發(fā)布時間：2023-09-18 17:19:36
序言：寫作是分享個人見解和探索未知領(lǐng)域的橋梁，我們?yōu)槟x了8篇的數(shù)字經(jīng)濟(jì)及人工智能樣本，期待這些樣本能夠為您提供豐富的參考和啟發(fā)，請盡情閱讀。
阿爾法狗接連打敗李世石、柯潔，無人駕駛汽車從科幻慢慢變?yōu)楝F(xiàn)實，人工智能正在全世界如火如荼地“跑馬圈地”。我們正在被一個前所未有的以智能技術(shù)為核心驅(qū)動力的新型社會裹挾著前行。隨著智能時代的來臨，每個企業(yè)和個人都在經(jīng)受著前所未有的挑戰(zhàn)，但挑戰(zhàn)與機(jī)遇并存，我們要積極探索，緊跟前沿，才能在這波智能化浪潮中不致被淘汰。本書通過豐富鮮活的企業(yè)案例，幫助我們梳理分析人工智能及其相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)、超級計算、云端服務(wù)、網(wǎng)絡(luò)安全等前沿領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀及方向，總結(jié)這些企業(yè)在智能時代下的應(yīng)對之策及成功經(jīng)驗，為之后企業(yè)的發(fā)展轉(zhuǎn)型等提供了很好的參考借鑒。
作者簡介
余來文，江西財經(jīng)大學(xué)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)博士后、博士生導(dǎo)師、創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師、野文投資董事長、文字傳媒董事長，《商業(yè)智慧評論》和《創(chuàng)業(yè)管理評論》出品人，并任江西財經(jīng)大學(xué)、江西師范大學(xué)、江西理工大學(xué)、香港公開大學(xué)、澳門城市大學(xué)、亞洲城市大學(xué)等外聘MBA課程教授或創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師。曾在海王集團(tuán)、遠(yuǎn)望谷股份、飛尚集團(tuán)等公司工作，歷任副總經(jīng)理、總經(jīng)理等職務(wù)，為大潔王集團(tuán)、南華西集團(tuán)、銅川礦務(wù)局、陜西煤業(yè)集團(tuán)等公司提供管理咨詢。先后在《管理科學(xué)》《北大商業(yè)評論》《銷售與管理》《中國經(jīng)營報》《CHINA DAILY》以及人大報刊復(fù)印資料轉(zhuǎn)載等雜志報紙200余篇。出版《智能革命：人工智能、萬物互聯(lián)與數(shù)據(jù)應(yīng)用》《分享經(jīng)濟(jì)：網(wǎng)紅、社群與共享》《共享經(jīng)濟(jì)：下一個風(fēng)口》《互聯(lián)網(wǎng)：商業(yè)模式顛覆與重塑》《商業(yè)模式創(chuàng)新》《互聯(lián)網(wǎng)思維2.0：物聯(lián)網(wǎng)、云計算與大數(shù)據(jù)》《企業(yè)商業(yè)模式：互聯(lián)網(wǎng)思維的顛覆與重塑》等30多本圖書。林曉偉，江西財經(jīng)大學(xué)管理學(xué)博士，現(xiàn)為閩南師范大學(xué)商學(xué)院副教授，福建省“新世紀(jì)”人才。先后在《系統(tǒng)管理學(xué)報》《經(jīng)濟(jì)管理》《國際貿(mào)易》《當(dāng)代財經(jīng)》《中國社會科學(xué)報》《中央財經(jīng)大學(xué)學(xué)報》《現(xiàn)代管理科學(xué)》等國內(nèi)核心刊物20余篇，出版專著1部，參與編寫《智能時代：人工智能、超級計算與網(wǎng)絡(luò)安全》《電子商務(wù)：分享、跨界與電商的融合》《互聯(lián)網(wǎng)思維2.0：物聯(lián)網(wǎng)、云計算與大數(shù)據(jù)》《企業(yè)商業(yè)模式運營與管理》《物流學(xué)》《財務(wù)管理》和《會計學(xué)》等圖書。主持福建省級課題4項，先后參與國家自然科學(xué)基金項目等省部級以上課題9項，參與詔安縣農(nóng)業(yè)和扶貧“十三五”規(guī)劃編制工作。主要研究方向為物流與供應(yīng)鏈管理、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)商業(yè)模式。
目
錄
1 第1章 智能時代
2 開章案例
6 1.1開啟智能時代
7 1.1.1 Mr Smart——我的智能生活
13 1.1.2智能時代之認(rèn)知顛覆
18 1.1.3人工智能——工作“終結(jié)者”
19 1.1.4新產(chǎn)業(yè)的催生——“智”家?guī)偷呐d起
25 1.2迎接嶄新的智能社會
25 1.2.1“數(shù)字化”——智能社會的“快引擎”
26 1.2.2“信息化”——智能社會的“大動脈”
27 1.2.3“網(wǎng)絡(luò)化”——智能社會的“高速路”
28 1.2.4“集成化”——智能社會的“點金石”
29 1.2.5“公共化”——智能社會的“新時代”
32 1.3智能生態(tài)——智能時代的終極奧義
32 1.3.1傳統(tǒng)工業(yè)邏輯的顛覆式創(chuàng)新
36 1.3.2人人創(chuàng)造，智能時代新分子
37 1.3.3用戶“雙力”：參與力創(chuàng)造力
38 1.3.4“智”之大器之智能整合
39 1.3.5未來人工智能生態(tài)圈
42 1.4智能時代的內(nèi)核
42 1.4.1人工智能之先發(fā)“智”人
45 1.4.2超級計算之千手“算”音
46 1.4.3云端服務(wù)之無上“云”法
47 1.4.4網(wǎng)絡(luò)安全之“安全”衛(wèi)士
51 章末案例
56 第2章 人工智能
57 開章案例
62 2.1人工智能：讓機(jī)器更聰明
62 2.1.1人機(jī)大戰(zhàn)：阿爾法狗與柯潔
64 2.1.2人工智能與智能機(jī)器人
67 2.1.3機(jī)械思維向左，智能思維向右
68 2.1.4人機(jī)融合：超人類智能時代
72 2.2人工智能新認(rèn)知
75 2.2.1解密人工智能
76 2.2.2重要的是數(shù)據(jù)，而非程序
77 2.2.3淘汰的不僅是工作，更是技能
80 2.2.4超人工智能時代
82 2.3大數(shù)據(jù)與人工智能
82 2.3.1數(shù)據(jù)驅(qū)動智能革命
85 2.3.2數(shù)據(jù)挖掘：從大數(shù)據(jù)中找規(guī)律
86 2.3.3大數(shù)據(jù)的本質(zhì)：數(shù)據(jù)化
89 2.3.4大數(shù)據(jù)——人工智能的永恒動力
90 2.4人機(jī)融合：連接未來
93 2.4.1人工智能之“星際迷航”
95 2.4.2機(jī)器學(xué)習(xí)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
96 2.4.3超越未來：人工智能之深度學(xué)習(xí)
101 2.4.4 人工智能之前世今生
102 2.4.5 人機(jī)融合：未來ING
104 章末案例
109 第3章 超級計算
110 開章案例
114 3.1大話超級計算機(jī)
114 3.1.1 超級計算知多少
115 3.1.2 從數(shù)據(jù)到超級計算的飛躍
117 3.1.3 大千世界，“數(shù)”在掌握
119 3.1.4 數(shù)據(jù)流——“超算流體”
122 3.2時代新寵——超級計算機(jī)
123 3.2.1 超級計算，未來國之重器
124 3.2.2 超算之不得不懂
126 3.2.3 大國超算之超常發(fā)展
132 3.3超級管理
132 3.3.1 數(shù)據(jù)收集——“超管”之“核基礎(chǔ)”
132 3.3.2 數(shù)據(jù)存儲——“超管”之“核聚變”
133 3.3.3 數(shù)據(jù)處理——“超管”之“核爆炸”
136 3.3.4 超級計算安全
137 3.4表演時間：超算之應(yīng)用舞臺
137 3.4.1 互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用：“互聯(lián)”的二次方
140 3.4.2 電子政務(wù)應(yīng)用：政務(wù)“超算”跨時代
141 3.4.3 精準(zhǔn)醫(yī)療應(yīng)用：超算醫(yī)療，快，準(zhǔn)，狠
145 3.4.4 智能交通應(yīng)用：數(shù)據(jù)出行，悠哉，享哉
146 3.4.5 金融投資應(yīng)用：“超算”致富經(jīng)
149 3.4.6 新零售應(yīng)用：“超”未來，“算”零售
153 章末案例
159 第4章 云端服務(wù)
160 開章案例
164 4.1云服務(wù)——“云”上境界
164 4.1.1 走進(jìn)“云”化時代
168 4.1.2 享受云生活
172 4.1.3 幕后英雄——云計算推動“團(tuán)隊”
173 4.2直擊云計算
174 4.2.1 云計算為何物
178 4.2.2 云計算從哪里來
179 4.2.3 虛擬化，一切皆有可能
181 4.2.4 云計算未來規(guī)模
183 4.3雙重界：云計算與虛擬網(wǎng)絡(luò)
183 4.3.1 云計算與虛擬網(wǎng)絡(luò)關(guān)系
184 4.3.2 云服務(wù)之“虛化”技術(shù)
189 4.3.3 虛擬服務(wù)器——“虛化”技術(shù)承載終端
193 4.3.4 多云大融通——云存儲設(shè)備
195 4.3.5 有備無患——云資源備份
198 4.4“三云”家族：公有云私有云混合云
199 4.4.1 公有云——“云”家必爭之地
201 4.4.2 私有云——私享“云端”之上
203 4.4.3 混合云：公私合并——“云端”最強(qiáng)音
207 4.5云應(yīng)用——“云端”的機(jī)智強(qiáng)大
207 4.5.1 云應(yīng)用：極致“云”風(fēng)暴
210 4.5.2 云應(yīng)用、云服務(wù)與云計算
211 4.5.3 AI云運用=“云端”最強(qiáng)音
212 章末案例
218 第5章 網(wǎng)絡(luò)安全
219 開章案例
223 5.1直擊網(wǎng)絡(luò)安全
223 5.1.1 計算機(jī)安全——21世紀(jì)的重點“安全區(qū)”
224 5.1.2 網(wǎng)絡(luò)安全：居安思危，嚴(yán)陣以待
227 5.1.3 安全攻擊之“四面”埋伏
228 5.2不得不知的網(wǎng)絡(luò)安全
229 5.2.1 網(wǎng)絡(luò)安全之認(rèn)知“大充電”
232 5.2.2 網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險之危機(jī)四伏
236 5.2.3 網(wǎng)絡(luò)安全的“威脅危邪”
241 5.2.4 安全管理“六板斧”
242 5.3網(wǎng)絡(luò)“歪腦筋”：犯罪與黑客
243 5.3.1 網(wǎng)絡(luò)犯罪——犯罪“新境界”
246 5.3.2 黑客攻擊：高智商罪犯的攻擊
247 5.3.3 黑客攻擊“六”手段：智、快、狠
250 5.4無處不在的安全管家——網(wǎng)絡(luò)安全管理
250 5.4.1 網(wǎng)絡(luò)安全“密匙”：加密安全
254 5.4.2 保密系統(tǒng)：守口如瓶，從一而終
256 5.4.3 智能防火墻——安全防護(hù)之智能乾坤
260 5.4.4 網(wǎng)絡(luò)安全未來式：量子通信
264 章末案例
270 參考文獻(xiàn)
關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)；商業(yè)應(yīng)用；智能
隨著物聯(lián)網(wǎng)時代的到來，物聯(lián)網(wǎng)已不在是未來概念，其不僅能引領(lǐng)信息科技與傳統(tǒng)領(lǐng)域融合，還能帶動數(shù)十萬億美元的經(jīng)濟(jì)價值。無論是IBM、ARM和英特爾等國際巨頭，還是以華為、BAT等為代表的國內(nèi)企業(yè)都已瞄準(zhǔn)物聯(lián)網(wǎng)，只有能充分利用物聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)才將成為萬物互聯(lián)時代的贏家。那么在2017年，在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域有哪些最值得關(guān)注的公司？
谷歌
