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隨著社會的不斷發展和進步，人工智能技術更具發展潛力，應用范疇不斷拓展，其在搜索、獲取以及系統方面更加突出。人工智能技術在圖書館個性化信息服務系統中的應用屬于推理類，成為人工智能發展的重要方面。
1 在數字圖書館個性化信息服罩杏τ萌斯ぶ悄薌際醯募壑
1.1 實現對個性化信息需求的智能收集和分析
在當前個性化信息服務體系中，使用者能夠結合自己的實際需求，對圖書館內的資源進行選擇和明確。但是，鑒于圖書館內資源的規模性，涉獵全球領域內數字化的網絡資源，因此，很難在海量信息中進行最快和最準確的選擇。人工智能技術恰好能夠應對這一問題，發揮神經網絡技術的作用，結合用戶需求，實現對其目的和意圖的預測，有效提升個性化信息服務系統的效率，進一步滿足用戶個性化需求。
1.2 推動個性化服務的智能分類和推送
在目前的個性化信息服務中，需要對信息的種類進行逐層選擇，而后對選擇進行提交，結合信息類別，實現信息的有效匹配，這種系統效率不高，給整個系統增大了壓力，尤其是面對網絡時代的服務系統，在線需求人數巨大，存在選擇和提交過于集中的問題，很可能造成系統崩潰。在人工智能技術的支持下，借助智能化的信息收集和分析，而后進行合理分類和展示。
1.3 推動智能人工服務模式的發展
針對智能化服務，其應用的前提是對用戶不了解，根據系統自身掌握的信息，分析其操作模式，實現對用戶操作的替代。為此，要發揮人工技能的作用。在這種系統的操作下，能夠對用戶操作進行評定，對其需求進行判定。在人工智能技術的應用下，數字化圖書館信息服務水平得以提升。
2 人工智能技術應用中需要面對的關鍵性問題
2.1 個性化信息的收集和獲取
對于個性化新的收集和獲取，需要應用兩種模式，一種是靜態模式，主要結合的是圖書館現有的讀者信息，是用戶在首次使用系統后留下的基本信息，進行推理。另外一種是動態化的方式，主要模式是跟蹤和記錄，滿足個性化需求的推理，構建個性化信息需求庫。
2.2 重視個性化信息的智能篩選
在個性化智能篩選服務系統的應用中，重要的內容是掌握用戶的基本信息，實現對網絡信息的智能化選擇。借助用戶的基本信息，進行初步篩選，形成具有針對性的知識庫，而后結合操作動態，實現個性化信息的明確，構建興趣知識庫。之所以選擇層次化的篩選，主要原因是網絡信息的海量特征，同時，變化性較大，存在諸多重復性。在海量信息中定位所需本部分，同時進行分類呈現，難度極大，同時，信息面臨著更新，信息篩選難度更大。人工智能技術需要應用神經網絡算法，發揮其作用，完成智能化操作的過程。另外，在整個系統跟蹤中，主要是由顯式和隱式跟蹤組成。在第一種中，需要用戶的積極參與，實現有效的反饋，而后完成推送，直到客戶滿意為止。第二種是隱式跟蹤，主要針對用戶的操作進行跟蹤，實現需求的推斷，這種方式更具效率性和智能化。
2.3 對用戶模型構建的介紹
在目前的數字圖書館個中，被動模式應用較多，對信息分析的不夠深入，信息服務功能不突出。為此，要重視智能服務信息知識庫模型的構建，達到對信息的智能獲取和篩選。同時，實現對知識庫的完善，提升服務能力和水平。
3 全面分析人工智能技術環境下數字圖書館個性化信息服務系統的構建
3.1 對總體架構的介紹
在數字化圖書館個性化信息服務系統中，主要分為三個層次，即客戶、中間層以及后臺數據庫層。客戶層的作用是提供信息瀏覽的功能。中間層是對信息進行獲取、分類及推送。后臺數據庫對數據進行存儲和管理。在三層體系結構的支持下，能夠在同一計算機上進行運行。通常，客戶層與后臺數據層不進行直接數據交換，借助中間層進行處理，實現了服務系統效率的提升，達到了對數據庫的有效保護。
