時間：2023-09-22 09:30:04
緒論：在尋找寫作靈感嗎？愛發表網為您精選了8篇數字經濟及人工智能，愿這些內容能夠啟迪您的思維，激發您的創作熱情，歡迎您的閱讀與分享！
前言
2017年，人工智能全面爆發，資本大量涌入，政策不斷加持，各企業趨之若鶩。在此時刻，中國完全掌握著彎道超車的良機，只是，我們更需要理性認知，畢竟健康發展、蹄疾步穩的人工智能發展才會對未來有益。
風口已來，靜待騰飛……
在不久前結束的2018年全國研究生招生統一考試中，“人工智能對人類社會產生哪些影響，對經濟發展帶來哪些改變”成為管理類聯考綜合能力考試中一道分值很重的作文題目。這從一個側面可以看出，2017年成為國家戰略的人工智能之火熱程度。
在浙江烏鎮落幕的第四屆世界互聯網大會上，人工智能同樣是最熱門的話題，在以人工智能為主題的分論壇會場，已經到了人滿為患、不得不限制進場人數的地步。
回顧2017年的科技創新，坦率地說并沒有給人太多驚喜，最引人關注的，莫過于人工智能。這一年，人工智能全面爆發，成為國家戰略。
2017年7月，國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》中，明確新一代人工智能發展分三步走的戰略目標，到2030年使中國人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創新中心。這是中國首個面向2030年的人工智能發展規劃。隨著人工智能上升為國家戰略，頂層設計框架搭建完成，產業發展有望持續提速，帶來投資新機遇。
實際上，在政策出臺前，對市場異常敏感的企業層面已經開始布局，2017年只是進入到了發軔期。
也許，不少“吃瓜群眾”此刻方才明白，為何做搜索引擎的百度提出“all in”(全面進入)人工智能戰略，阿里巴巴也提出了數據是生產資料的概念，而騰訊早已經開始“連接”一切。
“作為一項改變世界的技術，人工智能已經到了從實驗室走入真實的生產環境和日常生活的‘臨界點’。”阿里巴巴集團副總裁劉松說。
在政策信號如此明確的背景下，人工智能幾乎到了“人人爭說”的地步。如今的中國，人工智能缺的不是關注和熱度，而是理性的思考，是對未來風向的把握。
人工智能發展如何脫虛入實？人才與核心技術瓶頸如何取得突破？法律倫理責任如何界定？將會砸了誰的飯碗？背后的算法歧視如何解決？梳理過去一年人工智能發展，理性看待目前的階段，這五大關鍵之問可能將是人工智能發展的風向標。
與實體經濟結合去泡沫化
到了2017年年尾，曾經讓各界爭得面紅耳赤的實體經濟和虛擬經濟之辯似乎已經沒有太多意義。因為“取代誰”在當下已經成為非常不明智的設問。答案已經越來越明晰：實體經濟是根本，虛擬經濟也需要結合實體。換句話說也許更清楚，脫離實體的人工智能發展很難不出現泡沫。
于是在2017年，我們看到，很多的互聯網工程師開始進入工廠深度研究流水線，拜師高級技工，在工廠寫代碼，而結合了人工智能的生產線大大提高了生產率。
阿里云總裁胡曉明認為，人工智能的發展要去泡沫化，下一站將是“產業AI”。目前，該公司在城市、工業、零售、金融、汽車、家庭等多個場景推出ET大腦等“產業AI”方案，這些能力、產品和解決方案都通過虛擬的云端結合了扎實的工業流水線。
胡曉明告訴記者：“現在人工智能領域有種浮躁的氛圍，有些企業靠AI講資本故事、炒作股價。人工智能不應僅僅是實驗室里的、PPT里的‘概念上的AI’，更應是‘產業AI’。”
人工智能若要健康發展，首先必須要有場景驅動，人工智能在解決什么問題、為這個社會的成本降低了多少、效率提高了多少；人工智能背后，是否有足夠的數據來驅動AI能力的提升；是否有足夠的計算能力支撐算法和深度學習？只有在這三個場景同時具備的前提下，人工智能才會有價值。
在2017年，工業大腦走進車間，突破了良品率提升、故障率預測等制造業核心難題，互聯網與工業的結合幫助類似協鑫光伏、中策橡膠、天合光能、盾安新能源等大型制造企業創造利潤數十億元。在天合光能，工業大腦幫助其提升了電池片A品率達7%，而之前預設的目標是1%。
機器觀察世界，機器學習規律，數據的積累、計算能力的提升，讓人工智能由此變得真正聰明可用。
獵豹移動CEO傅盛認為，傳統行業的智能化核心是把傳統行業數據化，今天人工智能有機會把傳統的物理世界數據化。物理世界的數據化是傳統行業真正轉型的核心。如果實體經濟想實現10倍數增長，關鍵是要實現物理世界的數據化，用更多人工智能的方式，去獲取更多來自于這個產業的數據。
2017年，時髦的城市大腦、工業大腦、無人駕駛、無人超市、無人機、語音識別、唇語識別，無一不是人工智能與實體結合的應用。
進入商店的每一張人臉，其實就是每一個訪客的訪問，在里面顧客拿起的每個動作都可以被識別。進入無人超市看上去是一個人臉識別簽到，其實就是一個數據的來回流動。線上和線下沒有界限，電商開始進軍零售店，融合的前提就是數據化。
傅盛說自己的公司在美國硅谷只干了一件事，就是投了一個小基金，讓它每次帶自己去看硅谷的創業公司，從中可以知道美國企業在干什么。后來傅盛發現在數字化這一點上，美國公司在做的事情就是把物理世界數據化。
將物理世界數據化，與實體經濟結合，降低社會成本，而不是空炒概念，數字對數字，將是人工智能未來健康發展的重要一環。
人才還得自己來培養
得人工智能者得天下，得人才者得人工智能。
人工智能火熱自不待言，但是必須清醒認識到，在人才儲備和核心技術方面我們尚存突破空間。
打開某知名招聘網站，搜索“人工智能”后馬上會出現很多招聘崗位，具有誘惑力的薪酬讓人眼前一亮。以人工智能算法工程師為例，該職位少則月薪一兩萬元，多則年薪百萬元。
這種供需不平衡的現象，不僅在中國有，在美國硅谷亦是如此。
早在2016年，創新工場創始人李開復曾公開透露：“在硅谷，做深度學習的人工智能博士生，現在一畢業就能拿到年薪200萬到300萬美元的錄用通知。”
據領英近日的《全球AI領域人才報告》顯示，截至2017年一季度，基于領英平臺的全球AI(人工智能)領域技術人才數量超過190萬，其中美國相關人才總數超過85萬，高居榜首，而中國的相關人才總數也超過5萬人，位居全球第七。
然而，這些人才仍不能滿足互聯網行業的需求。不少互聯網企業人士告訴記者，目前互聯網行業中最稀缺的就是人工智能人才，甚至很多行業巨頭會用月薪幾十萬元招聘人工智能頂級人才。
傅盛表示：“下大力氣把海外人才引入中國是合理的，但核心人才還是要中國自己來培養。”
目前，業界對AI人才的爭搶近乎白熱化，但是“缺口”同樣明顯。來自第三方數據顯示，過去一年中，人工智能人才需求量增長近2倍，2017年第三季度，人工智能人才需求量相較2016年同期增長高達179%。中興研究院副院長董振江坦言：“去年招人非常困難，在人工智能領域，大家都在搶人，薪酬也一再加碼。”
AI技術人才是主導這一變革的中流砥柱。人工智能的競爭說到底是對人才的競爭，在國內人才競爭中，數字挖掘、算法分析、語言識別、自然語言處理是人才競爭的核心。
而在核心技術方面，雖然我國已經取得了多項創新，但主要偏向應用和數據積累，在核心技術方面與美國尚存差距。我國雖然已從跟跑走向領跑，并有了彎道超車的機會，但美國仍是目前出臺人工智能戰略最多、核心技術和人才最多的國家。
如何在人才和核心技術方面取得突破，將是未來我國在人工智能發展中最需要注意的問題。
意味著更多從業機會
當機器越來越像人，能夠做人的工作時，這是否意味著它們會搶走人類的飯碗？
