我也是帮你从别的地方找的 你参考一下 化工仪表及自动化的发展概况摘要:化工生产过程自动化是一门综合性的技术学科,它是利用自动控制器仪表学科,以及计算机学科的理论与技术,服务于化学工程学科的。关键词:化工仪表化工自动化化学工业是国民经济中必不可少的重要组成部分,它不但直接影响国计民生而且与国民经济的其他部门密切相关,同时又是农业、轻工、纺织、国防、交通运输等部门发展的不可或缺的基础工业之一。化工生产过程,往往是在密闭的容器和设备中,在高压、真空、高温、深冷的情况下连续进行的。此外,不少介质还具有毒、易燃、易爆、有腐蚀的性质。因此,为使化工生产正常地、高效地进行,就必须把各项工艺参数维持在某一最佳范围之内,并尽量使生产过程自动化、现代化。所谓化工生产过程自动化,就是在化工设备上,配置一些自动化装置,代替操作人员的部分直接劳动,使生产在不同程度上自动地进行。这种用自动化装置来管理化工生产过程的方式,就称为化工生产过程的自动化,简称化工自动化。实现化工生产过程的自动化,不仅可以使生产保持在最佳状况下,而且可以有效地提高产品质量和数量,节约原材料和能源,降低生产成本,并且可以提高设备的利用率,从而延长设备的使用寿命,实现优质高产低耗。同时,能充分保证工作人员和设备的安全,减轻劳动强度,改善工作环境。更有意义是,实现生产过程的自动化,能够获得最高的技术经济指标,并能从根本上改变传统的劳动方式,提高劳动者的科学文化素质和技术素质,并且有利于社会主义现代化建设的需要。在我国,解放前根本谈不上有仪表制造业,解放后,在中国共产党的领导下,我国的仪表工业,从无到有从小到大,得到了突飞猛进的发展,并且向着标准化的方向迅速前进。化工仪表及自动化,最早出现在四十年代,那时的仪表体积大,精度低。但随着科学技术的不断发展和电子技术的不断进步,在五十年代就出现采用0.2~1.0kg f/cm2统一气压信号的气动仪表,接着,又出现了采用4-20cm的直流信号的电动仪表,从而实现了集中控制,并使仪表体积大为缩小,可靠性和精度也有很大提高。五、六十年代以后,特别是六十年后半期,随着半导体和集成电路的进一步发展,自动化仪表便向着小体积、高性能的方向迅速发展并实现了用计算机作数据处理的各种自动化方案。化工生产向大规模、高效率、连续生产,综合利用方向迅速发展,需要一类不仅能迅速、准确地监视工艺参数,而且能迅速地进行工况分析、判断、作出操作决策的自控装置,人工的操作也越来越不能适应生产的要求,必须有更有效地执行机构来操作生产。于是一大批的自动化装置应运而生,它们就是各种检测元件、变送器、调节器、执行器,以及其他各种有关的装置等。在生产的工艺设备上和操作中,起到“眼”、“脑”、“手”的作用,它们与生产设备一起构成了各种各样的自动化控制系统。七十年代以来,仪表和自动化技术又有了迅猛的发展,新技术、新产品层出不穷,气动Ⅱ型、Ⅲ型仪表、电动Ⅱ型、Ⅲ型仪表相继投入使用,多功能组装式仪表也投入运行,特别是微型计算机的发展在化工自动化技术工具中发挥了巨大作用。1975年出现了以微处理器为基础的过程控制仪表———集中分散型控制系统,把自动化技术推到了一个更高的水平。电子技术、计算机技术的发展,也促进了常规仪表的发展,新型的数字仪表,智能化仪表,程序控制器,调节器等也不断投入使用。现在我国大、中、小型企业以及广大乡、镇企业依据不同的生产实际和需求,气动仪表、电动仪表、模拟仪表、数字仪表以及各种智能化仪表,计算机等都在进行使用,形成了气电结合、模数共存、取长补短,协同发展的局面。它们构成的各种自动化控制系统极大地推动着我们的现代化建设事业。化工生产过程自动化,是一门综合性的技术学科,它是利用自动控制学科仪器、仪表学科,以及计算机学科的理论与技术,服务于化学工程学科的。在企业里化工工艺及设备与自动化装置已经构成了有机的整体,没有现代化的自动化装置,也就没有现代化的化工生产。参考文献:[1]化学工业出版社《化工仪表及自动化》第二版,化学工业出版社1998年。[2]化学工业出版社《化工仪表及自动化》第一版,化学工业出版社1978年。
你说的这个问题，属于科技前瞻范畴。
我的看法如下——
1、工业4.0首先是德国提出来的，新的工业化首先在西方发达国家开始。
2、人工智能正在呼啸而来。应当说，工业4.0应当以人工智能为肇始和核心。
3、工业4.0与人工智能时代对我们的化工行业带来了什么？我以为，应当是两点：
（1）机遇。
我国的工业化基础还是相当薄弱的，如果按照常规发展，我们会与发达国家的距离越来越大，那么，舍弃中间的发展过程，直接从3.0开始，赶超4.0，那一定是我们的机会。
（2）挑战。
机遇来了，那就看我们如何抓住了。4.0和人工智能，5G、6G、3D、4D技术，对我们都是瓶颈，都是考验。如何获得这些技术，是摆在中华民族面前的一个个重大课题。
获得原创技术，对于我们来说，实在是太重要了。但愿在这次工业革命浪潮中，我们能够抓获几条大鱼！
上述看法，供你参考。
我有你如何工作的智能计划技术和对会计进行行业的影响，主要是和他们的才能和他的技能的竞争
人工智能下财务会计向管理会计转型论文
在学习、工作中，大家都不可避免地会接触到论文吧，借助论文可以达到探讨问题进行学术研究的目的。相信很多朋友都对写论文感到非常苦恼吧，以下是我为大家整理的人工智能下财务会计向管理会计转型论文，仅供参考，希望能够帮助到大家。
摘要：