谷歌自2014年以32億美元收購Nest智能家居廠商后，正式踏入物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，在長期關(guān)注物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的楊劍勇先生看來，由于這一筆交易，也促使了眾多科技企業(yè)紛紛開始涉足智能家居領(lǐng)域。盡管Nest沒有達(dá)到預(yù)期，但作為新興產(chǎn)業(yè)，谷歌的探索從未停止，于去年推出一款搭載智能語音技術(shù)的Google Home音箱設(shè)備來承擔(dān)智能家居夢，以此來爭奪家庭入口。
亞馬遜
亞馬遜也在全力以赴進(jìn)軍物聯(lián)網(wǎng)，不僅了AWS IoT平臺，還可以讓聯(lián)網(wǎng)設(shè)備輕松且安全地跟云應(yīng)用和其他設(shè)備進(jìn)行交互。與此同時，亞馬遜推出的Echo是當(dāng)今最暢銷的消費級智能產(chǎn)品，由于采取了在語音識別上更加開放的策略，整合了更多的第三方資源，因此Echo的銷量也是一路攀升。此外，兼容亞馬遜智能語音助理Alexa產(chǎn)品無處不在，讓Alexa迅速爆紅，以語音控制為入口轟動業(yè)界。
三星
三星自收購SmartThings智能家居平臺后，一直致力于推動物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)落地，早前其也表示，到2020年，三星的產(chǎn)品物聯(lián)網(wǎng)覆蓋率將達(dá)到100%。另外在2016年6月，三星將在美國硅谷研發(fā)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，包括數(shù)字醫(yī)療和無人機(jī)、機(jī)器人、自動汽車等智能機(jī)器，未來四年，在美國研發(fā)機(jī)構(gòu)投資12億美元開發(fā)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，并將面向物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的初創(chuàng)企業(yè)投資，以此擴(kuò)大物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)規(guī)模。
IBM
對于物聯(lián)網(wǎng)商業(yè)應(yīng)用之路，IBM是核心推動者之一，率先提出“智慧地球”概念，建議投資新一代的智慧型基礎(chǔ)設(shè)施，把感應(yīng)器嵌入到電網(wǎng)、鐵路、橋梁、公路、建筑等各種物體中，并連接至網(wǎng)絡(luò)，形成所謂的“物聯(lián)網(wǎng)”，然后將“物聯(lián)網(wǎng)”與現(xiàn)有的互聯(lián)網(wǎng)整合，實現(xiàn)人類社會與物理系統(tǒng)的整合。如今IBM在推動物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展時，已開始聚焦人工智能，并成立了IBM沃森（Watson）物聯(lián)網(wǎng)全球總部，把認(rèn)知計算確立為重要戰(zhàn)略支柱之一，以人工智能方式推動物聯(lián)網(wǎng)落地，在IBM的幫助下，物聯(lián)網(wǎng)將越來越智能。
ARM
在移動芯片領(lǐng)域，英特爾與AMD作為PC芯片巨頭卻不敵ARM，全球有90%的智能手機(jī)采用ARM設(shè)計的處理器，然而震驚全球的事件是軟銀以高達(dá)243億英鎊收購ARM，孫正義舍棄眾多優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)，甚至背負(fù)高負(fù)載，也不惜巨資收購ARM。顯然孫正義對未來趨勢的判斷，為圍繞物聯(lián)網(wǎng)的豪賭拉開序幕。
微軟
作為PC時代霸主的微軟，在移動互聯(lián)網(wǎng)時代表現(xiàn)平常，造就了蘋果、谷歌的崛起。盡管未享受到移動互聯(lián)網(wǎng)紅利的微軟，但在納德拉（2014年2月接任微軟CEO）的帶領(lǐng)下，奉行‘移動先行、云先行’的戰(zhàn)略，帝國正在崛起，市值更高達(dá)5000億美元，在全球市值排名第三。同時也預(yù)示著微軟正走上一條正確的道路，而微軟也希望所Win10無處不在，借此連接人與各種設(shè)備、服務(wù)與場景。
英特爾
在PC時代呼風(fēng)喚雨的英特爾，并未抓住移動互聯(lián)網(wǎng)這一波機(jī)遇，如今信息科技向物聯(lián)網(wǎng)延伸之際，英特爾積極擁抱物聯(lián)網(wǎng)，主要聚焦在5G、無人駕駛、人工智能等前沿領(lǐng)域，希望與各合作伙伴共同創(chuàng)造一個萬物智能互聯(lián)的未來。不過筆者關(guān)心在遭遇轉(zhuǎn)型陣痛的英特爾，能否抓住物聯(lián)網(wǎng)機(jī)遇重塑昔日輝煌？
通用電氣
通用電氣（GE）作為美國工業(yè)4.0踐行者，擁有百年歷史，多年前就致力于物聯(lián)網(wǎng)方向轉(zhuǎn)型，首次提出“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”概念，讓一切連接至互聯(lián)網(wǎng)，各種設(shè)備和機(jī)器等透過安裝各式各樣的傳感器來收集數(shù)據(jù)，對形成的大數(shù)據(jù)加以分析，賦予機(jī)器感知、學(xué)習(xí)、自我優(yōu)化的能力，并從數(shù)據(jù)中獲取價值。此舉徹底改變了GE，由此從工業(yè)巨擘成為數(shù)字企業(yè)，更掀起了數(shù)字化工業(yè)浪潮。早前《財富》雜志改變世界的公司中，GE排名在前三。
諾基亞
自把手機(jī)業(yè)務(wù)出售后，近年來，諾基亞專注向物聯(lián)網(wǎng)方向轉(zhuǎn)型，積極發(fā)展5G、云和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)。為提高自身在物聯(lián)網(wǎng)時代的競爭力，爭奪行業(yè)制高點，不僅以156億歐元收購阿朗，還有一直面向物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的基金，規(guī)模高達(dá)10億美元，并推出了面向所有連接設(shè)備的智能管理平臺，使客戶能夠更加便捷地為智能停車、智能照明、智能交通及自動駕駛等物聯(lián)網(wǎng)垂直應(yīng)用部署全新服務(wù)。
華為
華為自提出物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略之后，其發(fā)展愿景變?yōu)椤案篮玫娜?lián)接時代”，如今年銷售規(guī)模超5 000億人民幣，也是中國最典型的“技術(shù)驅(qū)動”企業(yè)，僅去年研發(fā)費用就高達(dá)83.58億歐元（約606億人民幣），有數(shù)據(jù)顯示，華為10年來累計投入近3 000億。這一龐大的研發(fā)資金投入，確保其在未來通信領(lǐng)域處在領(lǐng)先地位，尤其在萬物互聯(lián)的時代下，確保華為構(gòu)建連接的核心能力。作為要連接世界的華為，致力于構(gòu)建領(lǐng)先的物聯(lián)網(wǎng)聯(lián)接能力。
百度
隨著物聯(lián)網(wǎng)的部署越來越廣，作為支撐物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用后端服務(wù)的人工智能技術(shù)，是其最核心一環(huán)，而發(fā)展人工智能也是百度的核心戰(zhàn)略，因此百度積極通過軟硬結(jié)合來推動AI 商業(yè)落地。百度將智能家居作為發(fā)展方向之一，成立了智能家居硬件和度秘事業(yè)部，加速人工智能戰(zhàn)略布局及人工智能產(chǎn)品化和市場化進(jìn)程，以智能家居為切入點，依托人工智能技術(shù)所積累的優(yōu)勢，以此搶奪入口控制權(quán)。
騰訊
騰訊在面對物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域布局時，主要在連接層依托連接優(yōu)勢來構(gòu)建一個開放的物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)，推出了物聯(lián)云平臺，為設(shè)備提供快速、安全、穩(wěn)定的接入物聯(lián)網(wǎng)的一體化解決方案，已有超過5 000個合作伙伴加入了該平臺。騰訊物聯(lián)云毛華早前對南方周末記者表示，騰訊物聯(lián)云的連接將不再局限于QQ，未來也有可能延伸到微信。
小米
一、我國醫(yī)藥制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展現(xiàn)狀及問題
醫(yī)藥制造業(yè)是我國國民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，在整個消費市場中有著舉足輕重的地位。進(jìn)入21世紀(jì)以來，我國醫(yī)藥制造業(yè)發(fā)展迅速，目前已成為全球第二大醫(yī)藥市場，原料藥生產(chǎn)出口穩(wěn)居世界第一。2007-2017年，我國醫(yī)藥制造業(yè)規(guī)模以上企業(yè)的主營業(yè)務(wù)收入從5967億元增長至28200億元，復(fù)合增長率達(dá)到16.8%，遠(yuǎn)高于同期GDP增長率。不過，我國醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新能力弱、競爭能力不強(qiáng)等問題突出，產(chǎn)品仍“以仿為主”，創(chuàng)新藥欠缺，藥品質(zhì)量和療效等都有待進(jìn)一步提高。另外，隨著近幾年藥品“帶量采購”、“兩票制”等政策的實施，對藥企運營與成本控制提出更高要求和挑戰(zhàn)，再加上疫情沖擊，我國醫(yī)藥制造企業(yè)的收入和利潤收到較大影響，規(guī)模以上企業(yè)的主營業(yè)務(wù)收入近幾年一度出現(xiàn)下滑。在以上背景下，推動醫(yī)藥制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是推進(jìn)我國藥企向創(chuàng)新型技術(shù)型轉(zhuǎn)型升級、提升自身競爭力的有效手段。當(dāng)前，我國醫(yī)藥制造企業(yè)數(shù)字化與智能化水平還有較大提升空間，據(jù)統(tǒng)計，我國有超過一半的醫(yī)藥制造企業(yè)處于單點信息化、數(shù)字化覆蓋狀態(tài)，系統(tǒng)間集成度較低；另外，仍有26%的醫(yī)藥制造企業(yè)處于數(shù)字化起步階段。具體而言，我國醫(yī)藥制造企業(yè)數(shù)字化、信息化主要存在如下問題：第一是新藥研發(fā)能力普遍偏低，研發(fā)階段信息化支撐手段缺乏。當(dāng)前醫(yī)藥研發(fā)需要強(qiáng)大的平臺及人工智能、大數(shù)據(jù)分析等手段支撐，我國醫(yī)藥企業(yè)特別是中小企業(yè)仍處于傳統(tǒng)醫(yī)藥研發(fā)階段，缺乏信息化手段及數(shù)據(jù)的支撐，導(dǎo)致藥物研發(fā)耗時耗力，且成功率低。第二是醫(yī)藥生產(chǎn)階段信息化及自動化大部分處于單點覆蓋階段，未形成端到端集成。一方面部分生產(chǎn)環(huán)節(jié)還未實現(xiàn)自動化，這在中成藥制造企業(yè)中較為常見，如藥材預(yù)處理、藥物提取、環(huán)境控制等環(huán)節(jié)，仍需要大量人工參與。另一方面，醫(yī)藥企業(yè)信息化與自動化大部分互相分離，生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)沒有得到實時收集以用于研發(fā)、生產(chǎn)過程的控制及管理。第三是企業(yè)營銷流通、產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同等環(huán)節(jié)信息化水平普遍偏低。我國醫(yī)藥制造企業(yè)對藥品營銷渠道管理、營銷數(shù)據(jù)的實時跟蹤及數(shù)據(jù)分析能力普遍不足。同時，當(dāng)前藥企普遍缺乏互聯(lián)網(wǎng)營銷及用戶服務(wù)類平臺，基于線上的創(chuàng)新發(fā)展觀念薄弱。另外，醫(yī)藥制造企業(yè)利用信息化平臺打通產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)，實現(xiàn)上下游企業(yè)數(shù)據(jù)同步、資源及業(yè)務(wù)協(xié)同等方面還存在較大短板。
二、我國醫(yī)藥制造企業(yè)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型推進(jìn)創(chuàng)新發(fā)展建議
