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目前，人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体，引起了众多学科的日益关注，已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。以下是我精心整理的浅谈人工智能发展的大学期末论文的相关资料，希望对你有帮助!
人工智能发展现状与未来发展
一、人工智能概述
人工智能自诞生几十年来， 在崎岖的道路上取得了可喜的进展。目前，人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体，引起了众多学科的日益关注，已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。人工智能虽然取得了快速的发展，但像许多新兴学科一样，人工智能至今尚无统一的定义。人工智能的发展引起了学术界的关注，尽管学术界有各种不同的说法和定义，但就其本质而言，人工智能是研究、设计和应用智能系统，来模拟人类智能活动的新学科。人工智能的目的就是利用各种自动化机械或者智能机器，来模仿、延伸和扩展人类的智能思维，从而实现计算机网络管理的人性化。
二、人工智能的研究历史
(一)1956年-1970年
人工智能诞生于一次历史性的聚会。为使计算机变得更“聪明”，或者说是计算机具有智能，1965年夏季，在美国达特莫斯大学举行了一次为期两个月的夏季学术研讨会。10位来自美国神经学、心理学、数学、信息科学和计算机科学方面的杰出科学家，在一起共同学习和探讨了用机器模拟人类智能的有关问题，并提议正式采用了“人工智能AI”这一术语。从而，一个以研究如何用机器来模拟人类智能的新兴学科——人工智能诞生了。
(二)1971年-80年代末
在科学上，前进的道路从来就不是平坦的，成功和失败、顺利和挫折总会交织在一起。人工智能也是如此，自它诞生至发展一段时间后，就遇到了不少的问题。在这种困难的环境下，仍有一大批人工智能的学者潜心研究。他们在总结前一段研究工作经验、教训的同时，从费根鲍姆“以知识为中心”开展人工智能研究的观点中找到了新的出路。
(三)20世纪80年代至今
人工智能逐步向多技术、多方法的综合集成与多领域、多学科的综合发展。其他学科的学者陆续将本学科的理论与方法向人工智能渗透，从而导致人工智能出现研究多学科交叉的现象。各学科对人工智能的渗透反映了目前人工智能发展的一种趋势，其渗透的结果现在还不是很明显，还需要时间的考验。目前，人工智能技术正在向大型分布式多专家协同系统、大型分布式人工智能、广义知识表达、并行推理、综合知识库、多种专家系统开发工具、大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能协同系统等方向发展。
三、人工智能应用领域
目前 ， 人工智能在许多领域都得到了应用，其应用领域如下：
(一)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》中提到要把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是弄清楚人的智能和人工智能的关系，从企业的发展目标出发，深入了解人工智能的内涵，搭建人工智能的应用平台，研究并开发企业智能化软件，这样一来，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
(二)在医学领域中的应用
人工智能在国外发展很快，在医学方面取得了很大的成就。国外最早将人工智能成功应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。美国及其他发达国家的科学家已成功研制出了用于人类血管治疗的微型机器人，此外，在不久的将来，就会制造出能够在毛细血管里自由活动的机器人。20世纪80年代初，我国已成功将人工智能应用于医学，且在这方面有了新的突破，例如许多高等院校和研究机构共同开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功地应用于临床。
(三)在矿业中的应用
第一个将人工智能专家系统应用于矿业的是美国的专家系统PROSPECTOR，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等等，为矿业的开采带来了方便。1980年以来，美国的矿业公司在人工智能上加大了投资，其中矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了用于煤矿开发的专家系统。
(四)在技术研究中的应用
人工智能在技术研究中的应用，首先是应用于超声无损检测与无损评价领域。在超声无损检测与无损评价领域，目前主要广泛采用专家系统对超声损伤中缺陷的性质，大小和形状进行判断和归类。此应用节省了许多人力，另外这些技术的应用，使得无损检测的定位、定性和定量的可靠性有了大幅度提高，为无损评价奠定了良好的判定基础。
(五)在电子技术方面的应用
人工智能在电子技术领域的应用由来已久。随着网络的迅速发展，网络问题日益突出，网络技术的安全成了我们关心的重点。因此在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进，，大力发展挖掘技术、免疫技术，及开发智能机器，人工智能技术在这方面为我们提供了可能性。
四、人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，人工智能技术在发达国家发展很快。尤其是在美国，发展更为迅速。在人工智能技术领域十分活跃的IBM公司，在智能电脑方面有了新的突破，成功地生产了具有人脑千分之一智力的电脑，而且正在开发功能更为强大的超级电脑。据其内部消息透露，预计该超级电脑研制成后，其智力水平将大致与人脑相当。除了IBM公司外，其他公司也加紧了这方面的研究，估计在未来几年内其成果更为惊人。
国内发展现状。二十一世纪是信息化时代，作为现代信息技术的精髓，人工智能技术必然成为新世纪科学技术的前沿和焦点。在我国，很长一段时间，专家们都把研制具有人行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。机器人的发展水平不仅与计算机科技水平相关，而且与一个国家工业的各方面的发展水平密切相关。中国科技大学在国家基金的支持下，经过十年攻关和钻研，于2000年，成功地研制出我国第一台类人性机器人。
五、未来发展
人工智能的研究一旦取得突破性进展，将会对信息时代产生重大影响，对人类文明产生重大影响。科学发展到今天，一方面是高度分化，学科在不断细分，新学科、新领域不断产生; 另一方面是学科的高度融合，更多地呈现交叉和综合的趋势，新兴学科和交叉学科不断涌现。大学科交叉的这种普遍趋势，在人工智能学科方面表现尤其突出。由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究智能的本质和机理，形成交叉学科智能科学。学科交叉将催生更多的研究成果，对于人工智能学科整体而言，要有所突破，需要多个学科合作协同，在交叉学科研究中实现创新。
人工智能一直处于计算机技术的前沿，其研究的领域和方向在很大程度上将决定了计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能产品融入了我们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给我们的学习、生活、工作带来更大的影响。
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前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
——综述篇——
第1章： 人工智能行业综述及数据来源说明
人工智能行业界定
人工智能的界定
人工智能相似概念辨析
《国民经济行业分类与代码》中人工智能行业归属
人工智能行业分类
人工智能行业监管规范体系
人工智能专业术语说明
人工智能行业监管体系介绍
1、 中国人工智能行业主管部门
2、 中国人工智能行业自律组织
人工智能行业标准体系建设现状（国家/地方/行业/团体/企业标准）
1、 中国人工智能标准体系建设
2、 中国人工智能现行标准汇总
3、 中国人工智能即将实施标准
4、 中国人工智能重点标准解读
本报告研究范围界定说明
本报告数据来源及统计标准说明
本报告权威数据来源
本报告研究方法及统计标准说明
——现状篇——
第2章： 全球人工智能行业市场发展现状及趋势
全球人工智能行业发展现状分析
全球人工智能发展所处阶段
全球人工智能行业发展概况
全球人工智能企业增长情况
全球人工智能行业布局分析
1、 企业布局情况
2、 AI领域高层次人才分布情况
全球人工智能行业竞争分析
1、 区域竞争情况
2、 企业竞争
全球人工智能行业投资现状分析
全球人工智能整体投资规模分析
全球人工智能融资轮次情况分析
全球人工智能企业融资情况分析
欧洲人工智能行业发展现状分析
欧洲人工智能市场发展现状
欧洲人工智能市场投资现状
欧洲人工智能市场应用领域
欧盟人脑工程项目（HBP）
1、 项目概况
2、 项目内容
3、 经验和启示
美国人工智能行业发展现状分析
美国人工智能市场发展现状
美国人工智能市场投资现状
美国人工智能企业数量分析
美国人工智能市场应用领域
美国大脑研究计划（BRAIN）
日本人工智能行业发展现状分析
日本人工智能市场发展现状
日本人工智能市场投资现状
日本人工智能市场企业数量分析
日本人工智能市场应用领域
日本大脑研究计划（MINDS）
全球人工智能行业发展趋势分析
全球人工智能行业整体发展趋势
全球人工智能行业技术发展趋势
第3章： 中国人工智能行业市场发展现状分析
中国人工智能行业所处发展阶段分析
中国人工智能行业发展现状分析
中国人工智能行业市场规模
中国人工智能企业层次和技术分析
人工智能热点细分领域分析
人工智能行业人才培养体系分析
1、 人工智能人才供需情况
2、 人工智能人才培养情况
中国人工智能行业生态格局分析
人工智能行业生态格局基本架构
人工智能行业基础资源支持层
1、 运算平台
2、 数据工厂
人工智能行业技术实现路径层
人工智能行业应用实现路径层
人工智能行业未来生态格局展望
1、 基础资源支持层实现路径
2、 AI技术层的实现路径
第4章： 中国人工智能行业市场竞争状况及融资并购分析
中国人工智能行业市场竞争布局状况
中国人工智能行业竞争者入场进程
中国人工智能行业竞争者省市分布热力图
中国人工智能行业竞争者战略布局状况
中国人工智能行业市场竞争格局分析
中国人工智能行业企业竞争集群分布
中国人工智能行业企业竞争格局分析
中国人工智能行业市场集中度分析
中国人工智能行业波特五力模型分析
中国人工智能行业供应商的议价能力
中国人工智能行业消费者的议价能力
中国人工智能行业新进入者威胁
中国人工智能行业替代品威胁
中国人工智能行业现有企业竞争
中国人工智能行业竞争状态总结
第5章： 中国人工智能行业投资现状及趋势分析
中国人工智能投融资规模分析
中国人工智能投融资规模
中国人工智能投融资轮次分布
中国人工智能投资企业分析
人工智能领先企业投资情况
人工智能行业独角兽企业
中国人工智能细分领域现状
人工智能细分领域投资结构
计算机视觉领域投资分析
语音识别领域投资分析
自然语言处理领域投资分析
机器学习领域投资分析
中国人工智能投资区域分布
中国人工智能行业投资趋势分析
第6章： 中国人工智能产业链全景梳理及配套产业发展分析
中国人工智能产业结构属性（产业链）分析
中国人工智能产业链结构梳理
中国人工智能产业链生态图谱
人工智能基础层分析
人工智能基础层功能分析
AI芯片市场分析
1、 AI芯片定义及分类
2、 AI芯片发展阶段
3、 AI芯片市场规模
4、 AI芯片竞争格局
云计算市场分析
1、 云计算行业发展历程
2、 云计算行业市场规模
3、 云计算行业竞争格局
中国人工智能技术层分析
人工智能技术层功能分析
人工智能技术层代表企业
中国人工智能应用层分析
第7章： 中国人工智能行业细分市场发展状况
中国人工智能行业细分市场结构
中国人工智能市场分析：机器学习
机器学习市场概述
机器学习市场发展现状
机器学习发展趋势前景
中国人工智能市场分析：机器视觉
机器视觉市场概述
机器视觉市场发展现状
机器视觉发展趋势前景
中国人工智能市场分析：语音识别
语音识别市场概述
语音识别市场发展现状
语音识别发展趋势前景
中国人工智能市场分析：自然语言处理
自然语言处理市场概述
自然语言处理市场发展现状
自然语言处理发展趋势前景
中国人工智能行业细分市场战略地位分析
第8章： 中国人工智能行业细分应用市场需求状况
中国人工智能行业下游应用场景/行业领域分布
中国人工智能应用场景分布（有什么用？能解决哪些问题？）
1、 应用场景一
2、 应用场景二
3、 应用场景三
中国人工智能应用行业领域分布及应用概况（主要应用于哪些行业？）
