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我有你如何工作的智能计划技术和对会计进行行业的影响，主要是和他们的才能和他的技能的竞争
人工智能下财务会计向管理会计转型论文
在学习、工作中，大家都不可避免地会接触到论文吧，借助论文可以达到探讨问题进行学术研究的目的。相信很多朋友都对写论文感到非常苦恼吧，以下是我为大家整理的人工智能下财务会计向管理会计转型论文，仅供参考，希望能够帮助到大家。
摘要：
随着人工智能在各领域的全面普及以及市场竞争的加剧，企业迫切需要通过应用管理会计来提高自身的管理水平和决策能力；另一方面，人工智能已代替人工完成繁杂、重复的基础财务工作，并自动收集和存储大量业财数据，使得大量财务人员能有更多时间和精力，通过利用、分析业财数据，转型参与到企业管理与决策之中，并为之提供有价值的信息。因此，人工智能背景下财务转型势在必行。然而目前，企业财务转型并不顺利，为此，本文在解析管理会计和财务转型内涵的基础上，深入研究了目前企业在财务转型过程中出现的问题和面临的困难，并探讨解决对策，希望能为推进企业财务转型提供参考与借鉴。
关键词：
人工智能；财务会计；管理会计；财务转型
引言：
在这个信息科技高速发展的时代，人工智能技术在各行业、各领域的应用越来越广泛，对企业的财务会计工作影响也很大，财务会计中简单又重复的基础工作已被人工智能逐渐取代，财务会计向管理会计的转型是必然趋势，但由于传统的财务会计思想根深蒂固，转型过程中困难重重，面临的问题也较多，转型整体推进较为缓慢，本文通过分析转型过程中出现的问题，研究解决对策，以推动企业加速向管理会计转型，更好适应新时代的发展。
一、管理会计的内涵及与财务会计的关系
管理会计（ManagementAccounting）是从传统的会计系统中分离出来的，是与财务会计并列的，着重给企业管理层提供合理决策建议，用来改善企业经营管理，提高企业经济效益的一个会计分支。管理会计是根据企业编制的计划、作出的决策以及不同的经济活动，运用管理会计的相关工具，参与到企业的规划、决策、评价等活动中，进而推动单位实现战略规划。，财务会计是对企业过去发生的经济业务或事项，用书面的形式进行确认、记录、计量和报告，为企业利益的不同相关方提供财务会计报告，因此财务会计是对外报告会计。而管理会计是以财务会计信息为基础，利用专门的工具方法分析处理业财数据，为企业的经济活动进行事前规划决策、事中监督控制、事后评价考核提供有效的信息，因此管理会计是对内会计，对于提高企业管理水平和决策能力都具有非常重要作用。
二、财务转型的内涵及必要性分析
（一）财务转型的内涵
财务职能转型是由原来的核算型会计转变为管理型会计，利用先进的信息技术，将会计人员从大量重复繁杂和基础的会计工作中解放出来，这样可以让会计人员有更多时间和精力参与企业的管理与决策活动，并为这些活动提供有价值的信息。如从事战略规划、项目决策、成本管理、业绩管理等那些具有高附加值、有创造性的工作，因此财务会计向管理会计转型是以信息技术为依托的，是信息技术发展的必然结果。企业财务转型的目标主要是为了有效地支撑企业经营活动的全过程，从而逐步由日常简单核算为重点的财务会计向以资源整合、决策支持为重点的管理会计转型，同时做到有效引导，积极协助有关部门能够对经营活动的全过程做到较好的价值管理，从而不断提升企业经济增加值。财务转型也不是一蹴而就可以完成的，需要有一个漫长的过程，是企业在不断自我变革中实现科学发展、可持续发展的必然过程。一般而言，财务转型的主要方向有以下几种：
1.战略财务模式
战略财务是将企业的长期目标和行动计划数字化为可预测的财务模型，假定在不同的经营、投资及筹资的条件下，模拟分析目标企业的经营盈利等情况，利用企业价值评估方法对企业和股东价值进行评估，让高层管理人员看到不同的战略对企业会产生不同的财务影响，从而选择对企业具有最佳财务战略的方案。在新的经济形势下，财务不能再被动的接受企业管理变革，因为企业的经营战略和财务战略的联系日益紧密，战略财务的模式也越来越被较多的企业所认可。
2.共享财务模式
共享财务模式是指集团公司将分布在不同地区或不同国家的经济业务，集中在财务共享中心来进行处理，这是一种常见的将财务工作和企业战略管理统一结合在一起的管理方式，对于促进更多的企业将其统一的财务业务以及相关工作结合在一起共同解决，如此不仅保证了会计记录和报告的规范、结构统一，提升了工作的效率，也在最大程度上推进集团企业资源的利用效率，在推进企业不断实施新的战略计划提供了有力的保障。对于促进企业的不断扩张以及海外市场的探索具有深刻意义。与普通企业的财务处理模式最大不同在于，财务共享服务中心可以利用其规模效应大大降低人力成本，提供工作效率，同时可以快速提高财务人员的`业务水平，进而提升企业的核心竞争能力。
3.精益业务管理财务
精益业务管理财务就是把财务逐渐延伸到业务工作中。财务部门利用业务部门的精益管理思想和财务管理思想进行高度融合，将财务部门的传统财务预算、会计核算和财务分析的职能部门转化为利润中心。通过精益化的成本核算，掌握生产环节的每个步骤或工序的具体成本组成，包括固定成本、可变成本以及生产纯成本和管理不善成本等，从而可以有针对性的提出有效节约成本的建议，进而达到指导或建议生产部门实施降低产品总成本的目的。财务部门可以针对生产环节实施前后进行产品成本差异分析，按照标准产品价格计算为企业多产生的利润。
（二）财务转型的必要性分析
1.企业当前的客观需求
21世纪，经济全球化以及新兴经济体的井喷，使得各国经济之间相互交融，增加了经济发展的复杂性。在此背景下，企业发展面临着诸多不确定因素，要求管理者对可能面临的风险做出准确的判断，同时要求企业不仅要具备强大的核心经营能力，还要具备一流的管理能力，企业要想提升这些能力，就需要财务部门从财务视角为企业管理与决策提供价值相关信息，因此，竞争倒逼企业迫切需要财务转型，即由核算型会计转为管理型会计，加强对管理会计的应用，提升企业经营管理能力。
2.会计核算方式发展为转型提供了条件
自计算机普及以来，经过几十年的高速发展，特别是财务处理软件的应用，对各种会计信息进行加工处理，甚至开始运用编程来实现某些数据的自动分类和归集，为管理会计的应用提供了大量、有价值的数据，为管理会计的应用奠定了基础，因此财务会计向管理会计转型的基础条件之一已经具备。
3.人工智能的应用为财务转型提供了条件
近年来，人工智能开始广泛应用于会计领域，计算机人工智能自动完成日常会计核算工作，诸如自动生成凭证、利用AI图片识别技术来对原始单据进行初步审核、批量文件处理等，节省出大量财务人员，使他们能把更多的时间和精力放在对经营活动的分析和预测上，即放在管理会计上，因此人工智能在财务会计领域的应用为财务转型提供了另一个条件。当企业既有内在需求，又有外在条件时，财务会计向管理会计转型成为必然。
三、目前企业财务转型面临的问题
（一）对财务转型重视程度不够
在多数企业中，一般地，核心部门是销售、研发等部门，而财务部门处于非核心职能部门地位。财务部门在企业经营决策中的参与度较低，一些企业管理者对会计的认识还停留在记账、核算、报税等初级层面。由于领导层对管理会计的重要性认识不够充分，导致目前财务会计向管理会计转型困难重重，特别是部门之间的配合工作推动困难比如人事部门并不能从相关人员安排和岗位设置上进行很好的配合，业务部门也会狭隘的认为财务转型使得业务部门的工作量增加，并对财务人员深度介入业务有抵触情绪；财务部门人员也感觉难以取得相关业务数据，理解不了业务实质，很难进行深度挖掘和分析，打消了主动参与财务转型的积极性。最终结果是财务转型工作流于形式，管理会计信息没有在企业经营决策中发挥实质作用。