來自互聯網業界的聲音相對樂觀，一個普遍的觀點是：人工智能對就業的沖擊正在發生，但被取代的主要是重復性的工作。實際上，人工智能也會帶來新的職位，讓人類可以從事更多創造性的工作。
阿里巴巴集團副總裁劉松對記者說，人工智能將是人類歷史上的第四次工業革命，其實每次新的工業革命到來的時候，都有類似“砸飯碗”的恐慌，事實證明，創新帶來的更多的是機會。
他認為，未來人工智能意味著更多從業機會。確實會有很多職業被人工智能取代，但人類可以空出來更多時間做創造性的東西，或是享受創造性的內容。這將為設計師、藝術從業者帶來更多可能性。
“什么人才最缺，可能是藝術類的創造者，而大量簡單重復類工作會遇到沖擊。”劉松表示。
數據似乎同樣在支撐這樣的說法。來自智聯招聘的一份研究報告顯示，程式化、重復性、依靠反復操作實現的熟練工種已經開始受到沖擊，投資銀行業務、校對錄入這兩個典型職位在過去三個季度連續出現大幅同比負增長。咨詢公司德勤的報告也顯示，人工智能已經在英國取代了80萬個低技能工作崗位，但同時也創造出350萬個新就業機會，后者的年收入比前者多1.3萬英鎊。
人工智能的研發者認為，機器永遠不可能取代人的作用，人工智能只能解放人類，讓人類從事更多的創造性和服務性工作。機械化程度越高的工作，人們越希望由人工智能完成，而需要創作的工作，則需要人類來完成。
問題的關鍵在于，這些“新飯碗”誰來端？
懂得學習、勇于迎接挑戰的人，將是未來端“新飯碗”的人。具體而言，藝術創造者、心理醫生等精神層面的從業者，未來將越來越受歡迎，而高危和惡劣環境的穩定崗位將大量被人工智能取代。
相關法規需要不斷突破
伴隨人工智能的應用不斷落地，法律責任的劃分和承擔是人工智能發展面臨的首要法律挑戰。其涉及如何確保人工智能和自主系統是可以被問責的。
百度創始人李彥宏第一次正式介紹百度無人車時就遇到了這一問題——他駕駛無人車到會場后不久，就收到了交管部門的罰單。而最近百度無人車在河北雄安進行試駕，當地相關部門特別出臺了臨時交通規則讓其上路，這就是法規上的突破。
由此說明，伴隨著人工智能的進步，法規也需要不斷取得突破。“無人車收到罰單了，距離大規模上路還會遠嗎？”李彥宏如此認識這個問題，而在世界各國，關于無人駕駛的立法也正在不斷取得突破。
然而，當此人工智能的發軔期，有一個繞不過去的法律問題就是數據隱私保護。
人工智能的發展越來越依賴大量的數據分析，大規模的數據收集、分析和使用，使傳統社會走向透明化，在萬物互聯、大數據和機器智能三者疊加后，人們或許不再有隱私可言。
如今，商家越來越夸大大數據、人工智能給人類的生產、生活帶來的極大便利，而用戶本身也往往忽視了這些新技術新應用對隱私和個人數據帶來的危害。
人工智能能帶來精準營銷，而精準營銷的背后可能就是“精準詐騙”。因此，在發展人工智能的過程中，個人隱私和數據保護是國際社會長期以來重點關注的內容。近年來，隨著大數據、云計算以及人工智能新技術的快速發展和應用，給現有個人信息保護法律制度帶來了新的挑戰，各國立法、修訂法律活動更加頻繁。
人工智能時代要負起責任
今日頭條是過去一年各界爭相關注的一個信息平臺，基于一種設計后的算法，今日頭條作為信息集合平臺為用戶推薦最感興趣的內容。由于對用戶注意力的精準抓取，今日頭條取得了巨大成功，其身價不斷增高。
今日頭條的成功之處，在于其所謂基于算法的精準推送，但問題的關鍵還在于，這種算法已經越來越成為一種“看不見的正義”。這種算法是不是用戶真正所需要的？對此，一些用戶抱怨，往往因誤點了一兩條新聞，或者僅僅出于好奇點了一下相關新聞，就導致之后不斷大量地被推送相關內容的新聞。這實際上也變相剝奪了用戶的選擇權。
必須明確的是，就目前發展階段而言，認為算法可以為人類社會中的各種事務和決策工作帶來完全的客觀性只是一廂情愿。無論如何，算法的設計都是編程人員的主觀選擇和判斷，他們是否可以不偏不倚地將既有法律和道德原封不動地寫入程序，值得深究。
算法歧視由此成為一個值得重視的問題。
今日頭條的出現說明這樣一個問題，算法開始越來越多地左右著移動互聯網，比如可以決定你看到什么新聞，聽到什么歌曲，看到哪個好友的動態。那么，算法可以做到公平正義嗎？
互聯網上的算法歧視早已有之，圖像識別系統就曾犯過種族主義大錯，比如，谷歌公司的圖片軟件曾錯將黑人的照片標記為“大猩猩”。
英國《衛報》曾發表評論指出，人工智能可能已經開始出現了種族和性別偏見，但這種偏見并非來自機器本身，而是計算機在學習人類語言時吸收了人類文化中根深蒂固的觀念，從而出現了種族和性別偏見。這些發現令人擔憂現有的社會不平等和偏見正在以不可預知的方式得到強化。
自去年以來，浙江省大力實施數字經濟“一號工程”，大力培育新技術、新服務、新模式、新產業，積極推進電子信息產業高質量發展。
浙江省電子信息行業總體保持較快增長，發展的穩定性、協調性和可持續性明顯增強，電子信息制造業綜合發展指數達73.34，居全國第3位。
穩步推進發展工作
過去的一年，為推進電子信息產業高質量發展，浙江具體抓了六個方面的工作。
強化頂層謀劃。省委、省政府提出將發展數字經濟列為“一號工程”，制定出臺了《浙江省國家數字經濟示范省建設方案》和《數字經濟五年倍增計劃》，將提升電子信息產業規模和能級作為數字經濟發展的一項重要內容來抓，重點是要培育壯大集成電路、通信與網絡、新型元器件及材料等基礎產業，加快發展物聯網、人工智能等新興產業，積極布局量子通信、柔性電子、虛擬現實等前沿產業，力爭到2022年全省數字經濟核心產業增加值突破1萬億元。
強化新興產業培育發展。瞄準行業前沿，制定實施專項行動計劃，大力推進智能網聯汽車、智慧健康養老、集成電路等產業培育發展。在智能網聯汽車領域，深入推進杭州及桐鄉兩地的應用示范，新增嘉善高鐵新城開展應用示范；制定智能網聯車輛道路測試管理實施細則，組織開展智慧高速公路的規劃研究，積極探索車路協同系統的研發與應用試點。在智慧健康養老產業領域，積極開展相關技術研發和服務產品推廣應用，入選國家應用試點示范26個，12個產品及服務入選全國推廣目錄。在集成電路領域，加快杭州、寧波等6個省級集成電路產業基地和杭州芯火創新平臺建設，大力推進“IP核—芯片設計—行業應用”協同發展。
強化重大項目落地建設。借助世界互聯網大會等平臺，加強省市縣聯動，精準對接招商，著力推動一批重大項目落地實施。在集成電路領域重點推進中芯國際（寧波）、中芯國際（紹興）、海寧泛半導體產業園、中電海康磁存儲等項目，計劃總投資近500億元，這些項目的建成將進一步增強我省電子信息產業綜合競爭力。
強化平臺載體謀劃建設。全力推進之江實驗室、阿里達摩院及智慧視頻安防、柔性電子等省級制造業創新中心建設，著力推動數字技術攻關和產業創新發展。以高新園區和特色小鎮等新型載體建設推動產業的集聚發展。目前，全省已擁有國家級、省級信息產業基地（園區）40余個、數字經濟特色小鎮27個，產業集聚效應不斷增強，已形成通信網絡、軟件、信息機電等5個千億級產業集群。
強化行業企業培育壯大。積極組織實施名企戰略，龍頭企業培育初見成效，數字經濟領域擁有超千億元企業1家、超百億元企業20家、上市企業67家、獨角獸企業23家。入選2018全國電子信息百強、電子元件百強企業分別達14家和20家，數量繼續保持全國前列。