基于我國醫(yī)藥制造企業(yè)數(shù)字化、自動化現(xiàn)狀及問題，為推進(jìn)我國醫(yī)藥制造企業(yè)運營升級、產(chǎn)品及服務(wù)模式創(chuàng)新，提升行業(yè)在國際的綜合競爭力，企業(yè)應(yīng)根據(jù)自身實際情況進(jìn)一步提升研發(fā)、生產(chǎn)、營銷流通、用戶服務(wù)等環(huán)節(jié)智能化、數(shù)字化水平，同時推進(jìn)企業(yè)各環(huán)節(jié)系統(tǒng)間集成及數(shù)據(jù)共享流通，最終實現(xiàn)智能化研發(fā)、智能化生產(chǎn)制造、智能化企業(yè)管理等全新生產(chǎn)運營模式的構(gòu)建，具體建議如下。
（一）研發(fā)環(huán)節(jié)數(shù)字化
醫(yī)藥研發(fā)環(huán)節(jié)數(shù)字化是目前我國醫(yī)藥制造企業(yè)存在的最大短板，也是企業(yè)加強(qiáng)創(chuàng)新藥開發(fā)力度的關(guān)鍵一步。研發(fā)環(huán)節(jié)數(shù)字化建議從以下幾方面開展。一是企業(yè)內(nèi)部要構(gòu)建統(tǒng)一的研發(fā)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，如電子實驗記錄、儀器原始數(shù)據(jù)、化合物/生物樣品數(shù)據(jù)、生物活性數(shù)據(jù)庫等，實現(xiàn)研發(fā)過程中各類數(shù)據(jù)電子化、標(biāo)準(zhǔn)化，并實現(xiàn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫在企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)共享。二是完善企業(yè)級的研發(fā)信息管理系統(tǒng)實現(xiàn)研發(fā)流程集成。構(gòu)建醫(yī)藥研發(fā)平臺，建立標(biāo)準(zhǔn)化的研發(fā)流程，基于研發(fā)平臺實現(xiàn)研發(fā)流程集成。基于研發(fā)平臺推進(jìn)研發(fā)數(shù)據(jù)的整合和開發(fā)利用，實現(xiàn)對研發(fā)進(jìn)程和研發(fā)質(zhì)量的管理和控制，提高實驗效率，加快藥物研發(fā)進(jìn)程。三是充分利用大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)輔助研發(fā)創(chuàng)新。醫(yī)藥制造企業(yè)應(yīng)和專注于大數(shù)據(jù)、人工智能的信息技術(shù)服務(wù)企業(yè)開展廣泛合作，共同探索人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)在藥物研發(fā)、臨床試驗過程中的應(yīng)用，以降低研發(fā)成本、縮短研發(fā)周期。例如運用人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)在藥物研發(fā)、臨床試驗等階段進(jìn)行大批量文本分析及預(yù)測、虛擬藥物篩選、病例分析及臨床匹配、晶型預(yù)測、發(fā)掘藥物新適應(yīng)癥等工作，以提高藥物研發(fā)效率。
（二）生產(chǎn)環(huán)節(jié)數(shù)字化
醫(yī)藥生產(chǎn)環(huán)節(jié)應(yīng)重點推進(jìn)生產(chǎn)過程自動化、智能化水平，加強(qiáng)各環(huán)節(jié)智能化系統(tǒng)的整合，逐步形成貫穿整個生產(chǎn)過程的智能化、自動化控制體系。由于化藥、生物藥、中藥生產(chǎn)數(shù)字化基礎(chǔ)存在較大差異，建議企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，根據(jù)自身情況選擇具體方案。具體建議如下。一是中小企業(yè)首先提升藥品生產(chǎn)關(guān)鍵環(huán)節(jié)的自動化、智能化水平。推進(jìn)智能裝備、智能傳感器等智能設(shè)備的普及，加強(qiáng)提取、濃縮、醇化、干燥、滅菌等關(guān)鍵環(huán)節(jié)自動化控制系統(tǒng)的部署，逐步實現(xiàn)各個環(huán)節(jié)工藝參數(shù)和質(zhì)量控制參數(shù)（如溫度、流量、壓力、液位、質(zhì)量、濃度等）的自動采集、監(jiān)測、分析、集中顯示、報警和控制，簡化生產(chǎn)流程，減少人工干預(yù)。二是逐步形成貫穿全生產(chǎn)過程的智能化控制體系。在關(guān)鍵環(huán)節(jié)自動化系統(tǒng)部署基礎(chǔ)上，推進(jìn)各環(huán)節(jié)自動化控制系統(tǒng)的整合，形成貫穿整個生產(chǎn)過程的智能化、自動化控制體系，強(qiáng)化生產(chǎn)制造各類參數(shù)數(shù)據(jù)匯聚與分析，實現(xiàn)信息和數(shù)據(jù)的快速、合理、準(zhǔn)確傳遞與共享，全面提高生產(chǎn)制造過程信息化管理能力。三是完善企業(yè)生產(chǎn)類信息化系統(tǒng)建設(shè)及綜合集成。完善生產(chǎn)執(zhí)行（MES）、環(huán)境監(jiān)測、藥品質(zhì)量監(jiān)管、倉儲管理等生產(chǎn)信息化系統(tǒng)建設(shè)，實現(xiàn)生產(chǎn)自動化、智能化設(shè)備數(shù)據(jù)、物料、能耗等數(shù)據(jù)接入到生產(chǎn)信息化系統(tǒng)中，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測及分析應(yīng)用。推進(jìn)生產(chǎn)信息化系統(tǒng)間集成及數(shù)據(jù)共享流通，形成集管控、優(yōu)化、調(diào)度、執(zhí)行和經(jīng)營于一體的生產(chǎn)新模式。
（三）營銷流通及用戶服務(wù)環(huán)節(jié)數(shù)字化
營銷流通及用戶服務(wù)環(huán)節(jié)數(shù)字化是傳統(tǒng)醫(yī)藥制造企業(yè)較為欠缺環(huán)節(jié)，隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”在醫(yī)藥及醫(yī)療領(lǐng)域的滲透，營銷流通及用戶服務(wù)環(huán)節(jié)數(shù)字化成為醫(yī)藥企業(yè)進(jìn)行精準(zhǔn)營銷、開展服務(wù)化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。具體建議如下。一是搭建精準(zhǔn)營銷平臺。醫(yī)藥制造企業(yè)應(yīng)聯(lián)合醫(yī)藥流通企業(yè)打造面向基層醫(yī)療市場的數(shù)字化精準(zhǔn)營銷平臺，重點探索醫(yī)藥產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷方式，提高資源投放有效性。一方面基于精準(zhǔn)營銷平臺整合下游終端客戶資源，匯聚營銷數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，掌握藥品流向動態(tài)，對渠道終端（如醫(yī)院、藥店等）營銷數(shù)據(jù)進(jìn)行實時動態(tài)管理以輔助差異化營銷科學(xué)決策制定、渠道優(yōu)化、終端覆蓋等。另一方面基于新媒體環(huán)境，通過大數(shù)據(jù)分析手段分析醫(yī)生社交網(wǎng)絡(luò)、閱讀量和轉(zhuǎn)發(fā)量、醫(yī)學(xué)信息瀏覽記錄等線上數(shù)據(jù)，挖掘醫(yī)生使用偏好，實現(xiàn)有的放矢、精準(zhǔn)營銷。二是打造線上線下融合的醫(yī)藥新零售、健康服務(wù)平臺。醫(yī)藥制造企業(yè)應(yīng)探索建設(shè)B2B、B2C電子商務(wù)平臺或與大型醫(yī)藥電商平臺進(jìn)行合作，實現(xiàn)營銷渠道下沉，推進(jìn)線下線上全面融合。另外，有實力的醫(yī)藥制造企業(yè)可探索建設(shè)企業(yè)數(shù)字化服務(wù)平臺，并和線下醫(yī)院、體檢中心、理療中心、藥店等實體機(jī)構(gòu)進(jìn)行密切合作，將數(shù)字化服務(wù)平臺向線下機(jī)構(gòu)及個人用戶延伸，基于平臺開展藥事個性化遠(yuǎn)程咨詢、療效數(shù)字化評估、遠(yuǎn)程審方、健康監(jiān)測、健康管理等。同時基于平臺沉淀消費者疾病譜變化、健康需求和消費習(xí)慣等數(shù)據(jù)信息，開展C2M反向定制化研發(fā)生產(chǎn)。另外，醫(yī)藥制造企業(yè)應(yīng)積極與數(shù)字化診療平臺、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院等平臺類企業(yè)合作，聯(lián)合推出慢病管理、術(shù)后跟蹤等服務(wù)，包括在線診斷、藥品購買配送、用藥跟蹤等，形成“醫(yī)+藥”閉環(huán)，延伸大健康服務(wù)半徑，創(chuàng)新開展?fàn)I銷模式。
（四）企業(yè)運營管理數(shù)字化
企業(yè)運營管理數(shù)字化是醫(yī)藥制造企業(yè)實現(xiàn)內(nèi)部運營升級的重要手段，通常包括企業(yè)人財物的數(shù)字化綜合管理、企業(yè)數(shù)據(jù)匯聚及綜合分析、企業(yè)智能決策等。具體建議如下。一是推進(jìn)企業(yè)運營管理數(shù)字化升級。針對中小企業(yè)，建議通過實地部署或采購SaaS服務(wù)等方式，推廣辦公自動化、企業(yè)資源管理、客戶關(guān)系管理、供應(yīng)鏈管理等運營管理類信息系統(tǒng)的使用，加強(qiáng)企業(yè)管理精準(zhǔn)管控能力。對于有實力的大型企業(yè)，建議推進(jìn)運營管理類系統(tǒng)與藥品研發(fā)、生產(chǎn)制造、營銷流通、用戶服務(wù)等環(huán)節(jié)信息化系統(tǒng)的整合，實現(xiàn)研發(fā)、生產(chǎn)、營銷、用戶服務(wù)、企業(yè)運營管理相關(guān)流程及數(shù)據(jù)的融合貫通。二是提升企業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用水平。建議有實力的醫(yī)藥制造企業(yè)打造企業(yè)數(shù)據(jù)，盤活企業(yè)全量數(shù)據(jù)，實現(xiàn)企業(yè)各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)的匯聚整合、提純加工、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)等，形成基于大數(shù)據(jù)分析與反饋的工藝優(yōu)化、流程優(yōu)化、設(shè)備維護(hù)與事故風(fēng)險預(yù)警、精準(zhǔn)營銷及用戶服務(wù)能力，實現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)與運營管理的智能決策和深度優(yōu)化。三是推動產(chǎn)業(yè)鏈上下游信息化協(xié)同。加強(qiáng)醫(yī)藥制造企業(yè)與上下游產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)的協(xié)作，通過系統(tǒng)整合、流程打通等推進(jìn)上下游企業(yè)生產(chǎn)要素互通共享，逐步實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈互聯(lián)、平臺協(xié)同、要素融通，推動產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)生產(chǎn)和服務(wù)資源優(yōu)化配置。
三、推進(jìn)醫(yī)藥制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策建議
關(guān)鍵詞：制造規(guī)模 關(guān)鍵技術(shù) 發(fā)展趨勢
一、自動化機(jī)械制造規(guī)模
按規(guī)模大小FMS可分為如下4類
（一）自動化制造單元
FMC：的問世并在生產(chǎn)中使用約比FMS晚6～8年，它是由1～2臺加工中心、工業(yè)機(jī)器人、數(shù)控機(jī)床及物料運送存貯設(shè)備構(gòu)成，具有設(shè)置應(yīng)加工多品種產(chǎn)品的靈活性。FMC可視為一個規(guī)模最小的FMS，是FMS向廉價化及小型化方向發(fā)展和一種產(chǎn)物，其特點是實{目單機(jī)自動化化及自動化，迄今已進(jìn)入普及應(yīng)用階段。
（二）自動化制造系統(tǒng)