随着人工智能在各领域的全面普及以及市场竞争的加剧，企业迫切需要通过应用管理会计来提高自身的管理水平和决策能力；另一方面，人工智能已代替人工完成繁杂、重复的基础财务工作，并自动收集和存储大量业财数据，使得大量财务人员能有更多时间和精力，通过利用、分析业财数据，转型参与到企业管理与决策之中，并为之提供有价值的信息。因此，人工智能背景下财务转型势在必行。然而目前，企业财务转型并不顺利，为此，本文在解析管理会计和财务转型内涵的基础上，深入研究了目前企业在财务转型过程中出现的问题和面临的困难，并探讨解决对策，希望能为推进企业财务转型提供参考与借鉴。
关键词：
人工智能；财务会计；管理会计；财务转型
引言：
在这个信息科技高速发展的时代，人工智能技术在各行业、各领域的应用越来越广泛，对企业的财务会计工作影响也很大，财务会计中简单又重复的基础工作已被人工智能逐渐取代，财务会计向管理会计的转型是必然趋势，但由于传统的财务会计思想根深蒂固，转型过程中困难重重，面临的问题也较多，转型整体推进较为缓慢，本文通过分析转型过程中出现的问题，研究解决对策，以推动企业加速向管理会计转型，更好适应新时代的发展。
一、管理会计的内涵及与财务会计的关系
管理会计（ManagementAccounting）是从传统的会计系统中分离出来的，是与财务会计并列的，着重给企业管理层提供合理决策建议，用来改善企业经营管理，提高企业经济效益的一个会计分支。管理会计是根据企业编制的计划、作出的决策以及不同的经济活动，运用管理会计的相关工具，参与到企业的规划、决策、评价等活动中，进而推动单位实现战略规划。，财务会计是对企业过去发生的经济业务或事项，用书面的形式进行确认、记录、计量和报告，为企业利益的不同相关方提供财务会计报告，因此财务会计是对外报告会计。而管理会计是以财务会计信息为基础，利用专门的工具方法分析处理业财数据，为企业的经济活动进行事前规划决策、事中监督控制、事后评价考核提供有效的信息，因此管理会计是对内会计，对于提高企业管理水平和决策能力都具有非常重要作用。
二、财务转型的内涵及必要性分析
（一）财务转型的内涵
财务职能转型是由原来的核算型会计转变为管理型会计，利用先进的信息技术，将会计人员从大量重复繁杂和基础的会计工作中解放出来，这样可以让会计人员有更多时间和精力参与企业的管理与决策活动，并为这些活动提供有价值的信息。如从事战略规划、项目决策、成本管理、业绩管理等那些具有高附加值、有创造性的工作，因此财务会计向管理会计转型是以信息技术为依托的，是信息技术发展的必然结果。企业财务转型的目标主要是为了有效地支撑企业经营活动的全过程，从而逐步由日常简单核算为重点的财务会计向以资源整合、决策支持为重点的管理会计转型，同时做到有效引导，积极协助有关部门能够对经营活动的全过程做到较好的价值管理，从而不断提升企业经济增加值。财务转型也不是一蹴而就可以完成的，需要有一个漫长的过程，是企业在不断自我变革中实现科学发展、可持续发展的必然过程。一般而言，财务转型的主要方向有以下几种：
1.战略财务模式
战略财务是将企业的长期目标和行动计划数字化为可预测的财务模型，假定在不同的经营、投资及筹资的条件下，模拟分析目标企业的经营盈利等情况，利用企业价值评估方法对企业和股东价值进行评估，让高层管理人员看到不同的战略对企业会产生不同的财务影响，从而选择对企业具有最佳财务战略的方案。在新的经济形势下，财务不能再被动的接受企业管理变革，因为企业的经营战略和财务战略的联系日益紧密，战略财务的模式也越来越被较多的企业所认可。
2.共享财务模式
共享财务模式是指集团公司将分布在不同地区或不同国家的经济业务，集中在财务共享中心来进行处理，这是一种常见的将财务工作和企业战略管理统一结合在一起的管理方式，对于促进更多的企业将其统一的财务业务以及相关工作结合在一起共同解决，如此不仅保证了会计记录和报告的规范、结构统一，提升了工作的效率，也在最大程度上推进集团企业资源的利用效率，在推进企业不断实施新的战略计划提供了有力的保障。对于促进企业的不断扩张以及海外市场的探索具有深刻意义。与普通企业的财务处理模式最大不同在于，财务共享服务中心可以利用其规模效应大大降低人力成本，提供工作效率，同时可以快速提高财务人员的`业务水平，进而提升企业的核心竞争能力。
3.精益业务管理财务
精益业务管理财务就是把财务逐渐延伸到业务工作中。财务部门利用业务部门的精益管理思想和财务管理思想进行高度融合，将财务部门的传统财务预算、会计核算和财务分析的职能部门转化为利润中心。通过精益化的成本核算，掌握生产环节的每个步骤或工序的具体成本组成，包括固定成本、可变成本以及生产纯成本和管理不善成本等，从而可以有针对性的提出有效节约成本的建议，进而达到指导或建议生产部门实施降低产品总成本的目的。财务部门可以针对生产环节实施前后进行产品成本差异分析，按照标准产品价格计算为企业多产生的利润。
（二）财务转型的必要性分析
1.企业当前的客观需求
21世纪，经济全球化以及新兴经济体的井喷，使得各国经济之间相互交融，增加了经济发展的复杂性。在此背景下，企业发展面临着诸多不确定因素，要求管理者对可能面临的风险做出准确的判断，同时要求企业不仅要具备强大的核心经营能力，还要具备一流的管理能力，企业要想提升这些能力，就需要财务部门从财务视角为企业管理与决策提供价值相关信息，因此，竞争倒逼企业迫切需要财务转型，即由核算型会计转为管理型会计，加强对管理会计的应用，提升企业经营管理能力。
2.会计核算方式发展为转型提供了条件