強化政策支持和規范發展。組織實施“數字產業化提升行動”，安排專項資金5億元，著力加大對集成電路、柔性電子、智能硬件等領域重點扶持；支持企業積極申報國家重大專項并落實地方配套支持政策，下達“核高基”重大專項地方配套資金12233萬元。加快組建規模100億元的省數字經濟產業投資基金，積極推動參與國家集成電路產業投資基金二期（150億元）出資工作。加強行業規范公告工作，共27家光伏制造企業和4家鋰離子電池企業納入規范公告名單，行業規范發展的水平不斷提升。
2019再攀新的“高峰”
基于上述基礎，2019年，浙江將繼續以數字經濟為引領，從四個方面重點推進電子信息產業高質量發展。
強化數字經濟引領發展。深入實施數字經濟“一號工程”，以建設國家數字經濟示范省為抓手，著力在推進數字技術新突破、壯大數字產業新能級、激發實體經濟新動能、培育數字應用新業態、釋放數字賦能新價值、構筑協同發展新局面等方面取得新突破，力爭數字經濟核心產業增加值增長15%以上。
著力培育壯大數字產業。組織實施人工智能“鑄腦”、集成電路“鑄芯”、智能硬件“鑄端”、軟件“鑄魂”等行動計劃，著力培育壯大數字產業，推動集成電路、高端軟件等優勢產業邁向全球價值鏈中高端。結合新型消費升級與擴大，加強對智能家居控制、智能可穿戴設備等智能硬件產品的研發與推廣應用；深化應用示范，大力推進智能網聯汽車、智慧健康養老等產業創新發展；強化系統謀劃，研究制定超高清視頻產業發展和數字安防產業集群培育等行動方案，力爭電子信息制造業主營業務收入突破9000億元。
關鍵詞：數字農業；數據；人工智能；農業生產
1數字技術助力傳統農業轉型升級
1．1物聯網
物聯網在農業生產環節適用較廣，依據物聯網的農業提升方案，通過實時采集并分析處理現場數據，實現提高農業生產效率、增加收益、減少損耗的目的。智能大棚、智能澆灌、精準農業等各種依靠物聯網的應用將推進農業快速發展。物聯網技術可以用來解決農業生產環節的一些問題，建設基于物聯網的智慧農場，實現農作物產量和質量雙提升。
1．2大數據
萬物互聯在促進眾多設備聯入的同時，還會在云端形成大量的數據，而提取這些通過物聯網產生的大數據中隱藏的重要信息就必須依靠人工智能，物聯網最重要的農業價值就是對形成的海量的數據進行智能化分析、處理，從而全面提升農業生產各環節的質量。
1．3人工智能
在種植方面，人工智能可以增加糧食產量、避免造成浪費。在養殖方面，依靠人工智能能夠有效預防畜禽疾病的發生。人工智能能夠縮短農業研發進程，幫助培育出更好的農作物基因，生產出更安全、更有效的化肥。
2中國數字農業面臨的問題
2．1對軟件重視不足
不管是政府還是農民都容易將數字農業與農業機械化的定義混淆，數字農業和農業機械化的本質差別在于，農業機械化是依靠農機裝備來替代人力作業，而數字農業是指依靠數據來控制機械，實現自動化作業和智能化調節，沒有數據和軟件來控制的物聯網，本質上還是工具，與機械農業沒有實質上的區別，掌握軟件平臺才能真正實現大數據、智慧農業和數字經濟。
2．2數據利用化不高
數據是數字農業的根本保證，當前政府同企業在數據采集上合作頻繁，但是往往沒有明確的利用化方向，缺少必須的數據運營手段，對采集數據的正確篩選、處理分析和建模應用等領域的工作跟進不夠及時，數據的采集與利用是一個相互促進的關系，只有不斷通過采集的數據產生農業價值，才會形成長期有效的數據來源渠道。
2．3數字經濟發展不足
目前我國農業電商的模式是通過數字來驅動市場經濟，但這種方式在市場推廣營運、產品特性突出、物流運輸等方面有很多明顯的缺點，如果農業電商的經營方式以數據為基礎，利用市場資本來反向驅動農業數字經濟，一些問題的處理就變得簡單許多。我國數字農業技術的利用基本上都是在農業生產階段，數字農業的信息化和經濟化水平不高，數字經濟創新突破的同時，也將帶動“全產業鏈”的農業大數據快速提升［2］。
2．4數據服務產品化不強
隨著數字農業的發展，農業數據服務企業越來越多，但數據產品的服務能力完全依靠于所采集的數據質量，一些企業對農業生產經營主體的服務水平不足，導致產品市場化受阻，只有通過持續積累高價值的數據，不斷增強數據產品的實用性，讓數據產品具有強大的生命力，才能開拓巨大的農業數字化市場。
3未來數字農業的發展趨勢
3．1數據定制化供應
數據資源是數字農業發展的根本保證，當前我國數字農業具有數據采集費用較高的問題，隨著數字農業優勢的顯現，數據采集的組織成本會慢慢下降，同時農業物聯網持續升級換代、公共數據的利用不斷開源、數據分析者的信息化水平逐漸增強，數據采集的綜合成本也逐漸減少。今后農業數據服務企業將會逐步建立起自己的定制化數據供應系統，并且數據庫里以往采集的高價值數據信息，將會隨著企業的數字化服務能力提升而持續匯入到產業鏈中，通過交換、融合或再生來創造更多的價值，實現數據服務的數字化驅動。
3．2國產數據模型得到發展
實現數據價值是數字農業最困難，也是最終的根本目標，硬件設施可以從國外買到，但對于后臺系統國外卻對我國嚴防死守，所以必須掌握實現數據價值模型的核心技術。目前國與國之間的科技力量競爭不斷加劇，引進科技成果的壁壘持續增高，同時國內外農業生產經營模式存在很大差別，因此不能直接套用國外的數據模型。我國不斷鼓勵科研成果的轉化利用，農業數據模型的跨界合作正在逐步深入，所以農業核心數據模型的自主研發在今后一定會實現。
3．3農業機械智能化加快
農業機械化與農業智能化最根本的區別就在于“數據驅動”，“中國制造2025”明確要把“智能制造”作為今后的努力方向。順應時展，海爾等一些國內的制造企業已經逐步進行數字化轉型升級，從而獲得新的經濟增長點，農機企業也必須通過數據來對農機裝備賦能，適應數字農業的發展要求，完成從農機制造商向農機服務商的轉型升級目標［3］。
3．4產業鏈向虛擬化方向發展
由于農業生產各環節數字化水平的逐漸提高，數字化驅動的農機智能與商業智能同農業生產經營聯系越來越緊密，數字農業產業鏈將慢慢走進網絡世界中，通過互聯網進一步實現農業數字化的映射，數字農業產業鏈虛擬化會慢慢消除農業信息不對稱，提高產業整體效率，促進數字農業更好更快的發展。
3．5供應鏈金融普惠化
近年來，供應鏈金融高速提升，2020年我國供應鏈金融的市場規模已達到14．98萬億元，供應鏈金融是農業產業提升的重要環節，可以改善資金流從而促進農業產業、尤其是中小型企業的良好發展。依靠物聯網、大數據及人工智能等一系列科技手段，數字農業會進一步促進中小企業逐漸融入到農業產業體系中，為供應鏈金融普惠化打下良好的發展基礎。農業產業虛擬化的同時，會使其變得更加透明，信用責任也更容易得到保證，因此金融風險的量化管理也變得不再復雜。
3．6數據安全更加重視
不管是地塊的信息數據，還是企業的經營數據都能直接表現出農業生產經營主體或企業的當前情況，數據促進農業發展的同時，也有被泄露和亂用的風險，所以保證數據安全也是農業數字化發展不可忽視的問題，存儲和使用數據的信息化系統的安全性要求越來越高，數據所有權的保證也會隨著法律的不斷優化而徹底解決。
4數字農業的發展領域
4．1智能農機裝備
智能農機裝備是農業生產的重要工具，通過物聯網和信息化技術可以達到最優的農業實施方案，從農作物耕種收等各個環節來降低農業成本，實現農產品增產增收，從規模化種植角度，能夠實現農業資源可持續發展，農業生態良性循環［4］。
4．2智能灌溉
提高澆灌效率和避免水資源浪費是農業良好發展的根本要求，可以依靠建設可持續和高效節本的智能灌溉系統來達到節約水資源的目的。目前以物聯網為基礎的智能灌溉系統，可以利用空氣濕度、土壤濕度、土壤溫度和光照度等參數進行精準的計算，從而根據用水需求來進行智能化控制灌溉，大大提高效率且降低成本。