通常包括4臺或更多臺全自動數(shù)控機(jī)床及人工中心與車削中心等），由集中的控制系統(tǒng)及物料搬運系統(tǒng)連接起來，可在不停機(jī)的情況下實現(xiàn)多品種、中小批量的加工及管理。
（三）自動化制造線
它是處于單一或少品種大批量非自動化自動線與中小批量多品種f：MS之間的生產(chǎn)線。其加工設(shè)備可以是通用的加工中心、CNC機(jī)床，亦可采用專用機(jī)床或NC專用機(jī)床，對物料搬運系統(tǒng)自動化的要求低于FMS，但生產(chǎn)率更高。
（四）自動化制造工廠
FMt是將多條FMS連接起來，配以自動化立體倉庫，用計算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行聯(lián)系，采用從訂貨、設(shè)計、加工、裝配、檢驗、運送至發(fā)貨的完整FMS。它包括了CAD/CAM，并使計算機(jī)集成制造系統(tǒng)（C1MS）投入實際，實現(xiàn)生產(chǎn)系統(tǒng)自動化化及自動化，進(jìn)而實現(xiàn)全廠范圍的生產(chǎn)管理、產(chǎn)品加工及物料貯運進(jìn)程的全盤化。FMF是自動化生產(chǎn)的最高水平，反映出世界上最先進(jìn)的自動化應(yīng)用技術(shù)。它是將制造、產(chǎn)品開發(fā)及經(jīng)營管理的自動化連成一個整體，以信息流控制物質(zhì)流的智能制造系統(tǒng)IMS）為代表，其特點是實現(xiàn)工廠自動化化及自動化。
二、自動化關(guān)鍵技術(shù)
（一）計算機(jī)輔助設(shè)計
未來CAD技術(shù)發(fā)展將會引入專家系統(tǒng)，使之具有智能化，可處理各種復(fù)雜的問題。當(dāng)前設(shè)計技術(shù)最新的一個突破是光敏立體成形技術(shù)，該項新技術(shù)是直接利用CAD數(shù)據(jù)，通過計算機(jī)控制的激光掃描系統(tǒng)，將三維數(shù)字模型分成若干層二維片狀圖形，并按二維片狀圖形對池內(nèi)的光敏樹脂液面進(jìn)行光學(xué)掃描，被掃描到的液面則變成固化塑料，如此循環(huán)操作，逐層掃描成形，并自動地將分層成形的各片狀固化塑料粘合在一起，僅需確定數(shù)據(jù)，數(shù)小時內(nèi)便可制出精確的原型。它有助于加快開發(fā)新產(chǎn)品和研制新結(jié)構(gòu)的速度。
（二）模糊控制技術(shù)
模糊數(shù)學(xué)的實際應(yīng)用是模糊控制器。最近開發(fā)出的高性能模糊控制器具有自學(xué)習(xí)功能，可在控制過程中不斷獲取新的信息并自動地對控制量作調(diào)整，使系統(tǒng)性能大為改善，其中尤其以基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)方法更起人們極大的關(guān)注。
（三）工智能、專家系統(tǒng)及智能傳感器技術(shù)
迄今，F(xiàn)MS中所采用的人工智能大多指基于規(guī)則的專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)利用專家知識和推理規(guī)則進(jìn)行推理，求解各類問題（如解釋、預(yù)測、診斷、查找故障、設(shè)計、計劃、監(jiān)視、修復(fù)、命令及控制等）。由于專家系統(tǒng)能簡便地將各種事實及經(jīng)驗證過的理論與通過經(jīng)驗獲得的知識相結(jié)合，因而專家系統(tǒng)為FMS的諸方面工作增強(qiáng)了自動化。展望未來，以知識密集為特征，以知識處理為手段的人工智能（包括專家系統(tǒng)）技術(shù)必將在FMS（尤其智能型）中關(guān)鍵性的作用。人工智能在未來FMS中將發(fā)揮日趨重要的作用。目前用于FMS中的各種技術(shù)，預(yù)計最有發(fā)展前途的仍是人工智能。預(yù)計到21世紀(jì)初，人工智能在FMS中的應(yīng)用規(guī)模將要比目前大4倍。智能制造技術(shù)fIMT旨在將人工智能融入制造過程的各個環(huán)節(jié)，借助模擬專家的智能活動，取代或延伸制造環(huán)境中人的部分腦力勞動。在制造過程，系統(tǒng)能自動監(jiān)測其運行狀態(tài)，在受到外界或內(nèi)部激勵時能自動調(diào)節(jié)其參數(shù)，以達(dá)到最佳工作狀態(tài)，具備自組織能力。
（四）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)fANN）是模擬智能生物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對信息進(jìn)行并行處理的一種方法。故人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也就是一種人工智能工具。在自動控制領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不久將并列于專家系統(tǒng)和模糊控制系統(tǒng)，成為現(xiàn)代自支化系統(tǒng)中的一個組成部分。
三、啟動控制技術(shù)發(fā)展趨勢
自二戰(zhàn)結(jié)束以來，世界各發(fā)達(dá)國家逐漸重視設(shè)計理論和設(shè)計方法的研究，先后產(chǎn)生了許多新概念、新思想、新理論和新技術(shù)。從設(shè)計方法來看，國內(nèi)外先后提出了并行設(shè)計、虛擬設(shè)計、協(xié)同設(shè)計，相似性設(shè)計、智能設(shè)計等新概念；從設(shè)計準(zhǔn)則來看，出現(xiàn)了優(yōu)化設(shè)計、可靠性設(shè)計、有限元等概念，從設(shè)計的手段來看，出現(xiàn)了計算機(jī)輔助設(shè)計，不僅普及了二維設(shè)計 CAD 軟件，而且功能全面的三維造型軟件也進(jìn)入了實用階段。
（一）FMC將成為發(fā)展和應(yīng)用的熱門技術(shù)
這是因為FMC的投資比FMS少得多而經(jīng)濟(jì)效益相接近，更適用于財力有限的中小型企業(yè)。目前國外眾多廠家將FMC列為發(fā)展之重。近年來，計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、 Web 技術(shù)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)的出現(xiàn)和飛速發(fā)展，給現(xiàn)代機(jī)械設(shè)計注入了新的生機(jī)和活力，機(jī)械設(shè)計逐漸向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化方向發(fā)展?；?Web 的遠(yuǎn)程設(shè)計正是在這種條件下產(chǎn)生的。它的出現(xiàn)，使得各制造企業(yè)可以充分利用 Internet 和 Web 的國際互聯(lián)性和資源共享性，組建企業(yè)間的動態(tài)聯(lián)盟或虛擬設(shè)計小組，通過組合分散在各個地域企業(yè)的技術(shù)優(yōu)勢，發(fā)揮各個企業(yè)的局部特長，同時不同專業(yè)的技術(shù)人員可以不受地域的限制，在一個統(tǒng)一且易于訪問的平臺下進(jìn)行異地的合作與設(shè)計，實現(xiàn)信息的交流和共享，進(jìn)而快速開發(fā)出所需產(chǎn)品，提高產(chǎn)品設(shè)計的一次成功率。
（二）朝多功能方向發(fā)展
云計算進(jìn)入2.0時代的背景是：過去十年，在谷歌、亞馬遜、阿里等“云一代”企業(yè)引領(lǐng)下，云計算從為以互聯(lián)網(wǎng)為主的初創(chuàng)企業(yè)開始被越來越多的政府和企業(yè)所接受，云計算已開始從培育期走向普及期。
而當(dāng)前的數(shù)字化轉(zhuǎn)型熱潮，助推各行業(yè)企業(yè)積極“上云”，云計算邁入2.0時代。據(jù)賽迪顧問報告顯示，2016年中國云計算市場整體規(guī)模達(dá)2797億元，同比增長41.7%，預(yù)計未來仍將保持20%以上的增長速度。
在上述背景下，云計算市場玩家增多，爭相搶位，都想收割云計算“紅利”。除了BAT外，其他互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也開始布局云計算、傳統(tǒng)IT企業(yè)全面向云計算轉(zhuǎn)型。圈外企業(yè)如做房地產(chǎn)出身的萬達(dá)等也高調(diào)殺入云計算。而阿里、浪潮等較早進(jìn)入云計算市場的老牌ICT企業(yè)，則紛紛加大云計算市場拓展力度。
隨著云計算需求的變化，廠商策略玩法在改變，競爭格局也將隨之重構(gòu)。云計算2.0時代，企業(yè)的云化之路怎么走？
深耕垂直行業(yè)
繼前期在社交、電商、游戲、視頻等領(lǐng)域的應(yīng)用后，云計算正朝著政務(wù)、金融、制造、醫(yī)療等縱深行業(yè)蔓延。行業(yè)云將成為云計算2.0時代的主導(dǎo)力量。
IDC認(rèn)為，到2020年75%以上的500強(qiáng)企業(yè)將通過行業(yè)云向他們的客戶提供數(shù)字服務(wù)。嗅覺敏感的云廠商已開始向垂直行業(yè)縱深挺進(jìn)。
阿里和騰訊都加大了行業(yè)云的布局，并圍繞行業(yè)云，構(gòu)建合作伙伴生態(tài)。華為在3月份召開的生態(tài)大會上，也提出聚焦行業(yè)，攜手合作伙伴構(gòu)建云生態(tài)。
而浪潮作為行業(yè)云的首倡者，早在2010年就提出做行業(yè)云，從早期的賣盒子到賣解決方案、再到提供云平臺和構(gòu)建生態(tài)，這些年不斷轉(zhuǎn)型、進(jìn)步。據(jù)浪潮公布的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在浪潮全國的合作伙伴超過9000家。
根據(jù)浪潮在4月18日的云業(yè)務(wù)策略，2017年浪潮將推進(jìn)“十百千計劃”，即10大行業(yè)解決方案、100家生態(tài)伙伴、培訓(xùn)認(rèn)證1000名IICE/IICP專業(yè)工程師，持續(xù)聚焦行業(yè)云市場，以“平臺+生態(tài)”推進(jìn)云計算落地。
十大行業(yè)解決方案：以“云圖”InCloud Lab為依托，聯(lián)合Key ISV/SV開發(fā)醫(yī)療、政務(wù)、金融、通信、能源、教育十大行業(yè)解決方案；率先在方案驗證優(yōu)化測試中心進(jìn)行各行業(yè)解決方案的測試，推動穩(wěn)定、成熟的行業(yè)解決方案在用戶生產(chǎn)環(huán)境的實測與落地。
百家生態(tài)合作伙伴：通過整合行業(yè)云產(chǎn)業(yè)鏈上下游合作伙伴，從技術(shù)的研究與研發(fā)、行業(yè)方案的驗證與優(yōu)化、服務(wù)的提升和響應(yīng)三個層面，圍繞企業(yè)級用戶構(gòu)建融合、開放、安全、共贏的云生態(tài)版圖，為企業(yè)級用戶提供完整的數(shù)據(jù)中心云化解決方案。
千名工程師認(rèn)證：認(rèn)證1000名IICE/IICP專業(yè)工程師，提升本地服務(wù)能力。
我們知道，單純的IaaS就如同傳統(tǒng)IT時代的盒子，計算廠商要拓展更大的利潤空間，一定要從“賣盒子”轉(zhuǎn)變?yōu)椤按钇脚_”、做生態(tài)，才能把云的生意做大、做強(qiáng)。這正是越來越多的IaaS玩家，都強(qiáng)調(diào)構(gòu)建平臺、合作伙伴和生態(tài)系統(tǒng)的重要原因。
而且，對于垂直行業(yè)市場，云要落地行業(yè)，就必須根據(jù)行業(yè)的特點來進(jìn)行部署，完善各行業(yè)的生態(tài)圈，因為生態(tài)圈的完善程度直接決定了客戶對其的接受度。這也是各路玩家紛紛專做生態(tài)布局的另一個原因。
如今，阿里云的云棲大會、騰訊云的全球合作伙伴大會、浪潮IPF合作伙伴大會已成系列大會。這些云計算巨頭爭相構(gòu)建平臺、擴(kuò)大“朋友圈”。
隨著各路云計算玩家從四面八方聚集到行業(yè)市場，云計算市場競爭也將從分散走向集中，而平臺和生態(tài)圈建設(shè)必將成為決勝市場的重要因素。
開源趨勢明朗
隨著近幾年云計算市場快速增長，開源技術(shù)在云計算領(lǐng)域得到新的發(fā)展契機(jī)。今年4月中旬召開的“全球云計算開源大會”上，“OpenStack”是受關(guān)注最高的詞匯。OpenStack將開源、開放的思想開始深度植入到云計算領(lǐng)域，成為最受歡迎的開源項目。
據(jù)統(tǒng)計，世界100強(qiáng)企業(yè)中50%的企業(yè)已經(jīng)采用OpenStack，開發(fā)者、用戶遍及全球。從國內(nèi)市場來看，云計算的發(fā)展使OpenStack在中的關(guān)注度持續(xù)穩(wěn)定上升，根據(jù)中國信息通信研究院在“全球云計算開源峰會”上的《中國云計算開源發(fā)展調(diào)查報告（2017年）》，在國內(nèi)使用私有云企業(yè)中，有超過八成企業(yè)接受并認(rèn)可開源技術(shù)。有半數(shù)以上企業(yè)已經(jīng)應(yīng)用OpenStack或正在測試環(huán)境。