1、 人工智能应用行业领域分布
2、 人工智能各应用领域市场渗透概况
中国智慧安防领域人工智能需求潜力分析
中国智慧安防发展状况
1、 智慧安防发展现状
2、 智慧安防趋势前景
中国智慧安防领域人工智能需求特征及产品类型
中国智慧安防领域人工智能需求现状分析
中国智慧安防领域人工智能需求趋势前景
中国智慧金融领域人工智能需求潜力分析
中国智慧金融发展状况
1、 智慧金融发展现状
2、 智慧金融趋势前景
中国智慧金融领域人工智能需求特征及产品类型
中国智慧金融领域人工智能需求现状分析
中国智慧金融领域人工智能需求趋势前景
中国智慧医疗领域人工智能需求潜力分析
中国智慧医疗发展状况
1、 智慧医疗发展现状
2、 智慧医疗趋势前景
中国智慧医疗领域人工智能需求特征及产品类型
中国智慧医疗领域人工智能需求现状分析
中国智慧医疗领域人工智能需求趋势前景
中国智能机器人领域人工智能需求潜力分析
中国智能机器人发展状况
1、 智能机器人发展现状
2、 智能机器人趋势前景
中国智能机器人领域人工智能需求特征及产品类型
中国智能机器人领域人工智能需求现状分析
中国智能机器人领域人工智能需求趋势前景
中国智能家居领域人工智能需求潜力分析
中国智能家居发展状况
1、 智能家居发展现状
2、 智能家居趋势前景
中国智能家居领域人工智能需求特征及产品类型
中国智能家居领域人工智能需求现状分析
中国智能家居领域人工智能需求趋势前景
中国人工智能行业细分应用市场战略地位分析
第9章： 全球及中国人工智能行业代表性企业布局案例研究
全球及中国人工智能代表性企业布局梳理及对比
全球人工智能代表性企业布局案例分析（可定制）
Google（谷歌）
1、 人工智能发展战略
2、 企业运营状况
3、 企业人工智能业务布局状况
4、 企业人工智能业务销售网络布局
5、 企业人工智能业务市场地位及在华布局
Microsoft（微软）
1、 人工智能发展战略
2、 企业运营状况
3、 企业人工智能业务布局状况
4、 企业人工智能业务销售网络布局
5、 企业人工智能业务市场地位及在华布局
中国人工智能代表性企业布局案例分析（可定制）
百度
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
华为
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
阿里巴巴
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
科大讯飞
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
寒武纪
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
格灵深瞳
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
旷视科技
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
优必选
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
思必驰
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
博联智能
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
——展望篇——
第10章： 中国人工智能行业发展环境洞察
中国人工智能行业经济（Economy）环境分析
中国宏观经济发展现状
中国宏观经济发展展望
中国人工智能行业发展与宏观经济相关性分析
中国人工智能行业社会（Society）环境分析
中国人工智能行业社会环境分析
社会环境对人工智能行业发展的影响总结
中国人工智能行业政策（Policy）环境分析
国家层面人工智能行业政策规划汇总及解读（指导类/支持类/限制类）
1、 国家层面人工智能行业政策汇总及解读
2、 国家层面人工智能行业规划汇总及解读
重点省/市人工智能行业政策规划汇总及解读（指导类/支持类/限制类）
1、 重点省/市人工智能行业政策规划汇总
2、 重点省/市人工智能行业发展目标解读
国家重点规划/政策对人工智能行业发展的影响
政策环境对人工智能行业发展的影响总结
人工智能行业技术环境分析
人工智能技术发展现状
1、 人工智能重点技术发展状态
2、 人工智能重大技术成果
人工智能相关专利情况分析
技术环境对行业发展的影响分析
中国人工智能行业SWOT分析（优势/劣势/机会/威胁）
第11章： 中国人工智能行业市场前景预测及发展趋势预判
中国人工智能行业发展潜力评估
中国人工智能行业未来关键增长点分析
中国人工智能行业发展前景预测（未来5年数据预测）
中国人工智能行业发展趋势预判（疫情影响等）
第12章： 中国人工智能行业投资战略规划策略及建议
中国人工智能行业进入与退出壁垒
人工智能行业进入壁垒分析
人工智能行业退出壁垒分析
中国人工智能行业投资风险预警
中国人工智能行业投资机会分析
人工智能行业产业链薄弱环节投资机会
人工智能行业细分领域投资机会
人工智能行业区域市场投资机会
人工智能产业空白点投资机会
中国人工智能行业投资价值评估
中国人工智能行业投资策略与建议
中国人工智能行业可持续发展建议
图表目录
图表1：人工智能的界定
图表2：人工智能相关概念辨析
图表3：《国民经济行业分类与代码》中人工智能行业归属
图表4：人工智能的分类
图表5：人工智能专业术语说明
图表6：中国人工智能行业监管体系
图表7：中国人工智能行业主管部门
图表8：中国人工智能行业自律组织
图表9：中国人工智能标准体系建设
图表10：中国人工智能现行标准汇总
图表11：中国人工智能即将实施标准
图表12：中国人工智能重点标准解读
图表13：本报告研究范围界定
图表14：本报告权威数据资料来源汇总
图表15：本报告的主要研究方法及统计标准说明
图表16：人工智能行业发展历程
图表17：2019-2021年全球人工智能市场规模（单位：亿美元）
图表18：2019-2021年全球人工智能独角兽数量情况（单位：家）
图表19：全球科技巨头人工智能布局情况
图表20：截至2022年全球人工智能领域高层次学者数量前十国家（单位：人次）
图表21：2019-2021年全球人工智能独角兽企业数量前三国家（单位：家）
图表22：2030年全球各地区人工智能产值占GDP比重预测分析（单位：%）
图表23：2022年全球人工智能企业TOP20（单位：家）
图表24：全球人工智能细分领域企业竞争格局分析
图表25：2013-2022年全球人工智能投融资情况（单位：亿元，起）
图表26：2022年全球人工智能融资轮次分布情况（按事件数）（单位：起，%）
图表27：2022年全球人工智能企业融资事件汇总
图表28：截止到2022年11月欧洲人工智能重点政策汇总
图表29：2014-2022年欧洲人工智能市场投资情况（单位：亿元，起）
图表30：截至2022年11月欧洲人工智能部分投融资情况
图表31：人脑计划阶段分析
图表32：人脑计划搭建的6个信息平台介绍
图表33：欧盟人脑计划启示
图表34：截止2022年11月美国人工智能重点政策汇总
图表35：2014-2022年美国人工智能市场投资情况（单位：亿元，起）
图表36：截至2022年11月美国人工智能部分投融资情况
图表37：2022年全球人工智能企业数量分布情况（单位：%）
图表38：美国最成功的10个人工智能应用案例
图表39：2014-2025年美国大脑研究计划投资预算（单位：百万美元）
图表40：日本人工智能工程表内容
图表41：截至2022年日本人工智能部分投融资情况
图表42：日本十大AI初创公司
图表43：日本人工智能应用情况
图表44：日本Brain/MINDS计划研究机构与内容
图表45：全球人工智能行业整体发展趋势
图表46：全球人工智能行业技术发展趋势
图表47：中国人工智能发展阶段
图表48：2018-2022年中国人工智能产业规模情况（单位：亿元）
图表49：2022年中国人工智能企业层次分布（单位：%）
图表50：2022年中国人工智能企业核心技术分布（单位：%）
图表51：2011-2022年十大A1热点
图表52：人工智能各技术方向岗位人才供需比
图表53：人工智能各职能岗位人才供需比
图表54：全国首批建设“人工智能”（080717T）本科新专业高校名单
图表55：2018-2022年中国新增开设“人工智能”本科专业学校数量（单位：所）
图表56：中国龙头企业与高校合作或共建人工智能学院汇总
图表57：人工智能产业生态格局的三层基本架构
图表58：人工智能技术层的运行机制
图表59：人工智能应用实现路径层案例分析
图表60：中国人工智能行业竞争者入场进程
图表61：中国人工智能行业竞争者区域分布热力图
图表62：中国人工智能行业竞争者发展战略布局状况
图表63：中国人工智能行业企业战略集群状况
图表64：中国人工智能行业企业竞争格局分析
图表65：中国人工智能行业国产替代布局状况
图表66：中国人工智能行业市场集中度分析
图表67：中国人工智能行业供应商的议价能力
图表68：中国人工智能行业消费者的议价能力
图表69：中国人工智能行业新进入者威胁
图表70：中国人工智能行业替代品威胁
图表71：中国人工智能行业现有企业竞争
图表72：中国人工智能行业竞争状态总结
图表73：2013-2022年中国人工智能行业投融资情况（单位：亿元，起）
图表74：2022年中国人工智能融资轮次分布情况（按事件数）（单位：起，%）
图表75：人工智能领先企业投资情况
图表76：2022年中国人工智能行业独角兽排行榜（单位：亿元）
图表77：中国人工智能行业主要投资细分领域情况
图表78：2016-2022年中国计算机视觉领域投融资情况（单位：亿元，起）
图表79：截至2022年11月中国计算机视觉领域部分投融资情况
图表80：2016-2022年中国语音识别领域投融资情况（单位：亿元，起）
图表81：截至2022年11月中国语音识别领域部分投融资情况
图表82：2016-2022年中国自然语言处理领域投融资情况（单位：亿元，起）
图表83：截至2022年11月中国自然语言处理领域部分投融资情况
图表84：2016-2022年中国机器学习领域投融资情况（单位：亿元，起）
图表85：截至2022年11月中国机器学习领域部分投融资情况
图表86：2022年中国人工智能行业投融资事件数量地区分布情况（单位：%）
图表87：中国人工智能产业链结构
图表88：中国人工智能产业链生态图谱
图表89：人工智能芯片分类
图表90：我国人工智能芯片行业所处周期
图表91：2018-2023年中国人工智能芯片行业规模（亿元）
图表92：全球人工智能芯片厂商竞争层次情况
图表93：全球主要AI芯片类型及企业
图表94：2022年中国人工智能芯片企业TOP10
图表95：中国云计算发展阶段
图表96：2016-2022年中国云计算市场规模增长情况（单位：亿元，%）
图表97：中国云计算市场竞争梯队
图表98：2022年中国云计算企业百强名单
图表99：人工智能行业技术层概况
图表100：中国人工智能行业产业链技术层代表性企业
图表101：中国人工智能行业细分市场结构
图表102：中国机器学习市场发展现状
图表103：中国机器学习发展趋势前景
图表104：中国机器视觉市场发展现状
图表105：中国机器视觉发展趋势前景
图表106：中国语音识别市场发展现状
图表107：中国语音识别发展趋势前景
图表108：中国自然语言处理市场发展现状
图表109：中国自然语言处理发展趋势前景
图表110：中国人工智能行业细分市场战略地位分析
图表111：中国人工智能应用场景分布
图表112：中国人工智能应用行业领域分布及应用概况
图表113：中国智慧安防发展现状
图表114：中国智慧安防趋势前景
图表115：中国智慧安防领域人工智能需求特征及产品类型
图表116：中国智慧安防领域人工智能需求现状分析
图表117：中国智慧安防领域人工智能需求趋势前景
图表118：中国智慧金融发展现状
图表119：中国智慧金融趋势前景
图表120：中国智慧金融领域人工智能需求特征及产品类型