自计算机普及以来，经过几十年的高速发展，特别是财务处理软件的应用，对各种会计信息进行加工处理，甚至开始运用编程来实现某些数据的自动分类和归集，为管理会计的应用提供了大量、有价值的数据，为管理会计的应用奠定了基础，因此财务会计向管理会计转型的基础条件之一已经具备。
3.人工智能的应用为财务转型提供了条件
近年来，人工智能开始广泛应用于会计领域，计算机人工智能自动完成日常会计核算工作，诸如自动生成凭证、利用AI图片识别技术来对原始单据进行初步审核、批量文件处理等，节省出大量财务人员，使他们能把更多的时间和精力放在对经营活动的分析和预测上，即放在管理会计上，因此人工智能在财务会计领域的应用为财务转型提供了另一个条件。当企业既有内在需求，又有外在条件时，财务会计向管理会计转型成为必然。
三、目前企业财务转型面临的问题
（一）对财务转型重视程度不够
在多数企业中，一般地，核心部门是销售、研发等部门，而财务部门处于非核心职能部门地位。财务部门在企业经营决策中的参与度较低，一些企业管理者对会计的认识还停留在记账、核算、报税等初级层面。由于领导层对管理会计的重要性认识不够充分，导致目前财务会计向管理会计转型困难重重，特别是部门之间的配合工作推动困难比如人事部门并不能从相关人员安排和岗位设置上进行很好的配合，业务部门也会狭隘的认为财务转型使得业务部门的工作量增加，并对财务人员深度介入业务有抵触情绪；财务部门人员也感觉难以取得相关业务数据，理解不了业务实质，很难进行深度挖掘和分析，打消了主动参与财务转型的积极性。最终结果是财务转型工作流于形式，管理会计信息没有在企业经营决策中发挥实质作用。
（二）缺乏开展管理会计工作的相关机制
要想深度发挥管理会计的优势，必须大力推进业财融合，将财务工作嵌入业务前端，从事后管控前移至事前规划、事中管控，做到财务全流程参与，及时发现业务流程中出现的风险，并及时有效进行风险管理。但是由于业务部门和财务部门关注的绩效指标天然存在差异，财务部门往往比较关注资产负债表、投资收益率、预算执行情况等企业整体性的经营指标。而业务部门则重点关注销售额、市场占有率、款项回笼情况等。并且，财务部门比业务部门更关注风险防控，而业务部门为了做大销售，往往愿意冒更大的风险进行大规模赊销活动，拓展业务。这些都会导致业财融合工作中出现互相争执不下，甚至出现冲突和摩擦，最终影响财务转型的效果。导致该问题的主要原因在于企业缺乏业务与财务部门对接机制，缺乏必要的开展管理会计工作的制度安排，即缺乏必要的业财融合制度安排。
（三）专业管理会计人才缺乏
当前我国低层次的财务会计人才已明显过剩，但是复合型管理人才却十分紧缺。在当前人工智能时代，要想胜任专业的管理会计工作，不仅需要厚实的专业知识功底，还要精通信息技术、统计学、运筹学等相关知识，更需要熟悉企业的相关业务流程。企业现有的财务人员本身就不多且水平有限，能够熟悉业务并且熟练运用大数据技术开展管理会计工作的人才更是十分稀缺，这也是制约财务转型的一个重要因素。
（四）信息化建设水平不足
目前一些规模较大的企业都有诸多信息系统，分属不同的业务线和不同部门，且各系统的软件厂商也不同，分别产生各领域的数据和报表，相互独立，不同系统之间没有有效衔接，产生大量信息孤岛，造成数据传输效率低、抽取困难，准确性较差，数据之间相关性较弱。而财务转型要求信息口径统一的数据，且需要这些数据能够实施共享，这样财务部门才能实时获取并处理分析这些数据，以获取价值相关信息，为管理层决策提供依据，因此信息化建设的不足降低了管理会计信息对经营决策的支撑作用，甚至对决策造成负面影响。
四、推进企业财务转型的对策建议
（一）企业领导重视，强化财务转型意识
企业财务转型不仅仅是财务部门自己的事情，而是需要得到企业各层级各部门的大力支持配合，这更是对企业综合管理行为的重塑，将影响着企业的组织、流程、制度、业务等方方面面。领导层的重视是财务转型顺利落地的重要保障，因此企业应将财务转型作为“顶层”设计，必须得到“一把手”的高度重视，必须在企业宏观层面建立财务转型意识。由企业高层领导牵头，统筹协调，自上而下推进转型工作，减少实施阻力，最大程度形成合力，为财务转型创造良好的氛围。同时，财务人员也要自觉提高转型意识，认识到财务转型的重要性和必然性，提高参与转型工作的积极性，提升自身综合素质，在时代的变革浪潮中主动进行角色转换升级。
（二）优化激励机制，促进业财融合
为减少财务转型落实过程中各部门之间的冲突和阻力，企业应建立确保管理会计工作开展的相关制度，如业务部门与财务部门对接机制，促使业务部门与财务部门沟通协作，推进业财融合。此外，企业还应优化完善现有的激励考核机制，特别是考虑一些跨部门工作人员的实际情况，将个人绩效与协作绩效挂钩，使相关各方利益都得到尊重和保障，鼓励员工勇于担当，主动作为。充分调动各方人员参与的积极性，信息共享，相互合作，增强层级及部门间的配合度，深度推动业财融合，为财务转型创造良好激励条件。在具体考核指标的设置上，对于一些部门考核指标之间有冲突的，应增进部门协调，完善考核体系，做到部门利益与企业整体利益统一；既要考虑本部门员工完成本职工作，又要兼顾为其他部门提供的协助和支持。让员工能实实在在享受到企业价值增值带来的成果，提升员工工作价值感，留住和吸引优秀人才，积极鼓励员工攻坚克难，提升效率，加快推进业财融合和财务转型。
（三）加强学习培训，更新财务人员知识结构