中國云計算企業(yè)在OpenStack中的席位和地位也在逐漸提升。國內(nèi)企業(yè)中，浪潮不是OpenStack早期成員，自2 0 1 4年加入OpenStack社區(qū)后，短短兩年就已成為基金會金牌會員。
OpenStack已經(jīng)逐漸在基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS）資源管理方面占據(jù)領(lǐng)導(dǎo)位置，成為公有云、私有云及混合云管理“云操作系統(tǒng)”的事實標(biāo)準(zhǔn)，這也被浪潮、華為等中國云計算企業(yè)看成重要發(fā)展機(jī)遇，不斷進(jìn)行OpenStack的優(yōu)化和推廣。
以浪潮為例，“全面基于OpenStack”是浪潮2017年云計算產(chǎn)品策略的核心。浪潮一方面從完善OpenStack框架入手，提供可商用的OpenStack產(chǎn)品；另一方面將加大虛擬化、存儲、網(wǎng)絡(luò)、安全、管理五大基礎(chǔ)技術(shù)創(chuàng)新，提升增值服務(wù)能力。
在浪潮集團(tuán)系統(tǒng)軟件部總經(jīng)理張東看來，大家選擇了OpenStack，不僅僅是因為OpenStack便宜，OpenStack最大的優(yōu)點就是在于它的開放性。浪潮要推進(jìn)“平臺+生態(tài)”戰(zhàn)略，首要的是開放，可以兼容合作伙伴的產(chǎn)品。
雖然OpenStack已經(jīng)逐漸走向成熟，但依然在部署、定位、安全性和方案完整性上存在較高應(yīng)用門檻，阻礙了OpenStack的商業(yè)化進(jìn)程。為此，浪潮提出“FAST”設(shè)計理念，從Functionality（功能性）、Availability（可用性）、Security（安全性）、Toolchain（工具化）著手，提供成熟、完善、易用的OpenStack方案型產(chǎn)品，確定浪潮云產(chǎn)品的核心競爭力。
隨著OpenStack的發(fā)展成熟，整個行業(yè)的發(fā)展也將面臨洗牌，市場集中度增強(qiáng)。浪潮希望通過“FAST”理念，在云計算2.0時代在OpenStack道路上跑得更快。
人工智能重新定義云計算
去年3月，在AlphaGo與李世石的大戰(zhàn)即將開展之前，谷歌大腦（Google Brain）團(tuán)隊負(fù)責(zé)人杰夫？迪恩在韓國首爾的四季酒店的會上表示人工智能已經(jīng)成為了更高層次的云計算服務(wù)。實際上，人工智能已經(jīng)存在于谷歌的云計算平臺中。
隨著大數(shù)據(jù)的指數(shù)級增長，以及人工智能的突破性進(jìn)展，被稱為“ABC”的“云計算+大數(shù)據(jù)+人工智能”將成為未來發(fā)展關(guān)鍵，互聯(lián)網(wǎng)的下一幕將由人工智能來主導(dǎo)，而各行各業(yè)也將依托于“智能+”完成對于自身的改造。人工智能正在重新定義云計算。
不久前，阿里巴巴董事局主席馬云在內(nèi)部啟動代號為“NASA”的計劃，面向未來20年儲備核心科技，機(jī)器學(xué)習(xí)、IoT、生物識別等領(lǐng)域智能化領(lǐng)域被放在突出位置。阿里“NASA”計劃的研發(fā)成果都將通過阿里云對外輸出，成為創(chuàng)新者的強(qiáng)大技術(shù)后盾。
在2017中國“互聯(lián)網(wǎng)+”數(shù)字經(jīng)濟(jì)峰會上，馬化騰表示：不管是制造業(yè)還是服務(wù)業(yè)，面對的一個不可逃避的趨勢是，將云、人工智能和大數(shù)據(jù)有效結(jié)合，未來就是在云端用人工智能處理大數(shù)據(jù)。
此前，無論是阿里還是騰訊都推出了基于人工智能的云服務(wù)，升級云服務(wù)能力。
而在4月11日召開的IBM中國論壇上，“人工智能”和“云計算”是兩大主題詞。IBM正在全力推進(jìn)商業(yè)人工智能Wason在各個行業(yè)云平臺落地。
Abstract: This paper describes the related concept of topographic survey and mapping technology as well as topographic survey mapping automation technology, and to explore the development trend of the mapping technology automation technology.
Keywords: topographic surveys; mapping technology; development trends
中圖分類號：P21文獻(xiàn)標(biāo)識碼A 文章編號：
關(guān)鍵詞：礦山，現(xiàn)狀，發(fā)展，評估
0引言
自2 l世紀(jì)以來，以信息技術(shù)為代表的技術(shù)革命迅速發(fā)展，而數(shù)字化更是成為信息的表現(xiàn)形式，1999年召開的首屆“國際數(shù)字地球”大會上又提出了“數(shù)字礦山”(Digital Mine，DM)的概念后，“數(shù)字礦山”在礦業(yè)中發(fā)揮出越來越大的作用，是礦業(yè)發(fā)展的目標(biāo)和方向。而構(gòu)建數(shù)字礦山，以信息化、自動化和智能化帶動采礦業(yè)的改造與發(fā)展，開創(chuàng)安全、高效、綠色可持續(xù)的礦業(yè)發(fā)展新模式，是我國礦業(yè)生存與發(fā)展的必由之路。
1數(shù)字礦山的概念
1.1 數(shù)字礦山的概念
數(shù)字礦山就是指在礦山范圍內(nèi)建立一個以三維坐標(biāo)為主線，將礦山信息構(gòu)建成一個礦山信息模型，描述礦山中每一點的全部信息。按三維坐標(biāo)組織、存儲起來，并提供有效、方便和直觀的檢索手段和顯示手段，使有關(guān)人員都可以快速準(zhǔn)確、充分和完整地了解及利用礦山各方面的信息。
2、數(shù)字礦山的研究現(xiàn)狀
2.2 國內(nèi)數(shù)字礦山的研究現(xiàn)狀
美國、加拿大、澳大利亞等礦業(yè)發(fā)達(dá)國家在數(shù)字礦山方面的研究起步較早。2001年，中國礦業(yè)聯(lián)合會組織召開了首屆國際礦業(yè)博覽會，其中包括一個以“數(shù)字礦山”為主題的分組會。2002年，以“數(shù)字礦山戰(zhàn)略及未來發(fā)展”為主題的中國科協(xié)第86次青年科學(xué)家論壇召開，2006年，煤炭工業(yè)技術(shù)委員會和煤礦信息與自動化專業(yè)委員會在新疆烏魯木齊召開了“數(shù)字化礦山技術(shù)研討會”。20世紀(jì)末以來，國家主要科研資助機(jī)構(gòu)和相關(guān)行業(yè)部門相繼立項支持了一批數(shù)字礦山課題。包括2000年開始的一項國家自然基金課題、2006年開始的一項863課題和一項“十一五”支撐課題等。2000年以來，國內(nèi)多所高校、科研院所、企事業(yè)單位相繼設(shè)立了與數(shù)字礦山有關(guān)的研究所、研究中心、實驗室，主要有：2000年設(shè)立于中國礦業(yè)大學(xué)(北京)資源與安全工程學(xué)院的“3S與沉陷工程研究所”、2005年設(shè)立于中南大學(xué)資源與安全工程學(xué)院的“數(shù)字礦山實驗室”、2007年設(shè)立于東北大學(xué)資源與土木工程學(xué)院的“3S與數(shù)字礦山研究所”和2007年設(shè)立于中國礦業(yè)大學(xué)(徐州)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院的“礦山數(shù)字化教育部工程研究中心”等。山東新汶礦業(yè)集團(tuán)泰山能源股份有限公司翟鎮(zhèn)煤礦是我國第一座數(shù)字礦山，與北京大學(xué)遙感與地理信息系統(tǒng)研究所合作，在國內(nèi)首開數(shù)字化礦井技術(shù)應(yīng)用之先河。此外，中國礦業(yè)大學(xué)等單位相繼開展了采礦機(jī)器人、礦山地理信息系統(tǒng)、三維地學(xué)模擬、礦山虛擬現(xiàn)實、礦山定位等方面的技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用。
3.數(shù)字礦山的技術(shù)分析
3.1“3S”技術(shù)
GPS主要用于實時、快速提供目標(biāo)、各類傳感器和運載平臺(車、船、飛機(jī)、衛(wèi)星等)的空間位置；RS用于實時或準(zhǔn)實時地提供目標(biāo)及其環(huán)境的語義或非語義信息，發(fā)現(xiàn)地球表面的各種變化，及時地對GIS的空間數(shù)據(jù)進(jìn)行更新；GIS則是對多種來源的時空數(shù)據(jù)綜合處理、動態(tài)存貯、集成管理、分析加工，作為新的集成系統(tǒng)的基礎(chǔ)平臺，并為智能化數(shù)據(jù)采集提供地學(xué)知識。以GIS為核心的“3S”集成是當(dāng)前空間技術(shù)發(fā)展的重要方向，這主要是在空間數(shù)據(jù)處理中的GIS、RS、GPS既各有特色，有存在著密切的聯(lián)系。在解決實際問題中常常要3個系統(tǒng)聯(lián)合使用，用RS技術(shù)來獲取信息，再由GPS進(jìn)行定位及導(dǎo)航GIS負(fù)責(zé)最后的處理，并提供各種圖形，提出決策實施方案。免費論文。所以3S集成系統(tǒng)的研究已越來越被人們所關(guān)注。免費論文。
3.2可視化技術(shù)
3.2.1可視化建立的必要性
可視化模型是數(shù)字礦山建設(shè)的基礎(chǔ)，只有完全掌握了礦床及井下開采環(huán)境情況，才能夠為數(shù)字礦山的建設(shè)提供基礎(chǔ)平臺，數(shù)字礦山建設(shè)后續(xù)的通訊系統(tǒng)、生產(chǎn)調(diào)度及人員設(shè)備定位、生產(chǎn)過程安全監(jiān)控與預(yù)警系統(tǒng)、生產(chǎn)過程虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)都需要以此為基礎(chǔ)平臺進(jìn)行設(shè)計開發(fā)和系統(tǒng)運行。
3.2.2可視化的建立方法
可視化建模采用TIN(不規(guī)則三角網(wǎng))技術(shù)產(chǎn)生數(shù)字地形表面模型和地質(zhì)體(包括床體、巖層及斷層)實體線框模型，同時采用變塊技術(shù)建立礦床資源評價塊段模型。最終采用地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)方法對塊段模型進(jìn)行估值，得出既有結(jié)構(gòu)性又具有隨機(jī)性的復(fù)雜地質(zhì)體的空間分布及品位和開采環(huán)境綜合評價技術(shù)成果，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行開采方案優(yōu)化與設(shè)計。
3.3虛擬現(xiàn)實（Virtual Reality，簡稱VR）技術(shù)
3.3.1虛擬現(xiàn)實技術(shù)的概念
指利用人工智能、計算機(jī)圖形學(xué)、人機(jī)接口、多媒體、計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)及電子、機(jī)械、視聽等高新技術(shù)，模擬人在特定環(huán)境中的視、聽、動等行為的高級人機(jī)交互技術(shù)。免費論文。VR 在許多工程領(lǐng)域和基礎(chǔ)研究方面已經(jīng)得到較為廣泛的應(yīng)用，在國外礦業(yè)領(lǐng)域的研究起步比較早，出現(xiàn)了一些2.5維的虛擬礦山系統(tǒng)。通過對虛擬礦山實體進(jìn)行操縱，可以構(gòu)造出逼真的三維、動態(tài)、可交互的虛擬生產(chǎn)環(huán)境，用以模擬完成在真實礦井中進(jìn)行的工作。
3.3.2虛擬技術(shù)條件下礦山模擬開采技術(shù)研究
以地質(zhì)及礦床模型為基礎(chǔ)，結(jié)合其它關(guān)鍵信息構(gòu)造虛擬礦山，進(jìn)行數(shù)字模擬開采，完成礦山長、中、短期開采計劃編制、地下礦巷道標(biāo)準(zhǔn)斷面設(shè)計、峒室設(shè)計、開拓設(shè)計、采礦方法設(shè)計、穿爆設(shè)計、通風(fēng)設(shè)計、災(zāi)變應(yīng)變預(yù)案等工作。
4、數(shù)字礦山的發(fā)展趨勢