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虽然“人工智能”(AI)已经成为一个几乎人人皆知的概念，但对人工智能的定义还没有达成普遍共识。传统的人工智能发展思路是研究人类如何产生智能，然后让机器学习人的思考方式和行为。现代人工智能概念的提出者约翰·麦卡锡认为，机器不一定需要像人一样思考才能获得智能，重点是让机器能够解决人脑所能解决的问题。第四次工业革命正在来临，而人工智能已经从科幻逐步走入现实。从1956年人工智能这个概念被首次提出以来，人工智能的发展几经沉浮。随着核心算法的突破、计算能力的迅速提高、以及海量互联网数据的支撑，人工智能终于在21世纪的第二个十年里迎来质的飞跃，成为全球瞩目的科技焦点。自从2016年AIphaGo战胜李世石之后，全球对于人工智能发展的兴奋与担忧交织难分。即使如此，世界各国已经认识到人工智能是未来国家之间竞争的关键赛场，因而纷纷开始部署人工智能发展战略，以期占领新一轮科技革命的历史高点。对于中国而言，人工智能的发展是一个历史性的战略机遇，对缓解未来人口老龄化压力、应对可持续发展挑战以及促进经济结构转型升级至关重要。本文从科技产出与人才投入、产业发展和市场应用、发展战略和政策环境等方面描绘中国人工智能的发展面貌。科技产出与人才投入1. 论文产出 : 中国人工智能论文总量和高被引论文数量都是世界第一。中国在人工智能领域论文的全球占比从 1997 年 增长至2017 年的 ，遥遥领先其他国家。高校是人工智能论文产出的绝对主力，在全球论文产出百强机构中，87家为高校。中国顶尖高校的人工智能论文产出在全球范围内都表现得十分出众。不仅如此，中国的高被引论文呈现出快速增长的趋势，并在 2013 年超过美国成为世界第一。但在全球企业论文产出排行中，中国只有国家电网公司的排名进入全球前 20 位。从学科分布看，计算机科学、工程和自动控制系统是人工智能论文分布最多的学科。国际合作对人工智能论文产出的影响十分明显，高水平论文里中国通过国际合作而发表的占比高达 。2. 专利申请 : 中国专利数量略微领先于美国和日本，国家电网表现突出。中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家，数量略微领先于美国和日本，而中美日三国占全球总体专利公开数量的 74%。全球专利申请主要集中在语音识别、图像识别、机器人以及机器学习等细分方向。中国人工智能专利持有数量前 30 名的机构中，科研院所与大学和企业的表现相当，其技术发明数量占比分别为 52% 和48%。企业中的主要专利权人表现差异巨大，尤其是中国国家电网近五年的人工智能相关技术发展迅速，在国内布局专利技术量远高于其他专利权人，而且在全球企业排名中位列第四。
1、增强型劳动力人们一直担心机器或机器人会取代人类工人，甚至可能使某些机器人变得多余。然而，随着公司在团队中探索创建数据和发展人工智能的过程，我们将越来越多地发现自己与智能机器一起工作，会提高我们自己的能力和技能。在某些职能部门，例如营销部门，我们已经习惯于使用工具来帮助我们确定哪些潜在客户值得追求以及我们可以从潜在客户那里获得什么价值。在工程领域，人工智能通过提供预测性维护来帮助我们，让我们提前知道机器何时需要维修或修理。在法律等知识行业中，我们将越来越多地使用智能机器来帮助我们对不断增长的数据量进行分类，用于查找特定任务所需的大量信息。几乎在所有职业中，智能工具的服务都在不断涌现，它们可以帮助我们更有效地完成工作，到 2022 年，更多人将发现它们已成为我们日常工作生活的一部分。2、网络安全中的人工智能今年，世界经济论坛确定网络犯罪对社会构成的潜在风险比恐怖分子更大。随着机器接管我们更多的生活，黑客和网络犯罪不可避免地成为一个更大的问题，因为添加到网络中的每个连接设备都不可避免地成为黑客用来犯罪的潜在故障点。随着连接设备的网络越来越多，识别这些故障点变得更加复杂。不过，这正是人工智能可以发挥作用的地方。通过分析网络流量和研究发现黑客入侵的模式，从而生成屏蔽代码，使我们处于一个安全的网络环境中。我们将在 2022 年看到的一些最重要的人工智能应用在这个领域。3、人工智能和元宇宙自从马克·扎克伯格谈到通过将虚拟现实技术与他的 Facebook 平台的社交系统相结合以来，这个概念已经成为一个热门话题。人工智能无疑将成为元宇宙的关键。它将有助于创造在线环境，让人们在学习或娱乐时感到身临其境。我们也很可能习惯于与AI角色共享我们的元宇宙环境，这将帮助我们完成一些工作，或者休息时的娱乐项目。4、自动驾驶汽车人工智能是引导自动驾驶汽车、船只和飞机的“大脑”，它们将在未来十年彻底改变交通和社会。因为每年有 130 万人死于交通事故，其中 90% 是由人为驾驶错误造成的。特斯拉表示，到 2022 年，汽车将展示完全的自动驾驶能力，尽管它们不太可能准备好投入使用。它的竞争对手包括Waymo（由谷歌创建）、通用和福特，它们中的任何一个都有望在明年宣布重大飞跃。今年也有望看到第一艘自动驾驶船横渡大西洋，因为由 IBM 提供支持并与非营利组织 ProMare 合作设计的 Mayflower Autonomous Ship (MAS) 将再次尝试旅程（在今年的初步尝试）。5、创意人工智能我们知道人工智能可以用来创造艺术、音乐、诗歌、戏剧，甚至是电子游戏。2022 年，随着 GPT-4 和谷歌大脑等新模型的升级改造，我们可以期待越来越富有想象力和创造力的电子工具提供更精细、看似“自然”的创意输出。与现在的情况不同，这些创作通常是展示人工智能潜力的演示或实验，在 2022 年，我们将越来越多地看到它们应用于日常的创作任务，例如为文章和时事新闻撰写标题，设计徽标和信息图表。创造力通常被视为一种非常人性化的技能，我们现在看到机器中出现的这些能力意味着“人工”智能无可否认地在某些领域和功能方面越来越接近我们对“真实”的理解。四、打造人工智能品牌形象未来，人工智能将全面普及，同行业的竞争也更加激烈。所以，打造一套专业的人工智能品牌形象可以帮助企业在市场竞争中不被淘汰。拥有强大的品牌意味着可识别的公司形象；不仅要提供产品和服务，还要提供意义。在许多方面，强大的品牌是公司成功的核心。打造完整系统的品牌形象会让企业具有很多优势：1、创造良好的第一印象，吸引目标受众的注意力并让他们渴望了解更多。2、与竞争对手区分开来。否则，没有辨识度的企业很容易被遗忘。3、使客户能够体验到更轻松、更舒适的企业服务，这等于提高品牌的利润。4、具有正面形象的知名品牌更容易被信任，并让客户对品牌充满信心。5、能够利用已经建立的品牌标识将未来的产品或服务推向市场，从而在更短的时间内产生更大的影响。
人工智能的产生和发展首先是一场思维科学的革命，它的产生和发展一定程度上依赖于思维科学的革命，同时它也对人类的思维方式和方法产生了深刻的变革。以下是我精心整理的浅谈人工智能发展的大学论文的相关资料，希望对你有帮助!浅谈人工智能发展的大学论文篇一 浅谈人工智能技术的发展 1、人工智能的概念 人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)是计算机科学的一个分支，它探究智能的实质，并以制造一种能以人类智能相类似的方式做出反应的智能机器为目的。人工智能的产生和发展首先是一场思维科学的革命，它的产生和发展一定程度上依赖于思维科学的革命，同时它也对人类的思维方式和方法产生了深刻的变革。人工智能是与哲学关系最为紧密的科学话题，它集合了来自认知心理学、语言学、神经科学、逻辑学、数学、计算机科学、机器人学、经济学、社会学等等学科的研究成果。过去的半个多世纪以来人工智能在人类认识自身及改造世界的道路上扮演了重要角色。一直以来，对人工智能研究存在两种态度：强人工智能和弱人工智能，前者认为AI可以达到具备思维理解的程度，可以具有真正的智能;后者认为研究AI只是通过它来探索人类认知，其智能只是模仿的不完全的智能。 2、人工智能的发展 对于人工智能的研究一共可以分为五个阶段。 第一个阶段是人工智能的兴起与冷落，这个时间是在20世纪的50年代。这个阶段是人工智能的起始阶段，人工智能的概念首次被提出，并相继涌现出一批科技成果，例如机器定理证明、跳棋程序、LISP语言等。由于人工智能处于起始阶段，很多地方都存在着缺陷，在加上对自然语言的翻译失败等诸多原因，人工智能的发展一度陷入低谷。同时在这一个阶段的人工智能研究有一个十分明显的特点：对问题求解的方法过度重视，而忽视了知识重要性。 第二个阶段从20世纪的60年代末到70年代。专家系统的出现将人工智能的研究再一次推向高潮。其中比较著名的专家系统有DENDAL化学质谱分析系统、MTCIN疾病诊断和治疗系统、Hearsay-11语言理解系统等。这些专家系统的出现标志着人工智能已经进入了实际运用的阶段。 第三个阶段是20世纪80年代。这个阶段伴随着第五代计算机的研制，人工智能的研究也取得了极大的进展。日本为了能够使推理的速度达到数值运算的速度那么快，于1982年开始了“第五代计算机研制计划”。这个计划虽然最终结果是以失败结束，但是它却带来了人工智能研究的又一轮热潮。 第四个阶段是20世纪的80年代末。1987年是神经网络这一新兴科学诞生的年份。1987年，美国召开了第一次神经网络国际会议，并向世人宣告了这一新兴科学的诞生。此后，世界各国在神经网络上的投资也开始逐渐的增加。 第五个阶段是20世纪90年代后。网络技术的出现和发展，为人工智能的研究提供了新的方向。人工智能的研究已经从曾经的单个智能主体研究开始转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。在这个阶段人工智能不仅仅对基于同一目标的分布式问题求解进行研究，同时还对多个智能主体的多目标问题求解进行研究，让人工智能有更多的实际用途。 3、人工智能可否超过人的智能 那么人工智能可否超过人的智能呢?关于这个问题可以从下面几个方面来分析： 首先，从哲学量变会引起质变的角度来说，人工智能的不断发展必定会产生质的飞跃。大家都知道，人工智能从最初的简单模拟功能，到现在能进行推理分析 (比如计算机战胜了国际象棋世界冠军)，这本身就是巨大的量变。在一部科幻电影中，父亲把儿子生前的记忆输人芯片，装在机器人中，这个机器人就与他的儿子死去时具有相同的思维和记忆，虽然他不会长大。从技术的角度来说，科幻电影中的东西在不久的将来也可以成为现实。到那个时候，真的就很难辨别是人还是机器了。 第二，有的人会说，人工智能不会超过人的智能，因为人工智能是人制造出来的，所以不可能超过人的智能。对于这个观点，我们这样想一想，起重机也是人造出来的，它的力量不是超过人类很多吗?汽车也是人制造出来的，它的速度不也远超过人类的速度吗?从科学技术的角度来说，智能和力气、速度一样，也是人的某个方面的特性，为什么人工智能就不能超过人类的智能呢? 第三，还有的人认为，人工智能是人制造的，必有其致命的弱点，所以人的智能胜于人工智能。我认为这一点也不成立，因为人与机器人比较，也可以说有致命弱点，比如说人如果没有空气的话，就不能生存，就好比是机器人没有电一样。再比如，人体在超过一定的温度或压力的环境下，不能生存，在这一点上，机器人却可以远胜于人类。因此，在弱点比较方面，我认为人工智能的机器人并不比人差，在某些方面还远胜于人类。 第四，随着科学技术的发展，人工智能不单需要逻辑思维与模仿。科学家对人类大脑和精神系统研究得越多，他们越加肯定情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能不仅在于赋予它情感能力。 4、结束语 人工智能一直处于计算机技术的前沿，其研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术、控制科学与技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。
高中有关人工智能的议论文篇一
1977年英国世界上的互联网公司的经理预料，将来任何人都不会在自己的家里拥有一台属于自己的计算机。计算机不会被大多数人使用，然而在日新月异发展的现代化社会里不是用电脑这几乎是不可能的，高楼大厦里职员们正使用计算机记录完成上级布置的任务;漫画家打好画稿在用计算机进行扫描、上色;学校里每一间教室都放置一台，老师则利用计算机为学生讲解课文;打印店里一台台计算机正忙碌的工作着。然而那位经理怎么也想不到将近半个世纪的今天计算机已经在我们的生活中起着不可代替的作用，也从原来笨重的以至于塞满一整个房间的机器到如今教科书厚的液晶。
展望未来。
未来，一个抽象的代名词——触摸不到，感受不到。每个人都有美好的畅想，我畅想畅想着城市美好的未来。城市的美好，必然少不了那一片霓虹灯。繁华的夜景，热闹的人市。那繁荣景象的背后又是什么呢?是一片黑暗吗?不，至少有盏明灯。是那些流浪者的家吗?不，至少有间草屋。光明固然美好，黑暗也将会被无数明灯所点亮。我畅想，畅想城市那份恬静。
当人们迎着朝阳开始一天的工作时，他们的心情是平静而喜悦的。此时，自行车已成“古董”，人们只能在博物馆才能见到。在宽阔、现代化的立交桥上，一辆辆高级轿车来回穿梭。在居民小区里，物业管理是机器人，二十四小时服务。工作的地方没有了原来的狭隘，不再只是人手一台电脑埋头工作，而是两三个人一个办公室，摄像头、监视器什么的都不在有，人们诚实守信、勤勤恳恳。工厂是机器人工作的岗位。
我们把美好的梦想层层堆砌，让高瞻远瞩的目光投向时代的前沿，审视昨天，展望未来，沿着金光大道，一步一步靠近我们心中向往的地方。让我们畅想美好的明天，走向美好的未来!
其实幸福。很难!当黑暗笼罩住了城市，永远没有那一角：有人在打架斗殴。难道这就是美好城市?现在这份重任落下来了，在每个人的肩上，还有我们——新时代的中学生，更落在了我们的笔尖，我们要用笔去描绘未来的城市，画出她最可爱的一面、美丽的一面。我们的校园里，纸屑很珍贵，因为它从不露面。微笑很普通，因为它洋溢在每个人的脸上。城市的美好如同筑房子——第一层是文明，第二层是平安，第三层是繁华，第四层是快乐。只有不停地建造，才能盖上它的屋顶——美好。让我们共同携起手来，建造这幢“美好”的城市!