（二）缺乏开展管理会计工作的相关机制
要想深度发挥管理会计的优势，必须大力推进业财融合，将财务工作嵌入业务前端，从事后管控前移至事前规划、事中管控，做到财务全流程参与，及时发现业务流程中出现的风险，并及时有效进行风险管理。但是由于业务部门和财务部门关注的绩效指标天然存在差异，财务部门往往比较关注资产负债表、投资收益率、预算执行情况等企业整体性的经营指标。而业务部门则重点关注销售额、市场占有率、款项回笼情况等。并且，财务部门比业务部门更关注风险防控，而业务部门为了做大销售，往往愿意冒更大的风险进行大规模赊销活动，拓展业务。这些都会导致业财融合工作中出现互相争执不下，甚至出现冲突和摩擦，最终影响财务转型的效果。导致该问题的主要原因在于企业缺乏业务与财务部门对接机制，缺乏必要的开展管理会计工作的制度安排，即缺乏必要的业财融合制度安排。
（三）专业管理会计人才缺乏
当前我国低层次的财务会计人才已明显过剩，但是复合型管理人才却十分紧缺。在当前人工智能时代，要想胜任专业的管理会计工作，不仅需要厚实的专业知识功底，还要精通信息技术、统计学、运筹学等相关知识，更需要熟悉企业的相关业务流程。企业现有的财务人员本身就不多且水平有限，能够熟悉业务并且熟练运用大数据技术开展管理会计工作的人才更是十分稀缺，这也是制约财务转型的一个重要因素。
（四）信息化建设水平不足
目前一些规模较大的企业都有诸多信息系统，分属不同的业务线和不同部门，且各系统的软件厂商也不同，分别产生各领域的数据和报表，相互独立，不同系统之间没有有效衔接，产生大量信息孤岛，造成数据传输效率低、抽取困难，准确性较差，数据之间相关性较弱。而财务转型要求信息口径统一的数据，且需要这些数据能够实施共享，这样财务部门才能实时获取并处理分析这些数据，以获取价值相关信息，为管理层决策提供依据，因此信息化建设的不足降低了管理会计信息对经营决策的支撑作用，甚至对决策造成负面影响。
四、推进企业财务转型的对策建议
（一）企业领导重视，强化财务转型意识
企业财务转型不仅仅是财务部门自己的事情，而是需要得到企业各层级各部门的大力支持配合，这更是对企业综合管理行为的重塑，将影响着企业的组织、流程、制度、业务等方方面面。领导层的重视是财务转型顺利落地的重要保障，因此企业应将财务转型作为“顶层”设计，必须得到“一把手”的高度重视，必须在企业宏观层面建立财务转型意识。由企业高层领导牵头，统筹协调，自上而下推进转型工作，减少实施阻力，最大程度形成合力，为财务转型创造良好的氛围。同时，财务人员也要自觉提高转型意识，认识到财务转型的重要性和必然性，提高参与转型工作的积极性，提升自身综合素质，在时代的变革浪潮中主动进行角色转换升级。
（二）优化激励机制，促进业财融合
为减少财务转型落实过程中各部门之间的冲突和阻力，企业应建立确保管理会计工作开展的相关制度，如业务部门与财务部门对接机制，促使业务部门与财务部门沟通协作，推进业财融合。此外，企业还应优化完善现有的激励考核机制，特别是考虑一些跨部门工作人员的实际情况，将个人绩效与协作绩效挂钩，使相关各方利益都得到尊重和保障，鼓励员工勇于担当，主动作为。充分调动各方人员参与的积极性，信息共享，相互合作，增强层级及部门间的配合度，深度推动业财融合，为财务转型创造良好激励条件。在具体考核指标的设置上，对于一些部门考核指标之间有冲突的，应增进部门协调，完善考核体系，做到部门利益与企业整体利益统一；既要考虑本部门员工完成本职工作，又要兼顾为其他部门提供的协助和支持。让员工能实实在在享受到企业价值增值带来的成果，提升员工工作价值感，留住和吸引优秀人才，积极鼓励员工攻坚克难，提升效率，加快推进业财融合和财务转型。
（三）加强学习培训，更新财务人员知识结构
在财务会计向管理会计转型及业财融合的变革中，财务部门扮演的是发起人角色，财务人员必须主动学习、主动改变。在知识结构方面，除了原有的财务会计专业知识外，财务人员还需要学习和了解的领域主要有：管理会计知识，如量本利、盈亏平衡点、作业成本法等分析方法；企业管理、企业战略相关知识，拓宽视野，培养大局思维；了解行业的现状及发展趋势，熟悉本企业业务流程、深刻理解业务本质；大数据分析相关技能，如数据库软件ACCESS、统计软件SPSS、基本编程Python等。学习形式可以灵活多样，比如针对性的培训、讲座、引进高端复合型人才对原有财务团队进行传帮带、部门内部及甚至跨部门轮岗交流等等。财务人员应主动学习，向管理型、价值创造型、决策型复合人才转变，实现职业生涯的华丽转身。
（四）健全信息系统，为财务转型提供数据支撑
健全的信息系统有助于财务转型的顺利实施，提升企业的价值创造能力和竞争优势。企业应对现有的信息系统进行全面细化梳理和高效整合，并实现对数据信息的专业化术语及数据口径的标准统一，规范管理流程，完善管理制度，提高数据准确性及相关性；各部门子系统之间要实现无缝衔接和有效传输，真正打破信息孤岛和信息壁垒，确保各类信息共享互通，保障信息的全面性、多样性、及时性，全面提供信息质量，为财务转型工作开展夯实数据基础，从而为企业的经营决策提供更有效的信息支撑。人工智能时代背景下，财务会计向管理会计转型已经刻不容缓，而转型工作的具体落实则需要采取科学有效的策略。本文在深入研究了目前企业在财务转型过程中存在的问题和面临的困境的基础上，提出了只有树立转型意识、促进业财融合、更新财务人员知识结构、完善信息系统才能实现转型工作的顺利推进，拓展财务的工作领域，提升财务工作水平，创造财务工作价值。随着我国经济的不断发展，以及信息技术、人工智能等在企业的不断应用，未来企业在财务转型过程中还会遇到各种各样的困难和问题，但是管理会计的应用是必然的，未来还需要我们不断发现问题，并及时探讨解决对策，为推动企业健康稳步发展建言献策。
参考文献：
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[6]王宏翆.浅谈人工智能时代财务会计向管理会计的转型[J].商业会计,2020,02(b):200-201
摘要： 近年来，随着电子 科技 日新月异的进步，人工智能更加普及，促进会计审计行业逐渐改变和成长。本文解释了人工智能审计的相关概念，并且重点回顾了关于人工智能对审计行业发展影响的相关文献，提出可能的改进措施，以期对行业未来发展的可能性和适应性作出理性探讨。
关键词： 人工智能；审计行业
近些年来，智能化的技术越来越普及，在不同领域迅猛发展。大数据的出现使信息可以广泛储存和查询；云计算技术的应用使数据信息的计算更加便捷、安全；移动互联技术则推动信息交换摆脱了时间和空间的限制。这些先进的技术对人工智能的发展应用都起到了巨大的推动作用。人工智能已延伸到人们工作生活的方方面面。2017年5月，普华永道事务所发表了关于引入人工智能的流程自动化方案。很快，四大会计师事务所都引进了会计机器人，这意味着人工智能正式进入审计领域。会计机器人能够快速准确输入存储信息，对会计师们是一个前所未有的挑战，要求他们掌握人工智能的内在本质和前沿动态，从而促进现代审计技术的进步。运用人工智能的审计系统不仅工作高效而且人工费用低，其全面普及是大势所趋，满足行业发展的需要。因此，这对于审计从业人员来说既是巨大的挑战，更是不可多得的机遇。
1、关于人工智能审计的概述