4．3農業無人機
無人機在農業領域具有廣泛的應用，可以用來進行農作物生長情況檢測、農業攝影、農作物植保和牲畜管理等。農業無人機可以提高監測效率、降低監測成本，同時還可以采集大量的數據傳輸至后臺。
4．4智能溫室
智能溫室可以連續不間斷地測量溫室內的各項環境數據，包括室內溫度、室內濕度、光照度和土壤濕度等，當這些重要的參數超出設定的正常范圍時，系統會對這些參數進行分析和評估，并做出自動響應，將這些參數的誤差進行校正，從而使溫室的環境保持在農作物生長的最佳范圍內，極大地降低了人力和物力成本。
4．5收獲監測
收獲監測不只是針對農作物產量這一個指標，而是對收獲環節所有可能影響最終收獲量的因素進行監測，包括糧食含水量、糧食飽滿度、糧食破碎量和總收獲量等。對在收獲監測中獲得的實時數據進行有效的分析處理，可以輔助農民做出正確的決斷，從而降低成本，增加產量。
4．6土壤監測系統
土壤監測系統主要用來監測和改良土壤綜合性能，避免土壤退化，此系統可以監測土壤的大部分重要參數（包括土壤緊實度、蓄水保墑能力、土壤溫度等），從而防止土壤板結、土壤侵蝕等。
4．7農業管理系統
農業管理系統可以為農業工作者和相關企業提供數據收集和管理功能。得到的數據被存儲和分析從而為使用者提供決策依據，農業管理系統還可以用來建立農業數據模型。其優勢包括為使用者作出重要決策時提供了理論數據支持，提高了農業生產的綜合管理能力。
5互聯網巨頭布局數字農業案例
5．1阿里巴巴：盒馬村
阿里巴巴數字農業事業部始終將農業全產業鏈數字化轉型升級作為戰略目標，力爭盡快建成1000個高效規模化的數字農業示范基地。從去年開始，阿里巴巴數字農業事業部更是全面加緊了對盒馬村的布局和建設，以希望先于其它企業完成數字農業示范基地建設的戰略任務。盒馬村并不是指某一個村落，而是所有為盒馬種植農產品的村落的統稱，盒馬村模式是新時代農村轉型升級的一個標桿，根據訂單情況，針對不同的村落，因地制宜地發展數字農業，讓種植戶和銷售企業直接對接，從而使優質的農產品快速入城，同時將城里的優質資本引進村落，形成良性循環。通過阿里巴巴建設的“產—供—銷”一體化平臺，讓原本分散孤立的村落緊密聯系在一起，成為現代數字農業產業鏈的一部分，種出更優質的農產品，讓農民獲得更大的收益。依托阿里云技術和淘寶電商平臺，盒馬模式幫助農業產業的種植端和銷售端實現了數字化的升級，盒馬利用其強大的銷售匯聚能力，解決了小農戶難銷售的問題，改變了以往小農生產模式產銷散亂的面貌，幫助農戶降低了風險，開拓了銷售渠道，提高了銷售效率。據有關新聞報道，截至2020年底，上海、江蘇、海南等全國13個省、市、自治區已經建立盒馬村，盒馬村模式為我國數字農業發展提供了良好的參考。
5．2京東：京東農場
從2018年開始，京東農場便逐步進行數字化農業的試驗，京東農場廣泛同全國各地的高標準農場開展合作，共同建立更高品質的農業生產基地，全面實行農作物標準化和規范化種植，從源頭開始建立農作物全程可視化追溯性模式，讓農作物從田間到餐桌的安全性得到保證，全面提升京東農場的農產品質量。其建立的“京品源”品牌，擁有產銷一體化的全套服務體系，對京東農場的農產品在品牌、品質、供應、產銷等方面進行全面的支撐。根據有關新聞報道，京東農場進行了廣泛的戰略布局，截至2020年底，其已經在全國各地建立了17個示范農場。從農產品的種植、加工、運輸，到供銷的各個階段，京東農場利用區塊鏈、人工智能、物聯網等技術對傳統農業進行賦能，徹底改變了傳統農業的產銷模式，為數字農業發展作出了重要貢獻。
5．3華為：聯手北大荒，助力數字化轉型
技術實力雄厚的華為，一直希望利用其技術優勢，幫助傳統企業進行轉型升級。2019年8月，華為同北大荒農墾集團簽定了戰略合作協議，按照協議內容，雙方將建立長期的戰略合作伙伴關系，彼此會充分利用行業地位和自身技術為另一方提供全面的幫助，貫徹取長補短、互惠互利的原則，在人才培養、平安墾區、智慧農業、華為云建設等多方面進行密切合作，攜手探索數字農業的新發展模式，全面開展北大荒集團的轉型升級。華為除了和北大荒合作以外，還將利用其大數據、云計算、人工智能及5G技術與袁隆平團隊共同打造“互聯網農場”。
關鍵詞：地形測量 測繪技術 發展趨勢
中圖分類號： P2 文獻標識碼： A 文章編號： 0 引言
地形測量學是研究測繪地形圖及與其有關測繪工作的理論、方法的應用技術學科。地形測量是為城市、礦區以及各種工程提供不同比例尺的地形圖，以滿足城鎮規劃、礦山開采設計以及各種經濟建設的需要。
地形測繪是研究地球局部表面形狀和大小，并將其測繪成地形團的理論和技術。通過測定小范圍地表高低起伏形態和地物(如建筑物、道路、耕地等)的特征點的平面位置和高程，經相應的數據處理、采用一定的測量符號按一定的比例縮繪在圖紙上。從而獲得與相應地面幾何圖形相似的地形圖，為國家經濟建設提供設計與施工的圖紙資料。
傳統的測繪包括控制測量、地形測量、施工測量、竣工測量和變形監測5個部分。現代測繪技術自動化技術具有自動化程度高、測圖精度高、圖形屬性信息豐富和圖形編輯方便等優點。
1 目前地形測量的測繪自動化技術
測繪自動化是集數據采集、處理、傳輸、顯示于一體。隨著計算機、網絡技術的發展及測量儀器的智能化，測繪技術自動化技術發生了重大變革，3S技術(GPS全球定位系統、GIS地理信息系統、RS遙感)及其集成技術成為測繪技術自動化技術的核心。
1.1 GPS技術 GPS(Global Positioning System)稱為全球定位系統，是美國20世紀70年代開始研制的，它歷時20年，于1994年3月全面建成的利用導航衛星進行測時和測距，具有在海、陸、空進行全方位實時三維導航與定位能力的新一代衛星導航與定位系統，是一種高精度、全天候、高效率、多功能的測繪工具。
GPS定位技術與常規地面測量定位相比，具有抗干擾性能好、保密性強，功能多、應用廣，觀測時間短，執行操作簡便，全球、全覆蓋、全天候、高精度的特點。特別是RTK的定位精度可達厘米級，在水上定位得到了廣泛的應用。
GPS RTK(Real Time Kinematic)技術開始于90年代初，是一種全天候、全方位的新型測量系統，稱載波相位動態實時差分技術，是目前適時、準確地確定待測點的位置的最佳方式，是基于載波相位觀測值基礎上的實時動態定位技術。
GPS RTK具有定位精度高且精度分布均勻，速度快、效率高，觀測時間短，方便靈活，測程不受限制，不受通視條件影響等優點。
1.2 GIS技術 地理信息系統（Geographical Information System-GIS）是利用現代計算機圖形和數據庫技術來處理地理空間及其相關數據的計算機系統，是融地理學、測量學、幾何學、計算機科學和應用對象為一體的綜合性高新技術。其最大的特點就在于：它能把地球表面空間事物的地理位置及其特征有機地結合在一起，并通過計算機屏幕形象、直觀地顯示出來。
GIS具有以下的基本特點：一是公共的地理定位基礎；二是多維結構；三是標準化和數字化；四是具有豐富的信息。
地理信息系統對空間地理信息進行處理，準確采集有關的數據，并對地理空間數據和信息進行處理、管理、更新和分析，是采用數據庫、計算機圖形學、多媒體等最新技術的技術系統，對現代測繪技術自動化技術的起重要支撐作用。
目前GIS地理信息將向著數據標準化(Interoperable GIS)、數據多維化(3D&4DGIS)、系統集成化(Component GIS)、系統智能化(Cyber GIS)、平臺網絡化(Web GIS)和應用社會化(數字地球)的方向發展。