高中有关人工智能的议论文篇二
诞生初期，人工智能技术(AI)也经历过大起大落，但在过去几年的发展黄金期，AI技术突飞猛进，这都得益于“深度学习”技术开启的新篇章。深度学习旨在模拟人脑结构建立大规模(或者“深度”)神经网络，在充沛的数据支持下，神经网络可以通过训练来处理各种各样的事情。
其实所谓深度学习技术已经默默为我们服务多年了，谷歌搜索、Facebook的自动图片标记功能、苹果的siri语音助手、亚马逊推送的购物清单，甚至特斯拉的自动驾驶汽车都是深度学习的产物。但是这种快速的发展也引发了人们对于安全和失业问题的担忧。霍金、马斯克等科技大佬都公开发声，担心人工智能会失去控制，上演科幻小说中人机大战的情节，其他人则害怕认知工作的自动化会将会导致大面积的失业。两个世纪以后的今天，曾经的“机器问题”卷土重来，我们需要找出可行的解决方案。
“机器问题”和解决方案
启示人们最为担忧的是人工智能技术会破开牢笼，变得邪-恶而不可控。早在工业革命浪潮席卷全球时，人机矛盾已经出现，现在的矛盾不过是披上了人工智能的新外衣，人类的焦虑依旧，《科学怪人》及此后类似的文学作品都是这种担忧的映射。然而，尽管人工智能技术已成为一门显学，但是它们只能完成特定的任务。想在智商上战胜人类，AI还差得远呢。此外，AI是否真能超越人类还未可知。名为安德鲁的AI研究人员表示，对人工智能的恐惧无异于在火星殖民还未实现时就担心人口膨胀的问题。在“机器问题”上，人们更加关注人工智能对人类就业和生活方式的影响。
失业恐惧由来已久。“科技性失业”的恐慌在20世纪60年代(公司开始安装计算机和使用机器人)和80年代(个人电脑开始上市)都曾弥漫开来，似乎大规模的自动化办公马上就要到来，让人类下岗。
但事实上，每一次恐慌之后，科技进步为社会创造的就业岗位远多于它杀死的过时职位，我们需要更多人从事全新的工作。举例来说，ATM机替代了一些银行柜员，为银行设立分行节约了成本，让雇员进入了机器不能做的销售和客服领域。同样地，电子商务的出现增加了零售商的生存空间。而在办公中引进电脑则不是为了取代员工的位置，员工习得新技能后，会成为电脑的辅助。尽管此前曾有报道称，未来10年或20年间，美国47%的岗位将面临自动化，但是我们的研究显示，这一数值恐怕连10%都不到。
尽管短期内一些工作消失的弊端会被全新职位出现的长期影响完全抵消且带来更大的好处，但是19世纪工业革命的经验表明，转变的过程极其痛苦。从停滞不前的生活水平上反映出经济的增长需要几百年，而从显著的收入变化上来看只需几十年。人口从乡村大量涌入城市工厂，在当时的欧洲引发动荡。各国政府花费了整整一百年的时间构建新的教育和福利体系适应这种转变。
这一次的转变似乎更为迅速，当前科技传播的速度可比200多年前快多了。得益于技术的辅助，高技术工作者的薪资会更高，因此收入不平等的现象正在不断加深。这给用人公司和政府带来了两大挑战：如何帮助工作者学习掌握新技能;如何让后代做好准备，在满世界都是人工智能的社会求得工作机会。
聪明的回应
技术的发展使得岗位的需求产生变化，工作者必须适应这种转变。这意味着要调整教育和训练模式，使其足够灵活，从而快速、高效地教授全新的技能。终生学习和在职培训的重要性更加凸显，在线学习和电子游戏式的仿真模拟会更加普遍。而人工智能可以帮助制定个性化计算机学习计划，依照工作者技能差距提供新技术培训机会。
此外，社会交往技能也会变得更加重要。由于工作岗位的更迭变快，技术革新的脚步也逐渐加快，人类的工作年限越来越长，社交技能成了社会的基石。它能在人工智能主导的社会保持人类的优势，帮助人类完成基于情感和人际往来的工作，这是机器无法拥有的优越性。
对人工智能和自动化的担忧也催生了人们对“安”的渴望，有了它普通人就能免受劳动力市场动-乱影响。一些人认为应该革新福利系统，让每个人都享有保障生存的“基本收入”。但是在没有充足证据表明技术革命会导致劳动力需求锐减的形势下，这种做法并不可龋反之，各国应该学习丹麦的“灵活安全系统”制度，让企业裁员更加容易，但是在被裁员的职工接受再培训和再求职期间提供保障。这种制度下，福利、养老金、医保等应该跟随个体本身，而不是与职员身份挂钩。
尽管技术快速进步，工业时代的教育和福利系统并没有完全实现现代化，相关制度也不够灵活。革新势在必行，决策者必须行动起来，否则当前福利系统会面临更大的压力。19世纪40年代，约翰·穆勒写道，“没有什么比立法者对这类人的照顾更为正当了”，他们的生活被技术的发展所累。在蒸汽时代，这是真理，在人工智能的时代，同样也是。
高中有关人工智能的议论文篇三
自然语音理解主要是研究如何使计算机能够理解和生或自然语音的技术，自然语音理解过程可以分为三个层次：词法分析，句法分析和语义分析，由于自然语音是丰富多彩的，所以，自然语音理解也是相当困难的，从话动中，我们可以发现目前水平的自然语音理解能力的一些不足。
广播、电视和网络通过电波、数字线路进行传播，发布的速度快，报纸需要排版印刷，速度慢了一步。杂志、书籍、电影更慢。发布速度快的工具，在发布新闻方面占有很大的优势;发布速度慢的工具，则多用来发布需要思考和研究的材料，如发布各种社会科学和自然科学的研究成果，常采用杂志与书籍的形式。
在信息社会中，利用网络进行进行网络进行交流已经越来越快受到人们的重视，因为网络给人们提供了广阔的空间，缩短了人与人之间的距离。在一定的时间内，我们可以聚集不同地方、不同年龄、不同学历、不同阶层的人们进行交流和探讨，使人们的视野更加广阔，了解到信息更为全面，得到的经验更加丰富，因此，随着信息技术的进一步发展和社会的进步，相信会有更多的人利用网络这种媒介进行交流和学习，但是我们也应该看到，网络上也存在各种各样的问题，如有些人在网上发布一些不良的信息，设置各种信息陷阱。对比我们应该分辨是非，明察秋毫，劫为存真，让因特网成为我们学习交流的好地方。
智能接口技术是研究如何使人们能够方使自然地与计算机交流，为了实现这目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表达方法的研究，因此，智能接口技术已经取得显著成果，文字识别、语言识别、语音合成、图像机器翻译以及自然语言理解等技术已经实用化。
目前，人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体，引起了众多学科的日益关注，已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。以下是我精心整理的浅谈人工智能发展的大学期末论文的相关资料，希望对你有帮助!
人工智能发展现状与未来发展
一、人工智能概述
人工智能自诞生几十年来， 在崎岖的道路上取得了可喜的进展。目前，人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体，引起了众多学科的日益关注，已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。人工智能虽然取得了快速的发展，但像许多新兴学科一样，人工智能至今尚无统一的定义。人工智能的发展引起了学术界的关注，尽管学术界有各种不同的说法和定义，但就其本质而言，人工智能是研究、设计和应用智能系统，来模拟人类智能活动的新学科。人工智能的目的就是利用各种自动化机械或者智能机器，来模仿、延伸和扩展人类的智能思维，从而实现计算机网络管理的人性化。
二、人工智能的研究历史
(一)1956年-1970年
人工智能诞生于一次历史性的聚会。为使计算机变得更“聪明”，或者说是计算机具有智能，1965年夏季，在美国达特莫斯大学举行了一次为期两个月的夏季学术研讨会。10位来自美国神经学、心理学、数学、信息科学和计算机科学方面的杰出科学家，在一起共同学习和探讨了用机器模拟人类智能的有关问题，并提议正式采用了“人工智能AI”这一术语。从而，一个以研究如何用机器来模拟人类智能的新兴学科——人工智能诞生了。
(二)1971年-80年代末
在科学上，前进的道路从来就不是平坦的，成功和失败、顺利和挫折总会交织在一起。人工智能也是如此，自它诞生至发展一段时间后，就遇到了不少的问题。在这种困难的环境下，仍有一大批人工智能的学者潜心研究。他们在总结前一段研究工作经验、教训的同时，从费根鲍姆“以知识为中心”开展人工智能研究的观点中找到了新的出路。
(三)20世纪80年代至今
人工智能逐步向多技术、多方法的综合集成与多领域、多学科的综合发展。其他学科的学者陆续将本学科的理论与方法向人工智能渗透，从而导致人工智能出现研究多学科交叉的现象。各学科对人工智能的渗透反映了目前人工智能发展的一种趋势，其渗透的结果现在还不是很明显，还需要时间的考验。目前，人工智能技术正在向大型分布式多专家协同系统、大型分布式人工智能、广义知识表达、并行推理、综合知识库、多种专家系统开发工具、大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能协同系统等方向发展。
三、人工智能应用领域
目前 ， 人工智能在许多领域都得到了应用，其应用领域如下：
(一)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》中提到要把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是弄清楚人的智能和人工智能的关系，从企业的发展目标出发，深入了解人工智能的内涵，搭建人工智能的应用平台，研究并开发企业智能化软件，这样一来，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
(二)在医学领域中的应用
人工智能在国外发展很快，在医学方面取得了很大的成就。国外最早将人工智能成功应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。美国及其他发达国家的科学家已成功研制出了用于人类血管治疗的微型机器人，此外，在不久的将来，就会制造出能够在毛细血管里自由活动的机器人。20世纪80年代初，我国已成功将人工智能应用于医学，且在这方面有了新的突破，例如许多高等院校和研究机构共同开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功地应用于临床。
(三)在矿业中的应用
第一个将人工智能专家系统应用于矿业的是美国的专家系统PROSPECTOR，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等等，为矿业的开采带来了方便。1980年以来，美国的矿业公司在人工智能上加大了投资，其中矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了用于煤矿开发的专家系统。
(四)在技术研究中的应用
人工智能在技术研究中的应用，首先是应用于超声无损检测与无损评价领域。在超声无损检测与无损评价领域，目前主要广泛采用专家系统对超声损伤中缺陷的性质，大小和形状进行判断和归类。此应用节省了许多人力，另外这些技术的应用，使得无损检测的定位、定性和定量的可靠性有了大幅度提高，为无损评价奠定了良好的判定基础。
(五)在电子技术方面的应用
人工智能在电子技术领域的应用由来已久。随着网络的迅速发展，网络问题日益突出，网络技术的安全成了我们关心的重点。因此在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进，，大力发展挖掘技术、免疫技术，及开发智能机器，人工智能技术在这方面为我们提供了可能性。
四、人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，人工智能技术在发达国家发展很快。尤其是在美国，发展更为迅速。在人工智能技术领域十分活跃的IBM公司，在智能电脑方面有了新的突破，成功地生产了具有人脑千分之一智力的电脑，而且正在开发功能更为强大的超级电脑。据其内部消息透露，预计该超级电脑研制成后，其智力水平将大致与人脑相当。除了IBM公司外，其他公司也加紧了这方面的研究，估计在未来几年内其成果更为惊人。
国内发展现状。二十一世纪是信息化时代，作为现代信息技术的精髓，人工智能技术必然成为新世纪科学技术的前沿和焦点。在我国，很长一段时间，专家们都把研制具有人行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。机器人的发展水平不仅与计算机科技水平相关，而且与一个国家工业的各方面的发展水平密切相关。中国科技大学在国家基金的支持下，经过十年攻关和钻研，于2000年，成功地研制出我国第一台类人性机器人。
五、未来发展
人工智能的研究一旦取得突破性进展，将会对信息时代产生重大影响，对人类文明产生重大影响。科学发展到今天，一方面是高度分化，学科在不断细分，新学科、新领域不断产生; 另一方面是学科的高度融合，更多地呈现交叉和综合的趋势，新兴学科和交叉学科不断涌现。大学科交叉的这种普遍趋势，在人工智能学科方面表现尤其突出。由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究智能的本质和机理，形成交叉学科智能科学。学科交叉将催生更多的研究成果，对于人工智能学科整体而言，要有所突破，需要多个学科合作协同，在交叉学科研究中实现创新。
人工智能一直处于计算机技术的前沿，其研究的领域和方向在很大程度上将决定了计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能产品融入了我们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给我们的学习、生活、工作带来更大的影响。
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人工智能行业主要上市公司：海康威视(002415)、科大讯飞(002230)、赛为智能(300044)、东杰智能(300486)、闻泰科技(600745)、中兴通讯(000063)、恒生电子(600570)等
本文核心数据：人工智能市场规模 各层次企业分布 企业技术分布 人工智能细分领域占比等
1、市场规模：中国人工智能行业呈现高速增长态势
人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币，同比增长。中国人工智能产业规模增速超过全球。
注：中国信通院的市场规模根据IDC数据测算，统计口径与IDC一致，即包括软件、硬件与服务市场。
2、竞争格局：中国人工智能企业主要分布在应用层 占比超过80%
——中国人工智能企业全产业链布局完善
我国作为全球人工智能领域发展较好的地区，无论是人工智能领域的基础层、技术层、应用层，还是人工智能的硬件产品、软件产品及服务，我国企业都有涉及。在国内，除去讯飞等垂直类企业，真正在人工智能有所长进的巨头依然是百度、阿里、腾讯这三家。
——中国人工智能企业主要分布在应用层，占比超过80%
据中国新一代人工智能发展战略研究院2021年5月发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2021)》数据，截至2020年底，中国人工智能企业布局侧重在应用层和技术层。其中，应用层人工智能企业数占比最高，达到;其次是技术层企业数，占比为;基础层企业数占比最低，为。应用层企业占比高说明中国的人工智能科技产业发展主要以应用需求为牵引。
3、技术分布：中国人工智能企业核心布局的技术主要为大数据和云计算
从人工智能企业核心技术分布看，大数据和云计算占比最高，达到;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人，占比分别为、、;紧随其后，物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理、图形图像识别技术的占比依次为、、、。
4、细分领域：深度神经网络领域为中国AI研究热门
根据清华大学人工智能研究院、与中国工程院知识智能联合研究中心联合发布的《人工智能发展报告2011-2020》，2011-2020年十大AI研究热点分别为深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义网络、协同过滤和机器翻译。
更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
1、人工智能将重塑产业结构。在当前产业结构升级的大背景下，人工智能技术将起到非常积极的作用，一方面人工智能技术将逐步替代低附加值岗位，从而推动人力岗位升级，另一方面人工智能也将开辟出大量新的工作岗位，这个过程将逐步重塑产业结构。当前人工智能尚处在行业发展的初期，随着人工智能行业的不断发展，人工智能对于传统行业的影响将逐步得到体现。2、人工智能将改变传统的供需关系。随着大量的智能体逐渐走进生产和生活环境，整个社会的供需关系也将产生变化，围绕智能体也会产生一个巨大的价值空间，从而培育出一系列新的生态体系。供需关系的变化本身就存在创新和创业的机会，所以对于创业者来说，人工智能时代的发展机会依然非常多。
目前，人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体，引起了众多学科的日益关注，已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。以下是我精心整理的浅谈人工智能发展的大学期末论文的相关资料，希望对你有帮助!