在财务会计向管理会计转型及业财融合的变革中，财务部门扮演的是发起人角色，财务人员必须主动学习、主动改变。在知识结构方面，除了原有的财务会计专业知识外，财务人员还需要学习和了解的领域主要有：管理会计知识，如量本利、盈亏平衡点、作业成本法等分析方法；企业管理、企业战略相关知识，拓宽视野，培养大局思维；了解行业的现状及发展趋势，熟悉本企业业务流程、深刻理解业务本质；大数据分析相关技能，如数据库软件ACCESS、统计软件SPSS、基本编程Python等。学习形式可以灵活多样，比如针对性的培训、讲座、引进高端复合型人才对原有财务团队进行传帮带、部门内部及甚至跨部门轮岗交流等等。财务人员应主动学习，向管理型、价值创造型、决策型复合人才转变，实现职业生涯的华丽转身。
（四）健全信息系统，为财务转型提供数据支撑
健全的信息系统有助于财务转型的顺利实施，提升企业的价值创造能力和竞争优势。企业应对现有的信息系统进行全面细化梳理和高效整合，并实现对数据信息的专业化术语及数据口径的标准统一，规范管理流程，完善管理制度，提高数据准确性及相关性；各部门子系统之间要实现无缝衔接和有效传输，真正打破信息孤岛和信息壁垒，确保各类信息共享互通，保障信息的全面性、多样性、及时性，全面提供信息质量，为财务转型工作开展夯实数据基础，从而为企业的经营决策提供更有效的信息支撑。人工智能时代背景下，财务会计向管理会计转型已经刻不容缓，而转型工作的具体落实则需要采取科学有效的策略。本文在深入研究了目前企业在财务转型过程中存在的问题和面临的困境的基础上，提出了只有树立转型意识、促进业财融合、更新财务人员知识结构、完善信息系统才能实现转型工作的顺利推进，拓展财务的工作领域，提升财务工作水平，创造财务工作价值。随着我国经济的不断发展，以及信息技术、人工智能等在企业的不断应用，未来企业在财务转型过程中还会遇到各种各样的困难和问题，但是管理会计的应用是必然的，未来还需要我们不断发现问题，并及时探讨解决对策，为推动企业健康稳步发展建言献策。
参考文献：
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[5]丁建华.人工智能时代财务会计向管理会计的转型[J].纳税,2021,15(19):57-58.
[6]王宏翆.浅谈人工智能时代财务会计向管理会计的转型[J].商业会计,2020,02(b):200-201
摘要： 近年来，随着电子 科技 日新月异的进步，人工智能更加普及，促进会计审计行业逐渐改变和成长。本文解释了人工智能审计的相关概念，并且重点回顾了关于人工智能对审计行业发展影响的相关文献，提出可能的改进措施，以期对行业未来发展的可能性和适应性作出理性探讨。
关键词： 人工智能；审计行业
近些年来，智能化的技术越来越普及，在不同领域迅猛发展。大数据的出现使信息可以广泛储存和查询；云计算技术的应用使数据信息的计算更加便捷、安全；移动互联技术则推动信息交换摆脱了时间和空间的限制。这些先进的技术对人工智能的发展应用都起到了巨大的推动作用。人工智能已延伸到人们工作生活的方方面面。2017年5月，普华永道事务所发表了关于引入人工智能的流程自动化方案。很快，四大会计师事务所都引进了会计机器人，这意味着人工智能正式进入审计领域。会计机器人能够快速准确输入存储信息，对会计师们是一个前所未有的挑战，要求他们掌握人工智能的内在本质和前沿动态，从而促进现代审计技术的进步。运用人工智能的审计系统不仅工作高效而且人工费用低，其全面普及是大势所趋，满足行业发展的需要。因此，这对于审计从业人员来说既是巨大的挑战，更是不可多得的机遇。
1、关于人工智能审计的概述
人工智能(ArtificialIntelligence)，从根本上来看是按照人类的思维方式进行编程、设计系统，从而完成各项代替人工的工作。按照人类的思维方式，即模拟人类的思维过程，首先是对人类思维的器官：人脑进行结构观察。根据观察结果设计出结构相似的机器，这是人工智能产生的基础。其次要依据大脑功能的实现过程设计系统的运行方式，这是模拟人类思维过程的重要环节，也是实现人工智能的关键途径。其重点在于找到人类大脑在思考的时候是如何传递信息，从而仿照设计机器的系统。所谓“人工智能”，就是机器操作，代替人工。人工智能审计则是把人工智能系统应用在审计领域，通过智能化的系统和机器操作一定的审计工作。该系统建立在对审计人员思考、实施过程的模拟之下，将基础审计工作分成三个阶段：首先是数据的采集。大量的基础数据将被收集在人工智能系统的数据库里，以方便接下来的数据应用。数据的应用主要体现在对数据的检查核对，人工智能系统可以快速筛选出待审计单位的相关数据信息，并与数据库信息比对，从而检查出错误、过时的信息，避免舞弊、篡改信息等各种不端行为。在数据审核完毕之后，人工智能系统还可以自动生成试算平衡表、利润表等各种财务报表以及工作底稿。基础工作由系统处理完成，在很大程度上减轻了审计人员的工作负担，他们的工作重点可以向更为复杂的分析阶段转变。最重要的是，审计人员能够随时随地检查系统处理数据的任一阶段，实现全方位的监控。人工智能技术的应用给审计行业的发展带来了巨大的改变。通过模拟审计人员的思考和实际操作过程，智能系统几乎可以处理全部的基础审计工作，并且人工智能的处理效率、正确率、以及数据信息的安全程度都要比审计人员要高得多。总之，人工智能的出现倒逼审计行业内部要进行一次彻底的、颠覆式的变革，虽然面对着未知的艰巨挑战，但是如果迎难而上，成功变革，对整个行业而言将会是一个质的飞越。
2、人工智能技术给审计行业带来的变革
2.1.促使审计信息处理更加高效