人工智能(ArtificialIntelligence)，从根本上来看是按照人类的思维方式进行编程、设计系统，从而完成各项代替人工的工作。按照人类的思维方式，即模拟人类的思维过程，首先是对人类思维的器官：人脑进行结构观察。根据观察结果设计出结构相似的机器，这是人工智能产生的基础。其次要依据大脑功能的实现过程设计系统的运行方式，这是模拟人类思维过程的重要环节，也是实现人工智能的关键途径。其重点在于找到人类大脑在思考的时候是如何传递信息，从而仿照设计机器的系统。所谓“人工智能”，就是机器操作，代替人工。人工智能审计则是把人工智能系统应用在审计领域，通过智能化的系统和机器操作一定的审计工作。该系统建立在对审计人员思考、实施过程的模拟之下，将基础审计工作分成三个阶段：首先是数据的采集。大量的基础数据将被收集在人工智能系统的数据库里，以方便接下来的数据应用。数据的应用主要体现在对数据的检查核对，人工智能系统可以快速筛选出待审计单位的相关数据信息，并与数据库信息比对，从而检查出错误、过时的信息，避免舞弊、篡改信息等各种不端行为。在数据审核完毕之后，人工智能系统还可以自动生成试算平衡表、利润表等各种财务报表以及工作底稿。基础工作由系统处理完成，在很大程度上减轻了审计人员的工作负担，他们的工作重点可以向更为复杂的分析阶段转变。最重要的是，审计人员能够随时随地检查系统处理数据的任一阶段，实现全方位的监控。人工智能技术的应用给审计行业的发展带来了巨大的改变。通过模拟审计人员的思考和实际操作过程，智能系统几乎可以处理全部的基础审计工作，并且人工智能的处理效率、正确率、以及数据信息的安全程度都要比审计人员要高得多。总之，人工智能的出现倒逼审计行业内部要进行一次彻底的、颠覆式的变革，虽然面对着未知的艰巨挑战，但是如果迎难而上，成功变革，对整个行业而言将会是一个质的飞越。
2、人工智能技术给审计行业带来的变革
2.1.促使审计信息处理更加高效
陈敏洁(2018)的研究从基础审计工作出发，分析了人工智能对审计行业的影响。传统的基础审计工作主要含有海量数据的筛选，因此基础从业人员需要审阅大量的数据资料，除了合同单、审批单等文字信息，还有众多专业图表等晦涩难懂的数据信息。审计人员如果不够熟悉被审计单位所在的领域，处理起来还要花费大量时间了解，而人工智能的出现则极大地改善了这种情况。智能系统存储了很多不同领域的专业知识，因此，面对复杂的专业数据它可以快速调取出相应的信息进行比对，不需要花费大量时间了解专业背景。基础审计工作完成后，系统将相关报表呈献给审计人员，以便对其进行更深层次的分析。人工智能技术解决了审计信息在收集、传递和处理过程中的效率问题，做到了短时间内提供出高质量的报表，使审计人员专注于分析数据等专业的工作。
2.2.推动审计技术和方法改进
康曦月(2017)以大数据发展为背景，分析了人工智能技术对审计方法的影响，她认为人工智能会促进总体审计的发展。当下，受到审计人员数量和能力的限制，被审计单位的数据并不能完全掌握。大数据的使用可以帮助审计人员掌握业务活动全部的信息，从而实现总体、全面的审计。另外，审计的地点也将不再局限于活动现场。通过移动技术，审计人员可以远程提取数据信息，并且进行相应的分析和监督。人工智能将不同单位的审计信息构建成信息网络，使审计人员更方便、高效地处理工作，传统的审计方法得以极大地改善，审计工作的效率也得到了很高的提升。
2.3.促进审计工作数字化的发展
面对日益复杂的审计环境和大量的审计信息，立足于局部信息的传统审计方法已经不能满足时展的需要。在大量研究和调查的基础上，沈潇潇(2018)认为顺应人工智能的发展浪潮，大力推进数字化审计已经成为不可阻挡的趋势。数字化审计是在全面、广泛数据的基础上，通过人工智能自动筛选并调取出被审计单位相应的信息，这就大大减少了审计师关于筛选数据的工作量，并且全面过滤了有效的信息，实现审计信息高效、全面的应用。
3、人工智能在审计行业发展中的问题
3.1.冲击传统审计工作
人工智能的程序可以代替基础审计会计人员完成简单且重复的工作，比如收集核对数据、审阅条款账目、制作财务报表等。根据杨雪梅(2018)等研究人员的预测，不久的将来，人工智能将会完全替代基础审计会计工作人员。传统审计工作该如何操作，审计人员该怎样转变其工作职能，大量失业人员又将何去何从？这些问题对审计从业者乃至整个审计行业的冲击都是巨大的。
3.2.人工智能无法完全替代人工
在审计工作的实务操作中，人工智能是无法完全替代审计人员的。现场的审计环境复杂多变，会产生各种各样的、偏离人工智能设定好方向的问题，这就需要传统的审计人员依靠专业素养进行职业判断，进而作出合理的决策。经研究，朱镜桦(2018)提出，在智能化审计发展仍处于初级阶段的今天，审计人员必须加强实务操作的训练，提高个人职业素养，并且掌握计算机运用的能力，以适应多变的工作环境。会计机器人无法完全代替人类，但其引入却一定会给审计工作带来巨大的改变。
4、审计行业应对人工智能的发展策略
4.1.适应多变的审计环境，培养全面的审计从业者
闫国举(2018)从审计人员的知识结构和职能角度分析，认为在 科技 的迅猛发展下，人工智能在审计行业的普遍应用是大势所趋，也是技术革新、顺应潮流的必然变革。这便要求审计人员具备更高的综合素质，传统的审计人员仅仅掌握审计知识和经验就可以处理审计实务，但是这并不足以应对当下的多变环境。因此，审计行业要明确从业者的职能转换，培养综合审计、经济、统计、计算机等多种科学的全面人才。大数据时代已经来临，面对海量的数据，审计人员不但要收集、核对数据，更要明辨真假是非，数据审计师将成为审计从业者的重点培养方向。
4.2.依托会计信息管理系统，明确审计人员的职能转换
大数据时代，信息资源急剧增长，给事务所和企业决策提供了更加丰富的信息来源。梁日新(2018)指出企业的财务决策方式也发生了变化。依托于云计算，企业财务人员能够把相关信息进行罗列、整合，同时可以收集市场中竞争者的资料，从而辅助领导者作出最佳决策，这充分拓展了企业财务分析的范围。审计人员可以通过监控公司财务信息系统进行高效、便捷的审计，这不仅提高了工作效率，也可以最大化保证信息的安全可靠性。因此，在人工智能广泛应用的时代背景下，审计人员需要不断提高自身能力，做合格的监控者、管理者。最重要的是加强专业素养，熟悉会计知识，并且融会贯通，将其运用到会计信息管理系统的操作中。同时也要掌握相应的计算机科学知识技能，根据审计实务及时调整不适应实际情况的智能系统。除此之外，审计人员还必须加强应对风险的能力，通过大量的实务操作积累经验，提高自身职业判断的准确性，以防止意外风险的产生。总之，审计人员要明确其职能的转换是从单一的基础审计到综合全面的应用，通过自身熟练、专业的判断和处理来弥补人工智能的不足，应对审计行业的变革。
5、人工智能对审计行业的影响研究展望
参考文献
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[3]沈潇潇.人工智能背景下注册会计师的信息化转型[J].财会学习,2018(21).
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[6]朱镜桦,陈晶.人工智能对于会计行业的影响及应对策略[J].财会学习,2018(17).
[7]陈敏洁.人工智能冲击对基础会计从业人员的影响[J].现代企业,2018(4).
作者：贾柚 单位：南京审计大学
人工智能技术对会计行业的影响也是十分巨大的，因为基础的会计工作都可以被人工智能所取代，除了一个需要综合考虑经济经营以及财务等各方面的会计总监之外，其他的基础会计工作都可以被取代
人工智能是一项前瞻性科学研究，已经成为ICT产业发展的突破口。以下是我整理的科技人工智能论文的相关 文章 ，欢迎阅读!