人工智能发展现状与未来发展
一、人工智能概述
人工智能自诞生几十年来， 在崎岖的道路上取得了可喜的进展。目前，人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体，引起了众多学科的日益关注，已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。人工智能虽然取得了快速的发展，但像许多新兴学科一样，人工智能至今尚无统一的定义。人工智能的发展引起了学术界的关注，尽管学术界有各种不同的说法和定义，但就其本质而言，人工智能是研究、设计和应用智能系统，来模拟人类智能活动的新学科。人工智能的目的就是利用各种自动化机械或者智能机器，来模仿、延伸和扩展人类的智能思维，从而实现计算机网络管理的人性化。
二、人工智能的研究历史
(一)1956年-1970年
人工智能诞生于一次历史性的聚会。为使计算机变得更“聪明”，或者说是计算机具有智能，1965年夏季，在美国达特莫斯大学举行了一次为期两个月的夏季学术研讨会。10位来自美国神经学、心理学、数学、信息科学和计算机科学方面的杰出科学家，在一起共同学习和探讨了用机器模拟人类智能的有关问题，并提议正式采用了“人工智能AI”这一术语。从而，一个以研究如何用机器来模拟人类智能的新兴学科——人工智能诞生了。
(二)1971年-80年代末
在科学上，前进的道路从来就不是平坦的，成功和失败、顺利和挫折总会交织在一起。人工智能也是如此，自它诞生至发展一段时间后，就遇到了不少的问题。在这种困难的环境下，仍有一大批人工智能的学者潜心研究。他们在总结前一段研究工作经验、教训的同时，从费根鲍姆“以知识为中心”开展人工智能研究的观点中找到了新的出路。
(三)20世纪80年代至今
人工智能逐步向多技术、多方法的综合集成与多领域、多学科的综合发展。其他学科的学者陆续将本学科的理论与方法向人工智能渗透，从而导致人工智能出现研究多学科交叉的现象。各学科对人工智能的渗透反映了目前人工智能发展的一种趋势，其渗透的结果现在还不是很明显，还需要时间的考验。目前，人工智能技术正在向大型分布式多专家协同系统、大型分布式人工智能、广义知识表达、并行推理、综合知识库、多种专家系统开发工具、大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能协同系统等方向发展。
三、人工智能应用领域
目前 ， 人工智能在许多领域都得到了应用，其应用领域如下：
(一)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》中提到要把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是弄清楚人的智能和人工智能的关系，从企业的发展目标出发，深入了解人工智能的内涵，搭建人工智能的应用平台，研究并开发企业智能化软件，这样一来，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
(二)在医学领域中的应用
人工智能在国外发展很快，在医学方面取得了很大的成就。国外最早将人工智能成功应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。美国及其他发达国家的科学家已成功研制出了用于人类血管治疗的微型机器人，此外，在不久的将来，就会制造出能够在毛细血管里自由活动的机器人。20世纪80年代初，我国已成功将人工智能应用于医学，且在这方面有了新的突破，例如许多高等院校和研究机构共同开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功地应用于临床。
(三)在矿业中的应用
第一个将人工智能专家系统应用于矿业的是美国的专家系统PROSPECTOR，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等等，为矿业的开采带来了方便。1980年以来，美国的矿业公司在人工智能上加大了投资，其中矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了用于煤矿开发的专家系统。
(四)在技术研究中的应用
人工智能在技术研究中的应用，首先是应用于超声无损检测与无损评价领域。在超声无损检测与无损评价领域，目前主要广泛采用专家系统对超声损伤中缺陷的性质，大小和形状进行判断和归类。此应用节省了许多人力，另外这些技术的应用，使得无损检测的定位、定性和定量的可靠性有了大幅度提高，为无损评价奠定了良好的判定基础。
(五)在电子技术方面的应用
人工智能在电子技术领域的应用由来已久。随着网络的迅速发展，网络问题日益突出，网络技术的安全成了我们关心的重点。因此在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进，，大力发展挖掘技术、免疫技术，及开发智能机器，人工智能技术在这方面为我们提供了可能性。
四、人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，人工智能技术在发达国家发展很快。尤其是在美国，发展更为迅速。在人工智能技术领域十分活跃的IBM公司，在智能电脑方面有了新的突破，成功地生产了具有人脑千分之一智力的电脑，而且正在开发功能更为强大的超级电脑。据其内部消息透露，预计该超级电脑研制成后，其智力水平将大致与人脑相当。除了IBM公司外，其他公司也加紧了这方面的研究，估计在未来几年内其成果更为惊人。
国内发展现状。二十一世纪是信息化时代，作为现代信息技术的精髓，人工智能技术必然成为新世纪科学技术的前沿和焦点。在我国，很长一段时间，专家们都把研制具有人行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。机器人的发展水平不仅与计算机科技水平相关，而且与一个国家工业的各方面的发展水平密切相关。中国科技大学在国家基金的支持下，经过十年攻关和钻研，于2000年，成功地研制出我国第一台类人性机器人。
五、未来发展
人工智能的研究一旦取得突破性进展，将会对信息时代产生重大影响，对人类文明产生重大影响。科学发展到今天，一方面是高度分化，学科在不断细分，新学科、新领域不断产生; 另一方面是学科的高度融合，更多地呈现交叉和综合的趋势，新兴学科和交叉学科不断涌现。大学科交叉的这种普遍趋势，在人工智能学科方面表现尤其突出。由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究智能的本质和机理，形成交叉学科智能科学。学科交叉将催生更多的研究成果，对于人工智能学科整体而言，要有所突破，需要多个学科合作协同，在交叉学科研究中实现创新。
人工智能一直处于计算机技术的前沿，其研究的领域和方向在很大程度上将决定了计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能产品融入了我们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给我们的学习、生活、工作带来更大的影响。
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工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能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（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。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，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，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”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。优点：1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。缺点：1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。2、人工智能如果不能合理利用，可能被坏人利用在犯罪上，那么人类将会陷入恐慌。3、如果我们无法很好控制和利用人工智能，我们反而会被人工智能所控制与利用，那么人类将走向灭亡，世界也将变得慌乱。
在日复一日的学习、工作生活中，大家对论文都再熟悉不过了吧，论文是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。一篇什么样的论文才能称为优秀论文呢？以下是我为大家整理的土木工程就业形势论文，欢迎阅读与收藏。
摘要：
当前，由于一些高校的土木工程专业教育不符合市场对人才的需求，导致了毕业生就业形势极其严峻。在这样的环境下，毕业生采取何种科学的就业对策，是本文探讨的重点。
关键词：
土木工程；就业；对策
土木工程行业经过几十年的粗放型发展，开始逐步进行升级转型，朝着精细化的方向迈步前行，因此行业对于人才的要求也在不断提高。对于刚毕业的学生来讲，缺乏对行业发展的整体预判，没有明确的就业方向，要求不切实际，注定了就业过程的不如意。在新就业形势下，学生如何认清实际、找准就业方向就显得尤其重要。
一、土木工程行业人才需求分析
1.对学历的要求
在我国土木工程行业发展的过程中，企业对人才需求的形势是不一样的。2004年以前，土木工程专业人才紧缺，供不应求，本科生甚至是高职生进入工程设计院都比较容易。2004之后，本科生和高职生已很难进入设计院，取而代之的是研究生。行业的不断发展前进，用人单位对新进人才的要求也在不断提高，本科生的专业能力已经不足以胜任企业的岗位需求。
2.对复合型人才的需求
目前，我国基础设施建设已经进入转型阶段，在3S勘察与规划、数字化设计、自动化机械施工，新型材料与新型工艺发展应用等方面，已逐渐呈现出国际化、信息化、科技化的特点。土木工程企业为了适应行业发展的需要，已经在进行技术的升级和改造，包括核心技术升级、装备改造、学习现代化管理模式和引进新型的人才。企业的改造升级急需高质量的人才参与其中。另外，参与国际工程建设的设计院、施工单位、管理单位等也存在不同程度的复合型人才缺口。
3.土木工程专业的发展趋势
土木工程未来的发展方向毫无疑问是精细化的，主要表现在工程技术的高效利用、建筑材料要求环保、生态建筑快速发展、自然资源及可再生资源的大规模运用等方面。可持续发展是未来土木工程的主题，在建筑材料方面，会需要更多的绿色环保的工程材料；在工程技术方面，安全监测、修复加工等技术大有作为。要做到可持续发展，利用自然资源和可再生资源是必不可少的一环。同时，未来土木工程行业企业的运营会向专一化方向发展，高精尖的技术和新型的管理模式会越来越受到企业的欢迎。
二、土木工程专业学生的就业对策
1转变自身，打造科学就业观
没有明确的就业方向是当下毕业生普遍存在的问题。对整个行业不了解，对自身能力欠缺客观的评价，导致毕业生找工作十分盲目，他们往往在进入一个岗位一段时间后才发觉不能适应岗位工作，转而另加选择。轮番几次寻找工作的经历才可能会使毕业生有明确的就业方向，但这个过程极大地浪费了他们的精力和时间。毕业生在找工作前应通过多种渠道对整个行业的现状和发展趋势做一个比较透彻的了解，然后在科学评价自身能力和要求的基础上明确自己的就业观。
2.增强学校教育和自学能力，打造复合型人才
当下大多土木工程院校的教育相对于社会行业对人才的要求是滞后的，导致很多毕业生产生学而无用的无力感。在复合型人才如此缺失的当下，如果能把自身打造为适应社会与行业发展趋势的新型人才，那毕业生的就业前景是相当广阔的。这需要院校、教师和学生的共同努力。院校方面需及时调整教育方针以适应当前社会与行业发展的需求。在教学过程中，教学内容不要局限于传统的工程结构等，要增强对行业的国际化、信息化的了解。
3.摆正心态，培养良好品质
施工单位永远是毕业生就业的最大市场，虽然施工单位工作条件艰苦、对技能要求高，让很多毕业生敬而远之。但是只要能坚持下来，施工单位的发展前景还是非常可观的。一线实际施工的经历，会加深毕业生对土木工程各个环节的理解，对以后的发展也是非常有益的。随着经验的积累，一线人员也可实现工程监理、项目经理、项目总监等更高级别岗位的转变。很多有成就的建筑设计师、高级监理等都是这样一步一步走过来的，也都得益于此。所以毕业生要摆正心态，降低要求，培养能吃苦的品质。
就业形势的严峻，由两种因素导致：一是行业的发展对人才的要求不断提高，二是毕业生增多以及教育的滞后。毕业生就业心态的改变和端正，一切从实际出发，努力提高自身能力，培养良好的职业素养，是解决目前就业问题的根本出路。此外，了解新环境下的就业趋势也是提高就业率的`关键环节之一。
参考文献：
[1]李思扬.浅谈土木工程就业前景[J].建筑工程技术与设计,2015(26):1872.