(1)實現(xiàn)生產(chǎn)過程管理和控制一體化。礦山生產(chǎn)過程管控一體化是指應(yīng)用可視化技術(shù)，實現(xiàn)生產(chǎn)過程、工藝、設(shè)備、儀器的自動監(jiān)測與控制。
(2)開發(fā)各種功能的礦山應(yīng)用軟件。必須針對不同的應(yīng)用和礦山工程需求，研究開發(fā)適合不同用戶、具有不同功能的礦山應(yīng)用軟件，如采礦CAD、虛擬礦山、采礦仿真、人工智能和科學(xué)可視化等軟件工具。
(3)朝著構(gòu)建生態(tài)礦業(yè)工程方向發(fā)展。生態(tài)礦業(yè)工程就是當(dāng)人類開發(fā)礦產(chǎn)資源引起自然生態(tài)平衡破壞時，建立人為的生態(tài)平衡，構(gòu)建生態(tài)礦業(yè)工程對實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展具有非常重要的現(xiàn)實意義。
(4)人工智能技術(shù)研究。自20世紀(jì)80年代中后期以來，人們已開始應(yīng)用人工智能理論與技術(shù)來解決采礦工業(yè)中的各種實際問題，并逐步顯示出無法取代的優(yōu)越性。運用數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)、專家系統(tǒng)等人工智能技術(shù)實現(xiàn)生產(chǎn)調(diào)度指揮、資源預(yù)測、安全警示、突發(fā)事件處理等決策支持功能，實現(xiàn)礦山的智能化。
5、結(jié)論
我國既是采礦大國，又是資源消費大國。隨著經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展和工業(yè)化進(jìn)程的快速推進(jìn)，中國對礦產(chǎn)資源的消費將持續(xù)呈現(xiàn)快速增長態(tài)勢，將長期保持旺盛的需求。但是，中國礦產(chǎn)資源所面臨的資源短缺，供應(yīng)乏力的嚴(yán)峻形勢，目前已經(jīng)成為發(fā)展工業(yè)的瓶頸，如果這種勢頭繼續(xù)發(fā)展下去，勢必對國民經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展產(chǎn)生深刻影響。因此，客觀的實事求是的評價資源現(xiàn)狀，充分合理的利用和保護(hù)資源，以建設(shè)數(shù)字礦山來改變和確保礦產(chǎn)資源長期穩(wěn)定供給是中國礦業(yè)走可持續(xù)發(fā)展一條正確之路。
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2017年7月，國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，不僅對人工智能的發(fā)展做出了戰(zhàn)略性部署，還確立了“三步走”的政策目標(biāo)，力爭到2030年將我國建設(shè)成為世界主要的人工智能創(chuàng)新中心。[1]值得注意的是，此次規(guī)劃不僅僅只是技術(shù)或產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃，還同時包括了社會建設(shè)、制度重構(gòu)、全球治理等方方面面的內(nèi)容。之所以如此，是由于人工智能技術(shù)本身具有通用性和基礎(chǔ)性。換句話說，為助推人工智能時代的崛起，我們面對的任務(wù)不是實現(xiàn)某一個專業(yè)領(lǐng)域或產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的顛覆性技術(shù)突破，而是大力推動源于技術(shù)發(fā)展而引發(fā)的綜合性變革。
也正因為如此，人工智能發(fā)展進(jìn)程中所面臨的挑戰(zhàn)才不僅僅局限于技術(shù)或產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，而更多體現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)、社會、政治領(lǐng)域的公共政策選擇上。首先，普遍建立在科層制基礎(chǔ)上的公共事務(wù)治理結(jié)構(gòu)，是否能夠適應(yīng)技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用過程中所大規(guī)模激發(fā)的不確定性和不可預(yù)知性?再者，長久以來圍繞人類行為的規(guī)制制度，是否同樣能夠適應(yīng)以數(shù)據(jù)、算法為主體的應(yīng)用環(huán)境?最后，如何構(gòu)建新的治理體系和治理工具來應(yīng)對伴隨人工智能發(fā)展而興起的新的經(jīng)濟(jì)、社會、政治問題?
應(yīng)對上述挑戰(zhàn)并不完全取決于技術(shù)發(fā)展或商業(yè)創(chuàng)新本身，而更多依賴于我們的公共政策選擇。本文試圖在分析人工智能發(fā)展邏輯及其所引發(fā)的風(fēng)險挑戰(zhàn)的基礎(chǔ)上，對人工智能時代的公共政策選擇做出分析，并討論未來改革的可能路徑，這也就構(gòu)成了人工智能治理的三個基本問題。具體而言，人工智能本身成為治理對象，其發(fā)展與應(yīng)用構(gòu)成了治理挑戰(zhàn)，而在此基礎(chǔ)上如何做出公共政策選擇便是未來治理變革的方向。
全文共分為四個部分：第一部分將探討人工智能的概念及特征，并進(jìn)而對其發(fā)展邏輯進(jìn)行闡述。作為一項顛覆性技術(shù)創(chuàng)新，其本身的技術(shù)門檻對決策者而言構(gòu)成了挑戰(zhàn)，梳理并捋清人工智能的本質(zhì)內(nèi)涵因而成為制定相關(guān)公共政策的前提;第二部分將著重分析人工智能時代崛起所帶來的治理挑戰(zhàn)，主要包括三個方面，即傳統(tǒng)科層治理結(jié)構(gòu)應(yīng)對人工智能新的生產(chǎn)模式的滯后性、建基于行為因果關(guān)系之上的傳統(tǒng)治理邏輯應(yīng)對人工智能新主體的不適用性，以及人工智能發(fā)展所引發(fā)的新議題的治理空白;面對上述挑戰(zhàn)，各國都出臺了相關(guān)政策，本文第三部分對此進(jìn)行了綜述性對比分析，并指出了其進(jìn)步意義所在。需要指出的是，盡管各國的政策目標(biāo)都試圖追求人工智能發(fā)展與監(jiān)管的二維平衡，但由于缺乏對人工智能內(nèi)涵及其發(fā)展邏輯的完整認(rèn)識，當(dāng)前的公共政策選擇有失綜合性;本文第四部分將提出新的治理思路以及公共政策選擇的其他可能路徑，以推動圍繞人工智能治理的相關(guān)公共政策議題的深入討論。
一、人工智能的概念及技術(shù)發(fā)展邏輯：算法與數(shù)據(jù)
伴隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，尤其是其近年來在棋類對弈、自動駕駛、人臉識別等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，圍繞人工智能所可能引發(fā)的社會變革產(chǎn)生了激烈爭論。在一方面，以霍金[2]、馬斯克[3]、比爾-蓋茨[4]、赫拉利[5]為代表的諸多人士呼吁加強(qiáng)監(jiān)管，警惕“人工智能成為人類文明史的終結(jié)”;在另一方面，包括奧巴馬[6]在內(nèi)的政治家、學(xué)者又認(rèn)為應(yīng)該放松監(jiān)管，充分釋放人工智能的技術(shù)潛力以造福社會。未來發(fā)展的不確定性固然是引發(fā)當(dāng)前爭論的重要原因之一，但圍繞“人工智能”概念內(nèi)涵理解的不同，以及對其發(fā)展邏輯認(rèn)識的不清晰，可能也同樣嚴(yán)重地加劇了人們的分歧。正因為此，廓清人工智能的概念內(nèi)涵和發(fā)展邏輯不僅是回應(yīng)爭論的需要，也是進(jìn)一步提出公共政策建議的前提。
就相關(guān)研究領(lǐng)域而言，人們對于“人工智能”這一概念的定義并未形成普遍共識。計算機(jī)領(lǐng)域的先驅(qū)阿蘭-圖靈曾在《計算機(jī)器與智能》一文中提出，重要的不是機(jī)器模仿人類思維過程的能力，而是機(jī)器重復(fù)人類思維外在表現(xiàn)行為的能力。[7]正是由此理解出發(fā)，著名的“圖靈測試”方案被提出。但如同斯坦福大學(xué)計算機(jī)系教授約翰·麥卡錫所指出的，“圖靈測試”僅僅只是“人工智能”概念的一部分，不模仿人類但同時也能完成相關(guān)行為的機(jī)器同樣應(yīng)被視為“智能”的。[8]事實上，約翰·麥卡錫正是現(xiàn)代人工智能概念的提出者。在他看來，“智能”關(guān)乎完成某種目標(biāo)的行為“機(jī)制”，而機(jī)器既可以通過模仿人來實現(xiàn)行為機(jī)制，也可以自由地使用任何辦法來創(chuàng)造行為機(jī)制。[9]由此，我們便得到了人工智能領(lǐng)域另一個非常重要的概念——“機(jī)器學(xué)習(xí)”。
人工智能研究的目標(biāo)是使機(jī)器達(dá)到人類級別的智能能力，而其中最重要的便是學(xué)習(xí)能力。[10]因此，盡管“機(jī)器學(xué)習(xí)”是“人工智能”的子域，但很多時候我們都將這兩個概念等同起來。[11]就實現(xiàn)過程而言，機(jī)器學(xué)習(xí)是指利用某些算法指導(dǎo)計算機(jī)利用已知數(shù)據(jù)得出適當(dāng)模型，并利用此模型對新的情境給出判斷，從而完成行為機(jī)制的過程。此處需要強(qiáng)調(diào)一下機(jī)器學(xué)習(xí)算法與傳統(tǒng)算法的差異。算法本質(zhì)上就是一系列指令，告訴計算機(jī)該做什么。對于傳統(tǒng)算法而言，其往往事無巨細(xì)地規(guī)定好了機(jī)器在既定條件下的既定動作;機(jī)器學(xué)習(xí)算法卻是通過對已有數(shù)據(jù)的“學(xué)習(xí)”，使機(jī)器能夠在與歷史數(shù)據(jù)不同的新情境下做出判斷。以機(jī)器人行走的實現(xiàn)為例，傳統(tǒng)算法下，程序員要仔細(xì)規(guī)定好機(jī)器人在既定環(huán)境下每一個動作的實現(xiàn)流程;而機(jī)器學(xué)習(xí)算法下，程序員要做的則是使計算機(jī)分析并模擬人類的行走動作，以使其即使在完全陌生的環(huán)境中也能實現(xiàn)行走。
由此，我們可以對“人工智能”設(shè)定一個“工作定義”以方便進(jìn)一步的討論：人工智能是建立在現(xiàn)代算法基礎(chǔ)上，以歷史數(shù)據(jù)為支撐，而形成的具有感知、推理、學(xué)習(xí)、決策等思維活動并能夠按照一定目標(biāo)完成相應(yīng)行為的計算系統(tǒng)。這一概念盡管可能仍不完善，但它突出了人工智能技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用的兩大基石——算法與數(shù)據(jù)，有助于討論人工智能的治理問題。
首先，算法即是規(guī)則，它不僅確立了機(jī)器所試圖實現(xiàn)的目標(biāo)，同時也指出了實現(xiàn)目標(biāo)的路徑與方法。就人工智能當(dāng)前的技術(shù)發(fā)展史而言，算法主要可被劃分為五個類別：符號學(xué)派、聯(lián)接學(xué)派、進(jìn)化學(xué)派、類推學(xué)派和貝葉斯學(xué)派。[12]每個學(xué)派都遵循不同的邏輯、以不同的理念實現(xiàn)了人工智能(也即“機(jī)器學(xué)習(xí)”)的過程。舉例而言，“符號學(xué)派”將所有的信息處理簡化為對符號的操縱，由此學(xué)習(xí)過程被簡化(抽象)為基于數(shù)據(jù)和假設(shè)的規(guī)則歸納過程。在數(shù)據(jù)(即歷史事實)和已有知識(即預(yù)先設(shè)定的條件)的基礎(chǔ)上，符號學(xué)派通過“提出假設(shè)-數(shù)據(jù)驗證-進(jìn)一步提出新假設(shè)-歸納新規(guī)則”的過程來訓(xùn)練機(jī)器的學(xué)習(xí)能力，并由此實現(xiàn)在新環(huán)境下的決策判斷。
從對“符號學(xué)派”的描述中可以發(fā)現(xiàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型成功的關(guān)鍵不僅是算法，還有數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的缺失和預(yù)設(shè)條件的不合理將直接影響機(jī)器學(xué)習(xí)的輸出(就符號學(xué)派而言，即決策規(guī)則的歸納)。最明顯體現(xiàn)這一問題的例子便是羅素的“歸納主義者火雞”問題：火雞在觀察10天(數(shù)據(jù)集不完整)之后得出結(jié)論(代表預(yù)設(shè)條件不合理，超過10個確認(rèn)數(shù)據(jù)即接受規(guī)則)，主人會在每天早上9點給它喂食;但接下來是平安夜的早餐，主人沒有喂它而是宰了它。