人工智能技术推动我国ICT产业发展模式探讨
【摘 要】人工智能是一项前瞻性科学研究，已经成为ICT产业发展的突破口。通过比较国内外ICT产业中人工智能技术研发现状， 总结 我国相关技术和产业的优劣势，有针对性的从国家政策层面和企业层面探讨人工智能技术在促进我国ICT产业发展的对策和建议。
【关键词】人工智能;政策引导;发展模式
0 引言
工信部在2010年工作会议上重点部署了战略性新兴产业的发展，信息和通信技术(Information and Communication Technology， ICT)产业排在首位。当前以智慧城市、智能家居、车联网等构成的物联网、移动互联网等应用为代表的新一代ICT产业不断创新，正在全球范围内掀起新一轮科技革命和产业变革，相关产业布局如图1所示。2013年前后欧美等国家和地区相继启动的人脑研究计划，促进人工智能、神经形态计算和机器人系统的发展。而人工智能就是机器模拟人脑的具体表现形式，以云计算、深度学习、智能搜索等一系列新技术在大规模联网上的应用，已经成为ICT产业进一步发展的重要方向[1-2]。面对人工智能在ICT产业上的迅猛发展，急需对我国在此方面的发展模式进行梳理。
1 国内外人工智能技术在ICT产业的发展现状
从发展脉络看，人工智能研究始终位于技术创新的高地，近年来成果斐然，在智能搜索、人工交互、可穿戴设备等领域得到了前所未有的重视，成为产业界力夺的前沿领域。目前国际ICT产业在人工智能技术上的发展重心涉及以下几个方面。
1.1 搜索引擎方向的发展
信息搜索是互联网流量的关键入口，也是实现信息资源与用户需求匹配的关键手段，人工智能的引入打开了搜索引擎发展的新空间。融合了深度学习技术的搜索引擎正大幅度提升图像搜索的准确率，同时吸纳了自然语言处理和云操作处理技术的搜索引擎，可将语音指令转化为实时搜索结果，另外人工智能搜索引擎可能添加意识情感元素，发展出真正意义上的神经心理学搜索引擎[3]。
从搜索引擎的发展上来看，国内企业起步稍晚，搜索领域较窄，但也有新浪、搜狐、百度、阿里巴巴、腾讯等公司等纷纷运用独特的技术与 商业模式 进行中国式的创新与超越，以及科大讯飞等企事业研究单位在部分方向已经具有了一定的基础，发展态势较好。
1.2 人脑科学助推人工智能技术发展
人工智能技术都是通过机器来模拟人脑进行复杂、高级运算的人脑研究活动。目前基于信息通信技术建立的研究平台，使用计算机模拟法来绘制详细的人脑模型，推动了人工智能、机器人和神经形态计算系统的发展，预计将引发人工智能由低级人脑模拟向高级人脑模拟的飞跃。
谷歌公司早就通过自主研发以及收购等方式来获取人工智能的必要技术，包括使用一万六千个处理器建立的模拟人脑神经系统的、具备学习功能的谷歌大脑。国内该方面的研究发展起步偏重于医学单位，在中华人类脑计划和神经信息学方面具有一定的科研成果，在某些领域达到了国际先进水平，但在新一轮全球人工智能竞赛中，中国至今处于观望和模仿阶段。直至2013年初，百度成立深度学习研究院，提出百度大脑计划，如图2所示，拥有了超越天河二号的超级计算能力，组建起世界上最大的拥有200亿个参数的深度神经网络。作为国内技术最领先的互联网公司，百度此次争得人工智能领域最顶尖的科学家，在硅谷布局人工智能研究，被视为与美国科技巨头直接展开了技术和人才竞争。
1.3 智能终端和可穿戴设备引起产业变革
移动终端通过嵌入人工智能技术破除了时空限制，促进了人机高频互动，穿戴式智能联网设备正在引领信息技术产品和信息化应用发展的新方向。
我国在智能终端和可穿戴设备芯片的研发方面，还处于探索的阶段，特别是大型芯片企业未进行有力的支持。目前只有君正发布了可穿戴的芯片，制造工艺与国际上还有一定的差距。应该说国内芯片现在还是处于刚刚起步阶段，相比市场对可穿戴设备概念的热捧，用户真正能体验到的可穿戴设备屈指可数，大多停留在概念阶段。
1.4 物联网部分领域发展
全球物联网应用在各国战略引领和市场推动下正在加速发展，所产生的新型信息化正在与传统领域深入融合。总的来看，在公共市场方面发展较快，其中智能电网、车联网、机器与机器通信(Machine-To-Machine， M2M)是近年来发展较为突出的应用领域[4]。
物联网涉及领域众多，各国均上升至国家战略层次积极推动物联网技术研发，我国也在主动推进物联网共性基础能力研究和建立自主技术标准。在射频识别(Radio Frequency Identification， RFID)、M2M、工业控制、标识解析等领域已经获得部分知识产权，其中中高频RFID技术接近国际先进水平，在超高频(800/900MHz)和微波(2.45GHz)RFID空中接口物理层和MAC层均有重要技术突破。在标准方面，已建立传感网标准体系的初步框架，其中多项标准提案已被国际标准化组织采纳。作为国际传感网标准化四大主导国(美国、德国、韩国、中国)之一，我国在制定国际标准时已享有重要话语权。
2 我国ICT产业的政策引导
目前ICT产业的应用范围在不断的延伸，政策的制定必须考虑跨行业的需要，加速产业链的分工、合作和成熟。我国ICT企业正紧跟变革、激励创新、发掘内需，再通过突破瓶颈的ICT政策必将迎来新的机遇和发展。
2.1 国家政策方面的引导
世界发达国家纷纷制定ICT产业发展计划，并将其作为战略性新兴产业的重要组成部分。我国急需在国家政策方面进行引导，试图抢占下一程竞争制高点。政策应呈现如下趋势，破除行业间壁垒，加快制定ICT跨行业标准和产业相关政策。
2.1.1 加强政策顶层设计
成立国家级ICT产业发展机构，尽快确立国家ICT中长期发展战略，落实国家级监管机制、产业协同等各方面的工作，促进ICT产业及相关行业的发展。 2.1.2 加强自主创新能力
将战略性新兴产业作为发展重点，围绕其需求部署创新链，掌握核心关键技术，突破技术瓶颈。加强技术集成和商业模式的创新，加快新产品、新技术、新工艺研发应用。
2.1.3 深化科技体制改革
将企业主体地位予以强化，建立以企业为主、以市场为导向、产学研一体化的创新体系。新体系要确保企业为产业技术研发、技术创新决策、成果转化的主导地位，要促进人才、资源、技术等创新要素向企业流动，要主动与产学研机构开展深度合作，要扶植和壮大创新型企业。
2.2 知识产权方面的引导
2.2.1 专利方面
国际专利纠纷在一定程度上提高了国内企业的专利危机意识，但是由于在国内专利长期并未得到重视及专利技术研发周期长，企业对是否有能力实现布局认识不清[5]。初具国际竞争实力的国内企业应该紧抓全球重大的专利收购机遇，快速提升整体竞争力。针对新技术涉及专利问题应加快系统研究，重视前瞻性专利布局。积极探索统一专利池的构建，增强全产业专利授权及谈判能力，探索构建国内企业面临知识产权危机时的商业保护伞机制。一方面强化自身研发投入，另一方面仍需加强产学研结合、实现高校和科研院所的专利对企业转移。
2.2.2 著作权方面
目前版权产业已经成为国民经济新的增长点和经济发展中的支柱产业。世界知识产权组织在与我国国家版权局的合作调研时发现，2013年我国著作权作品登记共845064件，其中软件著作权登记164349件，同比增长超过18%。物联网、云计算、大数据等 热点 领域软件均呈现出了加速增长态势，如物联网软件著作权共4388件，同比增长70.54%，云计算软件著作权共3017件，同比增长55.04%，明显高于软件登记整体增速。虽然我国软件技术正处在一个高速增长期，但存在着低水平重复、起点较低的问题，仍需坚持不懈的进行引导、创新和保护。
3 ICT相关企业实现方式探讨
经过多年的努力积累，在人工智能究领域我国在不再仅是国外技术的跟随者，已经能够独立自主地进行重大问题的创新性研究，并取得了丰硕的成果。今后我国相关企业应进一步拓展人工智能在ICT产业的应用，并加快构建ICT产业生态系统。我国ICT相关企业在整个产业上应该逐步完成以下几个方面。
3.1 政、学、研、产、用全面推进
政府与科研院所建立合作机制。我国已经在制定多个促进产学研合作的计划，目的是将基础研究、应用研究，以及国家工业未来的发展紧密联系起来。大力资助具有应用前景的科研项目，促进大学与产业界联合申请项目，同时对由企业参与投资开发的项目实行重点关注。企业参与高校的科研项目。鼓励实力雄厚的公司通过向高校提供资金、转让科研设备等形式建立合作关系。高校积极参加企业研发项目。提供多种形式的合作方式，如高校教师充当企业顾问、举办学术讲座或参加企业课题研究，公司科研人员到高校进修并取得学位等。随着高校与政府、企业、研发机构合作的不断深入，努力消除校企之间的空间和物理层面的隔阂。探索建立学校、地方、企业、研发机构四位一体的科技创新体系，尽快形成具有特色优势和规模效益的高新技术产业群。
3.2 加强合作、推进新技术的产业化与商用
通信设备企业可与电信运营商、互联网企业加强合作，共同搭建新型试验网络，验证基于融合技术的网络架构在各场景的运行状况，排查可能出现的问题，推进相关技术、设备以及解决方案的成熟与商用化。加大与科研院所、专利中介、行业协会组织的合作，充分利用各方资源优势。企业应着重关注和影响科研院所的研究方向，协助其加强研发的实用性，提高研发质量。可以采取与校企合作开发、企业牵头申报课题，高校参与、企业设立课题由高校认领、建立联合实验室等方式。合作培育应用生态。企业在推进网络控制平台面向标准化的过程中，应充分考虑和吸纳包括电信运营商、互联网企业及其他各类企业的网络应用创新需求，为网络应用生态体系的形成与繁荣创建良好的技术基础与商业环境。
3.3 全力抢占大数据
我国政府已经认识到大数据在改善公共服务、推动经济发展以及保障国家安全等方面的重大意义。2014年《政府 工作 报告 》明确提出，“以创新支撑和引领经济结构优化升级;设立新兴产业创业创新平台”，在新一代移动通信、集成电路、大数据等方面赶超先进，引领未来产业发展。ICT企业在发展大数据的总体思路应该是：首先，明确国家关于大数据发展的战略目标，促进电信、互联网、金融等拥有海量数据的企业与其他行业进行大数据融合，扩展大数据应用领域;其次，在技术方面需要提高研发的前瞻性和系统性，近期重点发展实时大数据处理、深度学习、海量数据存储管理、交互式数据可视化和应用相关的分析技术等[6];第三，集合产学研用各方力量，统筹规划大数据应用，避免盲目发展;最后，解决个人信息的数据安全性需求。
3.4 重点发展云计算
2014年3月，工信部软件服务业司司长陈伟透露我国云计算综合标准化技术体系草案已形成。在政府建立标准化的同时，ICT企业应以企业的角度积极参与到云计算领域研究中，服务国家云产业发展战略。建议向用户充分开放企业平台资源，推进社会云产业发展;加强技术应用深度，将云计算技术着重应用于信息搜索、数据挖掘等领域，逐渐形成社会资源利用方面高效可行的 方法 技术;广泛展开与社会各界合作，推动社会各类数据资源与企业云计算技术的整合应用。云计算企业拥有丰富的软硬件资源、技术资源以及人力资源，并且服务政府信息化建设意愿强烈。应通过与政府社会资源应用需求相结合，充分发挥企业云计算资源在服务政府信息化建设、社会资源应用方面的潜力。
4 小结