[2]叶凌翰.浅谈我国土木工程就业现状和可持续发展[J].商,2014(52):29.
[3]李佳,牛晓娜.土木工程专业本科生就业状况与问题分析[J].科技致富向导,2015(1):253-254.
摘要 ：
高校是人才培养的主要阵地，土木工程专业的开设主要是为了培养出一批优秀的土木工程师。土木工程是一门与实践教学紧密联系的专业，对该专业的高校学生而言，掌握较强的工程实践能力就显得尤为重要。虽然随着高校教学改革的不断深化，很多专业的教学模式发生了相应的变化，但是土木工程在实践教学中所存在的诸多问题依旧不容忽视，只有解决其中的问题，土木工程专业的改革才能顺利完成。因此，本文主要根据土木工程实践教学存在的问题与改革展开讨论。
关键词 ：
高校；土木工程；实践教学；存在的问题与改革
虽然部分高校对人才的培养模式正在发生着不同的变化，但是受传统教学观念的影响，土木工程实践教学中的问题依旧不容小觑。作为工科类专业，实践教学中一旦出现问题，将会对该专业的学生造成巨大的影响，不仅影响他们的专业学习，还会影响到他们今后的工作。因此应对其存在的问题展开探讨，提出相应的改革策略，培养土木专业学生今后在工作中的实践和创新能力。
一、土木工程实践教学存在的问题
1.教师忽视课堂实践教学内容
研究调查发现，高校土木工程专业教师在教学中，过于注重理论内容的教学而忽视实践内容教学，其中的原因是多方面的。首先是高校教师的态度不明确。一些教师认为自己的主要职责就是把知识传授给学生。由于思想意识上所存在的偏差，使他们在课堂教学中只会把一些基础的理论知识讲授给学生，使学生一味地认为理论比实践更重要。其次是高校教师的精力有限。部分高校土木工程专业的教师不仅承担着教学的任务，他们还要参与高校相关的科研项目中。这使教师很难有足够多的精力集中投入相关的实践教学环节中，导致对学生各类实践教学指导机会的缺失。实践教学对土木工程专业的学生而言极其重要，一旦缺少充足的实践学习机会，他们的实践和动手能力将会有所下降。这对高校土木工程专业的实践教学效果会产生很大的影响。
2.高校缺少足够的实践教学经费
高校土木工程专业实践教学的基础环节是实习和实验。然而由于实践教学经费不足的原因，使该专业的实习经费和实验经费都有所欠缺。通常高校土木工程专业都有明确规定，学生在学习期间必须获得足够多的实习和实践机会。但是经费的欠缺使学生的实践学习受到极大的影响。尤其是对土木工程专业而言，组织学生到施工现场进行实习是非常必要的，其主要目的是让学生对该专业所涉及的施工工序、招标投标、组织管理等内容有更加清楚的了解，这对巩固他们所学的知识有极大的帮助。由于这样的实习会涉及一些费用，如车费，住宿费用等，如果没有足够多的经费作为保障，学生的实习效果将会大打折扣，最终无法推动土木工程实践教学专业的进一步改革。
二、如何推动土木工程实践教学的改革
1.转变教师实践教学理念
推动土木工程实践教学改革，实际上是新课程教学的一大要求。但是部分高校教师在实践教学中，依旧受到传统观念的巨大影响。因此要解决实践教学中的问题，推动该专业的进一步改革，教师就要转变实践教学的理念。在日常实践教学活动的开展中，教师要鼓励学生在掌握基实习就业土木工程实践教学存在的问题与改革辽宁沈阳大学建筑工程学院杨佳摘要：高校是人才培养的主要阵地，土木工程专业的开设主要是为了培养出一批优秀的土木工程师。土木工程是一门与实践教学紧密联系的专业，对该专业的高校学生而言，掌握较强的工程实践能力就显得尤为重要。虽然随着高校教学改革的不断深化，很多专业的教学模式发生了相应的变化，但是土木工程在实践教学中所存在的诸多问题依旧不容忽视，只有解决其中的问题，土木工程专业的改革才能顺利完成。因此，本文主要根据土木工程实践教学存在的问题与改革展开讨论。关键词：高校土木工程实践教学存在的问题与改革文章编号：ISSN2095-6711/Z01-2017-07-0145础理论知识的同时，引导学生重视实践知识的学习，让学生充分意识到理论和实践同等重要。除此之外，在土木工程专业课程的安排上，学校要注重实践课时和理论课时的合理化，这样才便于学生学习和教师教学。学校要转变实践教学理念，帮助教师树立新的教学理念。
2.增加实践教学经费投入
为了确保土木工程专业实践教学改革能够顺利进行，高校要在实践教学方面投入充足的经费，这样才能使该专业的学生拥有足够多的实习和实验机会。关于经费的投入，主要体现在实习经费和实验经费上。实习经费的投入，主要是为了更好地组织学生到相关的校外工地进行学习，进而深入掌握所学知识。至于实验经费的投入则主要是用于场地的建设和设备的配置，这样学生在专业学习的时候，将获取更多的实践机会。增加对土木工程专业实践教学经费的投入，对该专业的学生而言，将获得更多的实践机会。学生通过亲身参与和实践，能有效避免学校教育与社会需求脱节的现象出现。
3.注重对学生实践能力的考核
注重对土木工程专业的学生进行实践能力的考核，实际上是实践教学效果的一种体现。虽然专业实践教学中问题层出，但是学校依旧要加强对其进行相应的改革。因此，学校在对学生的实践能力进行考核的时候一定要严格对待。在考核方式上，学校一定要注重多样性和针对性，毕竟每一个学生学习的具体情况存在较大差异。在考核内容上也要格外注意，有条件的高校除了让学生掌握相关的基础理论知识外，还可以组织学生到校内外的实践场地进行操作。这样能更好地检验学生的实践学习效果，更加真实地反映学生的学习态度以及动手能力。
三、结束语
总体而言，高校土木工程专业的实践教学取得了比较良好的效果，但是在素质教育的大背景下，该专业的实践教学内容、形式等方面需要进一步完善，这样才能有效提升整体教学水平。除此之外，在实践教学中所存在的如教学经费欠缺、教学形式单一等问题同样需要引起高度的重视，因为学校直面土木工程专业实践教学中的问题，寻找相应地改革策略，能推动高校土木工程专业取得更好的发展。
参考文献：
[1]袁益光.加强土木工程施工项目质量管理的措施[J].价值工程，2010
[2]王建平，胡长明，李慧民.土木工程专业实践教学中存在的问题与对策[J].西安建筑科技大学学报，2007
摘要 ：
本文就主要针对岩土工程中的水文地质勘察工作首先介绍了岩土的水理性质为水文地质勘查工作打好基础，然后又介绍了水文地质勘察在岩土工程勘察中的评价内容，最后从三个方面详细论述了岩土工程勘察中水文地质理由可能导致的主要的危害。
关键词 ：
岩土工程；勘察；水文地质
岩土工程实施中最为主要的一部分，也是需要我们格外关注的一点就是地下水的水文状态，因此，在岩土工程中我们就不得不进行水文地质的勘察工作，只有对于地下水等基础环境进行了详细的勘察才能够给岩土工程提供一个有利的施工环境，也才能够在很大程度上确保施工的质量，但就当前我国的水文地质勘察目前状况来看并不是特别理想，仍然存在很多的地方影响着勘察的质量，对该环节的重视程度也不够，亟须我们进行必要的改善。具体说来，在岩土工程中不仅要弄清水文地质和岩土工程之间相互作用的关系，还需要评价地下水对岩土体和建筑的产生的影响，那么怎样才能做好水文地质勘察工作呢？首先，要为岩土工程勘察设计与施工提供重要资料，其次要提出符合工程要求的预防治理措施，防止地质环境的恶化和地质危害的出现。在工程中，一定要因地制宜，根据实际工程地域的水文地质条件制定一定的防护措施和施工计划，保证工程的质量。
1、岩土的水理性质
岩土的水理性质也就是指我们施工中的岩石土壤和地下水在一定程度上发生相互的作用而形成的一种固定的特征，比如我们经常会提到的透水性和持水性等，这些特征和施工中的岩石形态存在着极为密切的关系。而提起岩土的水理性质我们就不得不关注岩土中的地下水的组成，一般说来，地下水的组成形式根据不同的分类方式有很多种，这些分类的侧重点不同结果也大不相同，比如我们可以根据水层的深度分为承压水、潜水和上层滞水三种，这三种地下水对于工程中岩土的影响也各不相同；按照空隙的大小不同也可以分为裂隙水、岩溶水和孔隙水，这三种水在不同的岩层中存在对于岩土工程产生的影响也各不相同，可见，不同形态、不同存在位置的地下水对于整个岩土工程的影响也各不相同，并且会对我们施工建设的建筑物产生较大的影响，严重的可能导致建筑质量的损坏。
2、水文地质勘察在岩土工程勘察中的评价内容
在岩土工程中水文地质勘察中如何评价对下水对于岩土工程的影响是极为重要的，一旦评价不客观或者是过于宽松可能就会导致施工项目的失败，严重的可能会导致人员伤亡，是我们要尽可能避开的一个主要方面。具体说来，我们在评价的过程中要把重点和中心放在地下水对于岩土或者是我们建筑物主体的的影响上，还应该尽可能的分析出可能存在的危险源在哪，然后再进行必要的处理策略的研究，尤其是要关注到施工工程项目的地基对于地下水等环境因素的要求，尽可能的满足这些要求，不能满足的也应该予以规避，尤其是要注意到承压含水层中的相关水源或者是细砂等对于建筑物地基造成的影响。
3、岩土工程勘察中水文地质理由可能导致的主要的危害
、地下水的动水压力导致的危害。在岩土工程勘察时，自然环境中的地下水会带来动水压力，但是这种动水压力所产生的影响十分小，可以说是微乎其微，在一般情况下不会产生危害。如果再加进一些不当的人为因素，将这些人为因素作用于地下水，那么就有可能导致地下水在自然条件方面出现失衡的现象，进一步导致动水压力的产生。如果动水压力太大，那么岩土工程方面的各种各样恶劣的地质危害就会因此而产生，例如基坑突涌、流砂以及管涌等。
、地下水位出现升降变化，最终导致危害产生。首先，如果地下水位出现下降，那么会导致一些危害产生。大部分情况下，地下水位如果出现下降，那么理由都是人为因素。地下水位如果出现下降，而且下降的幅度十分大，那么很有可能导致地面塌陷、地面沉降以及地裂等一系列的地质灾害，不仅如此，像水质恶化以及水源枯竭等理由也会严重起来。
其次，如果地下水位出现了上升现象，那么一样会产生很大的危害。如果地下水位出现了上升，而且超出了正常的范围，那么一系列的危害就会出现，首先会严重腐蚀建筑的基础，腐蚀效果十分严重，然后会导致河岸以及斜坡等土体出现崩塌甚至滑移，有些土层还会因此加速液化，还会降低土层承载的能力，软化土体的结构。如果地下水位上升的范围十分大，那么极有可能导致管涌以及流砂等，这是严重地质危害，会极大地破坏工程，对基础工程的破坏尤甚。
最后，如果地下水位交替出现上升以及下降等理由，那么也会带来极大的危害。地下水位如果频繁出现升降等变化，那么膨胀性的岩土极有可能出现不均匀的膨胀或者岩土工程中水文地质勘察.的意义.收缩与变形等现象。如果地下水水位的升降太过频繁，那么岩土会循环往复地产生膨胀、收缩以及变形，不仅如此，岩土膨胀收缩的幅度会越来越大，不断得到加强，最终的结果就是严重破坏一些建筑物，特别是那些轻型的建筑物。
除此之外，如果地下水位频繁上升和下降，那么极有可能导致土层内的铝以及铁等元素出现流失，这些元素一旦流失，那么土层承载的能力就会立即下降，在对岩土工程进行基础选型以及技术处理时都会因此而产生相当的困难。
、地下水升降频繁，造成岩土物理性质的变化
、地下水位过度的升高与下降，容易使膨胀性岩土出现物理上的变化，从而产生胀缩变形。在水位升降频繁时，这种变形更加明显，形成反复循环，并且变形幅度也不断增加，降低宕土本身的稳定性，引发地裂现象，对该地区甚至其他区域产生严重威胁。
、如果是在平衡状态下，则动水压力不会太大，对岩土没有明显的危害，但如果地下水位升降频繁，就会转变水的动力平衡，导致水体流动，在这种情况下，容易发生岩土工程危害，例如流砂、管涌等现象。
地下水位变化会引起许多岩土工程理由，需要工程人员进行研究分析，并采取有效措施确保地下水位的平衡。
结语
水文地质的危害除自然因素外，还有人为因素，我们应在岩土工程勘查中采取科学的策略对水文地质进行相关参数的测定和客观准确的评价，最大程度减少自然因素引起的水文地质变化。
参考文献
[1]孔德坊.工程岩土学[M].北京：地质出版社，1994.