所有算法類型盡管理念不同，但模型成功的關(guān)鍵都聚焦于“算法”和“數(shù)據(jù)”。事實上，如果跳出具體學(xué)派的思維束縛，每種機(jī)器學(xué)習(xí)算法都可被概括為“表示方法、評估、優(yōu)化”這三個部分。[13]盡管機(jī)器可以不斷的自我優(yōu)化以提升學(xué)習(xí)能力，且原則上可以學(xué)習(xí)任何東西，但評估的方法和原則(算法)以及用以評估的數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù))都是人為決定的——而這也正是人工智能治理的關(guān)鍵所在。算法與數(shù)據(jù)不僅是人工智能發(fā)展邏輯的基石，其同樣是治理的對象和關(guān)鍵。
總而言之，圍繞“人工智能是否會取代人類”的爭論事實上并無太大意義，更重要的反而是在廓清人工智能的內(nèi)涵并理解其發(fā)展邏輯之后，回答“治理什么”和“如何治理”的問題。就此而言，明確治理對象為算法和數(shù)據(jù)無疑是重要的一步。但接下來的重要問題仍然在于，人工智能時代的崛起所帶來的治理挑戰(zhàn)究竟是什么?當(dāng)前的制度設(shè)計是否能夠?qū)ζ渥龀鲇行?yīng)對?如果答案是否定的，我們又該如何重構(gòu)治理體系以迎接人工智能時代的崛起?本文余下部分將對此做進(jìn)一步的闡述。
二、人工智能時代崛起的治理挑戰(zhàn)
不同于其他顛覆性技術(shù)，人工智能的發(fā)展并不局限于某一特定產(chǎn)業(yè)，而是能夠支撐所有產(chǎn)業(yè)變革的通用型技術(shù)。也正因為此，其具有廣泛的社會溢出效應(yīng)，在政治、經(jīng)濟(jì)、社會等各個領(lǐng)域都會帶來深刻變革，并將同時引發(fā)治理方面的挑戰(zhàn)。具體而言，挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在以下三個方面。
首先，治理結(jié)構(gòu)的僵化性，即傳統(tǒng)的科層制治理結(jié)構(gòu)可能難以應(yīng)對人工智能快速發(fā)展而形成的開放性和不確定性。之所以需要對人工智能加以監(jiān)管，原因在于其可能成為公共危險的源頭，例如當(dāng)自動駕駛技術(shù)普及之后，一旦出現(xiàn)問題，便可能導(dǎo)致大規(guī)模的連續(xù)性傷害。但不同機(jī)、大型水壩、原子核科技等二十世紀(jì)的公共危險源，人工智能的發(fā)展具有極強(qiáng)的開放性，任何一個程序員或公司都可以毫無門檻的進(jìn)行人工智能程序的開發(fā)與應(yīng)用。這一方面是由于互聯(lián)網(wǎng)時代的到來，使得基于代碼的生產(chǎn)門檻被大大降低[14];另一方面，這也是人工智能本身發(fā)展規(guī)律的需要。正如前文所提到，唯有大規(guī)模的數(shù)據(jù)輸入才可能得到較好的機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)果，因此將人工智能的平臺(也即算法)以開源形式公開出來，以使更多的人在不同場景之下加以利用并由此吸收更多、更完備的數(shù)據(jù)以完善算法本身，就成為了大多數(shù)人工智能公司的必然選擇。與此同時，人工智能生產(chǎn)模式的開放性也必然帶來發(fā)展的不確定性，在缺乏有效約束或引導(dǎo)的情況下，人工智能的發(fā)展很可能走向歧途。面對這一新形勢，傳統(tǒng)的、基于科層制的治理結(jié)構(gòu)顯然難以做出有效應(yīng)對。一方面，政府試圖全范圍覆蓋的事前監(jiān)管已經(jīng)成為不可能，開放的人工智能生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)使得監(jiān)管機(jī)構(gòu)幾乎找不到監(jiān)管對象;另一方面，由上至下的權(quán)威結(jié)構(gòu)既不能傳遞給生產(chǎn)者，信息不對稱問題的加劇還可能導(dǎo)致監(jiān)管行為走向反面。調(diào)整治理結(jié)構(gòu)與治理邏輯，并形成適應(yīng)具有開放性、不確定性特征的人工智能生產(chǎn)模式，是當(dāng)前面臨的治理挑戰(zhàn)之一。
再者，治理方法的滯后性，即長久以來建立在人類行為因果關(guān)系基礎(chǔ)上的法律規(guī)制體系，可能難以適用于以算法、數(shù)據(jù)為主體的應(yīng)用環(huán)境。人工智能的價值并不在于模仿人類行為，而是其具備自主的學(xué)習(xí)和決策能力;正因為如此，人工智能技術(shù)才不能簡單地理解為其創(chuàng)造者(即人)意志的表達(dá)。程序員給出的只是學(xué)習(xí)規(guī)則，但真正做出決策的是基于大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練后的算法本身，而這一結(jié)果與程序員的意志并無直接因果關(guān)聯(lián)。事實上也正由于這個特點，AlphaGo才可能連續(xù)擊敗圍棋冠軍，而其設(shè)計者卻并非圍棋頂尖大師。也正是在這個意義上，我們才回到了?？滤缘摹凹夹g(shù)的主體性”概念。在他看來，“技術(shù)并不僅僅是工具，或者不僅僅是達(dá)到目的的手段;相反，其是政治行動者，手段與目的密不可分”。[15]就此而言，長久以來通過探究行為與后果之因果關(guān)系來規(guī)范人的行為的法律規(guī)制體系，便可能遭遇窘境：如果將人工智能所造成的侵權(quán)行為歸咎于其設(shè)計者，無疑不具有說服力;但如果要歸咎于人工智能本身，我們又該如何問責(zé)一個機(jī)器呢?由此，如何應(yīng)對以算法、數(shù)據(jù)為核心的技術(shù)主體所帶來的公共責(zé)任分配問題，是當(dāng)前面臨的第二個治理挑戰(zhàn)。
最后，治理范圍的狹隘性，即對于受人工智能發(fā)展沖擊而引發(fā)的新的社會議題，需要構(gòu)建新的治理體系和發(fā)展新的治理工具。人工智能發(fā)展所引發(fā)的治理挑戰(zhàn)不僅僅體現(xiàn)在現(xiàn)有體系的不適應(yīng)上，同時還有新議題所面臨的治理空白問題。具體而言，這又主要包括以下議題：算法是否能夠享有言論自由的憲法保護(hù)，數(shù)據(jù)的權(quán)屬關(guān)系究竟如何界定，如何緩解人工智能所可能加劇的不平等現(xiàn)象，以及如何平衡人工智能的發(fā)展與失業(yè)問題。在人工智能時代之前，上述問題并不存在，或者說并不突出;但伴隨著人工智能的快速發(fā)展和應(yīng)用普及，它們的重要性便日漸顯著。以最為人所關(guān)注的失業(yè)問題為例，就技術(shù)可能性來說，人工智能和機(jī)器人的廣泛應(yīng)用代替人工勞動，已是一個不可否定的事實了。無論是新聞記者，還是股市分析員，甚至是法律工作者，其都有可能為機(jī)器所取代。在一個“充分自動化(Full Automation)”的世界中，如何重新認(rèn)識勞動與福利保障的關(guān)系、重構(gòu)勞動和福利保障制度，便成為最迫切需要解決的治理挑戰(zhàn)之一。[16]
上述三方面共同構(gòu)成了人工智能時代崛起所帶來的治理挑戰(zhàn)。面對這些挑戰(zhàn)，各國也做出了相應(yīng)的公共政策選擇。本文第三部分將對各國人工智能的治理政策進(jìn)行對比性分析。在此基礎(chǔ)上，第四部分將提出本文的政策建議。
三、各國人工智能治理政策及監(jiān)管路徑綜述
人工智能時代的崛起作為一種普遍現(xiàn)象，其所引發(fā)的治理挑戰(zhàn)是各國面臨的共同問題，各國也陸續(xù)出臺了相關(guān)公共政策以試圖推動并規(guī)范人工智能的快速發(fā)展。
美國于2016年同時頒布了《國家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃》和《為人工智能的未來做好準(zhǔn)備》兩個國家級政策框架，前者側(cè)重從技術(shù)角度指出美國人工智能戰(zhàn)略的目的、愿景和重點方向，而后者則更多從治理角度探討政府在促進(jìn)創(chuàng)新、保障公共安全方面所應(yīng)扮演的角色和作用。就具體的監(jiān)管政策而言，《為人工智能的未來做好準(zhǔn)備》提出了一般性的應(yīng)對方法，強(qiáng)調(diào)基于風(fēng)險評估和成本-收益考量的原則以決定是否對人工智能技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用施以監(jiān)管負(fù)擔(dān)。[17]日本同樣于2016年出臺了《第五期(2016～2020年度)科學(xué)技術(shù)基本計劃》，提出了“超智能社會5.0”的概念，強(qiáng)調(diào)通過推動數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、建設(shè)社會服務(wù)平臺、協(xié)調(diào)發(fā)展多領(lǐng)域智能系統(tǒng)等各方面工作促進(jìn)人工智能的發(fā)展和應(yīng)用。[18]
盡管美國和日本的政策著力點不同，但其共有的特點是對人工智能的發(fā)展及其所引發(fā)的挑戰(zhàn)持普遍的包容與開放態(tài)度。就當(dāng)前的政策框架而言，美日兩國的政策目標(biāo)更傾斜于推動技術(shù)創(chuàng)新、保持其國家競爭力的優(yōu)勢地位;當(dāng)涉及對人工智能所可能引發(fā)的公共問題施以監(jiān)管時，其政策選擇也更傾向于遵循“無需批準(zhǔn)式(permissionless)”的監(jiān)管邏輯，即強(qiáng)調(diào)除非有充分案例證明其危害性，新技術(shù)和新商業(yè)模式默認(rèn)為都是被允許的。[19]至于人工智能的發(fā)展對個人數(shù)據(jù)隱私、社會公共安全的潛在威脅，盡管兩國的政策框架都有所涉及，卻并非其政策重心——相比之下，英國、法國則采取了不同的政策路徑。
英國政府2016年了《人工智能：未來決策制定的機(jī)遇與影響》，對人工智能的變革性影響以及如何利用人工智能做出了闡述與規(guī)劃，尤其關(guān)注到了人工智能發(fā)展所帶來的法律和倫理風(fēng)險。在該報告中，英國政府強(qiáng)調(diào)了機(jī)器學(xué)習(xí)與個人數(shù)據(jù)相結(jié)合而對個人自由及隱私等基本權(quán)利所帶來的影響，明確了對使用人工智能所制定出的決策采用問責(zé)的概念和機(jī)制，并同時在算法透明度、算法一致性、風(fēng)險分配等具體政策方面做出了規(guī)定。[20]與英國類似，法國在2017年的《人工智能戰(zhàn)略》中延續(xù)了其在2006年通過的《信息社會法案》的立法精神，同樣強(qiáng)調(diào)加強(qiáng)對新技術(shù)的“共同調(diào)控”，以在享有技術(shù)發(fā)展所帶來的福利改進(jìn)的同時，充分保護(hù)個人權(quán)利和公共利益。[21]與美日相比，英法的公共政策更偏向于“審慎監(jiān)管(precautionary)”的政策邏輯，即強(qiáng)調(diào)新技術(shù)或新的商業(yè)模式只有在開發(fā)者證明其無害的前提下才被允許使用。[22]
在本文看來，無論是“無需批準(zhǔn)式監(jiān)管”還是“審慎監(jiān)管”，在應(yīng)對人工智能時代崛起所帶來的治理挑戰(zhàn)方面都有其可取之處：前者側(cè)重于推動創(chuàng)新，而后者則因重視安全而更顯穩(wěn)健。但需要指出的是，這兩種監(jiān)管路徑的不足卻也十分明顯。正如前文第二部分所指出，一方面，快速迭代的技術(shù)發(fā)展與商業(yè)模式創(chuàng)新必將引發(fā)新的社會議題，無論是算法是否受到言論自由的權(quán)利保護(hù)還是普遍失業(yè)對社會形成的挑戰(zhàn)，它們都在客觀上要求公共政策做出應(yīng)對，而非片面的“無需批準(zhǔn)式監(jiān)管”能夠處理。更重要的是，“無需批準(zhǔn)式監(jiān)管”的潛在假設(shè)是事后監(jiān)管的有效性;然而，在事實上，正如2010年5月6日美國道瓊斯工業(yè)指數(shù)“瞬間崩盤”事件所揭示的，即使單個電子交易程序合規(guī)運行，當(dāng)各個系統(tǒng)行為聚合在一起時反而卻造成了更大的危機(jī)。[23]在此種情形下，依賴于合規(guī)性判斷的“事后監(jiān)管”基本上難以有效實施。另一方面，人工智能本身的自主性和主體性使得建立在人類行為因果關(guān)系基礎(chǔ)上的“審慎監(jiān)管”邏輯存在天然缺陷：既然人類無法預(yù)知人工智能系統(tǒng)可能的行為或決策，開發(fā)者又如何證明人工智能系統(tǒng)的無害性?