3.2 對個性化信息服務系統整體功能的介紹
在整個個性化服務系統中，其依據的是信息服務智能化，與傳統系統的區別是能夠滿足個性化需求，需要發揮個性化信息需求庫的功能，實現對信息的準確輸送，同時，也能夠實現對信息的智能選取、篩選和分類。其功能主要體現在，首先，完成智能定制的目的，其次，完成智能搜索，再次，實現對用戶基本信息的管理。第四，滿足個性化頁面設置的需求。
3.3 對個性化信息服務系統模塊設計的分析
在人工智能化的數字圖書館個性信息服務中，發揮三層結構模塊的作用。在客戶層中，發揮登陸、搜索和展示的作用。中間層主要是完成數據信息的分析和分類。后臺數據層實現用戶和系統數據的應用。
4 基于人工智能技術的數字圖書館個性化信息服務模式的創新
4.1 重視個性化信息智能推送
對于信息智能化推送，主要是結合讀者的意圖，自動進行數據信息的推送。主要通過兩種方式實現，一種是頻道方式，主要是結合讀者的想法進行推測，與選頻道相似，在選定的站點進行信息的瀏覽。第二種方式是郵件，發揮郵箱的作用，進行信息的推送。讀者可以通過兩個方式進行信息的獲取，一種是推測讀者意圖，一種是讀者輸入所需信息，在海量信息中進行智能分類和篩選，以主動的方式進行傳遞。
4.2 發揮個性化智能定制服務的作用
在整個數字化網絡資源中，個性化智能定制的出發點是讀者的實際需求，應用信息服務系統的功能。在這一功能的支持下，能夠實現對讀者意圖的推斷，滿足讀者自動化信息搜索的需求，擺脫了手動操作的束縛。同時，讀者也可以根據需求，進行信息的調整。
4.3 應用個性化智能服務
智能是智能化的服務方式，依據智能信息系統和平臺，完成對虛擬信息的處理。在這種服務中，突破目標和需求的限制，根據讀者的操作實際，完成信息自動化推介的目標。在這種服務模型下，信息查找的速度更快。
4.4 提升智能定制服務的專業化水平
隨著信息技術的不斷發展和進步，人工智能更具發展速度，尤其是在圖書館中的額營業，使得其不受館藏資源的約束，更好地發揮網絡數字信息資源的功能。當前，圖書館資源不斷增大，涉及更多領域的知識，尤其是面對海量的數字信息，傳統服務模式很難滿足現代化的需求。在人工智能的應用下，與信息服務系統相結合，能夠在規模信息中進行智能化的搜索，滿足用戶真正需求，形成特定的專業化的智能定制服務。
5 結束語
綜上，隨著人工智能技術的不斷發展和完善，其在數字化圖書館個性化信息服務系統中的應用將不斷拓展，尤其是有效解決了數字化圖書館個性化信息服務系統中個性需求的問題。同時，在這種技術的支持下，提升了整個系統的智能化水平，滿足系統的服務功能。
參考文獻
[1]夏秀雙.大數據環境下高校圖書館個性化信息服務研究[D].曲阜師范大學，2015.
[2]左素素.基于智能過濾的數字圖書館個性化信息服務研究[J].圖書館學研究，2016，03：80-84.
[3]陳靜.基于多Agent的高校數字圖書館個性化信息服務系統模型研究[D].西安電子科技大學，2011.
【關鍵詞】自組織神經網絡；智能建筑管理；BP神經網絡
1 基于自組織神經網絡技術原理
基于大規模自組織神經網絡技術[1]是在自組織神經網絡技術和專家系統的基礎原理運用多層數據融合彌補了單循環數據在智能建筑工程管理分析數據處理的不足和邏輯的缺陷學科.多跳自組織神經網絡是智能傳感器采集數據訓練樣本仿真學習模型即自動增速各個自組織神經元連接權閥值與感知識別隱式分布在整個網絡結構體系中實現自組織神經網絡模式記憶與信息處理應用.