陈敏洁(2018)的研究从基础审计工作出发，分析了人工智能对审计行业的影响。传统的基础审计工作主要含有海量数据的筛选，因此基础从业人员需要审阅大量的数据资料，除了合同单、审批单等文字信息，还有众多专业图表等晦涩难懂的数据信息。审计人员如果不够熟悉被审计单位所在的领域，处理起来还要花费大量时间了解，而人工智能的出现则极大地改善了这种情况。智能系统存储了很多不同领域的专业知识，因此，面对复杂的专业数据它可以快速调取出相应的信息进行比对，不需要花费大量时间了解专业背景。基础审计工作完成后，系统将相关报表呈献给审计人员，以便对其进行更深层次的分析。人工智能技术解决了审计信息在收集、传递和处理过程中的效率问题，做到了短时间内提供出高质量的报表，使审计人员专注于分析数据等专业的工作。
2.2.推动审计技术和方法改进
康曦月(2017)以大数据发展为背景，分析了人工智能技术对审计方法的影响，她认为人工智能会促进总体审计的发展。当下，受到审计人员数量和能力的限制，被审计单位的数据并不能完全掌握。大数据的使用可以帮助审计人员掌握业务活动全部的信息，从而实现总体、全面的审计。另外，审计的地点也将不再局限于活动现场。通过移动技术，审计人员可以远程提取数据信息，并且进行相应的分析和监督。人工智能将不同单位的审计信息构建成信息网络，使审计人员更方便、高效地处理工作，传统的审计方法得以极大地改善，审计工作的效率也得到了很高的提升。
2.3.促进审计工作数字化的发展
面对日益复杂的审计环境和大量的审计信息，立足于局部信息的传统审计方法已经不能满足时展的需要。在大量研究和调查的基础上，沈潇潇(2018)认为顺应人工智能的发展浪潮，大力推进数字化审计已经成为不可阻挡的趋势。数字化审计是在全面、广泛数据的基础上，通过人工智能自动筛选并调取出被审计单位相应的信息，这就大大减少了审计师关于筛选数据的工作量，并且全面过滤了有效的信息，实现审计信息高效、全面的应用。
3、人工智能在审计行业发展中的问题
3.1.冲击传统审计工作
人工智能的程序可以代替基础审计会计人员完成简单且重复的工作，比如收集核对数据、审阅条款账目、制作财务报表等。根据杨雪梅(2018)等研究人员的预测，不久的将来，人工智能将会完全替代基础审计会计工作人员。传统审计工作该如何操作，审计人员该怎样转变其工作职能，大量失业人员又将何去何从？这些问题对审计从业者乃至整个审计行业的冲击都是巨大的。
3.2.人工智能无法完全替代人工
在审计工作的实务操作中，人工智能是无法完全替代审计人员的。现场的审计环境复杂多变，会产生各种各样的、偏离人工智能设定好方向的问题，这就需要传统的审计人员依靠专业素养进行职业判断，进而作出合理的决策。经研究，朱镜桦(2018)提出，在智能化审计发展仍处于初级阶段的今天，审计人员必须加强实务操作的训练，提高个人职业素养，并且掌握计算机运用的能力，以适应多变的工作环境。会计机器人无法完全代替人类，但其引入却一定会给审计工作带来巨大的改变。
4、审计行业应对人工智能的发展策略
4.1.适应多变的审计环境，培养全面的审计从业者
闫国举(2018)从审计人员的知识结构和职能角度分析，认为在 科技 的迅猛发展下，人工智能在审计行业的普遍应用是大势所趋，也是技术革新、顺应潮流的必然变革。这便要求审计人员具备更高的综合素质，传统的审计人员仅仅掌握审计知识和经验就可以处理审计实务，但是这并不足以应对当下的多变环境。因此，审计行业要明确从业者的职能转换，培养综合审计、经济、统计、计算机等多种科学的全面人才。大数据时代已经来临，面对海量的数据，审计人员不但要收集、核对数据，更要明辨真假是非，数据审计师将成为审计从业者的重点培养方向。
4.2.依托会计信息管理系统，明确审计人员的职能转换
大数据时代，信息资源急剧增长，给事务所和企业决策提供了更加丰富的信息来源。梁日新(2018)指出企业的财务决策方式也发生了变化。依托于云计算，企业财务人员能够把相关信息进行罗列、整合，同时可以收集市场中竞争者的资料，从而辅助领导者作出最佳决策，这充分拓展了企业财务分析的范围。审计人员可以通过监控公司财务信息系统进行高效、便捷的审计，这不仅提高了工作效率，也可以最大化保证信息的安全可靠性。因此，在人工智能广泛应用的时代背景下，审计人员需要不断提高自身能力，做合格的监控者、管理者。最重要的是加强专业素养，熟悉会计知识，并且融会贯通，将其运用到会计信息管理系统的操作中。同时也要掌握相应的计算机科学知识技能，根据审计实务及时调整不适应实际情况的智能系统。除此之外，审计人员还必须加强应对风险的能力，通过大量的实务操作积累经验，提高自身职业判断的准确性，以防止意外风险的产生。总之，审计人员要明确其职能的转换是从单一的基础审计到综合全面的应用，通过自身熟练、专业的判断和处理来弥补人工智能的不足，应对审计行业的变革。
5、人工智能对审计行业的影响研究展望
参考文献
[1]康曦月.上市企业年报审计模式创新与改革——人工智能背景下[J].现代商贸工业,2017(1).
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[5]闫国举.探讨人工智能技术对会计模式变革的影响研究[J].财会学习,2018(10).
[6]朱镜桦,陈晶.人工智能对于会计行业的影响及应对策略[J].财会学习,2018(17).
[7]陈敏洁.人工智能冲击对基础会计从业人员的影响[J].现代企业,2018(4).
