智能技術創新全文(5篇)

摘要：我國的制造業在經濟發展中占主要地位，近年來，智能制造不斷興起，成為一種新興行業。但是，由于我國的智能制造起步較晚，還沒有形成系統的生產體系，需要對工業互聯網技術進行不斷創新，促進通信與信息的不斷融合，將智能制造的各環節產業鏈和價值鏈聯系起來，加強數據分析、傳輸和處理，不斷提高我國智能制造的實力，促進我國經濟的發展。主要論述工業互聯網技術的意義并對其創新技術進行分析、探討。

關鍵詞：智能制造；工業互聯網；意義；技術創新

工業互聯網技術對智能制造的發展具有重要促進作用，智能制造是將互聯網行業和制造行業相結合而產生的一種新的行業。智能制造需要將互聯網技術與工業技術高度整合起來，工業互聯網技術的發展能夠支撐起智能制造對技術和信息的高度需求。因此，我們需要不斷對工業互聯網技術進行創新，深入挖掘工業制造鏈，形成智能中樞，推進智能制造的發展，提高中國的綜合國力和國際地位。

1工業互聯網的意義

近些年來，互聯網技術不斷發展起來，已經融入人們日常生活的方方面面。正是如此，互聯網向著更加智能的方向發展，智能機器人的出現讓互聯網技術有了新的發展方向。互聯網技術不斷向各個行業拓展，其中就有工業互聯網的出現。工業互聯網主要將互聯網與工業生產相結合，在工業生產中運用數字化設備，不斷進行產品的生產、檢驗、監測，為工業發展提供了新的技術，極大程度提高了工業生產效率。企業將互聯網應用到生產的各個環節，優化資源配置，能夠在提高產品質量的同時降低生產成本。信息技術與互聯網之間的交互使得物理、信息和軟件三者之間可以相互轉化，形成新的產品。工業互聯網將這種轉化發揮的淋漓盡致，主要將互聯網思維貫徹到產品的設計、制造、生產、使用的全過程，讓人與數據、機器充分聯系起來，利用社會各資源之間的聯系，不斷優化資源配置。互聯網除了與工業相結合，還與物理、數學等科學相結合形成了物聯網、云計算等概念，將互聯網思維滲入到社會的各個方面，實現更加合理的能源配置，提高產品的質量和性能，推動社會向著更加智能化的方向發展[1]。

2面向智能制造的工業互聯網

工業互聯網在智能制造中起著服務的作用，但是它面臨著一些重要科學問題，這些科學問題是能不能建立一個可靠的、靈活的、比較能適應的服務環境，只有解決好這些科學問題，才能在各行各業中站穩腳跟，取得輝煌的成績，才能在物裕橫流的世界當中有效地控制其發展成本。而解決這些科學問題有一個最好的方法，那就是使服務環境平臺化，為程序的應用提供一種比較安全可行的執行機制，也使得管理人員有更好的掌握的方法。這就像城市里面公路干線的主要交通網，只要有安全方便的岔路口，運行合理的交通規則和道路管理，這樣就可以看成一種平臺，且帶有服務的功能，因為無論什么樣的車型和車主，這個平臺都會對這些車主和車輛進行相對應的服務[2]。而這些車主只需要考慮相應的服務成本，不需要考慮投資建設成本。由此可見，建設網絡技術平臺和建設道路服務平臺，是一樣的重要，而智能系統和智能的計算方法，需要在平臺上進行。

摘要：為適應軌道交通裝備制造與運用行業的提質、增效和升級，解決高校、科研院所、行業企業創新力量各成體系、成果產業化慢等問題，提出以產教融合平臺為載體，構建市場化、產學研相結合的知識創新體系與技術創新體系融合機制及成果轉化機制，提高技術創新效率與成果轉化率，形成良好的運行機制，實現校企研“雙側、雙向、全方位”融合，促進軌道交通行業經濟高質量發展。