1.3 RS技術 遙感RS（Remote Sensing）起源于20世紀60年代，不直接接觸被研究的目標，感測目標的特征信息(一般是電磁波的反射、輻射和發射輻射)，經過傳輸、處理，從中提取人們感興趣的信息。遙感包括攝影、陸地、衛星、航空、航天攝影測量等技術。遙感技術依其波譜性質，可分為電磁波遙感技術、聲學遙感技術、物理場遙感技術。
遙感信息技術已從可見光發展到紅外、微波；從單波段發展到多波段、多角度、多時相、多極化；從空間維擴展到時空維；從靜態分析發展到動態監測。
RS為GIS提供信息源，GIS為RS提供空間數據管理和分析的技術手段(圖像處理)，GPS作為GIS有力的補測、補繪手段，實現了GIS原始地圖數據的實時更新。3S的綜合應用是一種充分利用各自的技術特點，快速準確而又經濟地為人們提供所需的有關信息的新技術，三者的緊密結合，為地形測量提供了精確的圖形和數據。
2 測繪技術自動化技術的發展趨勢
隨著計算機、網絡技術的發展及測量儀器的系統、智能化，測繪技術自動化技術向著3G技術及集成技術自動化、實時化、數字化，數據庫和應用軟件的開發應用，三維可視化技術以及人工智能化發展。使測繪技術自動化技術能全方位的應用于地形測量中，提高了地形測量的效率和準確性。
2.1 3G技術及集成技術的進一步發展 積極普及3G技術的應用，改進3G技術中存在問題，更新3G及其集成技術測量的方法和手段，加強測量精度和準確性，使3G技術能在地形測量測繪技術領域的應用進一步擴展。
全球數字攝影測量系統在GPS、GIS、RS和3S集成技術中的應用，對數碼攝影測量和地形測量更加普及和深化，使測繪技術向電子化、自動化、數字化方向發展。
2.2 測繪軟件及數據庫的開發與更新 加強地形測量數字化測繪軟件的研發，使測繪軟件系統更加高效、靈活和功能齊全，使測繪軟件技術在地形測量中起到了相當重要的作用。
更新完善信息數據庫，將采集的測量數據轉換直接進入信息數據庫，數據管理查詢方便，數據共享，實現全球數據更新和擴展空間基礎信息系統的動態管理，實現測量數據的管理科學化、標準化、信息化，實現測繪數據的傳輸網絡化、多樣化、社會化，使測繪技術走向自動化，實時化，數字化。
2.3 人工智能和專家系統在測繪技術中的應用 隨著計算機技術的發展和測繪技術與相關學科的交叉、綜合，人工智能和專家系統在測繪技術中有著廣泛的應用前景。計算機利用專家知識模擬人腦思維進行推理，從事智能化的數據、圖形處理和信息管理工作，極大地提高工作效率，使測繪技術向自動化、智能化發展。
全球定位系統(GPS)、數字攝影測量系統(DPS)、遙感技術(RS)、地理信息系統(GIS)和專家系統(ES)這5S技術的發展和相互結合，專家系統在其中發揮著重要的作用，專家系統對整個測量流程進行控制，并執行相應的推理、分析和處理工作，并可實現信息資源共享，實時動態監測診斷，提高效率和質量，是測繪技術通向實時、自動、智能測量系統的關鍵。
3 結論
隨著計算機、網絡技術的發展及測量儀器的智能化，測繪技術自動化技術發生了重大變革，從傳統的測繪技術（例如電子測距儀、經緯儀、水準儀和平板儀）向3G技術、數字攝影測量技術以及人工智能化發展，推動了測繪技術自動化技術的活躍和革新，測繪技術朝著自動化、實時化、網絡化和數字化方向發展，使地形測量更快速、簡單、精確。
參考文獻：
[1]王運昌.地形測量學[M].冶金工業出版社.1993.p2.
【關鍵詞】測繪技術；地形測量學
地形測量學是研究測繪地形圖及與其有關測繪工作的理論、方法的應用技術學科。地形測量是為城市、礦區以及各種工程提供不同比例尺的地形圖，以滿足城鎮規劃、礦山開采設計以及各種經濟建設的需要。
地形測繪是研究地球局部表面形狀和大小，并將其測繪成地形團的理論和技術。通過測定小范圍地表高低起伏形態和地物(如建筑物、道路、耕地等)的特征點的平面位置和高程，經相應的數據處理、采用一定的測量符號按一定的比例縮繪在圖紙上。從而獲得與相應地面幾何圖形相似的地形圖，為國家經濟建設提供設計與施工的圖紙資料。
傳統的測繪包括控制測量、地形測量、施工測量、竣工測量和變形監測5個部分。現代測繪技術自動化技術具有自動化程度高、測圖精度高、圖形屬性信息豐富和圖形編輯方便等優點。
1 測繪自動化技術
測繪自動化是集數據采集、處理、傳輸、顯示于一體。隨著計算機、網絡技術的發展及測量儀器的智能化，測繪技術自動化技術發生了重大變革，3S技術(GPS全球定位系統、GIS地理信息系統、RS遙感)及其集成技術成為測繪技術自動化技術的核心。
1.1 GPS技術 GPS(Global Positioning System)稱為全球定位系統，是美國20世紀70年代開始研制的，它歷時20年，于1994年3月全面建成的利用導航衛星進行測時和測距，具有在海、陸、空進行全方位實時三維導航與定位能力的新一代衛星導航與定位系統，是一種高精度、全天候、高效率、多功能的測繪工具。
GPS定位技術與常規地面測量定位相比，具有抗干擾性能好、保密性強，功能多、應用廣，觀測時間短，執行操作簡便，全球、全覆蓋、全天候、高精度的特點。特別是RTK的定位精度可達厘米級，在水上定位得到了廣泛的應用。
GPS RTK(Real Time Kinematic)技術開始于90年代初，是一種全天候、全方位的新型測量系統，稱載波相位動態實時差分技術，是目前適時、準確地確定待測點的位置的最佳方式，是基于載波相位觀測值基礎上的實時動態定位技術。
GPS RTK具有定位精度高且精度分布均勻，速度快、效率高，觀測時間短，方便靈活，測程不受限制，不受通視條件影響等優點。
1.2 GIS技術 地理信息系統（Geographical Information System-GIS）是利用現代計算機圖形和數據庫技術來處理地理空間及其相關數據的計算機系統，是融地理學、測量學、幾何學、計算機科學和應用對象為一體的綜合性高新技術。其最大的特點就在于：它能把地球表面空間事物的地理位置及其特征有機地結合在一起，并通過計算機屏幕形象、直觀地顯示出來。
GIS具有以下的基本特點：一是公共的地理定位基礎；二是多維結構；三是標準化和數字化；四是具有豐富的信息。
地理信息系統對空間地理信息進行處理，準確采集有關的數據，并對地理空間數據和信息進行處理、管理、更新和分析，是采用數據庫、計算機圖形學、多媒體等最新技術的技術系統，對現代測繪技術自動化技術的起重要支撐作用。
目前GIS地理信息將向著數據標準化(Interoperable GIS)、數據多維化(3D&4DGIS)、系統集成化(Component GIS)、系統智能化(Cyber GIS)、平臺網絡化(Web GIS)和應用社會化(數字地球)的方向發展。
1.3 RS技術 遙感RS（Remote Sensing）起源于20世紀60年代，不直接接觸被研究的目標，感測目標的特征信息(一般是電磁波的反射、輻射和發射輻射)，經過傳輸、處理，從中提取人們感興趣的信息。遙感包括攝影、陸地、衛星、航空、航天攝影測量等技術。遙感技術依其波譜性質，可分為電磁波遙感技術、聲學遙感技術、物理場遙感技術。
遙感信息技術已從可見光發展到紅外、微波；從單波段發展到多波段、多角度、多時相、多極化；從空間維擴展到時空維；從靜態分析發展到動態監測。
