计算机科学或智能科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。人工智能近期的主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，而远期目标是用自动机模仿人类的思维活动和智力功能。

1来之不易的大好机遇

比起国际上人工智能的发展情况，我国的人工智能研究起步较晚，发展道路曲折坎坷，经过质疑、批判甚至压制的艰难发展历程。直到20世纪80年代初期，中国的人工智能研究才开始活跃起来，但由于当时社会上把“人工智能”与“特异功能”混为一谈，对两者一起批判，并一并斥之为“伪科学”，使中国人工智能经历过一段弯路。

中国人工智能学会于1981年在长沙成立后，长期得不到中国科学技术协会和国内科技界的认同，只能挂靠到中国社会科学院哲学研究所，直到2004年，才得以挂靠到中国科学技术协会。这足以表明中国人工智能学会成立后经历的20多年岁月是多么艰辛。因此，在这个时期内，有比较多的中国人工智能学者研究人工智能哲学问题是有历史原因的。

直到改革开放之后，我国的人工智能才逐渐走上发展之路。近两年来，国家领导人对人工智能高度评价，并对我国人工智能的发展提出重要指示，有关部门了《中国制造2025》《机器人产业发展规划（2016―2020年）》《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》。这些文件体现了我国已把人工智能技术提升到国家发展战略的高度，为中国人工智能的发展创造了前所未有的优良环境，也赋予人工智能艰巨而光荣的历史使命。

2016年4月，中国人工智能学会联合20余家国家一级学会，在北京举行“2016全球人工智能技术大会暨人工智能60周年纪念活动启动仪式”。这次活动恰逢国际人工智能诞辰60周年，谷歌Alpha Go与世界围棋冠军李世石上演“世纪人机大战”，将人工智能的关注度推到了前所未有的高度。启动仪式共同庆祝国际人工智能诞辰60周年，传承和弘扬人工智能的科学精神，开启智能化时代的新征程。

2大力发展智能科学与技术教育

包括人工智能教育在内的智能科学技术教育是智能科技和智能产业赖以发展的强化剂和推动力，也是高素质智能科技人才培养及智能科技与产业可持续发展的根本保证。我国的智能科技教育已初步形成学科教育与课程教学体系，并在大学计算机、智能科学与技术、电子信息、自动化等专业开设不同层次的人工智能类课程。中国智能科技的进一步发展和人工智能的基础建设问题，都与智能科技人才培养密不可分。只有培养足够多的高素质智能科技人才，才能保证我国智能科技的顺利发展，进而攀登国际智能科技的高峰。

智能科技教育和人才培养是智能科技学科发展的重要基础。我国自20世纪80年代中期开始在少数高校开设各种人工智能类课程以来，经过推广与提高，30年前的人工智能星星之火如今已形成燎原之势，数以百计的高校开设了各种层次的人工智能类课程，有些课程已成为我国高校教育园地上的名花。例如，中南大学的人工智能课程已成为首批部级精品课程、教育部新世纪优秀网络课程、部级全国双语示范课程、首批部级精品视频公开课和部级资源共享课程。全国已有20门智能类课程入选部级质量工程。尽管为数不多，但这些智能类课程在改革中不断发展壮大，已为国家培养了成千上万的智能科技专门人才。虽然这些课程只占数以千计的部级质量工程课程的冰山一角，但也表明智能科技课程仍然占有一席之地，并具有不可替代的作用，产生了非常大的影响。

全国智能科学与技术教育暨教学学术研讨会是我国人工智能教育与教学领域具有特色的最权威的学术盛会，自2002年起已成功举办了13次，对于智能科技及其相关学科的教育教学、学科建设和人才培养发挥了十分重要的作用。

2004年在北京大学开设的智能科学与技术专业，已发展到全国近30所大学，仅这些大学的“智能”专业每年就培养大约2 000名人工智能专业人才。据估计，近30年来，全国高校已培养人工智能及其相关学科的硕士和博士数以千计，本科毕业生数以万计。这些高层次的人工智能专门人才是我国发展人工智能的最为宝贵的财富。这些年轻的智能人有幸遇上千载难逢的人工智能大好发展机遇，必将成为我国智能科技跨越式发展的中坚力量。

3客观评价我国人工智能科技水平

无论是智能科技学科建设或是智能科技类课程建设，都离不开对我国人工智能水平与国际先进水平差距的深刻认识。

有些学者或企业家认为，我国的人工智能科技水平已经与美国不相上下。我们需要科学客观地评估已有成绩，既不要妄自菲薄，又不能夜郎自大，既要充分肯定成绩，又要深刻认识差距。过高地估计我国现有人工智能成果既不实事求是，又不利于人工智能学科与产业的健康发展。

美国是世界上人工智能科技整体水平最高的国家。分析中美两国在人工智能方面的差距，有助于我们保持清醒的认识。许多人工智能界内专家指出：我们在人工智能方面一直跟踪美国的理论，然后应用并在一些地方有所创新，应用上的追赶很快，但是，在基础理论研究方面和美国还是差距很大的。国内做人工智能基础理论研究的人很少，这是学术环境问题造成的。例如，美国把脑科学和类脑科学排在研究的最前面，而我国在这方面的自主研发能力却比较薄弱，在突破和创新上也有所差距。又如，国内在深度学习方面发表了不少论文，但真正有理论创新或具备重要应用价值的研究并不多。

美国人已经在构思下一个人工智能是什么，而我们这里还没有动静，这是我们面临的最大挑战。这个难题牵涉面很广，不是一两个团队投入进去就能解决的。这种差距在很大程度上源于我们学术评价体系以及以实际应用为导向有关。我们可能要通过10～20年的努力才能在人工智能方面全面赶上美国。