關鍵詞：產教融合；協同創新；成果轉化；軌道交通裝備制造

近些年，中國的高鐵快速發展，“綠色、共享、開放”的京張智能高鐵，突破了智能裝備和智能運營關鍵技術，是中國高鐵從世界先進水平向世界領先水平邁進的標志性工程，標志著軌道交通裝備向著智能化、集成化快速發展。技術的不斷創新與升級是軌道交通行業保持提質、增效、升級的強勁動力[1]。軌道交通裝備制造與運用企業是技術創新成果的轉化的主要力量，對技術創新有著迫切的要求。高校和科研院所是技術創新的主要力量，然而三者在技術創新與成果轉化中條塊分割、資源分散、創新力量各成體系，不僅導致重復研究、資源重復建設，而且因為創新力量的分散，創新與成果轉化成效難以顯現。因此，為適應軌道交通裝備制造與運用技術的快速升級，高校、企業、科研院所等不同主體之間必須通過協同創新，實現資源優化配置，促進技術創新與轉果轉化協同發展，實現“1+1>2”的技術協同創新效應[2-3]。湖南將軌道交通裝備產業作為對接中國制造2025、建設制造強省的領先產業加快推進，湖南軌道交通千億產業群是區域經濟發展的重中之重。以株洲為核心，湖南已經成為國內最大的先進軌道交通裝備研發基地與生產基地，擁有以株洲電力機車有限公司為龍頭的軌道交通裝備生產制造企業，以株洲電力機車研究所為龍頭、產學研一體化的科研院所，擁有與產業配套的中小企業幾十家，是世界軌道交通裝備制造業的第一方陣。本文以湖南軌道交通行業為例，對技術的協同創新進行研究，以大力提高創新效率與成果轉化能力。