[2]曹建生，张万军，刘昌明，杨永辉.裂隙岩体渗流补给特性及边坡稳定策略研究[J].北京林业大学学报，2007.
[3]李坚.岩土工程勘察中的水文地质分析[J].中国新技术产品，2012.
论文框架由以下几部分组成：
1、介绍
简要地总结论文主题，说明为什么这个主题有价值，也许还可以概述一下你的主要结果。
2、背景信息(可选)
简短地介绍背景信息是必要的，特别是当你的论文涉及两个或多个传统领域时。
3、新技术回顾
这部分回顾了与论文相关的研究现状。
4、研究问题或问题陈述
工程论文倾向于提到一个需要解决的“问题”，而其他学科则是用一个需要回答的“问题”来表述。在这两种情况下，有三个主要部分：
5、描述你如何解决问题或回答问题
论文的这一部分形式更加自由，可以有一个或几个部分和子部分。
6、结论
结论部分通常涵盖三件事，并且每一件事都应该有一个单独的小节：
7、参考文献参考文献的列表与第3部分中给出的技术现状综述紧密相关。所有的参考文献都必须在论文正文中提及。参考书目可能包括论文中没有直接引用的作品。
8、附录
一般来说，太过具体的材料不适合在论文主体中出现，但可供考官仔细阅读，以充分说服他们。
会计电算化毕业论文企业会计电算化的现状与完善对策摘要：随着经济的飞速发展和电子商务的迅速兴起，会计电算化在具体应用中存在着认识不足、人才短缺、信息安全风险、没有统一规范的数据接口等一系列问题，本文针对会计电算化存在的上述问题提出了加强认识、注重复合型人才培养、健全保密措施、规范各软件数据接口技术等完善对策。关键词：会计电算化；现状；对策一、我国企业会计电算化的发展我国会计电算化工作起步较晚，从20世纪70年代末开始，经历了尝试阶段、自发发展阶段、有组织有计划地稳步发展阶段和具有人工智能的管理型会计软件发展阶段。财政部从1988年开始，规划我国会计电算化的中长期目标、组织商品化会计核算软件评审、建立会计电算化管理的规章制度、开展会计电算化知识培训、指导基层单位的会计电算化工作等，从而推动了我国会计电算化事业健康发展。经过20多年的实践，我国的会计电算化发展的势头较好，目前国内90%的单位使用的会计软件都是我国自行设计生产的，可以说会计软件已成为我国软件行业的一面旗帜。我国会计电算化高等教育创建于1984年，明确提出会计电算化专业要培养一批既熟悉会计又懂计算机的复合型人才。会计电算化理论上的发展也取得了明显的成效，涌现了大批会计电算化的优秀教师和实际工作者。二、会计电算化应用中存在的问题会计电算化是企业管理信息系统的一个重要组成部分，管理信息系统是财务、业务和人事等信息系统的有机结合。一个企业会计电算化系统的实施过程，同时也是企业管理理念、管理模式、业务流程等方面改造的过程。由于企业自身原因与外部环境的影响和财会工作自身的特点，现阶段我国会计电算化工作实施过程中存在着诸多问题，现分析如下：（一）对会计电算化的重要性认识不足目前，许多企业还未充分认识到会计电算化的意义及重要性。首先，许多企业领导者对会计电算化存在片面认识，认为会计电算化只是会计核算工具的改变，看不到其对会计职能、企业管理方法和管理流程的深刻影响，有的领导甚至认为会计电算化只是用计算机代替账册，仅把会计电算化当作树立企业形象的一种手段。其次，在会计电算化的具体应用中，多数单位缺乏对手工系统进行充分分析的意识，没有针对本企业自身的管理要求和运行模式，对会计信息系统进行相应的设置和调整。在不少财务人员看来，电算化仅仅是代替了手工核算，提高了核算效率，根本未认识到建立完整的会计信息系统对企业的重要性。（二）缺乏复合型的会计电算化人才缺乏会计电算化方面的专业人才成为企业快速实现会计电算化的障碍，作为一个综合性的财会专业人才，需要具备计算机、会计、管理等多方面的专业知识，实现从满足手工会计的需要到适应会计电算化普及的过渡。目前，许多单位的电算化人员是由过去的手工会计、出纳等经过短期培训而来，他们在使用微机处理业务的过程中大多数是除了开机使用财务软件之外，对微机的软硬件知识了解不多，不能灵活运用软件处理的会计数据进行财务信息的加工处理。当计算机运行出现问题时，计算机维护人员又大多是计算机专业出身，对财务知识又不甚了解，所以不能够把计算机知识和会计等财务知识融合在一起。（三）会计电算化下的财务信息存在安全问题财务数据是企业的秘密，在很大程度上关系着企业的生存与发展。在会计电算化环境下，电子符号代替了会计数据，磁介质代替了纸介质，财务信息面临安全风险。目前，我国的财务软件生产还处于模仿和加工阶段，没有形成一定的产业规模，多数财务软件的开发都是把重点放在理财和提供多功能管理和决策上，很少放在数据的安全保密上。随着网络经济时代的到来，在给企业带来无限商机的同时，网络财务面临的最突出问题就是安全问题。网络下的会计信息系统很有可能遭受黑客或病毒的侵扰，很多企业没有针对网络环境来建立和完善相应的会计电算化安全防范措施，一旦发生问题将给企业造成巨大的损失。 中国会计网（四）会计电算化下的统一数据接口问题由于我国目前的财务软件都是各软件公司自行开发的，各自使用不同的操作平台和支持软件，数据结构不同，编程风格各异，为技术保密，相互没有交流和沟通，没有业界的协议，自然也没有统一的数据接口，在系统与系统之间很难实现数据信息的共享。（五）会计电算化的基础管理工作存在漏洞许多会计电算化单位没有严密的基础管理工作制度。首先，在人员分工上，企业对会计电算化操作人员与系统维护人员等岗位没有严格权限限制措施，操作员密码公开或不设密码，为越权使用和篡改数据留下隐患。特别是一些中小企业内部控制十分不完善，使得会计电算化不能正常健康运转。其次，从档案资料管理上，许多单位对存储会计档案的磁盘和会计资料未能及时归档，已经归档的内容不完整，导致不少的会计档案被人为破坏和自然损坏，以至于造成企业财务信息泄密。（六）会计电算化重视账务处理却忽视管理应用会计电算化的运用可以极大地发挥电子计算机的计算与分析功能，但是，由于受我国传统的手工会计工作主要是事后核算的影响，我国实行会计电算化的单位大多存在着重视报账功能忽视管理功能的现象。就目前企业会计电算化的应用现状来看，会计电算化的使用还停留在记账、算账水平上，并没有应用到企业全面管理活动中，也可以说会计软件只是实现了它的会计功能，并没有实现它的管理预测和分析功能。三、会计电算化应用的完善对策会计电算化是一个企业走向成熟的标志，在我国，会计电算化尚未得到广泛的推广与应用。随着经济的迅速发展，全球经济一体化进程的加快，为了促使会计电算化处理的信息更系统化、智能化，给企业带来经济效益，针对以上会计电算化应用中存在的问题，提出以下完善的对策：（一）强化会计电算化重要性的认识首先，应强化企业领导支持会计电算化的自觉认识。企业领导要充分认识会计电算化的重要性，大力支持会计电算化的实施和运作。具体可采取的措施有：在本企业内部要设有专门负责会计电算化实施的主管领导，并对实施效果负责；根据本企业的实际情况和本地区的整体发展状况，制订本企业会计电算化实施的工作规划等。其次，企业财务人员在具体实施会计电算化的过程中，在确定系统目标与规模的基础上，要加强对手工系统的研究与分析，应编制实施计划和方案，对各个处理环节的权限和职责做出明确规划，以最小的成本，实现实施会计电算化的最大效益。（二）重视复合型的会计电算化人才培养为了适应会计电算化工作的要求，企业要重视复合型的电算化会计人才的培养，造就一大批既精通计算机信息技术，又熟悉财务知识，能够将两者有机地结合起来，进行财务信息的加工和分析，满足各方对财务信息需求的复合型人才。要能培养出这样的人才，首先，要对高等院校会计电算化专业和与财务相关的计算机专业的教学结构进行调整，对该类专业学生的培养要在计算机与财务两个方面并重，两手抓，两手都要硬。其次，在会计电算化的具体实施过程中，注重对财会人员计算机的技能培训，注重对计算机维护人员的财务知识培训，造就一大批高素质的一线应用与系统维护及能够进行二次开发应用的会计电算化人才。（三）加强会计电算化环境下财务信息的安全防范为了加强会计电算化环境下财务信息的安全防范，首先，要加强数据处理的控制，建立健全内部控制。从软件开发和维护控制、硬件管理和维护控制、组织机构和人员的管理和控制、系统操作的管理和控制、文档资料的管理和控制、计算机病毒的预防和消除等各个方面建立一整套制度，并保证措施能落到实处。其次，在国家制定并实施了计算机安全法律，全社会加强对计算机安全宏观控制的同时，企业应安装正版查杀毒软件，采用防火墙技术、信息加密存储技术、身份识别技术等安全措施来保证财务信息的安全；再次，应加强对计算机机房设施的管理，制定防火、防水、防盗以及突发事件应急处理等的管理办法。（四）建立通用、统一的财务软件协议目前企业信息化建设的方向是实现对企业物流、资金流和信息流一体化、集成化的管理。财务软件日益成为企业全面管理软件中的财务管理模块组成部分，所以，要求现有的财务软件应有很好的融合理论与开发技术，能够实现不同系统层次的数据转换。要做到这一点，首先，应建立一个通用、统一的财务软件协议。在该协议中应明确规定相同的数据接口或者规定公共的转换接口，提高数据的标准接口技术，比如输入、输出数据库名称、格式、类型、字段名称等，从而实现不同的数据可以相互转换，进而被识别和接受，能够在不同软件系统下直接使用。其次，应由相关的上级组织部门协调各单位情况，提供一个适应大多数单位情况的会计电算化协议，各单位遵照执行，使各单位有共同的工作方式。（五）做好会计电算化环境下的基础管理工作会计电算化基础工作主要指会计核算规程是否规范，基础数据是否准确、保存是否完整等。为了做好会计电算化的基础工作，首先，实施会计电算化的企业必须建立严格的内部管理制度，制定岗位责任管理制度、操作管理制度、维护管理制度、机房管理制度、档案管理制度、财务管理制度和计算机病毒的防治等制度；其次，要做好财务信息档案管理工作，包括数据输入输出的管理、备份数据的管理、存档数据的管理和保密规程等方面。也就是要求实行会计电算化后，应及时做好备份硬盘数据，并且每次备份至少两套，每年至少进行一次清除过期数据等工作。答案补充（六）改善和提高会计软件功能目前许多企业采用的会计软件虽然已开始从核算型向管理型过渡，但总体上讲，模块不能适应管理需要，缺乏高质量的会计软件。要真正充分发挥会计电算化的优势，为单位管理服务，必须将其纳入管理信息系统，提高会计软件功能，向企业全面管理方向过渡。同时在经济全球化的环境下，要加强软件自身的更新和完善，使得我国会计软件能够满足现代跨国企业经营和企业集团化发展的需要，开发出适应跨国企业集团需要的会计软件。四、会计电算化的应用与发展趋势随着网络时代的来临，国际互联网、企业内部网技术使企业在全球范围内实现信息交流和信息共享，使企业走出封闭的局域系统，实现企业内部信息的对外实时开放。会计电算化在网络环境下也发生了变化，在实现从核算型向管理型转变的同时，会计电算化系统正在向网络化、智能化方向发展。在企业物流、资金流和信息流日益一体化的今天，要实现对整个企业资源的规划（ERP），也就要求实现财务业务信息一体化。答案补充总而言之，随着企业之间更为激烈的竞争，谁能获取更多有价值的信息并做出及时正确的反应，谁就能在竞争中拥有核心竞争力，所以信息流成为了企业的生命线。这就要求企业注重运用科学的理论和先进的信息技术方法来完善会计电算化的应用。参考文献：〔1〕白红莲。会计电算化的现状及发展趋势〔J〕。科技情报开发与经济，2005，（14）。〔2〕朱晓峰。网络会计电算化的信息安全风险及防范〔J〕。福建电脑，2005，（8）。〔3〕刘志。会计电算化的现状与发展趋势〔J〕。太原城市职业技术学院学报，2005，（1）。