作者：贾柚 单位：南京审计大学
人工智能技术对会计行业的影响也是十分巨大的，因为基础的会计工作都可以被人工智能所取代，除了一个需要综合考虑经济经营以及财务等各方面的会计总监之外，其他的基础会计工作都可以被取代
有《会计电算化教程》《管家婆会计电算化简明教程》《会计电算化理论与实务》等等。据查询相关公开信息《会计电算化教程》《管家婆会计电算化简明教程》《会计电算化理论与实务》均属于人工智能与会计电算化参考文献。受时代发展人工智能得以更加便捷系统地处理、呈现财务信息。这意味着人工智能将渐渐取代基层会计人员。
Arjovsky M, Bottou L, Gulrajani I, et al. Invariant Risk Minimization[J]. arXiv: Machine Learning, 2019. 该文献为华为人工智能竞赛第一题的参考文献。 本文引入了不变风险最小化的方法（IRM），作为一种学习范例，用于估计多个分布之间的不变相关性。为了实现这一目标，IRM学习了一种数据的表达，使得在这种数据表达之上的最优分类器可以匹配所有的训练分布。通过理论和实验，我们展示了IRM学习到的不变性如何与控制数据的因果结构相关联，并实现了分布外的泛化。 我们考虑数据集 ，该数据集来自不同环境 。这些环境描述不同环境下测得的同一组随机变量。数据集 来自环境e，包含一些独立同分布的样本，分布为 。那么，我们的目标是使用这些多个数据集学习预测器 ，该模型可以很好的应用于相似环境 。也即，我们要最小化下式：其中 是环境e中的风险值。这里 包含了所有可能的实验条件，包括观测的和假设的。考虑下面这个结构模型：通过 预测 ，在环境e中，我们采用最小二乘预测 ，我们回归 ，得到 和 ；回归 ，得到 ， ；得到 和 。使用 回归是我们的第一个不变相关性，也即该回归预测效果不依赖于环境e。相反，第二个和第三个回归的预测效果依赖环境的变化。这些变化的（虚假的）相关性不能很好的推广到测试环境中。但并不是所有的不变性都是我们所关心的，比如从空集特征到Y的回归是不变的，但却没有预测效果。 是唯一的在所有环境 中不变的预测规则。进一步，该预测也是跨环境的对目标变量取值的因果解释。换句话说，这对目标变量随输入的变化提供了一种准确的描述。这是令人信服的，因为不变性是一个可检验的量，我们可以通过它发现因果关系。我们将在第4节详细讨论不变性和因果性的关系。但是首先，如何学习得到不变性，因果的回归？我们先回顾现有技术的一些局限性： 第一，我们可以直接使用所有的训练数据进行学习，使用所有特征来最小化训练误差。这就是传统的Empirical Risk Minimization（ERM）方法。在这个例子中，如果训练环境具有很大的 ，那么ERM方法将赋予 一个很大的正系数，这就远离了不变性。 第二，我们可以最小化 ，一种鲁棒性的学习策略，其中 是一个环境基准。设置这些基准为0就表明最小化在不同环境中的最大误差。选择这些基准是为了防止对嘈杂的环境为主导的优化。例如，我们可以选择 ，来最小化不同环境间的最大解释方差。虽然很有价值，但这就等同于鲁棒性的学习会最小化环境训练错误加权平均值。即选择最优的 ，使得 最小化。但是对于混合训练环境具有很大的 ，会给 赋予较大参数，但是测试环境可能具有较小的 。 第三，我们可以采取一种自适应策略来估计在所有环境中具有相同分布的数据表达 。这对于上述例子是不可能的，因为 的分布在不同的环境中是不同的。这就说明了为什么技术匹配的特征分布优势会增加不变性的错误形式。 第四， 我们可以紧跟这种不变性因果预测技术。这些变量的子集用于回归每一个环境，在所有环境中都会产生相同的回归残差。匹配残差分布不适用于上述例子，因为Y的噪声随环境发生变化。 总之，对于这个简单的例子都很难找到不变的预测。为了解决这个问题，我们提出了IRM方法，这是一种学习范式，可以提取跨多个环境的非线性不变预测变量，从而实现OOD泛化。 用统计学的话讲，我们的目标就是学习不同训练环境中不变的相关性。对于预测问题，这就意味这需要找到一种数据表达，使得在该数据表达之上的最佳分类器在不同的环境中都相同。可按如下定义方式： 定义3：考虑一种数据表达 ，如果有一个分类函数 适用于所有环境，则可导出的跨环境 的不变预测器 ，也即对于任意的 ，都有 。 为什么上述定义等价于与目标变量的相关性稳定的学习特征？对于损失函数如均方误差和交叉熵，最优的分类器可以写为条件期望。一种数据表达 可以产生的跨环境不变预测当且仅当对于 的所有焦点h处，对于任意的 ，都有 。 我们认为不变性的概念与科学中常用的归纳法是相抵触的。实际上，一些科学发现都可以追溯到发现一些不同的但潜在的相关现象，一旦用正确的变量描述，它们似乎遵循相同精确的物理定律。严格遵守这些规则表明它们在更广泛的条件下仍有效，如果牛顿的苹果和星球遵循相同方程，那么引力就是一件事。 为了从经验数据中发现这些不变性，我们引入了IRM方法，不仅具有好的预测结果，还是跨环境 的不变预测器。从数学上，可转为为如下优化问题(IRM)：这是一个有挑战性的两级优化问题，我们将其转化为另一个版本(IRMv1)：其中 是整个不变预测器， 是一个标量和一个固定的虚拟分类器，梯度形式惩罚是用来衡量每个环境e中虚拟分类器的最优性， 是预测能力（ERM）和预测 不变性的平衡调节参数。 我们将(IRM)中的硬性约束转化为如下的惩罚性损失：其中函数 表示了 使得 达到最小化的程度， 是平衡预测能力和不变性的超参数。在实际应用中，我们希望 关于 和 是可微的。 