1構建協同創新體系，提高技術創新效率

第一，充分發揮政府的主導與宏觀調控作用，統籌頂層設計。要想發揮技術創新的協同效應，必須充分發揮政府的主導與宏觀調控作用，對湖南軌道交通裝備制造與運用行業的發展進行頂層設計，制定戰略發展總體規劃，從政府層面建立合作協調機制，引導和規范技術創新與成果轉化進程，推動知識、技術、人才等創新要素以及優質資源的自由分配與合理流動，確保以市場機制為導向的協同創新與成果轉化體系有序運行。第二，通過責權明晰、量質同升的資源共享平臺，為協同創新與成果轉化提供硬件設施保障。技術創新首先依賴于硬件設施與設備，由于軌道交通裝備價格昂貴，因此需要進行優質資源的共享。而這些資源共享涉及企業、高校、科研院所等不同的主體，牽扯到各方利益，因此必須在政府主導下搭建資源共享平臺，構建與完善責權明晰、利益共享的資源共建、共享、共融機制，使參與資源共享的各方都能互惠互利。促進重點實驗室、大型設備、實踐與培訓基地等優勢硬件資源在高校、科研院所與企業之間相互開放、共同使用，實現資源共享、優勢互補和利益共享，最大限度地放大優質資源共享的規模效益，避免資源的重復建設，造成資源浪費，通過共享提供技術創新所需的設備與優質資源[4]。第三，通過高端人才培養與共享，為軌道交通行業技術協同創新提供智力支撐與人才保障。軌道交通裝備制造智能化、集成化技術創新需要大量豐富的知識積累和智力資本作為支撐，往往涉及到多個學科、多個專業，個人或單個企業無法掌握技術創新所需要的全部知識，必須依靠高層次人才的共享，實現多學科融合、多專業交叉、多團隊合作，形成協同合力。通過人才培養與共享的實現技術創新與科研共享，促進高校、企業、科研院所的不同學科、不同專業的科研人員通過綜合性的工程項目、科研項目進行相互合作、相互交流，提升整體能力與多元能力的培養，為協同創新提供智力支撐與充分的人才保障。構建軌道交通行業高層次人才共享、共融、共建機制。一方面要突破傳統用人機制的剛性約束，消除人才流動與共享的制度性障礙，實現人盡其才，才盡其用。另一方面要突破高端人才資源有限的瓶頸制約，通過人才共享做大高端人才“增量”[3]。對于高層次科技人才，通過異地搭建創新團隊進行工程項目合作、技術研發等形式實現帶土移植、科技聯姻、智力嫁接；打破人才為單一主體服務的框架，依托協同創新中心與產教融合平臺，通過專兼結合、互兼互派、掛職鍛煉等形式，實現人才資源的自由流動[5]。高層次人才共享可以形成企業、高校、科研院所等協同創新主體間知識資本與智力資本的集聚，做大軌道交通高層次科技人才增量，為技術協同創新與科技研發提供人才保障和智力支撐。構建軌道交通高端技術與技能人才培養機制。技術協同創新需要有復合型、創新型、發展型、國際化的人才作為支撐，因此高校需要前瞻性地對接軌道交通行業的人才需求，校企深度融合，優化專業動態調整機制，全面開展“厚基礎、重復合、強素養”的工學結合課程體系改革。基于復合型工作崗位、國際化工作環境、創新性工作能力的需求，融入產業創新、綠色、智能制造等生產理念，精準培養大量高端技術技能型高質量人才。第四，通過專業合作建設，推動高校專業集群、教育鏈與行業產業集群的對接。推動軌道交通類高校專業聯合開發與建設機制，聯合開展軌道交通關鍵技術創新、技術研發與應用技術服務。依托軌道交通類高等院校，成立湖南軌道交通裝備制造與運用教育集團，實現高校專業集群與產業集群的對接。一方面，高校相同、相近專業實施聯合建設與開發機制，就專業規劃、課程體系、人才培養方案、實踐基地共建共享等進行深度融合、聯合開發。基于高校智慧校園管理平臺，實現“學分銀行”試點，探索建立高校學生、企業員工和社會人員的個人學習賬號，構建不同高校間學分累積、學分互換、學分互認、學分認定體系。另一方面，以鐵道機車車輛制造、車輛工程、電力牽引傳動等專業為主體，以電氣自動化、電機與電器、機械制造、應用電子技術、電氣自動化技術、工業機器人技術、物聯網應用技術等專業為支撐組建軌道交通裝備制造專業群，對接軌道交通裝備智能制造產業集群。以鐵道機車技術、鐵道車輛技術、城軌車輛控制技術、動車組檢修技術組建機車車輛運用專業群，對接軌道交通裝備運用產業集群，實時融合行業企業新技術、新工藝、新標準。發揮專業群的優勢，一方面將企業的職業技能標準融入專業課程體系，推動教學標準與職業標準銜接。建立專業群課程體系動態調整機制，確保專業群主動適應行業發展，與行業發展協調一致、動態調整、實時優化，實現專業群可持續發展，推動產業鏈與人才鏈、教育鏈有機融合。另一方面，通過專業群，在制造企業、運用企業、學校三者之間及時進行技術創新與資源的加工與中轉，及時將制造企業的最新技術、工藝和標準進行二次加工，生成同步更新的軌道交通裝備運用的檢修工藝方案、作業標準等。第五，構建知識創新體系與技術創新體系融合機制，推動創新鏈與產業鏈的對接。一方面，構建以高校為主體、技術創新與高等教育有機結合的知識創新體系。知識體系只有與技術體系相融合，才能實現產業技術創新。因此需要充分發揮高校知識體系教育與科研服務的優勢，以企業產品研發、技術創新需求為導向，進行多學科融合、多專業交叉的知識體系重組，實現高等教育靜態知識向動態技術的轉化，實現技術創新鏈與高等教育知識鏈的對接[6]。另一方面，構建以企業為服務主體，產學研結合的技術創新體系。技術創新與成果轉化的關鍵是企業對創新成果的可持續需求，建立以企業需求為主體、產學研合作的技術創新體系，深化產教融合、校企合作模式，搭建產教融合平臺，建立全方位、多角度、深層次的技術創新體系，加快實現技術創新與企業的深度對接，實現技術創新鏈與產業鏈的對接[6]。依托高校、企業、科研院所產教融合平臺，通過協同創新、技術集成，促進技術協同創新體系與知識創新體系的互相融合，帶動科技成果轉化。第六，構建成果轉化運行機制，提升技術創新成果轉化率。技術創新的目的是將創新成果轉化為現實的生產力，構建市場化、系統化成果轉化機制，有利于創新成果的轉化。構建協同主體知識產權保障機制。建立完備的成果與知識產權管理與保護制度，厘清技術創新成果產權與各協同主體間的責權利關系，使技術創新成果在產業化和市場化轉化過程中，充分發揮知識產權的價值作用，保障技術創新主體以及個人的利益。構建利益分配機制。引導社會與企業資本參與創新成果轉化，厘清創新成果與轉化收益的利益共享與分配關系，健全和完善協同創新主體的利益分配方案，按照平等與互利互惠的利益分配基本原則以及資源投入、貢獻大小、風險承擔與利益分配相一致的原則，滿足協同創新主體的利益訴求，達成各方利益平衡點，實現利益關系均衡。