2 基于大規模自組織神經網絡在智能建筑管理中研究
2.1 基于多跳自組織神經網絡在造價預測研究
基于大規模自組織BP神經模型應用40個高層智能建筑工程樣本訓練并用工程實例進行驗證高精確性;而用大規模自組織神經網絡模擬與輸入層和隱含層加入了偏置自組織神經元來促進學習訓練樣本數據中有噪聲、干擾等會造成過度學習現象,同時采用遺傳優化算法進行建筑結構優化.基于BP神經在智能建筑工程估價中的應用“特征提取器”的運算大量過去的工程資料中自動提取工程特征與預算資料的規律關系數據.
2.2 基于大規模自組織神經網絡在工程管理績效評價中的應用
運用大規模自組織BP神經模型對工程管理績效評價問題進行研究建立綜合考慮工期、質量、費用、安全四大控制指標的工程管理績效評價模型[2].實踐證明,基于BP神經網絡在運算工程管理績效評估模型有利于多跳自組織神經網絡預測工程工期、質量、成本、安全與績效之間復雜的非線性關系來提高管理績效的評價數據.
2.3 基于遺傳算法模型在建設工程評標結構優化應用
基于多層神經網絡的工作原理是先將輸入信號傳輸到下一層節點運算函數處理后再將該節點的輸出信息向下一層節點傳輸到信號傳輸到輸出層節點為止.同時運用遺傳算法模型構造及算法設計進行方案優劣排序、換位矩陣以及能量函數構造、大規模自組織神經元之間連接和輸出,并用實例說明了該方法的優越性和實用性與非線性.
2.4 基于BP神經網絡模型在建設工程招投標管理應用研究
基于BP神經網絡多層數據融合多跳自組織神經網絡技術原理分析自動預測工程招投標的招標價格和風險因素分析以及競標單位資格審查等方面的應用指出多跳自組織神經網絡具有的高度并行處理和可完成復雜輸入輸出的非線性映射組合結構,不僅可以保證高的中標率,且可避免招標過程中不確定性因素的影響.運用大規模自組織神經網絡的工程承包招投標報價的研究,提出了一個多因素確定高層智能建筑投標報價的大規模自組織模型影響報高率的諸多因素,并確定了其權值即確定了用BP神經網絡實施黑箱操作的樣本輸入值和目標值再通過訓練樣本自主調整修正輸入節點和輸出節點間的聯系得出符合各種情況要求的權值矩陣算法.
2.5 基于智能建筑算法模型研究
基于BP神經網絡是以訓練樣本算法即誤差反向傳播算法即BP神經算法的學習過程分為信息的正向傳播和誤差的反向傳播[1],其通過訓練樣本前一次迭代的權值和閾值來應用神經網絡技術的第一層向后計算各層大規模自組織神經元的輸出和最后層向前計算各層權值和閾值對總誤差的梯度進而對前面各層的權值和閾值進行修改運算反復直到神經網絡樣本收斂 BP神經網絡輸入向量為
X=( )T;隱含層輸出向量為Y=( )T;輸出層的輸出向量為O= )T;期望輸出向量為 ;輸入層到隱含層之間的權值矩陣 ,其中列向量 為隱含層第j個大規模自組織神經元對應的權向量;隱含層到輸入層之間的權值矩陣 ,其中列向量 為輸出層第k個大規模自組織神經元對應的權向量.各層信號之間的算法結構為:
以上式中的 均為S類型函數, 的導數方程為: （5）
神經網絡輸出與期望輸出的均方誤差為: （6）
則訓練樣本輸出層和隱含層的權值調整量分別為:
式中: 為比例系數,在模型訓練中代表學習速率.如果BP自組織神經網絡有 個隱含層,各隱含層節點分別記為 ,各隱含層輸出分別記為 ,則各層權值調整計算公式分別如下:
輸出層
綜合上述預測分析在BP神經學習算法運用各層權值調整公式均由學習速率、本層輸出的誤差信號和本層輸入數字離散信號決定在訓練樣本學習的過程受決策環境復雜程度和訓練樣本的收斂性即需要增大樣本量來提高網絡技術所學知識的代表性應注意在收集某個問題領域的樣本時,注意樣本的全面性、代表性以及提高樣本的精確性,增大抗干擾噪聲,還可以采用其他方法收集多層訓練樣本數據.