RS為GIS提供信息源，GIS為RS提供空間數據管理和分析的技術手段(圖像處理)，GPS作為GIS有力的補測、補繪手段，實現了GIS原始地圖數據的實時更新。3S的綜合應用是一種充分利用各自的技術特點，快速準確而又經濟地為人們提供所需的有關信息的新技術，三者的緊密結合，為地形測量提供了精確的圖形和數據。
2 測繪自動化技術的發展趨勢
隨著計算機、網絡技術的發展及測量儀器的系統、智能化，測繪技術自動化技術向著3G技術及集成技術自動化、實時化、數字化，數據庫和應用軟件的開發應用，三維可視化技術以及人工智能化發展。使測繪技術自動化技術能全方位的應用于地形測量中，提高了地形測量的效率和準確性。
2.1 3G技術及集成技術的進一步發展 積極普及3G技術的應用，改進3G技術中存在問題，更新3G及其集成技術測量的方法和手段，加強測量精度和準確性，使3G技術能在地形測量測繪技術領域的應用進一步擴展。
全球數字攝影測量系統在GPS、GIS、RS和3S集成技術中的應用，對數碼攝影測量和地形測量更加普及和深化，使測繪技術向電子化、自動化、數字化方向發展。
2.2 測繪軟件及數據庫的開發與更新 加強地形測量數字化測繪軟件的研發，使測繪軟件系統更加高效、靈活和功能齊全，使測繪軟件技術在地形測量中起到了相當重要的作用。
更新完善信息數據庫，將采集的測量數據轉換直接進入信息數據庫，數據管理查詢方便，數據共享，實現全球數據更新和擴展空間基礎信息系統的動態管理，實現測量數據的管理科學化、標準化、信息化，實現測繪數據的傳輸網絡化、多樣化、社會化，使測繪技術走向自動化，實時化，數字化。
2.3 人工智能和專家系統在測繪技術中的應用 隨著計算機技術的發展和測繪技術與相關學科的交叉、綜合，人工智能和專家系統在測繪技術中有著廣泛的應用前景。計算機利用專家知識模擬人腦思維進行推理，從事智能化的數據、圖形處理和信息管理工作，極大地提高工作效率，使測繪技術向自動化、智能化發展。
全球定位系統(GPS)、數字攝影測量系統(DPS)、遙感技術(RS)、地理信息系統(GIS)和專家系統(ES)這5S技術的發展和相互結合，專家系統在其中發揮著重要的作用，專家系統對整個測量流程進行控制，并執行相應的推理、分析和處理工作，并可實現信息資源共享，實時動態監測診斷，提高效率和質量，是測繪技術通向實時、自動、智能測量系統的關鍵。
關鍵詞：地形測量;測繪技術;發展趨勢
Abstract: This paper described a topographic survey and mapping technology concepts and topographic survey mapping automation technology, and to explore the development of automation technology mapping technology trends.Key words: topographic survey; mapping technology; development trend
中圖分類號:P25文獻標識碼：A
引言
地形測量學是研究測繪地形圖及與其有關測繪工作的理論、方法的應用技術學科。地形測量是為城市、礦區以及各種工程提供不同比例尺的地形圖，以滿足城鎮規劃、礦山開采設計以及各種經濟建設的需要。
地形測繪是研究地球局部表面形狀和大小，并將其測繪成地形團的理論和技術。通過測定小范圍地表高低起伏形態和地物(如建筑物、道路、耕地等)的特征點的平面位置和高程，經相應的數據處理、采用一定的測量符號按一定的比例縮繪在圖紙上。從而獲得與相應地面幾何圖形相似的地形圖，為國家經濟建設提供設計與施工的圖紙資料。
傳統的測繪包括控制測量、地形測量、施工測量、竣工測量和變形監測5個部分。現代測繪技術自動化技術具有自動化程度高、測圖精度高、圖形屬性信息豐富和圖形編輯方便等優點。
1 目前地形測量的測繪自動化技術
測繪自動化是集數據采集、處理、傳輸、顯示于一體。隨著計算機、網絡技術的發展及測量儀器的智能化，測繪技術自動化技術發生了重大變革，3S技術(GPS全球定位系統、GIS地理信息系統、RS遙感)及其集成技術成為測繪技術自動化技術的核心。
1.1 GPS技術 GPS(Global Positioning System)稱為全球定位系統，是美國20世紀70年代開始研制的，它歷時20年，于1994年3月全面建成的利用導航衛星進行測時和測距，具有在海、陸、空進行全方位實時三維導航與定位能力的新一代衛星導航與定位系統，是一種高精度、全天候、高效率、多功能的測繪工具。
GPS定位技術與常規地面測量定位相比，具有抗干擾性能好、保密性強，功能多、應用廣，觀測時間短，執行操作簡便，全球、全覆蓋、全天候、高精度的特點。特別是RTK的定位精度可達厘米級，在水上定位得到了廣泛的應用。
GPS RTK(Real Time Kinematic)技術開始于90年代初，是一種全天候、全方位的新型測量系統，稱載波相位動態實時差分技術，是目前適時、準確地確定待測點的位置的最佳方式，是基于載波相位觀測值基礎上的實時動態定位技術。
GPS RTK具有定位精度高且精度分布均勻，速度快、效率高，觀測時間短，方便靈活，測程不受限制，不受通視條件影響等優點。
1.2 GIS技術 地理信息系統（Geographical Information System-GIS）是利用現代計算機圖形和數據庫技術來處理地理空間及其相關數據的計算機系統，是融地理學、測量學、幾何學、計算機科學和應用對象為一體的綜合性高新技術。其最大的特點就在于：它能把地球表面空間事物的地理位置及其特征有機地結合在一起，并通過計算機屏幕形象、直觀地顯示出來。
GIS具有以下的基本特點：一是公共的地理定位基礎；二是多維結構；三是標準化和數字化；四是具有豐富的信息。
地理信息系統對空間地理信息進行處理，準確采集有關的數據，并對地理空間數據和信息進行處理、管理、更新和分析，是采用數據庫、計算機圖形學、多媒體等最新技術的技術系統，對現代測繪技術自動化技術的起重要支撐作用。
目前GIS地理信息將向著數據標準化(Interoperable GIS)、數據多維化(3D&4DGIS)、系統集成化(Component GIS)、系統智能化(Cyber GIS)、平臺網絡化(Web GIS)和應用社會化(數字地球)的方向發展。
1.3 RS技術 遙感RS（Remote Sensing）起源于20世紀60年代，不直接接觸被研究的目標，感測目標的特征信息(一般是電磁波的反射、輻射和發射輻射)，經過傳輸、處理，從中提取人們感興趣的信息。遙感包括攝影、陸地、衛星、航空、航天攝影測量等技術。遙感技術依其波譜性質，可分為電磁波遙感技術、聲學遙感技術、物理場遙感技術。
遙感信息技術已從可見光發展到紅外、微波；從單波段發展到多波段、多角度、多時相、多極化；從空間維擴展到時空維；從靜態分析發展到動態監測。
RS為GIS提供信息源，GIS為RS提供空間數據管理和分析的技術手段(圖像處理)，GPS作為GIS有力的補測、補繪手段，實現了GIS原始地圖數據的實時更新。3S的綜合應用是一種充分利用各自的技術特點，快速準確而又經濟地為人們提供所需的有關信息的新技術，三者的緊密結合，為地形測量提供了精確的圖形和數據。
2 測繪技術自動化技術的發展趨勢
隨著計算機、網絡技術的發展及測量儀器的系統、智能化，測繪技術自動化技術向著3G技術及集成技術自動化、實時化、數字化，數據庫和應用軟件的開發應用，三維可視化技術以及人工智能化發展。使測繪技術自動化技術能全方位的應用于地形測量中，提高了地形測量的效率和準確性。