2建立協同創新中心，促進創新鏈、技術鏈與產業鏈的結合

聯合湖南軌道交通類高校、軌道交通裝備制造企業以及配套制造企業，依托軌道交通裝備制造專業群、裝備制造企業資源成立“軌道交通裝備制造技術協同創新中心”，如圖1所示。圍繞軌道交通裝備的集成化與智能化制造、智能化管理與服務等關鍵環節，推動配套企業集聚發展和配套能力提升。針對軌道交通裝備的整車裝配調試、電力牽引傳動技術、核心零部件智能化生產制造等配套產品開發與技術服務開展技術創新，推動人才培養與軌道交通裝備制造產業的深度融合。面向軌道交通裝備運用領域，聯合湖南軌道交通類高校、軌道交通裝備運用類企業，依托軌道交通裝備運用專業群，成立“軌道交通裝備運用技術協同創新中心”，以現代軌道交通載運裝備的智能化、集成化發展為技術創新著力點，開展“自動駕駛操縱”“智慧列車”“遠程智能運維”“遠程檢測與診斷”技術創新，通過協同主體之間的合作、協同、技術集成，實現知識創新與技術創新的結合，使技術創新鏈與產業鏈進行對接[2，6]。

摘要：氣候變暖對我國低碳經濟的發展提出了迫切的要求，而電力行業的碳排放在我國碳排放的結構中占有較大比例，因此，加強低碳電力技術創新，有助于減少我國的碳排放量，有益于我國國民經濟及環境保護。本文介紹了低碳電力技術的構成，對低碳電力技術創新體系的構建進行了深入研究，希望能夠促進我國低碳電力的發展。

關鍵詞：低碳電力；電力技術；創新體系；構建

一、引言

目前，全球氣候變暖是人類社會面臨的重大挑戰之一。聯合國給出的全球氣象報告中指出，氣候變化所導致的總代價將會引起全世界GDP損失在5%左右。而在引起全球氣候變暖的眾多因素之中，人類活動所排放的溫室氣體的不斷增加是最主要的原因，而在這些問題氣體中，的作用達到77%，由此可見，減少的排放，對于控制溫室效應、減緩全球變暖具有至關重要的作用。我國是全球碳排放量最大的國家之一，實施低碳經濟的發展戰略，是未來我國國民經濟發展的必經之路，而就目前我國碳排放的結構來看，主要來源是能源部門，電力企業的排放量就十分驚人，因此，加強低碳電力技術創新，有助于減少的排放量，對于我國國民經濟的發展、對整個環境的保護都具有重大的意義。

二、低碳電力技術的構成

（一）高效潔凈的發電技術

采用高效潔凈的發電技術，有助于電力企業提升其發電效率，降低污染物排放量，例如超臨界發電技術、天然氣聯合循環技術、整體煤氣化聯合循環技術、地熱聯產發電技術等等。

摘要：為了培養養符合市場需求的創新創業專業人才，文章首先分析了創新創業教育存在的主要問題，然后探討了創新創業的市場需求，接著明確了以需求為導向的創新創業人才培養目標，最后探究了以需求為導向的工業設計專業創新創業人才培養模式。

關鍵詞：需求導向；創新創業教育；工業設計專業

工業設計專業歷史悠久，是一個老牌工科專業，隨著工業經濟的發展而壯大，主要培養工業產品設計人才。這也就決定了其專業發展方向與工業經濟的發展密切相關，工業經濟需要什么樣的工業產品設計人員，專業教育就培養什么樣的人才。工業設計專業的發展史也證明了這一點，從最開始的產品外觀設計，到產品功能結構設計，再到產品電路設計，到現在的產品智能化設計，人才的培養始終緊跟工業經濟的發展方向。

一、創新創業教育存在的主要問題

（一）創新創業教育偏離市場的需求

創新創業是我國經濟發展的新引擎，各行各業都需要大量的創新創業人才，這些人才的創新創業技能需要與行業的新經濟發展緊密相關[1]。許多畢業生具有較強的創新創業能力，但不知道從哪里開始創新，不知道從哪里開始創業。因此，導致了我國專利應用轉化率低下。2017年，我國國家知識產權局共受理發明專利申請138.2萬件，實用新型申請168.8萬件，外觀設計申請62.9萬件，連續7年位居世界首位。然而，其中只有20%左右能直接應用于生產，而最終形成產業的還不到10%，主要原因是部分創新技術無應用價值，沒有市場需求，屬于“無效創新”。比如，培養出來的工業設計人才，能夠將鉛字印刷機設計得非常漂亮，但由于技術鉛字印刷技術已經淘汰，其設計毫無價值，屬于“無效創新”。