许多有识之士认为，我国当前的人工智能基础研究和应用开发与国际先进水平存在很大差距，国际影响力有待提高。然而，国内有一部分人工智能研究与开发人员却过高地估计成绩，认为我国的人工智能已经在很多方面甚至全面超过国际先进水平。评价一门学科是否达到或超过国际先进水平，不但要有客观标准和国际同行普遍认可，而且要有一批令人信服的标志性成果。这里笔者不准备具体讨论或争论这个问题，而是试图从以国际人工智能之父图灵命名的国际计算机学科科技最高奖图灵奖的获奖情况来说明我国人工智能的发展水平。

自1969年以来，美国计算机学会先后举行过48届图灵奖评审与颁奖，图灵奖得主共计64位。其中，美籍华裔计算机科学家姚期智2000年获得图灵奖，他是图灵奖设立48年以来获得该奖项的唯一华裔学者。在64位图灵奖得主中，有12位杰出人工智能专家获此殊荣，但当中没有一个是中国人。

4坚持人工智能研究及教育的正确方向

国际人工智能在过去60年历程里，取得举世瞩目的进展和公认成果，但其发展也是极其曲折与坎坷的。之所以艰难前行，除了由于科学发展的必然性外，社会上对人工智能的误解与偏见及人工智能内部的偏激争论，特别是在人工智能哲学与方法论方面的争论都是不争的事实。人工智能三大不同学派之间势不两立的争论持续了约30年，直到本世纪初才平静下来。人工智能学界已形成共识，即面对现代社会科技、经济和人民生活的重大问题，任何一种人工智能方法，无论是符号主义、连接主义或行为主义，均不可能单枪匹马打天下，而需要各个学派之间携手合作，走综合集成、优势互补、共同发展的康庄大道。尤其是今天的中国，人工智能面对大数据、机器人、“互联网+”等国家重大战略所带来的机遇与挑战，探索大规模深度学习、类脑神经计算、智能机器人、智能互联网、智能物联网、智能移动终端、产业智能化升级等重大理论和技术问题，推进社会智能化进程，提升社会文明程度，才是人工智能研究与发展的主流，至于学派和方法之争已不是人工智能研究的关键。

在人工智能与哲学的关系方面，应该说人工智能有哲学和方法论问题需要研究，但人工智能不属于哲学。有一些人从信息哲学或人工智能哲学角度进行人工智能研究，既是需要的，也是值得支持的，但不应该过分夸大哲学和方法论问题对人工智能的作用，必须强调智能实现理论、方法、技术在人工智能研究中的核心地位，必须注重人工智能是一门具有较强理论基础的新兴技术学科的这一基本属性。

人工智能作为一门新兴技术学科，特别需要就其发展和应用中的一系列重大理论和技术问题进行踏踏实实的研究。吴文俊先生曾经语重心长地告诫我们：“我们真正的意图绝不在于口舌之争，在字面上夸夸其谈。真正应该做的事是实干巧干，借计算机时代来临的大好契机，率先在全世界推行脑力劳动机械化，以具体成就和我们的成功来向世人表明我们的主张。”

前面提到，人工智能诞生60年走过了极其曲折与坎坷的历程，但我们不愿意更多地回忆与评论国内外人工智能发展过程中的种种艰难往事，只是希望大家能记住历史教训。过激的、势不两立的学派争论和过于浓厚的哲学色彩都不利于人工智能学科全面与健康的发展。今天，在进行人工智能/智能科技研究与教育时，一定要把握人工智能作为一门自然科学新兴学科的方向，从获得国际人工智能学界认同和经受应用检验两个角度，创造中国人工智能的新成果和新品牌。

智能科学与技术专业抓住教材建设和师资队伍建设作为专业建设的突破口，这是非常正确的，尤其是教材，作为课程教学环节的重要资源，不仅是专业建设和教学活动的重要载体，而且对学生的课程认知和能力培养都具有十分重要的导向和启迪作用，因此需要用十分严谨和科学的态度去对待。实际上，入选普通高等教育“十二五”部级规划教材的4本人工智能教材中，有3本书的作者为现有智能科学与技术专业的教授，这至少从一个侧面说明，智能科学与技术专业还是有着较好的人工智能教材基础的。

当然，由于智能科学与技术本科专业在开设人工智能课程之前，一般会有智能科学技术导论和脑与认知基础这两门前导课程，因此作为智能科学与技术专业的人工智能教材，应在结构和内容上有别于其他信息类专业的同类教材。但作为人工智能的主流理论、方法和技术，仍然应该是该教材应该坚持的基本架构和内容主线，而不应该偏离。

在当前国内外人工智能空前大好的发展形势下，作为人工智能教育工作者，我们应该创新进取、谦虚谨慎、求真务实，用科学态度对待人工智能科学和智能科学技术问题，为国内外人工智能的健康发展，为我国智能科技人才的培养做出新的贡献。

人工智能工作方向范文第13篇

“人工智能威胁论”从人工智能概念的提出就已经有关于这方面争论。而笔者通过对麦克卢汉的媒介理论和其背后的现象学哲学基础的研究，认为一些科学家之所以在对待人工智能和人类的关系上各执一端，主要是因为他们所秉承主客二元思维方式，即把人工智能看成一种具有独立思维的客观实体，进而取代人类的主体地位，将人类变成其发展的客体。而对于主客二元思维方式的批判一直麦克卢汉的媒介学和现象学的重要任务之一。