3 結束語
自組織神經網絡技術應用在智能建筑管理領域是在多層智能傳感器等多種信息技術飛速發展的多學科交叉研究領域得到廣泛應用.
參考文獻:
[1]周小佳.電力系統可靠性神經網絡模型及實現研究[D].博士學位論文,1997.
[2]胡保清等.神經網絡在土木工程領域的應用[J].低溫智能建筑,2004(2).
作者介紹:
關鍵詞：機械電子工程；人工智能技術；應用
中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A
在現代經濟社會發展速度不嗉涌斕謀塵跋攏社會生產力水平明顯提高。對于我國而言，在工業機械工程發展過程中，現代電子技術的應用促進傳統機械工程逐步過渡至現代電子機械工程，而隨著計算機技術以及信息技術的蓬勃發展，機械工程開始呈現出智能化、自動化的發展方向。特別是人工智能技術發展以來，此項技術在機械電子工程領域中的應用日益廣泛，對提高生產力水平的意義同樣非常確切。本文即圍繞機械電子工程領域中人工智能技術的相關應用問題進行分析與探討，望能夠引起各方重視與關注。
一、人工智能的概述
人工智能是研究、開發用于模擬、延伸以及擴展人的智能的理論、方法、技術以及應用系統的全新學科。作為計算機科學的重要分支之一，人工智能技術所追求的是了解智能的本質，并研發出一種與人類智能高度相似的智能機器。從人工智能誕生以來，相關理論與應用技術不斷成熟，人工智能技術的應用范圍也明顯擴大。可以預見的是，未來人工智能技術下所帶來的一系列科技產品將成為人類智慧的“容器”。
二、人工智能技術的作用分析
人工智能技術的應用對意識結構的變化有非常重要的影響，使意識論研究領域明顯擴大。人工智能終端作為一種全新形態的機器設備進入人意識器官范疇中。人工智能技術下，除了能夠完成人腦的一部分意識活動以外，甚至在部分功能上較人腦有著更為明顯的優勢，如對信息進行處理，以及采取行動的速度，以及對動作和記憶的準確性等方面。除此以外，通過對人工智能技術的應用與發展，還為未來ICT等網絡技術的發展提供了方向與指導，包括云計算、深度學習、以及智能算法等在內的大規模網絡應用成為ICT產業重要的發展方向之一，深度學習作為人工智能研究領域中的重點關注對象之一，可通過構建模擬人腦進行分析學習的神經網絡的方式，促進互聯網領域的飛躍式發展。
三、機械電子工程及人工智能分析
1.機械電子工程特點
機械電子工程是將電子工程、機械工程以及自動化工程結合起來的綜合性學科，在機械電工工程中占據非常重要的地位。現階段機械電子工程主要具有以下幾個方面的特點：（1）機械電子產品結構相對簡單。機械電子產品構造復雜程度不高，產品占地面積有限，能夠改變傳統意義上機械電子產品占地面積大且外觀笨拙復雜的特點，對優化機械電子產品工作性能也有重要意義；（2）機械電子工程設計方案合理性高。在電子工程、機械工程以及自動化工程相互融合的背景下，設計人員能夠更為全面的決策設計方案，促進機械電子工程的不斷進步與發展。如，將機械電子工程技術與管理技術相結合，一來能夠促進機械電子工程在管理體制層面的發展革新，二來能夠促進機械電子技術在管理層面的發展進步，綜合價值突出。
2.人工智能特點