下面我们考虑 为线性分类器这一特殊情况。当给定数据表达 ，我们可以由 写出：且我们希望这两个线性分类器的差异越小越好，即 。我们将该方法用到3.1中的实例中，令 ， ，则c控制了这个数据表达多大程度上依赖 。我们做出不变性损失随c的变化图见图1，发现 在 处是不连续的，而当c趋于0而不等于0时，利用最小二乘法计算 的第二个量将趋于无穷，因此出现了图1中蓝线的情况。图1中黄线表明在最小二乘中添加强的正则化不能解决这一问题。 为了解决这些问题，我们将最小二乘求 中的矩阵求逆去除，并按如下方式计算不变性损失：按照这种方式，得到图1绿线所示的情况。可见 是平滑的（它是 和 的多项式函数）。并且，当且仅当 时， 。 我们通过 最小化选择出的 是不唯一的，实际上对于可逆映射 ，我们可以重写不变预测器为：这意味着我们可以任意选择非零 作为不变预测器。因此，我们可以将搜索限制在给定 的所有环境最优分类的数据表达上。即：当 时，对于线性 ，上式的解 将趋于(IRM)的解 。 前文我们提出 是一个有效的分类器选择，这种情况下只有一部分的数据起作用。我们通过给出线性不变预测器的完整特征来说明这个悖论。下面的理论中的矩阵 ，为数据特征函数，向量 为最优分类器， 为预测向量 。 定理4：对于所有 ，令 为损失函数。一个向量 可以写为 ，其中 对于所有环境e，使得 同时达到最小，当且仅当对于所有环境e， 。所以，任何线性不变预测器可以被分解为不同秩的线性表达。特别的，我们研究 的情况，则有：后文将证明，不管我们是否限制IRM搜索秩为1的 ，这种形式的分解将会引入高秩的数据表达矩阵，且是分布外泛化的关键。 3.2.4通过加入不变性损失和均方误差得到最终的IRMv1模型，可以写出一般的风险方程 ，其中 是一种可能的非线性数据表达。这种表达在任何损失下都最优匹配于常值分类器 。如果 返回的目标空间 具有多个输出，我们将它们全部乘以标量分类器 。 当使用小批量梯度下降估计目标（IRMv1）时，可以得到平方估计范数的无偏估计：其中 和 是环境e中的两个大小为b的随机小批量样本， 为损失函数，PyTorch例子见附件D。 假设不变最优分类器w是线性的有多严格？一种说法是只要给予足够灵活的数据表达 ，就可以将不变预测器写为 。然而，强制执行线性不变性可能使得非不变预测惩罚 等于0。例如，空数据表达 允许任何w为最优值。但是，当 时，这样产生的预测器 不是不变的。ERM项会丢弃这种无效的预测器。通常，最小化ERM项 将驱动 以至于将 在所有预测器中达到最优，尽管 是线性的。 针对这个研究，我们也为未来的的研究提出了几个问题。是否存在不会被ERM和IRM丢弃的非不变预测器？如果将w放宽到可从非线性中选取将有什么好处？我们如何构造非线性不变量不变性的惩罚函数 ? 新提出的IRM方法使得在训练环境 中具有更低的误差和不变特性。什么时候这些条件可以将不变性推广到所有环境中呢？更重要的时，什么时候这些条件可以使得在全部环境 中具有更低的误差，并导致分布外的泛化呢？并且在一个更基础的水平，统计不变性和分布外的泛化如何与因果理论中的概念相关？ 到目前为止，我们已经忽略了如何将不同环境应该与分布外的泛化相联系。这个问题的答案要追溯到因果理论。我们假设来自所有环境中的数据共享相同的基础结构方程模型。 定义5：控制生成向量 的结构方程模型 是一组结构方程： 其中 被称为 的双亲， 是独立于噪声的随机变量。如果 ，可记为“ causes ”。我们可以据此来绘制因果图，每个 看作节点，如果 ，则就有从 到 的一条边。我们假设该图是无环的。 根据因果图的拓扑顺序，运行结构方程 ，我们可以从观测分布 的得到一些样本。同样，我们还可以以不同的方式操纵（干预）一个唯一的SEM，以e为指标，来得到不同但相关的 。 定义6：考虑一个 。用干预e作用到 上（包括替换一个或几个方程）以得到干预 ，结构方程为： ，若 或者 ，则变量 是一种干预。 类似的，通过运行干预 的结构方程，我们可以从干预分布 中得到一些样本。例如我们可以考虑在例1中干预 ，控制它为趋于0的常数，因此将 的结构方程替换为 。每个干预e都产生了一个干预分布为 的新环境e。有效的干预e不会损坏太多的目标变量Y的信息，从而形成了大环境 。 先前的工作考虑的是有效的干预不会改变Y的结构方程，因为对方程的任意干预都不可能预测。在这个工作中，我们也允许改变Y的噪声，因为在真实问题中会出现变化的噪声水平，这些并不会影响最优的预测规则。我们将其形式化如下： 定义7：考虑一个 控制随机向量 ，以及基于X预测Y的学习目标。那么，所有的环境集合 由干预产生的所有干预分布 得到。只要(i)因果图是无环的，(ii) ，(iii) 保持有限方差，则该干预 是有效的。 如果在定义 中考虑环境特定的基线，条件(iii)可以去除，与哪些出现在鲁棒性学习目标 相似。我们留下一些分布外泛化的其它量化作为以后的工作。 先前定义了因果性和不变性之间建立的基础联系。另外，可以证明一个预测 是跨环境 的不变预测，当且仅当它能达到最佳的 ，当且仅当它只使用Y的直接因果双亲来预测，也即， 。本节的其它部分将根据这些思想去展示如何利用跨环境的不变性实现所有环境中的分布外的泛化。 IRM的目的就是建立一种可以产生out-of-distribution的预测，也即，实现在整个环境 中具有更低的误差。为此，IRM致力于在环境 中同时减少误差以及保证不变性。这两者之间的桥梁由如下两步实现：第一步，可以证明 环境中更低的误差和不变性将导致 中更低的误差。