1 现象学及其反主客二元思维方式

主客二元思维方式是起源于笛卡尔的西方近代哲学观念，这种观点主张严格区分主体和客体进而来高扬人的主体意识和理性审视能力。应该说这种主客二元思维方式对于西方近现代科学的发展有着重要的作用。但是科学高歌猛进的背后掩盖不了这种思维方式背后的根本性矛盾。

从哲学根基上讲，这种主客二元思维方式在本体论上表现为二元论，在真理观上表现为符合论，这本身就带来了一个问题，即如何证明主体对于客体认知的合法性。正如胡塞尔所说，这种二元论和符合论的思维无论如何解决不了所谓的客观感觉材料和主观意识的沟通问题。那么这个问题又是如何产生的，胡塞尔的现象学认为，其实是它混淆了意识活动的对象。在胡塞尔看来，意识活动的对象并不是那个超越与意识之外的所谓“客观实在对象”，而是内在于意识的，被实项和质料充盈着并且时刻被意向性意指的一种意向的对象，而两者最大的不同就在于那个意向对象并非超越于意识的，而是一种意向性活动之中，由意向性描述所建构出的意向性本质结构的属性的集合。在这个认知模型中，我们发现，虽然有意向主体和意向对象，但是他们共处于一个意向性活动的行为框架之中，这实际上是跳出了主客二元思维方式的第一步，即在认识过程中承认了一种“共在域”的存在。

而对于这种“共在域”，海德格尔的论述就更加有说服力。首先，对于人和事物的打交道，海德格尔有一种“上手状态”理论，即用具所具有的一种为人所操作的良性互动状态，而这种“上手状态”对于人和用具之间的关系协调有两个重要的意义。

1）它意味着用具一定是作为一个整体出现。“严格地说，从没有一件用具这样的东西‘存在’。属于用具的存在意向总是一个用具的整体。[1]80

2）用具在和人进入操作场域的时候用具本身是不被意识到的。“切近之‘物’特有的自明的‘自在’是在那种使用着它们却不曾明确注意它们的操劳中来照面的。”[1]87

而海德格尔用一种“烦”的理论为这种用具在行为场中的一种不被注意做出了解释：即人要最大程度上减少对于自身行为在时间进程中的缺乏，窘迫和不适应的状态，换句话说，就是减少一种“操心”的状态和生存的一种压力感。

综上，我们可以这样理解：现象学的反主客二元思维主要体现在其对于人和外在世界的交互行为的考察上，其关注于具体的意识，目的，和操作行为在一个具体行为场域中的发生结构，在这个结构中所谓原有观念中的主体意识和客观实在的东西都参与了这个结构的发生和延展，进而在一定程度上突破了近代哲学主客二元思维方式的限制。

2 麦克卢汉“媒介延伸论”背后的现象学思维

麦克卢汉的媒介学和现象学不谋而合的地方则是它们对于传统西方的线性的，逻辑的理性思维方式的批判。正如麦克卢汉所说“西方人头脑接受的训练是从A到Z，而不是从Z到A。这个头脑正在逐渐退化，越来越迷糊，它完全靠视觉原理（即逻辑）工作；……到了电气时代……视觉和理性统治的时代从此终结”[2]这句话其实有两层意思，第一层意思是说麦克卢汉的研究方法不是一种由原理来推出方法的西方应用科学思维，而是恰恰相反，要回过头看来考察一切技术和艺术发生的本源性问题，而在这个问题上，我们要排除所有先入为主的意见，彻头彻尾地对于眼前的现象进行考察。这实际上就和现象学的一种“先验还原”的思维不谋而合，它要求我们要仅仅从当下的绝对被给予出发，来解决事物的依据和基础问题。而另一方面麦克卢汉在此排除的是两种媒介研究倾向：即追求精确的经验主义和追求社会批判功能的欧陆哲学，比如法兰克福学派等。而之所以要悬置他们的原因实际上就是这句话的第二层意思：对于媒介本质的把握不能像传统的理性主义那样或者通过精确的测量，或者通过严密的逻辑，而是通过直观。这其实就和现象学的另一种方法“本质直观”不谋而合，它要求在无前提性的意识里面确切地把握事物的本质。

所以我们发现，麦克卢汉的媒介学有着深深的现象学烙印，而最能体现出麦克卢汉的反主客二元思维的便是他的“媒介延伸论”。麦克卢汉的“媒介延伸论”主要包括两个方面。

1）媒介互动论。媒介作为人的器官的延伸，其本身和人处于一种统合的状态。人们通过延伸自己的感官能力，来使得人得到进一步的发展，同时媒介的样态反过来会对人自身的行为和人类的社会组织产生一定变化。麦克卢汉以电力技术的发展为例：“在机械化时代，我们实现了自身的空间延伸。如今，在经历了一个多世纪的电子技术的发展之后，我们已在全球范围内使中枢神经系统得到延伸，在全球范围内消除了时空差别。”[3]

2）自我截除理论。自我截除在麦克卢汉眼里是人的任何延伸都必然造成的结果。“人体在无法探查或避免刺激的根源时，就诉诸于自我截除的力量或策略。”[4]58按照麦克卢汉的说法，自我截除实际上是一种自我因适应外在系统所产生的强烈的身体压力的手段。而人们对于截除的一部分是感到麻木的，无意识的，正如麦克卢汉所说：“正是刺激的压力所造成的自我截除或延伸。作为一种抗自己的机制，他的形象产生泛化，难以觉察的麻木或震撼。自我截除不容许自我认识。”[4]59