发达国家对人工智能技术在ICT产业应用的研究开展较早，为促进人工智能技术的发展和ICT产业相关技术的发展已经提出并实施了一些行之有效的策略，积累了一定的 经验 。本文通过对比国内外在人工智能技术重点方向发展现状，借鉴他国政策与经验，根据我国的国情及产业发展所处的阶段，提出符合我国目前产业发展现状，适合我国的可借鉴的策略，以期为促进我国人工智能技术在ICT产业发展提供参考。
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人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。以下是我整理的人工智能的毕业论文范文的相关资料，欢迎阅读!
摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义，分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用，总结了人工智能研究现状，分析了其发展方向。
关键词：人工智能;计算机科学;发展方向
中图分类号：TP18
文献标识码：A
文章编号：1672-8198(2009)13-0248-02
1人工智能的定义
人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，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。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
2人工智能的应用领域
2.1人工智能在管理及教学系统中的应用
人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系，了解人工智能的外延和内涵，搭建人工智能的应用平台，搞好企业智能化软件的开发工作，这样，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟，徐良贤，戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上，结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验，介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术，着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用，并指出了当今这个领域上存在的一些问题。
2.2人工智能专家系统在工程领域的应用
人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年，美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为Internist 2Ⅱ，经过改进后成为现在的CAU-CEUS，1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN，包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。
人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR，用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来，美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统;弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim;阿拉斯加大学编写了地下煤矿采矿方法选择专家系统。
2.3人工智能在技术研究中的应用
人工智能在超声无损检测中的应用。在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质，形状和大小进行判断和归类;专家在传统超声无损检测与智能超声无损检测之间架起了一座桥梁，它能把一般的探伤人员变成技术熟练。经验丰富的专家。所以在实际应用中这种智能超声无损检测有很大的价值。
人工智能在电子技术方面的应用。沈显庆认为可以把人工智能和仿真技术相结合，以单片机硬件电路为专家系统的知识来源，建立单片机硬件配置专家系统，进行故障诊断，以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域，计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术，而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展，各种入侵手段也在层出不穷，单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要，把人工智能技术应用到网络安全管理领域，大大提高了它的安全性。马秀荣等在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智能技术应用于计算机网络安全管理中，起到了很好的安全防范作用。
3人工智能的发展方向
3.1人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。在AI技术领域十分活跃的IBM公司。已经为加州劳伦斯・利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑，而且正在开发的更为强大的新超级电脑――“蓝色牛仔(blue jean)”，据其研究主任保罗・霍恩称，预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为，该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。由于人工智能有着广大的发展前景，巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投入，以保证其领先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔・盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲，称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究，其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。
我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来，机械
和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下，一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发，在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上，经过科研10年攻关，于2000年11月，又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛，并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步，加快到每秒两步;从只能平静地静态不行，到能快速自如的动态步行;从只能在已知的环境中步行，到可在小偏差、不确定环境中行走，取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。
3.2人工智能发展方向
在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在：①如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术，包括机器感知、机器思维、机器行为，即知识获取、知识处理、知识利用的过程。②由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识，这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素，对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。
基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下，随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正，专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小，因此适应性较强，可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。
人工智能在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智能体系统研究的热点，其即高科技和娱乐性于一体的特点吸引了国内外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人之间的协作和机器人运动规划问题，在机器人足球系统设计中需要将人工智能中的决策树、神经网络、遗传学的等算法综合运用，随着人工智能理论的进一步发展，将使机器人足球有长足的发展。
4结语
由上述的讨论我们可以看到，目前人工智能的应用领域相当广泛。无论是学术界还是应用领域对人工智能都高度重视。人工智能良好的发展和应用前景，要求我们必须加大研究和投入力度，以使人工智能的发展能为人类服务。
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摘 要:随着技术革新的不断发展，产业融合正日益成为产业经济发展中的重要现象。产业融合产生的前提是技术融合、业务融合、市场融合以及产业管制环境的变化。按照技术发展的方向，产业融合有产业渗透、产业交叉和产业重组三种形式。由于信息技术的渗透性、带动性、倍增性、网络性和系统性等特征，信息产业的产业融合呈现加速发展的趋势。信息产业的融合有助于提高信息产业的生产效率，改善信息产业的管制方式，加速传统产业的升级改造以及促进信息技术的扩散和渗透。因此，深入研究产业融合理论以及产业融合对于我国信息产业发展的影响，对推动我国的信息化进程，促进产业结构的优化升级具有重要的理论和现实意义。
“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课，为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性，对《人工智能》这门专业选修课程的 教学 方法 进行了探索和 总结 。以下是我整理分享的关于人工智能结课论文的相关 文章 ，欢迎阅读!