电力企业引入ERP系统的研究分析论文
摘 要：本文从电力企业面临的新环境、新挑战入手，介绍了ERP的概念、来源，分析引入ERP系统对电力企业带来的转变，指出电力企业引入ERP系统是企业信息化发展的必然选择,同时对电力企业ERP项目实施中的难点与重点提出几点建议。
关键词：电力企业；信息化；企业资源规划
1.引言
改革开放以来，电力企业内外部环境都发生了新的变化，随着2002年4月份国家电力改革方案的出台，电力改革进程不断深化，改革步伐不断加快，电力政企分离、网上竞价、垄断的逐步打破、引入竞争的新的电力市场机制的逐步建立，电力企业的发展面临新形势和新挑战。电力企业作为国家的支柱性产业，国民经济的基础性产业，为保障国民经济和电力需求的持续快速增长、构建资源节约型和谐社会，更加地需要跟上社会经济发展的脚步，转变企业自身的发展方式，加快企业的信息化建设，用先进的理念转变观念，用最佳的业务实践提升管理。实施ERP系统是电力企业适应经济发展、信息化社会的必然趋势，是电力体制改革的必然要求，也是推进电力企业现代化管理体制变革的有效手段。
系统概述
企业资源规划ERP（Enterprise Resource Planning），是指建立在信息技术基础上，以系统化的管理思想，为企业决策层及员工提供决策运行手段的管理平台和面向供应链的管理工具,是整合了企业管理理念、业务流程、基础数据、人力物力、计算机硬件和软件于一体的企业资源管理系统。ERP是由MRP（材料资源计划）和MRPII(制造资源计划)发展而来的，主要宗旨就是将企业的资源充分调配和平衡，使企业在激烈的市场竞争中全方位的发挥自己的能力，从而获得最大的经济效益。ERP项目的实施，为企业带来的不仅仅是软件系统，更为重要的是提供了一个统一的信息技术平台，提供了包含一整套代表先进管理理念的业务处理流程，对企业可利用的所有内部和外部的资源进行综合运营，其实质是对企业供应链、价值链及信息链上的所有资源进行统筹规划和使用，把企业产、供、销、人、财、物等生产经营要素与环节集成为一个有机的整体，有助于实现有分散化向集约化管理的转变，从个性化向标准化流程管理的转变，全面提升企业的集约化、精益化、标准化管理水平，以适应经济社会信息化的发展，从而提高服务质量，经济和社会效益。
3.电力企业引入ERP系统后带来的转变
从整体上看，ERP系统的实施有利于推进了电力企业管理理念的转变，打破部门之间的壁垒，从过去的部门职能化管理转变为流程化管理，紧密部门之间的工作衔接，树立部门之间和员工之间相互协作的意识，实现从分散化向集约化、粗放型向精细化、个性化向标准化流程管理的转变，具体从以下几个方面来看：
项目管理方面带来的转变
通过ERP集成平台，可以实现从立项、项目投资计划、预算概算控制、项目进度管理、物资与服务采购、发票付款、核算和决算转资等信息的集成化全过程管理，保证信息的透明度、一致性和可追溯性。提升和优化主要体现在有利于形成完整的项目信息，统一的项目进度管理和过程监控，引入项目标准化结构，提高管理的精细化、标准化和易于监督控制化，通过"辅助转资"为项目决算和转资提供便利，同时引入了项目前期管理，规范并管理前期项目费用。转变的重点在于从源头入手管理企业资产，加强事中的管理控制，细化预算以及监管，从而最终实现规范标准、精细管理、过程控制的.目标。
财务管理方面带来的转变
引入ERP系统后，财务管理在财务部功能定位、核算的横向和纵向集成以及财务预算管控等方面可以取得显著的提升。在会计科目的修订和维护上，改变了以往层层下传，各单位维护的模式，从而形成电力企业统一规范、统一维护，实现了帐套统一、财务信息纵向集成以及各部门数据的透明度和横向的资源共享；在项目成本控制和核算上，实现了项目成本的自动归集，物流、服务流和资金流、信息流的统一，避免了不必要的手工业务、减少了事务性处理工作和重复录入。从而为实现电力企业本部和直属单位财务的上下集中、一体化管理提供了重要的平台作用，改变以前管两头、忽视中间过程的财务管理模式，实现了财务对业务过程的事前、事中监督控制和业务的规范有效性。
物资管理方面带来的转变
物资管理主要包括了主数据管理、需求计划管理、采购合同管理、库存管理、销售管理、付款通知单管理等几个方面。引入ERP系统后，能够规范进度、采购管理，通过实施物资采购的归口化集中统一管理、明晰的采购过程全过程管控和库存价值全过程透明管理以及对物资和供应商信息管理的"补缺"管理，实现全方位的资产管理的理念，从而提高概算控制的力度。提升和转变主要体现在主数据的规范维护上，实现了由物资总公司对全省的物料主数据和供应商主数据作统一维护，规范、统一管理机制，从而确保主数据的真实性、有效性和统一性；在采购管理上，将计划权、采购权、使用权分离，提高采购的透明度，实现各个部门资源的共享的横向集成，完善了库存架构和库存管理制度。
4.电力企业ERP项目建设的关键与重点
观念的转变与企业文化的交融
电力企业不同于传统企业和一般的制造企业，基本延续实行的是垄断经营的管理模式，存在着许多行政性、计划性手段，对于内部管理的提升没有迫切感，对于先进的管理理念、管理思想如果没有正确的、深刻的认识，就会使得部分员工对于倡导的新管理运作模式和先进管理理念产生抵触情绪，从而制约了ERP系统的推广实施顺利推进。ERP系统的信息化建设不是单纯的业务工作和技术改进，而是要从管理上实现深层次的转变。只有确立先进的管理理念，转变观念变被动为主动，才能彻底改变传统的思维方式和作业模式，使得先进的管理方式和手段得到更好地理解和运用，发挥信息化优势在企业中的作用，提高电力企业的整体效益。
首先是企业领导要率先转变观念和理念，高度的了解重视和参与新的流程和系统，并且从人员、组织、管理、资金上积极调配资源，为ERP项目的顺利进行扫清障碍。ERP系统涉及企业管理的各个方面，时间跨度大、过程复杂、工作量非常大，也将面对种种的困难，企业的决策者在ERP实施过程中具有特殊的作用，需要 "一把手"的高度重视和全力支持，这也就是为什么ERP建设常被称之为"一把手工程"。ERP系统是一个管理系统，在实施过程中也将会遇到各种困难和一些习惯势力的碰撞，牵动全局，若没有一把手的参与和授权，很难调动全局，也只有企业的高层管理人员和各级领导转变观念、提高管理水平和管理理念，对ERP建设的有着正确认识和理解，并且加强组织协调力度，才能为电力企业ERP系统的推广顺利进行，奠定坚实的基础和提供坚固的保障。
其次，由于ERP项目的实施涉及了企业的方方面面，员工了解先进的管理模式和理念不够，对于企业发展定位、使命、远景的认同度不高，电力企业系统内也存在一部分人认为"信息化是信息部门的事"的落后观点，这些都直接影响ERP项目实施的整体进程和效果，因此各级员工观念的转变尤为重要。新流程、新规范和新系统的应用，由于多年形成的管理习惯、操作模式根深蒂固，新流程带来的部分职责也将会发生变化，从而会对员工的接受度带来挑战。
业务流程的重组
业务流程重组BRP（Business Process Reengineering），是指在企业内部职能不变的情况下，对企业的业务流程作根本性的思考和彻底重建，将传统的顾问方法以及传统的IT方法，在基于参照模型的实施以及信息系统为导向下， 进行的持续性改进。其目的是提高企业的工作效率，激发和增进企业的竞争力，使得企业能最大限度地适应"3C"的现代企业经营环境的要求，即"顾客(Customer)、竞争(Competition)、变化(Change)为特征的现代企业经营环境"。对于一个企业来说，BPR是一个重大而复杂的系统工程，在项目实施过程中涉及到多方面的活动和工作，引入流程的改进与重组势必会增加难度，但效益也是可观 的，它将实现集团的实时全面集成，实时业务处理的纵向集成以及实时实体的横向集成的必经之路，同时它的成功将使得ERP系统的使用达到事半功倍的作用，因此，企业应该始终坚持"流程变革先于系统实现，思想转变贯穿项目始终"的策略，推进相关业务变革和流程再造。
实行BRP，需对所有流程从效率、合理利用度等角度进行审核，并将不合理或者无效率的业务流程进行相应的改进（Improvement）、优化（Optimization）、再造（Reengineering）。对于电力系统这么庞大的企业来说，业务流程重组的困难重重。首先在项目实施、推广和应用过程中，主要受到了本位主义思想的制约，各级业务部门应该充分认识BPR对于改进管理、实施ERP的重要性，通过不断的沟通和协调，积极主动的支持、配合业务流程的改造，共同谋求企业整体的利益。其次，业务流程的调整会对部门职能调整带来的一定的冲击，主要涉及了经济利益的调整。最后，要对于业务流程重组的艰巨性和复杂性有一个正确的认识，企业发展是一个动态过程，应该根据企业发展和需求，不断的对企业的管理水平、业务流程进行持续的优化。
人员的培训和人才队伍的建立
ERP的上线涉及了电力企业的方方面面，自上而下从企业内部领导到中层干部，再到一线的员工，都应该对ERP系统所带来的新型管理理念和基本流程操作有正确的认识和深刻的领悟，员工素质的提高是企业跨向国际一流企业的必要保证；ERP项目的实施不是简单的计算机项目，也并非部分部门的责任，而是需要企业全体员工的参与配合。严密和完善的培训体系的目的和意义就在于增加人们对ERP相关知识的了解，规范管理人员的行为方式，明确实施后岗位人员的工作方式，从而为转变观念、保证ERP系统上线后的顺利运行提供前提。
首先，由于电力企业一般规模都比较庞大，ERP系统涉及的单位广、人员多，培训的难度、工作量和培训后勤组织工作也就变得相对繁重，这就更加的需要领导的高度重视、业务部门对培训工作的支持以及员工的积极参与配合，要加大培训宣传力度，发扬大局意识、责任意识、敬业精神和忘我工作的作风，创建学习的良好氛围和和谐的团队气氛，转变自身的观念主动熟悉企业新流程，从"要我学"变成"我要学"，从而保证培训工作的顺利进行。培训可以采取相对集中，分片集中的培训策略，成立培训小组，根据实际业务应用情况分层次的进行宣贯、培训、管理和考核。人员培训的作用是不可忽视的，要抓住全程培训、全员参与，做到从高层领导到基层员工，一个都不能少，一个都不能缺。培训主要内容应该包括：（1）通过概览培训使得业务部门的人员对ERP系统有初步的感性认识，增加人们对ERP相关知识的了解；（2）掌握业务流程、业务流程重组等相关的基本概念；（3）培训中灌溉ERP的先进管理理念。
其次企业信息化，关键在于人才， 电力企业实施ERP项目是一项非常繁重的工作，需要具备企业资源管理系统配置、开发、使用、维护的能力的信息建设人才、业务人才、管理人才，造就一支与信息化应用和管理相适应的人才队伍，，建立一支高效、精干的项目团队，以保证ERP系统的不断完善、自我优化，保证企业的信息化建设不断深化，促进企业的可持续性发展，只有这样，才能真正发挥企业资源管理系统的实效，真正实现管理创新的目标。
5．结语：
综上所述，电力企业引入ERP系统后，有助于推进电力企业现代化管理体制改革，提升企业自身竞争力，适应经济的发展，也有助于推进企业信息化的建设。但是，我们还应该看到ERP项目实施中的曲折性和复杂性，认真吸取其他行业的经验教训，结合电力企业的自身特点，在ERP项目的实施过程中，不断的提出问题、分析问题和解决问题，分享经验与教训，促进电力企业的管理向集团化、集约化、标准化转变，推动电力企业的可持续发展。
参考文献：
[1]王志强.电网企业ERP建设重点与难点[J].电力信息化,2011, 3(12)
[2]温岩.电力企业ERP实施之探索[J].电力技术经济,2009,16(5)
[3]鲁栗,黄攀.基于ERP的电网公司信息化探讨[J].华中电力,2010,18(1)