联系我们上节讲到的海德格尔的“上手状态”我们发现，自我截除的目的就是为了进入“上手状态”而使得人自身得到一定程度的保护，自我截除后的整个社会就会变成一个由人和用具组成的大主体。所以我们可以发现，麦克卢汉的“媒介延伸论”深受现象学思维方式的影响，而他们的基本的观点都是反主客二元的思维方式。

3 “人工智能威胁论”主客二元思维倾向

现阶段，科学界会按照人工智能的智能程度问题，将人工智能划分为弱人工智能和强人工智能，所谓弱人工智能，即是“发展研究人类和动物智能的理论，并能通过建立工作模型来测试这些理论，……他们并不认为机器本身能够思考、具有感情和意识。因此，对于弱人工智能来说，模型只是帮助理解思维的工具。”[5]所以很多人并不认为弱人工智能会对人类造成多大的威胁。

但是问题出在强人工智能身上，持强人工智能观点的科学家认为强人工智能应该和人类一样拥有独立的思考和判断能力，并且具有创造力，自我意识和自我进化和自我发展的能力，在强人工智能发展到极致的时候，它会取代人类的主体地位，进而将人类变成其自我发展和进化的工具。一些科学家甚至还认为，人类根本无法遏制这种人工智能的发展，而且它将是现阶段所有弱人工智能的发展目标和人工智能最终的不可避免的发展方向。

但是，我们在看待这些观点是应该意识到：无论是弱人工智能还是强人工智能根本的目标都是建立一种独立于人的意识和行为的客观实在体，都是实现“机器也可以像人一样思考”，只是弱人工智能者认为机器能够部分做到这一点，强人工智能则认为机器能够完全做到这一点，甚至很多行为主义科学家还不满足于机器仅仅是思考，而是和人一样拥有社交，协作甚至是共生等更加广泛意义上的

独立。

所以，基于这种思维，所以很多科学家才会产生“人和人工智能”的关系问题的争论，即所谓谁才是主体的问题，进而才会产生“人工智能威胁论”这样的将人工智能和人极端对立的命题。

4 对于人工智能概念理解与发展的新思路

那么我们就必须要做一个论证，即这种像科学家所想的完全由人的技术打造，独立于人而存在的人工智能存在的可能性问题，笔者基于麦克卢汉的媒介学及其现象学基础的理论基础认为：人类试图通过纯粹技术打造一种独立于人的意识和行为而存在，并具有自身独立自主的思考和判断能力的行为体在根本上是不可行的。

1）现象学证明：基于海德格尔的“上手状态”理论，人类之所以将技术和人自身打造成一种整体，其根本的目的就是在于避免一种由于和完全独立和陌生的“他者”而产生的“烦心”和“操劳”，即一种缺乏，窘迫和不适应的状态，换句话说，就是减少一种“操心”的状态和生存的一种压力感。而如果一种完全独立于人的，具有自主的思考和判断能力的人工智能行为体的出现，不但没有减少这种压力感，反而增加了人的这种打交道的压力感，所以人和这种人工智能行为体的打交道必然会有不适感，所以这种技术的市场化一定会遭到抵制。

2）麦克卢汉媒介学证明：根据自我截除理论，人和工具的最佳关系就是人不会意识到工具的存在，进而避免一种因强刺激所引起的压力，但是一种独立于人的人工智能的出现，虽然会导致人们在应对自然和机械问题的压力会减少，但是同时，人和人工智能，任何人的社交信息的压力会增加，所以此消彼长，人的根本压力综合并不会发生根本的变化。其次，根据自我截除理论，人的进化不同于其他生物的地方在于人的进化不是依靠对自己身体的加强，而是通过延伸身体，避免强制身体而使得身体受到压力进而获得一种大脑的轻松的环境，进而使得信息在脑中进行复合，产生创造。而根据这种推论，人工智能目前首要的任务，还是要替人类做很多机械的工作，比如大量重复和复杂的计算。在这种情况下，人工智能史不可能自己通过自我解除来减少压力，激发自身内部的创造性的。

所以，基于以上论证，那种试图通过纯粹技术打造一种独立于人的意识和行为而存在，并具有自身独立自主的思考和判断能力的行为体的做法，无论是在和人的关系的角度还是其自身的发展创造力的角度都是不可行的。

那么我们应该如何看待人工智能？笔者认为，人工智能是一个整体，它的终极发展不是一种独立于人的客观实体，而是一种集合人脑智能，工具和技术智能，社会智能等多种交互因素综合而成的一种行为和操作状态。它的本质是在于通过对于人身体的延伸，连接和杂糅，使得个人的能力能够在庞大的延伸和连接交互网络中能够：

1）最有效的进行任何的操作。

2）最大化提升人的操作体验感。

3）最大化减轻人们通过外感官应对强刺激的压力，让人们更加专注于创造。

人工智能工作方向范文第14篇

关键词：机械工程；智能化；发展趋势

引言

随着社会的进步，人们对机械工程的发展越来越重视。机械工程在人们日常生活中所起到的作用也越来越大。工程技术的发展在提高人类物质文明和生活水平的同时，也对自然环境起了破坏作用。而我国市场经济竞争的实质就是优胜劣汰，在这个信息化飞速发展的时代里，我国机械工程要想取得更好的经济效益，就必须认识到先进科学技术的重要性，将智能化技术逐渐深入到工程生产的各个方面，从而保障机械工程的生产效率。