人工智能是研究、開發用于模擬、延伸以及擴展人的智能的理論、方法、技術以及應用系統的全新學科。作為計算機科學的重要分支之一，人工智能技術所追求的是了解智能的本質，并研發出一種與人類智能高度相似的智能機器，研究對象包括圖像識別、語言識別、機器人、自然語言處理以及專家系統等多個部分。人工智能技術的應用具有以下幾個方面的特點：（1）人工智能技術使人與人之間的溝通交流更加密切。人工智能技術作為高新科學技術，為大眾間的溝通交流提供了極大便利，實現與不同群體的溝通，在促進人類社會進步的同時還對人工智能技術的改革創新提供動力；（2）人工智能技術對促進經濟增長有重要意義。應用人工智能技術能夠促進社會消費，擴大國內市場需求，對實現經濟平穩健康發展有積極價值；（3）人工智能技術的應用有助于企業經濟目標的快速實現。人工智能技術大量應用會促進行業市場的擴大，吸引投資，提高企業經濟效益。
四、機械電子工程中人工智能應用
1.機械電子工程與人工智能的關系
不穩定性是機械電子工程普遍面臨的問題之一，該特點的存在導致機械電子工程系統信息輸入與信息輸出之間的關系難以準確地描述出來。由于建設規則庫方法、學習并生成知識描述法以及數學方式推導法這3種傳統機械電子工程系統描述方法在嚴密性與精確度方面存在一定的局限，因此往往難以滿足機械電子工程系統日益復雜的描述需求。但從信息處理的角度上來說，人工智能技術的應用及其與機械電子工程系統的融合對于解決系統不穩定性、不確定性以及復雜性問題有非常確切的優勢。從這一角度上來說，將人工智能技術與機械電子工程相結合已成為機械電子工程領域發展的必然方向與趨勢之一。
2.模糊系統及神經網絡系統
模糊系統的理論基礎與模糊集合，設計工具為模糊理論。模糊推理系統具有模糊信息的處理功能，在自動化控制、數字處理等諸多領域中得到了大量的應用，所取得的效果非常顯著。模糊推理系統創建模擬人腦的相關功能，并分析語言信號，在網絡結構的依托下無限接近連續函數，并遵循域至域的映射規則對信息進行儲存。但模糊推理系統在應用中具有連接性不固定的特點，計算量偏小，因此應用范圍存在一定的限制。
神經網絡系統是人工智能技術領域中的關鍵分支之一，神經網絡將信息分布于網絡上的主要模式是神經元的興奮模式。在神經網絡系統干預下，可實現對信息的分布儲存以及對動態信息的協同處理。神經網絡系統可在確保行為豐富的前提下最大限度地精簡結構，利用神經網絡系統功能直接模擬大腦結構，并分析數字信號，在各個神經元間構成點對點的映射關系，進而達到提高信息數據輸入、輸出精度，并提高計算量的目的。
結語
綜上所述，人工智能技術的應用與人工智能系統的構建、發展在很大程度上促進了現代機械電子工程的快速發展與進步。現代機械電子工程設計必須以人工智能技術的合理應用為依托，達成雙贏的理想局面。在這一過程中，相關人員必須充分關注機械電子工程與人工智能技術的融合，不斷開拓全新的人工智能技術，把握兩者發展中的相通點與共同點，以促進兩者的共同發展與進步。
參考文獻
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[3]孫偉.電氣自動化控制中人工智能技術的應用研究[J].科技創新與應用，2014（7）：70-70.