（二）創新創業成功率低

摘要:新一輪的信息革命與產業革命激發出人工智能產業的發展潛力，為了使人工智能產業生態的各項資源得到充分有效的利用，本文以系統動力學理論，形象化地將人工智能產業鏈劃分成生產子系統、銷售子系統、消費子系統，分析人工智能全產業創新驅動要素的關系，結合當前人工智能產業發展問題，提出人工智能產業實現系統化的創新路徑。

關鍵詞:人工智能;產業鏈;創新生態系統;系統動力學

一、研究綜述

自1956年“人工智能”一詞在美國達特茅斯大學學術研討上被正式提出以來，關于人工智能的研究就從未停止過。早期對人工智能的研究集中在對機器理論以及智能程序上，到20世紀七八十年代，專家系統開始出現并成熟，實現了人工智能理論研究向實際應用的重大轉變。在我國的智能算法和神經網絡等方面的基礎理論研究中，鐘義信、蔡自興等做出了杰出貢獻，在智能技術的應用開發上，學界與人工智能企業合作，形成了“人工智能+教育”“人工智能+金融”“人工智能+零售”等一系列新的生產生活方式。近年來，人工智能外延不斷擴展，成為新一輪信息革命與產業革命的重要驅動因素。為適應新的社會發展模式，學者們將人工智能產業放在一個完整的生態系統中來理解，并構建了人工智能創新生態系統(耿喆，2018)。對人工智能創新生態系統的要素、功能、運行機制以及驅動力進行了廣泛的研究。人工智能與傳統產業的融合為我國社會建設和經濟建設做出了巨大貢獻，這不僅激發了人工智能的發展潛力，也使如何加快人工智能應用落地以及如何加速促進人工智能產業與傳統產業的深度融合成為焦點。依托政策制度、技術創新、管理創新以及市場機制驅動人工智能產業發展受到廣泛認可。基于此，本研究利用系統動力學理論從人工智能前端的基礎研發、中端的算法模型構建以及終端的產品應用對人工智能全產業鏈的驅動要素進行系統分析，并結合當前人工智能產業發展問題，提出針對性的解決方案。

二、我國人工智能產業概述

(一)我國人工智能產業鏈分布及問題分析我國人工智能產業相較歐美國家起步晚，但在近四十年的發展中，我國人工智能產業逐漸形成了涵蓋基礎技術支撐層、人工智能技術層、人工智能應用場景層的框架體系(張肅，2018)，人工智能產業生態分布如圖1所示。理論研究以及基礎技術研發是人工智能產業發展的核心所在，我國人工智能產業的前端集中在對芯片的研發、數據整理以及數據庫的建立上。人工智能產業的中端技術研發是人工智能應用的基礎工程，主要包括語音識別、機器視覺、自然語言處理、深度學習平臺，是計算機學習結合大數據的技術成果。終端應用是解決實際問題的關鍵，與傳統產業融合是人工智能應用的偉大成果，包括智能駕駛、機器人、智能安防、智能醫療、智能金融、智能教育等。在一定的社會歷史背景下，我國人工智能產業布局呈現出前端基礎研究薄弱、終端技術應用迅猛發展的格局。由于我國人工智能產業發展起步晚，為了在短期內實現超趕，我國早期開始就注重發展見效快的人工智能技術應用，著眼中低端市場，依靠我國巨大的人口紅利，短短幾年內我國人工智能市場規模不斷擴大。然而，帶來快速經濟收益的代價是犧牲了對前端基礎核心層次的研究，缺乏高精尖的技術創新，使得我國在國際競爭中處于劣勢地位。重新調整人工智能產業結構成為當前面臨的巨大難題。

(二)我國人工智能產業發展的系統性人工智能產業發展具有整體性。人工智能產業發展的三個層次相互影響，形成了完整的產業生態。前端的基礎研發為中端技術實現創新發展以及擴寬終端人工智能產品應用提供了更多可能;中端人工智能技術創新和終端產品應用為前端基礎研發提供更多思路，是對理論的檢驗和反饋;在技術開發為人工智能應用提供技術支撐的同時，人工智能的應用也作為市場動力，推動著技術開發，并為基礎研發提供資金支持，如圖2所示。由此可見，人工智能產業生態具有復雜性和動態性，產業鏈上的每一環都與整個生態息息相關，他們相互協調、相互合作，不斷優化系統的整體功能，因此不能過分強調某一環節，忽視某個環節。綜上所述可以看出，我國人工智能產業鏈并不協調，需要進一步發掘各環節的驅動因素，并進行調整，以實現系統的優化和平衡。