1.机械工程智能化发展的意义

随着人们的物质文化生活需求不断提高，在社会主义市场经济体制下，提高企业的生产效益，在企业生产经营过程中利用智能化技术很重要。我国是一个能源消耗大国，工业的发展，使得在人力上、物力上、财力上的投入不断增加，近年来，我国机械工程事业得到了飞速发展，为了满足人们日益增长的物质文化需求，适应经济快速发展的步伐，在竞争激烈的市场环境中，机械工程工程面临着巨大的挑战。随着科学技术的不断发展，智能化技术及理念逐渐受到人们的重视，智能化在机械工程中所扮演的角色尤为重要。当前我国机械工程很容易出现设备故障，经济效益低下，为了改变这些状况，在市场环境中长远生存下去，利用智能化技术已经迫在眉睫了。在机械工程中，利用智能化技术，可以实现智能化作业，在机械设备上实现智能化自我检修，防止出现设备故障，从而提高设备的工作效率，给电气工程事业带来经济效益。

2.机械工程智能化的发展现状

机械工程智能化是先进的科学技术的不断发展的产物，智能技术的发展使得我国机械工程自动化的生产效率得到有效的改善。随着我国经济的快速发展，智能技术在我国工业上也已经广泛的使用。近年来，机械工程得到了飞速发展，而机械工程智能化作为一门新型的学科，在我国经济发展中有着举足轻重的作用，为了使得我国经济得到快速的发展，在机械工程中利用智能技术已是时之所趋[1]。目前机械工程智能对人们日常生活中的影响不断扩大，人们在信息的处理、农业灌溉、电气工程、电子行业以及企业管理中利用智能技术，实现智能化作业，有效的改善了企业的工作环境，带来了经济效益。随着人工智能的广泛使用，机械工程智能化不仅为企业的控制系统带来了稳定性，同时也带来了经济效益，方便了人民群众，为经济的发展提供了技术支持。机械工程智能在其应用上主要体现在计算机技术，利用先进的科学技术改善工作环境，降低工作难度，提高工作效率和工作质量。随着智能化技术的普及，人们利用计算机技术实现可视化的科学计算，使得信息交流的方式多种多样，智能化技术在发展的同时，自身也在不断的应用中自我更新，朝着高速化、集成化、网络化、多功能化的方向发展。随着时代的不断进步，在工业生产活动中运用人工智能技术已经成为当前各大工业企业发展的必要手段，智能化也将成为未来计算机信息技术的发展趋势，也是第三次工业革命的重要特征，在人类的生产、生活领域中所起的作用也将越来越大。

3.机械工程智能化发展趋势

3.1智能化管理

在机械工程企业发展过程中，管理对企业来说有着至关重要的作用，企业的管理水平关系到企业的经济效益，是企业发展的根本保障。在这信息化技术快速发展的时代里，我国机械工程生产过程中如果依然采用传统的管理方式已经很难满足现代社会发展的需求了[2]。社会竞争越来越激烈，机械工程企业参与市场竞争的重要凭证就是经济效益，而经济效益的根本保障在于企业的管理上面，机械工程智能化管理，利用智能化技术，实现为人管理，为企业的经济效益提供了保障。

3.2智能化生产

随着我国市场经济体制的不断完善，市场竞争也越来越激烈，我国当前机械工程企业要想在这个竞争激烈的市场环境下生存下去，就必须积极的进行产品结构调整，实现机械工程的智能化生产[3]。在我国当前机械工程企业当中，传统的生产观念严重制约着企业的发展，在这个科技不断发展的时代，落后就要挨打。在我国当前社会发展形势下，人工智能技术得到了普遍的应用，在机械工程企业当中，智能化生产必将成为机械工程企业发展的必然选择。

3.3智能化故障监测

随着科学技术的不断进步，智能化在机械设备中广为体现，机械设备都朝着自动化、智能化、科技化方向发展。在机械工程企业生产过程中，机械设备的使用越来越多，越来越普及，为了更好的保障机械工程企业的经济效益，利用智能化技术有着积极重要的作用[4]。机械设备的智能化可以有效提升管理智能化的进程，促进管理水平的提高。机械设备的智能化使得设备的参数可以及时有效的反馈到工作人员身边，保证了机械设备的有效运行，一旦出现故障， 智能化系统可以进行警示并且做出相关的停机、断电反应，保证了设备以及生产安全。

4.结语

随着科学技术的发展，智能化已成为当今社会科学发展的必然方向，智能化对我国经济的发展、人们生活水平的提高等方面有重要的影响。在机械工程行业中，机械工程企业必须认识到智能化的重要性，加强智能化发展，从智能化生产、智能化管理以及智能化故障检测等方面入手，积极根据行业领域特点进行合理的智能化技术的选择，保证智能化工作的顺利进行，保证企业经济效益的提升。

参考文献：

[1]孟玄.论机械制造的智能化技术发展趋势[J].科技致富向导，2011（24）

[2]赵志明.机械制造技术的发展及其智能化技术发展趋势[J].中国新技术新产品， 2011（03）

[3]隋晓堂.关于机械加工智能化发展趋势的探讨[J]. 黑龙江科技信息，2010（17）

[4]，杨金勇.浅谈机械制造的智能化技术与机电一体化的结合发展及趋势[J].黑龙江科技信息，2010（12）

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人工智能工作方向范文第15篇

[关键词]情绪智力；创造性自我效能；员工创造力

在现代市场经济中，工作的复杂程度越来越高，环境的多变性越来越大，发展的挑战越来越艰巨。众多学者一致认为企业如果要生存和发展，则必须充分开发和利用员工的创造力潜能，只有这样才能赢得人才竞争的优势，才能给企业带来革新、机遇、绩效和竞争力。创造力一般被定义为产生新奇、有用的想法或者答案，当这种想法或者答案被员工应用于工作时，往往可以帮助企业解决现实的问题，给企业带来新的产品和服务，抓住一个新的商机，或者提高企业的效率。由此，我们可以认定员工创造力常常是创新的开始和组织成功的重要源泉。但是如何才能激发员工创造力，成为现代企业急于解决的关键问题。