2016年是世界圍棋界極不尋常的一年，3月份在“阿爾法圍棋”（AlphaGo，一款圍棋人工智能程序）與圍棋世界冠軍、職業九段選手李世石之間展開的一場人機大戰中，“阿爾法”的勝出震驚全球。7月份世界職業圍棋排名網站公布了最新世界排名：“阿法圍棋”以3612分，超越3608分的柯潔成為新的世界第一。
2016年12月29日到2017年1月4日，一個名叫 “Master”的神秘網絡圍棋手橫掃中、韓、日圍棋界。它憑借驚人的穩定性一路高唱凱歌，獲勝60場，沒有敗績。最終神秘的“Master”揭開了廬山真面目，宣布自己就是“阿爾法圍棋”。
2017年1月，谷歌Deep Mind公司宣布推出真正2.0版本的“阿爾法圍棋”，成為第一個不借助讓子，在全尺寸19×19的棋盤上擊敗職業圍棋棋手的電腦圍棋程序，其特點是擯棄了人類棋譜，只靠“深度學習”的方式成長起來挑戰圍棋的極限。
圍棋是人類最具智慧的競技之一，而人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）研發是人類最具挑戰性的科技探索。人機大戰的經典對決將被同時載入圍棋史冊和科技史冊。它的意義已經遠遠超出圍棋本身，人們熱衷談論“阿爾法圍棋”更多是出于對AI技術的關切。從誕生到日益成熟，AI理論和技術的應用領域在不斷擴大，不知不覺間滲透到人類當代生活的各個方面。AI時代，互聯網、金融、醫療、教育、物流、娛樂、傳媒等行業都在加速自己智能化的進程。可以想見，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。 而與此同時，人類命運和機器智慧的沖突與共存，已經由人機大戰開始不斷升溫。
“人工智能百年研究”項目
2014年秋季，美國斯坦福大學開啟了“人工智能百年研究”（AI100）項目。這是一個超大型長期項目，該項目發起人――美國人工智能發展協會會長、前微軟研究員埃里克?霍維茨博士表示，“我們的職責是研究人工智能在2030年前對人類社會生活方方面面所產生的影響，尤其是在北美地區”，而“研究的核心是，人類不能喪失對人工智能的控制能力”。 “人機大戰”
2016年9月1日，“人工智能百年研究”項目的第一項成果《人工智能與2030年的生活》。這是一份試圖定義北美城市在未來10多年間將要面臨的可以模擬人類行為的計算機和機器人系統 （即人工智能）問題的報告，涉及交通、家庭/服務、健康醫療、教育、低資源社區、公共安全與防護、就業、娛樂等關注領域，目的是推動相關政策的制定。業內人士認為，工業界和學術界目前正在聯手倒逼政府出臺人工智能的相關政策，希望可以獲得更大力度的資金和法律扶持。
《人工智能與2030年的生活》所列舉的關注領域，均面臨著人工智能的影響和挑戰。例如開發安全可信賴的硬件的困難（交通工具和服務機器人），獲得工作信賴的困難（低資源社區和公共安防），對勞動力可能被邊緣化的擔憂（就業和職業），以及人際交往減少帶來的社會副作用（娛樂）等等。
1.交通：自動駕駛的汽車、卡車、無人機投遞將改變城市里的工作、購物和休閑娛樂模式，但需要增加可靠性、安全性和用戶接受度，并根據新的交通模式改進當前的相關法規和基礎設施。
2.家庭/服務機器人：現在進入家庭的掃地機器人或特種機器人能夠為家庭和工作場所提供清潔和安保服務，當務之急是技術方面的挑戰和機器人成本過高的問題。
3.健康醫療：個人健康監測裝備與手術機器具有極大的發展潛力，人工智能軟件將最終對某些疾病自動進行診斷和治療。目前的關鍵是獲取醫療從業者的信任。
4.教育：互動輔導系統在幫助學生進行語言、數學以及其他技能的學習方面已經發揮出作用，自然語言處理的發展將為這一領域的應用帶來全新的方式。當務之急是教育資源分配不均的問題，以及教、學雙方直接互動的減少會帶來哪些消極影響。
5.低資源社區：投資最新技術領域有助于更充分地發揮人工智能的優勢，比如避免鉛污染和改進食品分配等，重要的是讓公眾參與進來以增強相互信任。