2.1 3G技術及集成技術的進一步發展 積極普及3G技術的應用，改進3G技術中存在問題，更新3G及其集成技術測量的方法和手段，加強測量精度和準確性，使3G技術能在地形測量測繪技術領域的應用進一步擴展。
全球數字攝影測量系統在GPS、GIS、RS和3S集成技術中的應用，對數碼攝影測量和地形測量更加普及和深化，使測繪技術向電子化、自動化、數字化方向發展。
2.2 測繪軟件及數據庫的開發與更新 加強地形測量數字化測繪軟件的研發，使測繪軟件系統更加高效、靈活和功能齊全，使測繪軟件技術在地形測量中起到了相當重要的作用。
更新完善信息數據庫，將采集的測量數據轉換直接進入信息數據庫，數據管理查詢方便，數據共享，實現全球數據更新和擴展空間基礎信息系統的動態管理，實現測量數據的管理科學化、標準化、信息化，實現測繪數據的傳輸網絡化、多樣化、社會化，使測繪技術走向自動化，實時化，數字化。
2.3 人工智能和專家系統在測繪技術中的應用 隨著計算機技術的發展和測繪技術與相關學科的交叉、綜合，人工智能和專家系統在測繪技術中有著廣泛的應用前景。計算機利用專家知識模擬人腦思維進行推理，從事智能化的數據、圖形處理和信息管理工作，極大地提高工作效率，使測繪技術向自動化、智能化發展。
全球定位系統(GPS)、數字攝影測量系統(DPS)、遙感技術(RS)、地理信息系統(GIS)和專家系統(ES)這5S技術的發展和相互結合，專家系統在其中發揮著重要的作用，專家系統對整個測量流程進行控制，并執行相應的推理、分析和處理工作，并可實現信息資源共享，實時動態監測診斷，提高效率和質量，是測繪技術通向實時、自動、智能測量系統的關鍵。
2016年3月的“人機”大戰引起廣泛爭議，這場“人機”大戰，是指谷歌智能系統“阿爾法狗”與韓國著名圍棋棋手李世石進行了圍棋五番戰，結果令人吃驚，“阿爾法狗”以4：1的比分擊潰李世石。消息傳出引發了全球對人工智能的思考，思考人類是否無法戰勝人工智能，阿爾法狗是可以和人一樣的“思考”，但與人不同的是阿爾法狗是根據人類提前編好的算法進行快速計算，比人快無數倍，并且能夠進行自我學習，難道人類真的會被自己所開發的智能產品所替代嗎？
接著四大會計師事務所之一德勤于3月10日宣布，與KiraSystem聯手，將人工智能引入會計、稅務、審計等工作中，并針對人工智能從復雜文件中提取的文本信息以做出更好的分析，官方表示這一科技創新將幫助員工從閱讀合同和其他文件的乏味工作中解放出來，減少閱讀時間，使得人才投入到更多有價值的工作中，更加關注戰略方面的事物。會計人員真的會被替代嗎？
二、相關概念
首先我們要從會計的定義來研究，會計是以貨幣為主要計量單位，運用專門的方法，核算和監督一個單位經濟活動的一種經濟管理工作。定義的落腳點是“一種經濟管理工作”，也就是說會計工作的中心是放在企業管理中，而不是簡單的記賬。這點在會計的職能中也有所體現，會計的職能是指會計在經濟管理過程中所具有的功能。作為“過程的控制和觀念的總結”的會計具有會計核算和會計監督兩項基本職能，還具有預測經濟前景、參與經濟決策、評價經營業績等拓展職能。換句話說，會計是企業決策的參與者。
人工智能的定義實質是一門學科，目標是要探索和理解人類智慧的奧秘，并把這種理解盡其可能地在機器上實現出來，從而創造具有一定智能水平的人工智能機器，幫助人類解決各種各樣的問題。人工智能科學起步晚，但發展迅速，早已滲透至我們的生活，如銀行ATM機，網上銀行等。
人工智能為人們的生活工作提供便利，那會計人員會被人工智能所替代嗎？本文將財務會計和管理會計兩方面進行分析。
三、財務會計
首先在財務會計領域，也主要是進行核算的過程。在核算過程中，對方法的選擇、對未來的估計等都會對企業有較大影響，從而影響企業的決策。在財務會計領域，會計工作者在作出決策之前需要考慮這將會給企業帶來怎樣的經濟影響，這也說明會計工作者是企業決策的參與者，本文將從以下幾個方面對財務工作進行舉例論述：
1.資產方面
資產是指企業過去的的交易或事項形成的、由企業擁有或者控制的、“預期”會給企業帶來經濟利益的資源。“預期”在字典中的含義是指對未來情況的估計。也就是說預期是需要會計人員通過自己的工作經驗判斷從而辨別什么是資產，按照目前的情況來估計，到時是否會給企業帶來經濟利益。“估計”的正確性，將會對企業的財務報告產生較大的影響，從而這一工作無法完全交給人工智能來完成，這是對會計工作謹慎性的尊重。人工智能此時無法按照一種標準來衡量，更沒有一個特定的數據衡量標準來供它使用，這些都需要會計人員根據自己的工作經驗及企業內外的環境來判斷。例如某些財務的應收賬款有明顯跡象表明無法收回，此時如果不及時處理將會虛增企業的資產，少確認損失，虛增利潤，這對企業未來的經濟活動都會有較大的影響，并影響企業的決策。
2.會計政策的選擇
會計政策的選擇是指特定主體根據自身的目標在可供選擇的范圍內進行選擇并擬定會計政策的過程，企業一經選定某種方法，就不能隨意變更。選擇不同的會計政策對企業將會產生不同的經濟后果，也會影響相關者的決策行為。但由于在實際的生產經營過程中因為經濟環境、客觀狀況及國家的要求，可能會出現會計政策的變更。其中一個條件則是會計政策的變更能夠提供更可靠、更相關的會計信息。在我們的實際工作中判定提供是否為更可靠、更相關的會計信息時，這一情況是非常復雜的。例如：投資性房地產后續計量模式的變更，從成本模式計量變更為公允價值模式計量，在市場經濟這個大環境中，成本模式簡單且易于取得，盈利水平較為穩定，但無法反映資產的真實價值和風險，降低價值相關性，然而公允價值模式會使會計信息更具相關性，使企業更具競爭性但其計量成本較高，利潤易波動，且增加稅負風險。會計政策的變更會給企業帶來許多影響，會計人員需要考慮許多情況，以及分析社會環境，需要去衡量其利弊，去分析企業未來的發展，再做出合理的決定。以及存貨計量方法的選擇，折舊方法的選擇都會出現這些問題，而目前人工智能只是按照一個標準進行判斷衡量，最終還是需要會計人員根據經驗等做出決策，這也足以說明會計是企業決策的參與者。
從以上兩種情況來分析，財務會計的核算部分不僅僅是簡單的記賬、算賬、對賬等基礎的會計核算，需要會計工作人員根據經驗進行判斷決策，會計人員的決策影響企業的經濟活動。人工智能可以幫助企業會計人員簡化工作，提供一些分析信息，而最終的思考及決策是需要由會計人員決定。接下來本文將從管理會計的角度進行論述分析。
四、管理會計
管理會計是財務會計的延伸，管理會計與財務會計有共同的最終目標，管理會計更直接的參與企業決策，本文將從管理會計的部分職能，對管理會計參與企業決策進行舉例論述：
1.預測經濟前景
管理會計按照企業未來的總目標和經營方針，充分考慮經濟規律的作用和經濟條件的約束，選擇合理的量化模型，有目的地預測和推測未來企業銷售、利潤、成本及資金的變動趨勢和水平，為企業決策提供信息。例如：在進行利潤預測中，面對不同情況我們會選擇不同的模型對利潤進行預測，在對資金需要量的預測中，會考慮各資產負債項目及其他因素對資金的影響，從而預測未來需要追加的外部資金量。管理會計站在現在，對未來作出預測，幫助企業更好的形成戰略，制定計劃，幫助企業進行決策。
2.參與經濟決策