在探讨创造力的形成机制方面，有学者将创造性自我效能引入，认为知识水平、领导行为、工作复杂程度都会影响员工的创造性自我效能感，进而影响员工的创造力。另外，组织行为学已经研究证实了情境或者组织因素可以激发和培养员工的创造力，例如变革型领导、知识共享、学习导向等。其中情绪智力（Emotional Intelligence）作为心理认知层面的重要因素，被很多研究者认为在组织情境中扮演着重要的角色，无论团队还是个人的情绪智力在促进沟通、交流以及帮助企业和员工提高决策水平方面都有重要影响。在组织行为学有关领导的研究中，情绪智力被认为是有效领导的一部分，同时被认为是激发和提高员工创造力与绩效的重要因素。

通过对文献的回顾，我们发现尽管已有研究已经指出创造性自我效能对员工创造力有影响，亦有研究表明情绪智力对员工创造力有重要作用，但是缺乏将情绪智力、创造性自我效能、员工创造力相整合的研究。尤其是在国内，对情绪智力的研究尚处于起步阶段，相关研究文献较少。本文基于中国文化情境，以员工创造性自我效能为切人点，提出员工情绪智力向员工创造力转化模型，以华东地区的企业员工为对象展开实证研究。这一问题的研究有助于我们弄清个体情绪智力向创造力转化的内在机理，进一步完善创造力形成和转化相关理论，并为我国企业的实践与发展提供借鉴和指导。

一、文献回顾与理论假设

（一）员工情绪智力与员工创造力

员工创造力被认为可以在任何工作、任何组织中产生，研究者们也认为员工创造力最终将由员工自身激发产生。研究表明，领导方式和领导风格对员工创造力有重要影响；团队内部员工的支持与互动对员工创造力也有重要作用。这些作用和影响通过改变员工在个体层面的认知如个体的动机、技能等来促进和激发员工创造力的形成。而以员工情绪智力作为员工个体层面的因素，对员工创造力的影响，已经引起了研究者的关注与讨论，而且也已经被研究证实对创造力有重要的作用。

在社会认知理论中，情绪智力一方面被认为是一种认知能力，一方面也被认为是个人品质能力的结合。Goleman认为情绪智力是个人品质能力的结合，将情绪智力划分为5个维度：自我意识、自我控制、动机、同理心和社会能力。有学者通过分析以上5个维度认为这种情绪智力实际上是一种个人认知能力在四个方面的表现（情绪评估与表达、利用情绪强化认识并指导决策、情绪认知以及情绪管理）。也有学者从区别于大五人格的角度将情绪智力定义为以下四个维度：理解自身情绪、理解他人情绪、运用情绪、情绪管理。Rego等于2005年通过实证研究与分析提出的六度模型（理解自己的情绪、面对批评自控、自我激励、情绪控制、同理心、理解别人的情绪）被认为能够全面反映情绪智力的内涵而广泛被接受。

目前，在国内研究团队和组织中员工情绪智力与创造力之间关系的文献较少，而国外学者关于这方面的研究相对较多。Goleman，Boyatzis与McKee认为情绪智力在团队绩效中起到了关键的作用。在团队层面上，情绪智力也被认为可以通过团队信任、协作文化，最终转化为团队创造力，同时个体作为团队的一员在团队信任、协作文化以及团队创造力中扮演了重要的影响。无论是团队还是个体，情绪智力在创造力的激发和培养中都发挥着积极的作用。Rego基于领导者的角度，研究了领导者个体的情绪智力与员工创造力之间的关系，认为领导者较高水平的情绪智力与员工创造力之间呈显著的正相关关系。

基于以上分析，我们提出以下假设：

H1：员工情绪智力对员工创造力有正向显著影响

（二）创造性自我效能对员工情绪智力向员工创造力转化过程中的影响

自我效能被定义为个人相信自己可以组织并执行给定任务的能力，这种能力往往可以促使个人迎接挑战、战胜困难。在社会认知理论中，自我效能被认为是在复杂社会情境中驱动员工行为的重要因素，不仅可以提高员工在目标设定、承诺履行、持续努力及面对挑战中的表现，而且也被认为与创造力有着密切的关联。而创造性自我效能的内涵则更加丰富，它与创造力相关联，将知识、工作自我效能、领导行为以及工作复杂度统筹考虑，反映一种综合能力。创造性自我效能被定义为相信自己可以生产具有创造性的结果和绩效，实证研究已经证实，创造性自我效能感较强的员工更有利于产生创造性的成果，享受创造性的过程并不断提高其在工作中的创造性水平。

在有关社会交互关系理论的研究中，创造性自我效能作为交换关系向创造力转化的中介变量得到实证验证。在研究领导与创造力的文献中，Gong将员工学习导向、变革型领导作为自变量，将员工创造性自我效能作为中介变量，实证研究表明员工创造性自我效能对于员工学习导向和变革型领导向创造力转化过程中起到了中介作用。创造性自我效能可以将员工的知识和能力转化为员工内在激励，激发员工创造力。同时文章还认为员工创造性自我效能可以促使员工设立更高的目标，从而进一步提高员工的创造力水平。而员工情绪智力被认为是可以激发员工创造性自我效能产生与实现的关键因素。员工情绪智力对员工创造性自我效能有着积极的影响，员工拥有较高的情绪智力可以提高员工的学习能力和决策能力，这些能力常常会促进员工提高其工作绩效。同时，员工拥有较高的情绪智力水平，可以更好地控制自身的情绪，避免不良情绪对工作态度的影响，处理好人际关系和自身与工作的关系，从而增强其创造性自我效能感，最终使员工工作更具创造性和使员工工作绩效提高。