正如本文所反復(fù)強(qiáng)調(diào)的，人工智能與其他革命性技術(shù)的不同之處，正是在于其所帶來的社會沖擊的綜合性和基礎(chǔ)性。人工智能并非單個領(lǐng)域、單個產(chǎn)業(yè)的技術(shù)突破，而是對于社會運行狀態(tài)的根本性變革;人工智能時代的崛起也并非一夜之功，而是建立在計算機(jī)革命、互聯(lián)網(wǎng)革命直至數(shù)字革命基礎(chǔ)上的“奇點”變革。因此，面對人工智能時代崛起所帶來的治理挑戰(zhàn)，我們同樣應(yīng)該制定綜合性的公共政策框架，而非僅僅沿襲傳統(tǒng)治理邏輯，例如只是針對具體議題在“創(chuàng)新”與“安全”這個二元維度下進(jìn)行艱難選擇。本文在第四部分從承認(rèn)技術(shù)的主體性、重構(gòu)社會治理制度、推進(jìn)人工智能全球治理這三方面提出了政策建議，并希望以此推動更深入地圍繞人工智能時代公共政策選擇的研究與討論。
四、人工智能時代的公共政策選擇
《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》明確提出了到2030年我國人工智能發(fā)展的“三步走”目標(biāo)，而在每一個階段，人工智能法律法規(guī)、倫理規(guī)范和政策體系的逐步建立與完善都是必不可少的重要內(nèi)容。面對人工智能時代崛起的治理挑戰(zhàn)，究竟應(yīng)該如何重構(gòu)治理體系、創(chuàng)新治理機(jī)制、發(fā)展治理工具，是擺在決策者面前的重要難題。本文基于對人工智能基本概念和發(fā)展邏輯的梳理分析，結(jié)合各國已有政策的對比分析，提出以下三方面的改革思路，以為人工智能時代的公共選擇提供參考。
第一，人工智能發(fā)展的基石是算法與數(shù)據(jù)，建立并完善圍繞算法和數(shù)據(jù)的治理體系與治理機(jī)制，是人工智能時代公共政策選擇的首要命題，也是應(yīng)對治理挑戰(zhàn)、賦予算法和數(shù)據(jù)以主體性的必然要求。(1)就算法治理而言，涉及的核心議題是算法的制定權(quán)及相應(yīng)的監(jiān)督程序問題。算法作為人工智能時代的主要規(guī)則，究竟誰有權(quán)并通過何種程序來加以制定，誰來對其進(jìn)行監(jiān)督且又如何監(jiān)督?長久以來公眾針對社交媒體臉書(Facebook)的質(zhì)疑正體現(xiàn)了這一問題的重要性：公眾如何相信臉書向用戶自動推薦的新聞內(nèi)容不會摻雜特殊利益的取向?[24]當(dāng)越來越多的人依賴定制化的新聞推送時，人工智能甚至?xí)绊懙娇偨y(tǒng)選舉。也正因為此，包括透明要求、開源要求在內(nèi)的諸多治理原則，應(yīng)當(dāng)被納入到算法治理相關(guān)議題的考慮之中。(2)就數(shù)據(jù)治理而言，伴隨著人工智能越來越多地依賴于大規(guī)模數(shù)據(jù)的收集與利用，個人隱私的保護(hù)、數(shù)據(jù)價值的分配、數(shù)據(jù)安全等相關(guān)議題也必將成為公共政策的焦點。如何平衡不同價值需求、規(guī)范數(shù)據(jù)的分享與應(yīng)用，也同樣成為人工智能時代公共政策選擇的另一重要抓手。
第二，創(chuàng)新社會治理制度，進(jìn)一步完善社會保障體系，在最大程度上緩解人工智能發(fā)展所可能帶來的不確定性沖擊。與歷史上的技術(shù)革命類似，人工智能的發(fā)展同樣會導(dǎo)致利益的分化與重構(gòu)，而如何保證技術(shù)革命成本的承受者得到最大限度的彌補并使所有人都享有技術(shù)發(fā)展的“獲得感”，不僅是社會發(fā)展公平、正義的必然要求，也是促進(jìn)技術(shù)革命更快完成的催化劑。就此而言，在人工智能相關(guān)公共政策的考量中，我們不僅應(yīng)該關(guān)注產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟(jì)政策，同時也應(yīng)該關(guān)注社會政策，因為只有后者的完善才能夠控制工人或企業(yè)家所承擔(dān)的風(fēng)險，并幫助他們判斷是否支持或抵制變革的發(fā)生。就具體的政策設(shè)計來說，為緩解人工智能所可能帶來的失業(yè)潮，基本收入制度的普遍建立可能應(yīng)該被提上討論議程了?！盎臼杖搿笔侵刚喂餐w(如國家)向所有成員不加任何限制條件地支付一定數(shù)額的收入，以滿足其基本生活的需求。盡管存在“養(yǎng)懶漢”的質(zhì)疑，但有研究者已指出，自18世紀(jì)就開始構(gòu)想的基本收入制度很有可能反過來促進(jìn)就業(yè)。[25]芬蘭政府已經(jīng)于2017年初開始了相關(guān)實驗，美國的一些州、瑞士也做出了一定探索。在人工智能時代尚未完全展現(xiàn)其“猙容”之前，創(chuàng)新社會治理機(jī)制、完善社會保障體系，可能是平衡技術(shù)創(chuàng)新與社會風(fēng)險的最佳路徑。
第三，構(gòu)建人工智能全球治理機(jī)制，以多種形式促進(jìn)人工智能重大國際共性問題的解決，共同應(yīng)對開放性人工智能生產(chǎn)模式的全球性挑戰(zhàn)。人工智能的發(fā)展具有開放性和不確定性的特征，生產(chǎn)門檻的降低使得人工智能技術(shù)研發(fā)的跨國流動性很強(qiáng)，相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的制定、開放平臺的搭建、共享合作框架的形成，無不要求構(gòu)建相應(yīng)的全球治理機(jī)制。另一方面，跨境數(shù)據(jù)流動在廣度和深度上的快速發(fā)展成為了人工智能技術(shù)進(jìn)步的直接推動力，但各國數(shù)據(jù)規(guī)制制度的巨大差異在制約跨境數(shù)據(jù)流動進(jìn)一步發(fā)展的同時，也將影響人工智能時代的全面到來。[26]故此，創(chuàng)新全球治理機(jī)制，在承認(rèn)各國制度差異的前提下尋找合作共享的可能性，便成為人工智能時代公共政策選擇的重要考量之一。就具體的機(jī)制設(shè)計而言，可以在人工智能全球治理機(jī)制的構(gòu)建中引入多利益相關(guān)模式;另一方面，為防止巨頭壟斷的形成，充分發(fā)揮主權(quán)國家作用的多邊主義模式同樣不可忽視。作為影響深遠(yuǎn)的基礎(chǔ)性技術(shù)變革，互聯(lián)網(wǎng)全球治理機(jī)制的經(jīng)驗和教訓(xùn)值得人工智能發(fā)展所借鑒。
上述三方面從整體上對人工智能時代的公共政策框架做出了闡述。與傳統(tǒng)政策局限于“創(chuàng)新”與“安全”之間做出二維選擇不同，本文以更綜合的視角提出了未來公共政策選擇的可能路徑。就其內(nèi)在聯(lián)系來講，建立并完善圍繞算法和數(shù)據(jù)的治理體系是起點，其將重構(gòu)人工智能時代的規(guī)則與制度;創(chuàng)新社會治理機(jī)制并完善社會保障體系是底線，其將緩解人工智能所帶來的影響與波動;構(gòu)建全球治理機(jī)制則成為了制度性的基礎(chǔ)設(shè)施，推動各國在此之上共同走向人工智能時代的“人類命運共同體”。
五、結(jié)語
在經(jīng)歷了60余年的發(fā)展之后，人工智能終于在互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等諸多技術(shù)取得突破的基礎(chǔ)上實現(xiàn)了騰飛。在未來的人類生活中，人工智能也必將扮演越來越重要的角色。對于這樣的圖景，我們自不必驚慌，但卻也不可掉以輕心。對于人工智能的治理，找到正確的方向并采取合理的措施，正是當(dāng)下所應(yīng)該重視的政策議題。而本文的主旨也正在于此：打破長久以來人們對于人工智能的“籠統(tǒng)”式擔(dān)憂，指出人工智能技術(shù)發(fā)展的技術(shù)邏輯及其所引發(fā)的治理挑戰(zhàn)，并在此基礎(chǔ)上提出相應(yīng)的政策選擇。人工智能治理的這三個基本問題，是重構(gòu)治理體系、創(chuàng)新治理機(jī)制、發(fā)展治理工具所必須思考的前提。伴隨著我國國家層面戰(zhàn)略規(guī)劃的出臺，我國人工智能的發(fā)展也必將躍上新臺階。在此背景下，深入探討人工智能治理的相關(guān)公共政策議題，對于助推一個人工智能時代的崛起而言，既有其必要性，也有其迫切性。（來源：中國行政管理 文/賈開 蔣余浩 編選：中國電子商務(wù)研究中心）
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