6.公共安全與防護：利用相機、無人機和軟件進行犯罪模式分析，應用人工智能技術來降低人類判斷的主觀偏見，與此同時在不侵犯個人自由和尊嚴的情況下增強安全性。目前需注意的是如何保護隱私和避免固有偏見。
7.就業和職業：隨著全球經濟的快速發展，傳統崗位開始被新崗位取而代之，有關人類如何適應這種新變化的相關工作需要立即展開，比如如何妥善處理勞動力下崗以及人工智能對新工作崗位不適應的問題。
8.娛樂：內容創建工具、社交網絡和人工智能的結合，將開創全新的媒體內容收集、組織和分發模式。但問題是新的娛樂方式如何在個人價值和社會價值之間取得平衡。
《人工智能與2030年的生活》在回顧發展歷程和展望發展趨勢時指出，人類正加速在人工智能領域的研究，試圖建立一個能與人高效協作的智能系統。其中最重要的是機器學習的成熟，它受到了數字經濟崛起的部分影響――數字經濟為機器學習提供了大量數據。此外其他影響因素包括云計算資源的崛起，以及消費者對語音識別和導航支持等技術服務的需求。研究人員認為，不管是從基本方法上還是應用領域，包括大規模的機器學習、深度學習、增強學習、機器人、計算機視覺、自然語言處理、協作系統、眾包和人類計算、算法游戲理論和計算的社會選擇、物聯網、神經形態芯片在內的研究趨勢，共同促進了人工智能研究的熱潮。
這份報告試圖嚴肅地討論這樣一個問題：如何更好地引導人工智能來豐富和服務于人類生活，同時推動和激勵這一領域的創新。因為人類目前并不能清晰而完美地預測未來的人工智能技術及其影響，所以一定要對相關政策進行評估。未來幾年公眾在交通和醫療等領域內應用人工智能的機會日漸增多，因此必須以一種能構建信任和理解的方式將其引入，確保在尊重人權和公民權利，保護隱私和安全，維護廣泛而公正的利益分配等方面措施周備。 世界經濟論壇說，機器人和人工智能到2020年可以取代510萬個工作崗位。
研究人員指出，傳統的人工智能范式已被數據驅動型范式成功取代，對于定理證明、基于邏輯的知識表征與推理這些程序的關注度在降低。作為20世紀七八十年代人工智能研究的一根支柱，規劃（ Planning ）強烈依賴于建模假設，難以在實際應用中得到滿足；視覺方面基于物理的方法和機器人技術中的傳統控制與制圖，正讓位于通過檢測手邊任務的動作結果來實現閉環的數據驅動型方法；還有曾頗受歡迎的貝葉斯推理和圖形模式，在數據和深度學習的顯著成果前也顯得相形見絀。在未來15年中，針對人類意識系統開發，按照能夠互動的人類特點進行建模和設計人工智能系統成為人們的興趣點。在考慮社會和經濟維度的人工智能時，物聯網型的系統變得越來越受歡迎。數據驅動型產品的數量及其市場規模將會擴大。
“為機器人安裝‘死亡開關’”
2017年1月，歐洲議會法律事務委員會召開會議，呼吁制定“人類與人工智能/機器人互動的全面規則”。議公布的報告對機器人可能引發的安全風險、道德問題、對人類造成的傷害等情況進行了討論，探討是否需要為機器人安裝“死亡開關”、研究機器人搶走人類工作的應對措施等等，要求歐盟為民用機器人制訂法律框架。專家認為，這或將是首個涉及管制機器人的立法草案，將有利于人類應對機器人革命帶來的社會震蕩。
會議認為，人工智能和機器人發動的新工業革命可能影響到所有的社會階層。機器人可能創造無限的繁榮，與此同時將影響人類未來的就業情況。機器人取代人類在許多行業是大勢所趨。在德國，每1萬個雇員中就有301個是工業機器人。報告要求歐盟委員會對各國民眾的就業情況進行調查，重點關注極易被機器人取而代之的職位。如果機器人成為職位“殺手”，歐盟各成員國應考慮為國民提供基本的生活保障。埃里克?希爾根多夫是一名德國法律教授，他非常認同歐洲議會討論的這項議題。“這不僅在政治上是可取的，從法律角度也是必要的，這樣我們才能及時應對機器人革命帶來的社會震蕩。”他指出，“即使是銀行顧問、教師和記者等要求嚴格的職業，未來也無法在這場科技洪流中幸免。”