对《人工智能》专业选修课教学的几点体会
摘要：“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课，为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性，提高《人工智能》专业选修课的教学效果，我们结合近几年的实际教学 经验 ，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对《人工智能》这门专业选修课程的教学方法进行了探索和总结。
关键词：人工智能 优选教材 考核方式内容 手段 实践
人工智能(Aritificial Intelligence，英文缩写为AI)是一门综合了应用数学、自动控制、模式识别、系统工程、计算机科学和心理学等多种学科交叉融合而发展起来的的一门新型学科，是21世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。它是研究智能机器所执行的通常与人类智能有关的职能行为，如推理、证明、感知、规划和问题求解等思维活动，来解决人类处理的复杂问题。人工智能紧跟世界社会进步和科技发展的步伐，与时俱进，有关人工智能的许多研究成果已经广泛应用到国防建设、工业生产、国民生活中的各个领域。在信息网络和知识经济时代，人工智能现已成为一个广受重视且有着广阔应用潜能的前沿学科，必将为推动科学技术的进步和产业的发展发挥更大的作用。因此在我国的大中专院校中开展人工智能这门课的教学与科研工作显得十分紧迫。迄今为止，全国绝大多数工科院校中的自动控制、计算机/软件工程、电气工程、机械工程、应用数学等相关专业都开设了人工智能这门课程。南京邮电大学自动化学院自2005年成立至今，一直将“人工智能”列为自动化专业本科生的选修课程，到目前为止已经有八年的历史了。由于南京邮电大学是一所以邮电、通信、电子、计算机、自动化为特色的工科院校，因此，学校所开设的许多专业都迫切需要用人工智能理论和方法解决科研中的实际问题。在问题需求的推动下，南邮人经过多年的努力工作，在人工智能科研方面取得了丰硕的成果，如物联网学院所开发的现代智能物流系统、自动化学院所开发的城市交通流量控制与决策系统，为本课程的开设提供了典型的教学案例。我们结合近几年的实际教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对人工智能课程教学方法进行了总结归纳。
一、优选教材
目前，国内有关人工智能课程的中英版教材种类非常多，遵循实用、简单、够用的原则，再经过授课老师和学生们的共同调研，我们选用由中南大学蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》第三版作为南邮本课程的授课教材。本书覆盖的人工智能知识体系比较全面，包含知识表示、搜索推理、模糊计算、专家系统等。本书主要针对计算机、自动化、电气工程等本科专业的学生所编写，内容基础，难度适中。蔡教授所编写的这本教材全面地介绍了人工智能的研究内容与应用领域，做到了内容新颖、简单易懂、兼顾基础和应用，受到了全国广大师生们的一致好评，多年的教学实践证明我们所选择的教材是恰当的、正确的。
二、考核方式
在全国大部分高等院校，“人工智能”这门课大都选择开卷考试的方式来进行考核。为了强化学生对人工智能这门课基础知识的掌握，南京邮电大学自动化学院选用闭卷考试的方式来进行考核。为了打消部分学生想在期末闭卷考试中通过作弊手段来完成人工智能这门课考核的侥幸心理，我们加强了对学生平时考勤成绩、课下作业成绩和实验成绩的考核，从而杜绝了“一纸定成绩”的现象。我们对人工智能这门课的最后期末成绩是按如下权重来划分的：平时考勤成绩占10%、课下作业成绩占10%、实验成绩占20%、最后的期末考试卷面成绩只占60%。为了克服国家现行 教育 体制的弊端，避免学生“机械式”地的应对教学和考试，我们对考试题型进行了调整，不再是以往的填空、选择、简答等题型，而是改为以解决实际问题为导向的应用题型为主，这样学生只需要在理解授课内容的基础上利用自己的思维来解题就可以了，这也体现了国家目前正在提倡的应用型教学导向。
三、教学内容调整
对于本科生而言，人工智能这门课程所需要讲授的内容实在太多，由于课时所限，我们必须精简教学内容，让学生在掌握基础知识的同时，也能够了解它的具体应用。因此，我们将人工智能这门课程的教学内容分为两个部分：第一部分是基本理论和方法，包括人工智能的概述、知识表示方法、确定性推理方法等;第二部分为人工智能研究成果的具体应用，包括神经元网络计算、模糊智能计算、专家知识库系统、机器语言学习等。通过对教材内容的合理调整和安排，使得授课计划能够比较全面地覆盖了人工智能这门课程的基本知识点，从而满足了学生们的求知需求。
四、教学手段的改进
(一) 激发学生的学习兴趣
经过长时间的教学我们发现，在选修“人工智能”这门课程时，每个学生的心中所想各有不同，这些学生在刚开始学习时兴趣还比较强烈，但随着教学内容变得越来越抽象，学生逐渐对这本课的学习失去了信心，甚至上课时间不去听课，使授课教师对教学也渐渐失去了信心，导致恶性循环，严重影响了教学质量。针对这种现象，我们认为，在开课前充分激发学生的学习兴趣是很有必要的。我们要结合学校的实验条件，开课前给学生演示“机器人医疗服务”实验，通过该实验的演示，让学生们看到机器人能够给病人提供多项人性化的服务，理解人工智能技术在开发医疗服务机器人多项关键技术中的应用，让学生在开课前能够对本课程的学习产生极大的兴趣，实践证明这种方法是有效的。
(二) 借助多媒体教学
多媒体教学是现代教学过程中一种非常重要的形式，它往往根据教学目的和学生们的特点，通过合理的设计、选择教材内容，应用公式、图形、文字、视频等多种媒体信息进行有机组合并通过电脑和投影机显示出来，与传统教学手段相结合，形成合理的教学过程结构，达到最优化的教学效果。人工智能这门课具有针对性强、内容抽象、公式繁琐等特点，学生学习起来比较困难，为了让学生生动、形象地学习该课程，我们在教学过程中充分利用了多媒体技术来组织教学。例如在课堂教学过程中播放南邮自动化学院梁志伟博士带领学生所开发的“智能 足球 机器人”比赛片段;让学生在线观看北京大学工学院谢广明博士带领学生所开发的“自主视觉机器鱼”录像片段等。在讲解某些重要的求解算法时，借助Matlab软件和投影机，直接展现该算法的求解过程，从而改善了课程教学的形式，提高了教学质量。 (三)提倡课堂 辩论
我们在教学过程中打破了传统的“老师讲课学生听课”的教学模式，多次组织课堂辩论，辩论的主题包括人工智能研究过程中出现的技术困惑、人工智能研究成果转化中的市场前景等。如组织了“电脑PK人脑”“电脑是否让电视消失”“电脑的未来发展方向在哪里”等一系列 辩论会 。经过激烈的辩论，无论正方还是反方都感觉自己收获很大，增长了知识，开阔了眼界。在教学过程中通过将学生由“被动听课”角色变换为“主动参与”角色，大大地调动了学生的学习积极性，从而提高了课堂教学质量。
五、实践教学
实践教学是课堂教学不可缺少的重要组成部分，通过让学生亲自动手实验来对理论知识进行检验和应用是目前国内外各个大学提高学生综合素质、增强学生市场竞争力的重要手段。人工智能实验教学的目的是让学生通过亲自动手体会授课中的各种智能控制算法，从而使学生能够更加形象地掌握课本知识。人工智能教学计划安排了4学时实验课，设置了“传教士和野人过河”“机器人路径规划”这两个人工智能问题，要求学生独立完成这2个实验题目的编程，并书写实验 报告 。通过实验，学生动手实践了课堂上所掌握的理论知识，加深了对智能算法的理解。
人工智能是一门实用性较强的课程，我们总结了近几年来的教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学五个方面对人工智能课程教学进行了总结。从学生的反馈来看，我们所总结的教学经验对于指导新教师讲授“人工智能”这门课程具有积极的作用，需要指出的是，我们仍有很多不足之处，需要在以后的教学过程中不断努力完善，提高自己的教学能力，争取更好的教学效果。
参考文献
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[2]路小英，周桂红，赵艳等.高等农业院校《人工智能》课程的教学研究与实践[J].河北农业大学学报：农林教育版，2007，9(4)：66-68.
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[4]赵海波.人工智能课程教学方法的探讨[J].科技信息，2011，(7)：541.
[5]张廷，杨国胜.“人工智能”课程教学的实践与探索[J].课程与教学，2009(11)：133-134.
本研究得到了江苏省2011年度研究生双语授课教学试点项目—“模式识别与智能系统”项目经费的资助。
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人工智能成为作文的素材，那么关于人工智能与人类的议论文有哪些呢?下面是我为你整理的关于人工智能与人类的议论文，供大家阅览!