基于以上分析，我们可以发现员工情绪智力显著地影响员工的内在认知——创造性自我效能，进而激发和提高员工的创造力。因此，我们提出以下假设：

H2：创造性自我效能在员工情绪智力与员工创造力之间起中介作用

（三）性别在员工情绪智力向员工创造力转化过程中的影响

有研究认为男女情绪智力水平无差异，不过也有学者认为女性的情绪智力水平要比男性高。一些学者认为性别在情绪智力和其他独立变量之间扮演调节作用，例如Rego等认为女性的情绪智力使得他们相对于男性来说对生活和健康有着更高的期望值。研究发现女性领导者往往能够更好地理解自己和他人的情绪，面对批评时也表现得更为柔和，常常能够更好地激发员工的创造力。在跨文化情境中有关个人情绪智力的提高可以帮助员工提高其工作适应性的研究中，有学者认为性别对于员工的适应性起到一定的调节作用，但这种作用并不明显。

基于以上分析，可见学者们关于性别对员工情绪智力的影响认识，看法不一。本文认为男女在员工情绪智力向员工创造力转化过程中的差异性并不明显，故不作出倾向性假设。为了进一步探究性别在员工情绪智力向员工创造力转化过程中的影响，我们把性别作为调节变量引入分析。

通过上述对前人研究成果的回溯和假设提出，我们经过分析与推理，确定本研究的理论框架（如图所示）。

二、研究设计

（一）研究对象及数据收集

本研究于2012年3月至5月期间，以调查问卷的形式对高科技企业密集的华东地区的数家企业内任职员工进行样本数据的收集。在发放问卷之前，我们尽可能地通过报刊、杂志、网络、企业黄页、公开信息等途径了解确定拟调查的企业名单，然后通过电话、邮件和人际网络等方式与企业建立联系，达成调研意向。为了提高调查的准确度，保证数据的真实性，我们控制了员工的年龄、工作经验、学历等人口统计学变量，然后采用匿名形式以邮件和纸质版相结合的方式发放问卷，在问卷发放两周后，进行回收。本研究共发放问卷256份，收回212份，其中填答无效及不合格问卷（问卷填写不完整、数据明显存在问题等）43份，有效问卷回收率为66%。样本中高科技行业如通讯电子、制药、科研院所、机械制造等企业占比达到73%。受访者中本科及以上学历的比例高达92%，其中女性占比36%。

（二）变量测量

员工情绪智力（EI）：本文采用由Rego和Femandes共同开发的情绪智力量表（理解自身情绪3个题项、理解他人情绪3个题项、自我激励3个题项、面对批评自控3个题项、同理心2个题项、情绪自控3个题项），共17个题项，该量表采用七点量表进行测定（1表示完全不同意，7表示完全同意），已经被学者广泛使用，证明能够很好地反映员工情绪智力状况。

创造性自我效能：我们使用Tierney和Farmer开发的量表来测量员工创造性自我效能，该量表包含3个题项，采用七点量表进行测定（1表示完全不同意，7表示完全同意）。这个量表在测量员工创造力自我效能方面得到了广泛应用，被证明有很好的适用性、效度。

员工创造力：我们采用Gong等人在对已有量表进行完善与补充的基础上开发出的适用于中国情境的员工创造力量表。该量表共有七个题项，采用里克特七点标识进行测量，1表示完全不同意，7表示完全同意。

（三）研究方法

本文使用SPSS17.0对各测量数据进行信度检验、相关性分析，在信度各指标达到要求之后，使用Amos17.0构造结构方程模型进行验证性因子分析，以确定模型的结构效度。在对数据进行回归分析过程中，我们利用SPSS17.0对数据进行中介效应和调节效应检验。

三、数据分析及结果

（一）各变量之间的相关性分析

各变量之间的相关性分析结果如表1所示。

通过对表1的分析可以看出，员工情绪智力与员工创造力、员工创造性自我效能之间呈现明显的正相关关系。其中员工情绪智力各指标中，面对批评自控与创造性自我效能和员工创造力之间的关系不明显。本文以Cronbach’s α系数来检验变量的信度，如表1括号中数值所示，各变量的Cronbach’s α值都在可接受的范围之内，这表示本量表具有较好的信度。

通过对数据进行球形检验可得KMO=0.788、X2=1725.152、p

（二）假设检验

我们采用回归分析方法，在控制了年龄、工作经验、学历等人口统计学变量的基础上，考察了员工情绪智力对员工创造力和创造性自我效能的影响，详细分析结果见表2。在员工情绪智力对员工创造力影响方面，我们可以看到：员工情绪智力越高越具有创造力，其中员工理解自身情绪、面对批评自控、自我激励、情绪自控、理解他人情绪对创造力的影响显著，而同理心对创造力的影响则不明显，从-而部分支持假设H1。员工情绪智力对创造性自我效能的影响表明：员工情绪智力越强创造性自我效能感越强，其中面对批评自控、自我激励、情绪自控、理解他人情绪对创造性自我效能影响显著，理解自身情绪、同理心的影响则不显著。