管理會計參與經濟決策主要體現在根據企業決策目標搜集整理有關信息資料，選擇科學的方法計算指標，篩選最優行動方案。例如：在短期經營決策需考慮生產經營能力、相關業務量、相關收入和相關成本四大因素，再根據企業生產經營活動的特點選擇決策辦法，最終對企業經營活動中面臨的事項做出選擇。對定價、是否生產、追加訂貨等問題可以做出較為恰當的決策。管理會計的決策對企業的生產經營活動起著至關重要的作用，也將對企業未來的發展有一定影響。人工智能面對企業紛繁復雜的經濟活動，無法替人類做出重要決定，但不可否認，人工智能的應用將會大大提升會計工作人員的效率。
3.規劃經營目標職能
管理會計的規劃目標職能是通過編制各種計劃和計算實現的，合理有效地組織協調供、產、銷、及人、財、物之間的關系，并為控制責任考核創造條件。例如：管理會計中的本量利分析，計算的單一、多品種的保本分析，以及在盈利條件下的本量利分析。對研究企業盈虧有著較為重要的意義，規劃企業的經營目標，為會計的預測決策提供必要的財務信息，此時管理會計可以利用人工智能建立模擬環境等，為自己提供相應的信息。
根據上述對管理會計職能的分析，我們可以看出管理會計對企業的影響，對企業發展的重要意義，也足以說明管理會計工作滲透企業的各個方面，處在企業管理的核心地位。人工智能可為企業的戰略決策提供模擬分析、識別財務管理目標和財務管理環境，也可建立相應的預警模型，來促進企業的發展，所以會計人員可以合理利用人工智能為自己提供信息，幫助自己進行決策，但人工智能無法替代會計作出決策，會計需要根據經驗，根據環境等作出最終決策。
五、結論
目前我國管理會計處于正在發展的階段，加上大家對財務會計的認識不到位。人們對會計人員的印象從古至今一直就是賬房先生，甚至許多學會計的人也認為會計只是記賬，會算數字就能做好一個會計。這些都是片面的理解，會計工作是通過一系列的核算過程，最終參與企業的決策，促進企業的發展，提升企業的效益。
關鍵詞：人工智能 電氣自動化控制 應用
人工智能是一種新型技術，與傳統技術相比，人工智能有著巨大的優勢，該種技術主要是建立在計算機與網絡技術中，能夠解決很多傳統技術難以解決的問題，目前，人工智能已經在經濟建設與社會發展中得到了廣泛的應用，也取得了良好的成效，但是，在一些主觀與客觀因素的限制之下，人工智能在電氣自動化控制中的應用依然存在一些不足之處，下面就針對人工智能的特點及人工智能在電氣自動化控制中的應用進行深入的分析和探討。
1 .人工智能控制器特點分析
在電氣自動化中使用的人工智能控制器多為非線性函數近似器，其中代表性的有遺傳算法、模糊理論、神經算法與模糊神經算法等，使用非線性函數近似器有著巨大的優勢，這主要表現在以下幾個方面：
第一，在開展人工智能電器設計時并不需要應用精確的動態模型，不需要明白非線性與參數變化等因素就能夠完成設計；
第二，只要適當的調整系統的下降時間、相應時間，就能夠有效提升函數性能，產生的過沖也很小；
第三，人工智能控制器能夠設計相應時間與語言，調節方式十分的簡單，對于信息與數據也有著良好的適應性，抗干擾性能理想，容易實現；
第四，人工智能控制器的一致性良好，與驅動器無直接聯系，即使輸入的數據是未知的也可以獲取到理想的預測結果。（以以太網為例的人工智能控制器原理示意圖詳見圖1）
圖1 以太網為例的人工智能控制器原理示意圖
2 .人工智能在電氣自動化控制中的應用分析
2.1 人工智能在電氣自動化設計中的應用
自動化電氣的設計十分的復雜，牽扯到很多專業，如變壓器、電路、電力電子技術、電機等等，對設計人員專業技能水平的要求也較高，也需要用到大量的人力、物力與財力，利用人工智能技術就可以有效解決人力難以解決的問題，有效提升設計的精度與工作效率。
此外，在電氣設備的設計過程中，需要根據不同的情況采取相應的算法，要想有效提升設計的質量與效率，工作人員必須要具有應用人工技能的經驗與能力。
2.2 人工智能在電氣控制中的應用
電氣自動化控制是一個關節性環節，如果能夠采取科學的措施提升整個系統的自動化水平，就可以有效降低人力、物力財力的投入，有效優化人工系能系統的運行質量。
人工智能技術在電氣自動化設備中的應用包括神經網絡控制、專家系統控制以及模糊控制幾個方面，其中，模糊控制的應用范圍最為廣泛，究其根本原因，是由于該種方式簡單，與生產的聯系也更加的緊密。
而模糊控制在整電氣自動化中的應用主要集中在交流傳動與直流傳動兩個方面，其中，直流傳動主要集中在模糊控制器之中，如Sugeno、Mamdani，而Sugeno是Mamdani的一個部分，Mamdani多應用在調速控制系統中，其規則庫為if-then規則庫。將模糊控制器應用在交流傳統控制系可以代替傳統PSI控制器與PI控制器，近年來，在科技水平的發展之下，模糊控制器也開始應用在全數字高動態性能傳動系統之中，也取得了一定的成效。
2.3 人工智能在故障診斷系統中的應用
人工智能技術中的專家系統、模糊理論與神經網絡已經在電氣設備故障診斷系統中得到了廣泛的應用，其中應用范圍較廣的就是發動機、發電機與變壓器故障的診斷工作中。在診斷時，需要先從變壓器油中將氣體分離出來，再根據氣體的情況分析故障的發生狀態。如果使用傳統的診斷方式是難以判斷出故障的復雜性、非線性以及不確定性的，診斷結果并不理想。但是，使用人工智能技術即可有效提升診斷的成功率，就現階段來看人工智能技術主要采取專家系統、神經網絡與模糊邏輯集中診斷方式。
2.4 人工智能在電力系統中的應用
目前，人工智能在電力系統中的應用包括神經網絡、專家系統、啟發式搜索、模糊集理論幾個方面，其中，專家系統是一種集經驗、規則與專業知識一體的程序性系統，該種系統需要依賴一定領域的知識與經驗進行推理，并模擬專家的決策對各個難題來處理。專家系統主要包括六個部分，即推理機、知識庫、人機接口、知識獲取、咨詢解釋、數據庫。在整個系統的使用過程中，需要根據實際情況的變化來更新規則庫，以便獲取到最及時的要求。
目前，很多訓練算法與神經網絡都在電力系統中得到了一定程度的應用，神經系統的儲存方式與學習方式都十分的靈活，也有著強大的狀態分類能力以及識別能力，在負荷預測的過程中，神經網絡能夠對模型進行科學合理的分類，并實現對輸入的選擇，構建出日預測模型以及周預測模型，將人工神經網絡與元件關聯進行有機結合即可實現對復雜系統的診斷，識別是不同的故障。
2.5 人工智能在日常操作中的應用
電力系統不僅對電力系統自身的自動化水平有著直接的影響，對于管理工作也有一定的影響，將人工智能技術應用在日常操作中可以對加用電腦進行實時操作，可以實現報表自動生成、日志生成、日志儲存等多種功能。這不僅可以簡化操作，也能夠有效提升操作的可視性與簡便性，可以看出，將人工智能系統應用在日常操作中可以有效提升電氣自動化系統的工作效率，這也是未來階段下我國電力系統發展的重要方向。
3. 結語
總而言之，在科技水平的發展之下，電力自動化控制系統也得到了完善的發展，與此同時，人工智能系統在電氣自動化控制中的應用也取得了一定的成效，將人工智能應用在電氣自動化控制系統中可以有效提升設備的使用效率與使用質量，但是由于一些客觀因素的限制，人工智能技術還存在一些不足，相信在不久的將來，這一問題定可以得到完美的解決。
參考文獻：
[1]王金亮.人工智能技術在電氣自動化控制系統中的應用研究[J]. 科技致富向導，2012（10）
[2]龍，曲利，董洪潮.人工智能在電氣自動化控制中的應用[J]. 科技傳播，2013（09）
[3]胡蝶.人工智能在電氣自動化控制中的應用[J]. 中小企業管理與科技（下旬刊），2010（09）