人类思维与人工智能
摘要：人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器;二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，更不会超过人的智能。 关键词：人工智能 人类思维 发展
20世纪40年代以来，随着现代控制论、信息论和思维科学的发展，出现了运用机械和电子的装量模拟人工脑思维活动的电脑，即电子计算机或人工智能。几十年来，人工智能迅速发展，已经更换了四代，即电子管计算机、半导体计算机、集成电路计算机和超大规模集成电路计算机。目前，正处于第二次计算机革命和第五代计算机的历史转折时期。
人工智能的诞生发展，有着极其重要的哲学意义。这主要表现在两个方面：第一、人工智能及其发展有力地证明了辩证唯物主义的正确性。一方面，它打破了精神活动的神秘性，人脑思维活动之所以可以模拟，就在于它有其一定的物理机制和运动规律，证实了意识来源于物质的唯物主义原理;另一方面，人工智能及其发展进一步丰富了意识能动性原理。第二、人工智能强化了思维形式、思维功能过程在意识活动中的作用，提出了哲学和科学研究的新方向、新问题，如思维形式的相对独立性及其与思维内容的复杂关系、智能机与人类的关系等。
在人工智能的研究中，伴随着思维模拟的巨大成就，出现了所谓的乐观派和悲观派。二者的错误是一致的：看不到人工智能与人类智能，“机器思维”与人类思维的本质区别：
首先，人工智能只是对人的部分意识活动、思维活动的模拟。通常人工智能模拟人脑的思维过程可分为五个相应的部分：用机器的输入器模拟人的眼、耳、鼻、舌、皮肤等感官、接受外界的信息;用机器的存储器模拟人脑对信息的记忆功能，把已接收的信息积累起来，以供随时使用;用机器的运算机模拟人脑对信息加工、分析、处理的过程;用机器的控制器模拟人脑的调节、指挥作用，以调节各方面信息，指挥各项指令正常进行;用机器的输出模拟人的效应器官，用以输出信息。但由于人脑的极端复杂性，人工智能智能模拟人脑的部分功能。其次，人工智能没有社会性。人类意识是社会的产物，具有社会性。人在行动时要考虑
到由此引起的这样或那样的效果，人工智能只执行特定的指令，并不探求任务本身的社会意义，不会考虑到社会后果。再次，人工智能不具有人类思维的心理素质。人类意识是物质世界长期发展的产物，是人类在生理基础上的心理过程，是由人类的情感、直觉、想象、猜测等心理活动所构成的精神世界。机器思维是人们利用电子管、晶体管、集成电路等电气元件和线路所组成的机械的、物理的装置，并用软件方法等模拟人的思维活动，机器思维不是人类的精神活动，而是纯属无意识的机械的物理的过程。 一、人工智能的本质 人工智能是相对于人的智能而言的。正是由于意识是一种特殊的物质运动形式，所以根据控制论理论，运用功能模拟的方法，制造电脑模拟人脑的部分功能，把人的部分智能活动机械化，叫人工智能。人工智能的本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。尽管人工智能可以模拟人脑的某些活动，甚至在某些方面超过人脑的功能，但人工智能不会成为人类智能而取代人的意识。
二、人类思维
意识是人脑的机能，但人类意识一经产生，其发展并不或并不完全依赖于人脑的自然进化。事实上，人类在探索和认识自身意识活动的本质和特性的基础上，已经通过人工的手段大大地拓展了意识活动的领域、延伸和放大了自身的意识结构。这突出地表现在人工智能的产生和发展上。
人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟，即结构模拟与功能模拟。这种模拟反过来对人的意识结构产生了重要的影响，形成了人——机互补的新的放大的意识结构。可以说，人工智能机就是人脑的扩大。人工智能不仅能帮助人完成一部分意识活动，而且在某些方面还大大地优越于人脑，如快速准确的计算能力、超大海量的记忆能力等。同时，人工智能机还能代替人完成许多操作性工作，特别是在人无法直接到达的宇宙、深海、高温有毒等环境条件下代替人进行某些探测活动。如果说电脑作为对人脑的模拟离不开人脑，那么今天人脑在很大程度上也依赖于电脑。因此，人工智能的发展已形成了人——机互补系统，大大地扩展了人的意识结构。
三、人工智能与人类思维的本质区别
人工智能是思维模拟，并非人的思维本身，决不能把“机器思维”和人脑思维等同起来，认为它可以超过人脑思维是没有根据的。(1)人工智能是无意识的机械的、物理的过程。人的智能主要是生理的和心理的过程。
(2)人工智能没有社会性。人类智慧具有社会性。
(3)人工智能没有人类意识特有的能动性和创造能力。人类思维则主动提出新的问题，进行发明创造。
(4)电脑可以代替甚至超过人类的部分思维能力，但它同人脑相比，局部超出，整体不及。智能机器是人类意识的物化，它的产生和发展，既依赖于人类科学技术的发展水平，又必须以人类意识对于自身的认识为前提。因此，从总体上说;人工智能不能超过人类智慧的界限。关于电脑能够思维，甚至会超过人的思维，电脑、机器人将来统治人类的观点是完全没有根据的。
四、人工智能产生和发展的哲学意义
(1)人工智能的产生和发展，有力地证明了意识是人脑的机能、物质的属性，证明马克思主义关于意识本质的观点的正确性。
(2)人工智能的产生和发展深化了我们对意识相对独立性和能动性的认识。机器思维即人工智能表明，思维形式在思维活动中对于思维内容具有相对独立性，它可从人脑中分化出来，物化为机械的、物理的运动形式，部分地代替人的思维活动。
(3)随着科学技术的发展，人工智能将向更高水平发展，反过来推动科学技术、生产力和人类智慧向更高水平发展，对人类社会进步将起着巨大的推动作用。
结论：人工智能没有人类意识所特有的能动创造性。人脑的思维活动是一种能动的创造性活动，它能不断地提出新问题，发现新事物，并通过实践创造出属于人的新世界。人工智能只能按照人事先为它设计好的程序来运行，机械的模拟人的意识活动，却毫不理解这一活动，更不会提出新的问题来。
总之，人工智能可以代替甚至超过人脑的部分思维能力。但是，人工智能绝不会取代、超越人的意识。人类意识与人工智能有着本质的区别，二者是创造与被创造、支配与被支配、操纵与被操纵的关系。
人工智能与人类智能
“人机对弈”实验
人工智能主要研究如何使用机器来模拟和实现人类的智能行为。
美国科学家艾什比认为，要制造一个综合能力的机器脑，在原则上没有什么问题，所需要的只是时间和技术进步。他强调，这种脑一旦制造出来，决不只是简单的机械执行和模仿，它还能够自己学习，发展自己的智慧。
还有一位科学家维纳认为，机器确实能制造得比其制造者更聪明。
他们都遵循了强人工智能观点：计算机不仅使智力工具，事实上具有恰当程序的计算机就可以等同于人类的智力。人工智能的发展是没有限度的。
有一个著名的人机对弈实验：从20世纪90年代初期开始，美国IBM公司安排了一系列计算机挑战国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的活动，卡斯帕罗夫一直没有输过。1997年5月11日，卡斯帕罗夫同IBM公司的超级计算机“深蓝”之间的又一场对抗赛落下帷幕，卡斯帕罗夫第一次以2.5比3.5负于“深蓝”。在总共6盘的比赛里，卡斯帕罗夫的成绩是1胜、3和、2负。这场“人机大战”的结果轰动了世界，它在世界范围引发人们讨论人工智能能否超过人类智能的问题。这个实验也是强人工智能的重要试验之一。
计算机是没有意识的
但我认为，计算机只不过是一个强有力的智力工具，人工智能的发展是有限度的，它可以不断接近人类智能，而永远不可能超过人类智能。
就拿这个实验来说，其实真正的比赛是在卡斯帕罗夫与深蓝设计小组中的程序员和工程师之间进行的。在某一个领域它很厉害，但是，它不会学习如何下棋，也不会从它下过的棋中吸取经验。计算机能够完成和表现出某种智能行为，仅仅是因为它执行了人们实现编制好的操作规则，就是说，是人类智能决定了机器智能。
不仅如此，机器是连意识都没有的，更别谈其智能超过人类智能的了。
首先，世界是物质的，意识是物质的反映，意识是物质发展到一定程度才产生发展起来的，意识是特殊物质(人脑)运动的产物和活动表现，意识是人类在适应世界和改造世界时所进行的信息处理过程及其产物和表现。只有活着的、具有生物结构的生物才能有意识，因此，一台人造的、非生物的机器是不能有意识的。
其次，人工智能是无意识的机械的物理的过程，不具备由世界观、人生观、情感、意志、兴趣、爱好等心理活动所构成的主观世界，而人类智能则是在人脑生理活动基础上产生的心理活动，能使人形成一个主观世界。
第三，辩证唯物主义在坚持物质决定意识，意识依赖于物质的同时，又承认意识对物质有能动作用。意识的能动作用是人的意识特有的积极反映世界与改造世界的能力和活动。主要表现在：意识是能动的，具有目的性和计划性。人是根据一定的目的、要求去确定反映什么、不反映什么、怎样反映，表现出主体的选择性。而人工智能在解决问题时，决不会意识到这是什么问题，它有什么意义，会带来什么后果，它是没有自觉性的。