會議強調，因為人工智能在幾十年內可能超越人類的智力，將對人類控制機器人構成挑戰。隨著機器人自我意識的崛起，甚至可能威脅人類的生存。近年來，機器人“殺人”的事件時有發生：2015年6月，在德國大眾汽車公司，一名工人安裝機器人時反被它抓起推向金屬板壓死；2016年6月，美國一家汽車零件生產商的一名女員工正在修理出現故障的機器人時，它突然啟動，將修理女工活活壓死。
報告參照美國科幻小說作家艾薩克?阿西莫夫提出的“機器人學三大法則”，將其作為立法框架，對機器人自我意識覺醒后的行為規范做出規定。“機器人學三大法則”包括： 1.機器人不得傷害人，也不得見人受到傷害而袖手旁觀。2.機器人應服從人的一切命令，但不得違反第一法則。3.機器人應保護自身的安全，但不得違反第一、第二法則。由于規則無法轉化為代碼，歐洲議會正在著手建立一個針對機器人和人工智能研發的機構，為設計、生產和操作機器人的人員提供技術、倫理和監管方面的專門知識等。
報告還提出：1.在設計新型機器人時，設計師應該尊重人類的基本人權，事先獲得道德研究委員會的批準。2.必須為機器人注冊，以便在調查事故時查找涉事的機器人。3.確保機器人安裝有“死亡開關”，可以隨時被關閉。4.機器人不能對使用者造成“身體或心理傷害”。如果釀成事故，機器人不能逃脫責任。機器人所負擔的責任應該與其接收的實際指令及其自主程度相對應：它的學習能力和自主性越高，那么人的責任就較低；倘若它“受教育”的時間越長，教它的“老師”負的責任就越大。報告還指出，機器人的生產商或擁有者將來需要購買保險，來承擔機器人可能造成的損失。
人類與機器人的關系將會引起一場涉及私隱、尊嚴和安全的大討論，在歐洲議會投票贊成立法之前，各成員國政府將對此做進一步的辯論和修正。
“機器人應當納稅”
英國牛津大學近期一項調查結果顯示，今后數十年間，自動化改變生產線的速度將超過20世紀。在經濟合作與發展組織（OECD）成員國，57%的工作崗位有被自動化取代的風險。英國中央銀行英格蘭銀行預測，在自動化浪潮中，危在旦夕的英國工作崗位多達1500萬個。美國白宮2016年預測，機器人取代時薪低于20美元以下崗位、介于20～40美元崗位和時薪40美元以上崗位的概率分別為83%、31%和4%。
在美國微軟公司創始人比爾?蓋茨看來，為暫時性減緩自動化蔓延速度，很有必要向企業為雇用機器人員工而征稅，稅單將是阻止機器人取代人類工作崗位的殺傷性武器。如果機器人將大范圍取代人類工作崗位，那它們至少應為此買單。“目前一個人類員工在工廠中創造了5萬美元的價值，這個價值會被征稅。人類員工需要繳納各種稅，如所得稅、社會保障稅以及其他稅款。如果一個機器人在工廠做與某個工人同樣的事情，我們也應按同等水平向它征稅。”
蓋茨同時認為，盡管一些工作崗位可能被機器人取代，但人們可以在那些所需技能是機器人無法復制的領域里繼續工作。世界需要抓住機遇解放勞動力，讓人們從事更好的工作，例如關愛老人和幫扶特需群體。在這些領域，人類具有獨特的同情心和理解力。
法國社會黨總統候選人伯努瓦?阿蒙也呼吁法國對機器人征稅，部分稅收用于補貼全民基本收入保障。越來越多的政界人士和硅谷富翁支持推出全民基本收入保障，以化解自動化引發的大范圍失業。而反對機器人稅的人士則持這樣的觀點：自動化即使在短期也可以借助提高生產率創造新的就業崗位。
“人類需要成為‘半機器人’”
美國特斯拉汽車公司首席執行官伊隆?馬斯克在2017年2月13日迪拜舉行的 “世界政府峰會”上表示，未來20年，駕駛人員的工作將被人工智能所顛覆，之后全球12%～15%的勞動力將因為人工智能而失業。“從技術角度講，最迫切的影響會來自自動駕駛汽車。它到來的速度將遠快于人們的預期，當然它會為人類提供極大的方便。”
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”。