（三）创造性自我效能对员工情绪智力和员工创造力的中介作用检验

我们采用“分步回归法”对中介效应进行检验。首先，由表2可知，员工情绪智力中理解自身情绪、情绪自控、自我激励、理解他人情绪对员工创造力具有显著的影响，员工情绪智力中面对批评自控、自我激励、情绪自控、理解他人情绪对创造性自我效能具有显著的影响作用。在比较以上对创造力和创造性自我效能显著影响的各维度之后，我们发现只有情绪自控、自我激励、理解他人情绪三个维度满足中介效应检验第二步的要求，因此我们只对这三个维度进行回归分析（同时为了便于比较和观察，面对批评自控、理解自身情绪和同理心的相关回归变化一并列出）。第三步，我们将中介变量创造性自我效能放入回归方程，比较第一步和第三步可以发现，员工情绪智力对员工创造力的影响系数中自我激励、理解他人情绪显著性消失，而情绪自控的显著系数有所下降。这说明创造性自我效能在自我激励、理解他人情绪与员工创造力之间起到完全中介作用，在情绪自控与员工创造力之间起到部分中介作用。

（四）性别在员工情绪智力向员工创造力转化的过程中的作用检验

本文将性别这一变量作为调节变量（女=1，男=0），采用分步回归方法利用SPSS进行回归分析。第一步将年龄、工作经验、学历等控制变量强行进入回归方程，第二步将员工情绪智力各个维度放入回归方程，最后将交互项引入回归方程进行分析（见表2）。回归结果显示各交互项与员工创造力之间的显著影响不明显，只有理解自身情绪与性别的交互系数达到较低水平的显著性要求（p

四、结论与建议

（一）结果讨论

近年来关于员工创造力的研究越来越受到学者们的重视。员工创造力，不仅是组织行为学中新近关注的话题，同时也是心理学领域比较热的命题。与组织、团队层面的创造力不同，个体层面的创造力对个体认知层面因素的关注更为密切，尤其是心理层面的因素。认识到个体心理层面因素对个体创造力的作用特殊而丰富，有着不断广泛而深入研究的必要。本文在对现有国内外文献进行归纳和整理的基础上，引入创造性自我效能这一中介变量，探讨了员工情绪智力向员工创造力的转化形成机制。

本文通过实证数据分析与结果推演，得出以下结论：

1 员工情绪智力各个维度对员工创造力的影响存在差异。这一研究结论深化了组织情境中Barcsak、Lassk和Mulki关于情绪智力对员工创造力的影响，情绪智力各维度之间对员工创造力的影响是不同的。区别于Choi笼统意义上情绪智力对员工创造力的积极影响，本文研究发现员工情绪智力中理解自身情绪、自我激励、情绪自控、理解他人情绪对于员工创造力有着显著的正相关关系，而面对批评自控、同理心对员工创造力的影响不显著。研究结论中，值得关注的是员工在面对批评自控、同理心上的表现越好，其创造性方面的表现就越差，不难理解一个拥有独立、开放思想的员工才不会被企业的规章所束缚，才能更具开创性的完成各项工作。

2 创造性自我效能在自我激励、理解他人情绪与员工创造力之间起到完全中介作用，在情绪自控与员工创造力之间起到部分中介作用。研究结果在一定程度上证实了Tiernery和Farmer关于创造性自我效能在创造力形成中的中介作用。作为心理层面的一个重要指标，创造性自我效能感是员工对自身的一种肯定和认同，其对于创造力的激发至关重要。在现实企业中，一个能够理解他人情绪，并善于控制自身情绪以及自我激励的员工，往往能够形成较高的创造性自我效能感，从而促进员工创造力的形成。

3 在员工情绪智力向员工创造力转化过程中，性别的调节作用并不明显。这与Hechanova和Beehr的研究相一致，他们认为女性的情绪智力水平与男性并不存在明显差异，女性同样可以在工作中富于创造性地完成工作。同时，本研究结论也为男女“职业平等”观念提供了佐证，女性在员工情绪智力向员工创造力转化方面并不劣于男性。

（二）现实建议

根据以上研究结论，我们得出以下企业管理实践的指导建议：

1 企业应该重视对员工情绪智力的培养。企业在对员工的聘用、培训、教育中，一般更关注员工技能的提高，较少关注员工的情绪智力水平的提高。企业在选拔人才的时候，应该结合自身的行业特点和企业文化，选拔和聘任不同情绪智力水平的员工，为岗位配备最合适的人才。有关情绪智力的素质教育方面如沟通、社交礼仪等课程也应该成为企业教育和培训的重要内容，提高员工的沟通技巧，改善员工的人际关系，从而增强员工的创造力水平，提高员工的创造力绩效。

2 企业和员工都应该重视提高员工的创造性自我效能感。在工作中，员工应该培养自身积极的态度、正面的思想，努力养成良好的工作习惯，增强自身的创造性自我效能感。企业领导者应该和员工建立良好的互动关系，增强员工自身对企业的归属感和使命感，增强其自信心，最终促进其创造性自我效能感的提升。

3 企业应重视对女性员工的任用与培养。受中国传统的重男轻女文化观念的影响，现实社会中企业对男性员工的偏好仍然是一个不争的事实，女性员工在职业发展路径上往往也更艰辛，这就要求企业应该承担更多的社会责任。企业针对具体的岗位需求，应该加强对女性员工的任用和提拔，给予女性员工同等的职业发展机会，开发和激励女性员工的创造性潜能，真正实现女性员工的“职业平等”。