第四，电脑必须接受人脑的指令，按预定的程序进行工作，它不能输出未经输入的任何东西，所谓结论只不过是输入程序和输入数据的逻辑结果。而人脑功能不仅采取感觉、直觉、表象等形式，反映事物的外部现象，而且能够运用概念、判断、推理等形式对感性材料进行加工制作，选择建构，从而使感性认识上升到理性认识，把握事物的本质和规律，在反映规律的基础上，提出新概念，做出新判断，既有对当前的反映，又有对过去的追溯和对未来的预测，可以超越特定时空的限制，具有丰富的想象力和创造性。
第五，人工智能是机器进化的结果，没有社会性。人作为社会的存在物，人脑功能是适应着社会生活的需要而产生和发展的。况且，生物必须经历一个生长过程，并花费很长的一段学习时间才能逐渐地获得意识，机器是没有生活历史的，所以它不可能有意识。不能说，“深蓝”因为有正确的程序就被称之为有意识的。
但同时，机器智能虽是有限的，也永远不可能超过人类智能;但是，机器智能向人类智能的接近却是无限度的，机器智能可以无限逼近人类智能。
从可知论的观点来看，人类的认识能力是没有界限的。人们对客观世界的认识是不断深入的，信息科技的发展是无止境的，人类完全可能造出信息处理能力越来越强大的、在某些方面超过人脑信息处理能力的及其，完全可能造出具有自学习和自适应能力、有高度智能的机器，完全可能做到人与计算机直接沟通信息、直接用意识操纵机器。否则，就是承认世界上有不能够被认识、不可知的领域。
从逻辑上讲，只要不是人为地进行限制和控制，随着人工信息处理机器的科技进步，也应当可以制造出能够将自我与他物区别开来和主动适应环境的机器，即具有自我意识、主体意识的机器，在理论上对此是不应当有什么怀疑的。
但是，机器具有自我意识的问题，不仅仅是一个科学和技术的问题，而且是一个认识论和伦理学的问题。因为自我意识的产生和发展，是在与他物的关系中建立和发展起来的。人要解决这个问题，必然要先解决人和机器的主体客体关系问题。也就是说，机器能否具有主体性，是掌握和控制在人的手中的。所以，只要人把计算机系统(机器)当作客体来认识和实践，计算机的智能就始终不会超过人的智能，更谈不到统治人类了。
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在很多人看来，智能门锁对于老年人可能不是很友好，甚至有人会问，对老年人来说，智能锁好用吗？答案是肯定的，好用。因为有很多的智能门锁像好太太一样，把一些老人在使用智能门锁可能会出现的问题解决了，比如指纹浅的问题，记不住密码的问题都已经通过增加开锁方式和强化指纹辨解的方式解决了。
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科技改变生活。
智能化已经是大势所趋，那么安装一个智能锁，为我们的生活带来了哪些改变呢？
一：更安全。智能锁的安全系数相对更高。传统锁依靠钥匙，存在丢失的风险。智能锁依靠的是密码与指纹，大大减少了这种风险。并且智能锁被撬的时候会发出报警声，并且可以给用户发送通知或消息，让我们及时报警，减少损失。
二：更方便。智能锁只需我们录入指纹，便可轻松解锁。对于有小孩儿和老人的家庭来说，操作更为简单，只需轻轻一按便可开门。
三：更加现代化。如今智能已经走进千家万户，智能锁与其他智能家电相互配合，给我们带来更加智能化的生活体验。
肯定喜欢传统的门锁了，智能门锁他不会搞唉
人工智能从有利方面看可以提高财务工作的效率以及准确率；从不利方面看会在一定程度上取代部分基础会计。总体看，会计职业会还会被需要，只是需要做高端的工作。
（一）会计职能重心的转移
由于财务软件的普及和财务机器人的应用，重复性高、例行性强的基础核算类工作将逐渐由人工智能技术完成，因而会计职能的重心将向预测、决策、规划、控制、评价等目前人工智能无法取代的管理会计的职能转移。
（二）会计工作效率的提高
财务机器人实现了信息的语音、扫描录入，财务软件可自动生成证、帐、表，这将更加高效准确地完成基础会计核算工作，提高此项工作的效率，会计人员因此节省了大量用于基础核算工作的时间，从而能将更多的精力投入在企业内部管理型的工作上，并根据系统生成的财务数据和信息及时为企业做出相应决策。
（三）会计信息质量的提高
在人工智能应用于财会领域以前，会计每天需要人工输入和处理大量会计信息，在传统做账方式中难免会出现错误。利用智能化财务软件和智能财务机器人，依靠其特定的程序和模式，非法或违规录入的情况以及核算错误的情况将被系统有效地避免，会计信息质量的可靠性从而被大大提高。
（四）对会计信息安全的威胁
由于人工智能技术在会计行业的应用，许多会计数据都以电子信息的形式被企业储存和分析，虽然这样方便了企业查找和使用数据，但是如果企业信息系统防护措施实施不到位或网络安全系数不高，企业财务信息将很容易被黑客攻击或拦截。另外，如果人工智能技术存在漏洞，企业财务信息还将面临泄露的风险。
财务管理专家系统是财务管理知识、经验和技 能的程序系统，用来求解财务领域内的各种问题。 具体地说，财务管理专家系统主要用来代替财务 管理专家作复杂财务管理过程描述、诊断、分析、 验证，作为结合技术、理念和财务管理环境而作出 最终决策的依据。财务管理专家系统的思路是把复杂财务问题 分解成一些比较容易的子问题，再通过搜索和问 题归结实现求解。 智能财务管理的专家系统是智能化的专家系 统，智能财务管理的专家系统按财务管理内容可 分为筹资管理专家系统(含资金管理)、投资管理专 家系统、营运管理专家系统(含风险管理、危机管 理)和分配管理专家系统。上述每个系统又可嵌入 财务规划与预测子系统、财务决策子系统、财务预 算子系统、财务控制子系统和财务分析子系统。 通过系统的整合，使财务管理专家系统的功能 发挥得淋漓尽致，财务预测更准确，财务决策更科 学，财务预算将更贴近实际，财务控制更到位，财 务分析更透彻，财务管理更全面，即时全面管理轻松在握。 在上述智能化的财务规划与预测系统、财务决 策系统、财务预算系统、财务控制系统和财务分析 系统中，财务决策系统处于中心地位，其他系统对财务决策系统起到支持作用，我们把它们集成起 来统称智能财务决策支持系统。 医疗分类信息 运用智能财务决策支持系统，可以开展内部 控制评估、资产配置评估，通过分析投资时间、贸易活动、套期保值策略可优化投资方案，等等。智能机器人超越人类的划时代发明为 AI 技术 的发展描绘了宏远的蓝图，AI 技术在财务管理中 的应用已日渐成熟。相信在不久的将来，智能机器 人财务管理将大行其道，依靠智能财务管理专家 系统，必将大大提高财务管理的效率、效果和效 益，即时化、人性化和智能化必将成为未来财务管理专家系统的主要特征。到那时，智能财务管理专 家—容貌逼真的人型直立智能机器人将任劳任 怨地帮助人们打理纷繁复杂的财务管理事务，而 财务管理人员则从风云变幻的商业环境中脱身出 来。从财务主体发展战略的高度，遵循以人为本的 理念，开展财务科学管理，促使财务主体可持续发 展，实现利益相关者价值组合最大化。
人工智能对会计行业的影响如下：
（一）工作方式转型传统的财务会计工作模式，首先会定期开展财务数据收集工作，各部门的工作人员会申报本部门的财务数据，并核对支出账目与票据。
智能财务软件系统的应用，将大幅简化传统的工作流程。例如，使用全面预算管理系统，财务部门可通过信息开放及时地收集到各部门的财务数据。
将这部分数据保存在数据库中。同时财务部门可依据自身权限与管理部门的实际需求，利用全面预算管理系统随时生产各类表格。从而使财务表格的及时性与有效性得到提升。而在于外部对接的过程中，人工智能也将发挥关键作用。
（二）角色定位转型传统的财务会计工作，通常会被限制在数据统计、资金流动等层面中。但人工智能的应用，替代了财务会计的部分职能，其工作角色的定位也将发生转变。
例如，在新型的会计工作模式中，财务会计将逐渐成为人工智能系统的管理者，而非财务工作的主导者。有鉴于此，为人工智能设计财务管理模型，财务数据的安全管理以及重点数据的辅助性审核，将成为财务会计的主要工作职能。
人工智能仍然需要获得处理数据的计算模型，以便得出更为合理的结论。而设计财务管理模型的工作将由财务部门完成。同时人工智能的安全意识无法与人类相比，因此加强财务数据的安全管理也将成为财务部门的重点工作。（三）工作机制转型财务会计应当向管理会计转型，并为企业提供财务指导。例如，在投资过程中，财务部门可利用人工智能系统，为企业收集更为详细的数据信息。
同时财务会计可利用自身的专业知识对这部分信息进行分析，从而制定出更为科学的财务报告。这样的工作设计将改变传统的工作机制。
或者财务会计可利用收集到的数据，分析各部门的工作效率。资金是计量生产要素的主要工具，分析资金的使用情况，就可掌握生产要素的流转状况，各部门的工作进展也将得以呈现。