这是因为，一旦估算出在环境 中数据表达 产生的不变预测 ， 的误差将控制在标准误差界中。第二步，我们测试其余条件使得在环境 中具有更低的误差，即在什么条件下，训练环境 中的不变性意味着所有环境 中的不变性？ 对于线性IRM，我们回答这个问题的起点是不变因果预测理论（ICP）。这里，作者（书40）证明了只要数据(i)是高斯分布的，(ii)满足线性的SEM，(iii)从特定类型的干预中得到，那么ICP重获目标的不变性。定理9表明即使上述三个假设都不成立，IRM也能学到这种不变性。特别的，我们容许非高斯数据，将观测结果作为稳定和虚假相关性的变量的线性变换来处理。 定理的设定如下。 有一个不变相关性变量 ，它是一个未观察的潜在变量，具有线性关系为 ， 独立于 。我们能观测到的是 ，它是 和另一个与 和 任意相关的变量 的干扰组合。简单的使用 回归将不计后果的利用了 (因为它给出了关于 和 额外的虚假的信息)。为了实现分布外的泛化，数据表达必须丢弃 且保留 。 在展示定理9之前，我们需要先做一些假设。为了学习有用的不变性，必须要求训练环境具有一定程度的多样性。一方面，从大数据集中随机抽取两个子集样本并不会导致环境的多样性，因为这两个子集服从相同的分布。另一方面，以任意变量为条件将大数据集分割可以产生多样性的环境，但是可能会引入虚假相关性且破坏我们需要的不变性。因此，我们需要包含足够多样性且满足基本不变性的训练环境。我们将这种多样性需求形式化为需要环境在linear general position。 假设8：训练环境 在linear general position的程度为r， ， ，且对于所有的非零 :直观上，这种linear general position的假设限制了训练环境共线性的程度。每个处在linear general position的新环境都将其不变解空间减少一个自由度。幸运的是，理论10表明不满足一个linear general position的叉积 集合为0。使用这种linear general position的假设，我们通过IRM学习的不变性可以从训练环境转化到全部环境。 下面这个定理表明，如果在 中找到一个秩为r的数据表达 导出的不变预测 ，且 在linear general position的程度为r，那么 将是整个环境
人工智能是一项前瞻性科学研究，已经成为ICT产业发展的突破口。以下是我整理的科技人工智能论文的相关 文章 ，欢迎阅读!
人工智能技术推动我国ICT产业发展模式探讨
【摘 要】人工智能是一项前瞻性科学研究，已经成为ICT产业发展的突破口。通过比较国内外ICT产业中人工智能技术研发现状， 总结 我国相关技术和产业的优劣势，有针对性的从国家政策层面和企业层面探讨人工智能技术在促进我国ICT产业发展的对策和建议。
【关键词】人工智能;政策引导;发展模式
0 引言
工信部在2010年工作会议上重点部署了战略性新兴产业的发展，信息和通信技术(Information and Communication Technology， ICT)产业排在首位。当前以智慧城市、智能家居、车联网等构成的物联网、移动互联网等应用为代表的新一代ICT产业不断创新，正在全球范围内掀起新一轮科技革命和产业变革，相关产业布局如图1所示。2013年前后欧美等国家和地区相继启动的人脑研究计划，促进人工智能、神经形态计算和机器人系统的发展。而人工智能就是机器模拟人脑的具体表现形式，以云计算、深度学习、智能搜索等一系列新技术在大规模联网上的应用，已经成为ICT产业进一步发展的重要方向[1-2]。面对人工智能在ICT产业上的迅猛发展，急需对我国在此方面的发展模式进行梳理。
1 国内外人工智能技术在ICT产业的发展现状
从发展脉络看，人工智能研究始终位于技术创新的高地，近年来成果斐然，在智能搜索、人工交互、可穿戴设备等领域得到了前所未有的重视，成为产业界力夺的前沿领域。目前国际ICT产业在人工智能技术上的发展重心涉及以下几个方面。
1.1 搜索引擎方向的发展
信息搜索是互联网流量的关键入口，也是实现信息资源与用户需求匹配的关键手段，人工智能的引入打开了搜索引擎发展的新空间。融合了深度学习技术的搜索引擎正大幅度提升图像搜索的准确率，同时吸纳了自然语言处理和云操作处理技术的搜索引擎，可将语音指令转化为实时搜索结果，另外人工智能搜索引擎可能添加意识情感元素，发展出真正意义上的神经心理学搜索引擎[3]。
从搜索引擎的发展上来看，国内企业起步稍晚，搜索领域较窄，但也有新浪、搜狐、百度、阿里巴巴、腾讯等公司等纷纷运用独特的技术与 商业模式 进行中国式的创新与超越，以及科大讯飞等企事业研究单位在部分方向已经具有了一定的基础，发展态势较好。
1.2 人脑科学助推人工智能技术发展
人工智能技术都是通过机器来模拟人脑进行复杂、高级运算的人脑研究活动。目前基于信息通信技术建立的研究平台，使用计算机模拟法来绘制详细的人脑模型，推动了人工智能、机器人和神经形态计算系统的发展，预计将引发人工智能由低级人脑模拟向高级人脑模拟的飞跃。
谷歌公司早就通过自主研发以及收购等方式来获取人工智能的必要技术，包括使用一万六千个处理器建立的模拟人脑神经系统的、具备学习功能的谷歌大脑。国内该方面的研究发展起步偏重于医学单位，在中华人类脑计划和神经信息学方面具有一定的科研成果，在某些领域达到了国际先进水平，但在新一轮全球人工智能竞赛中，中国至今处于观望和模仿阶段。直至2013年初，百度成立深度学习研究院，提出百度大脑计划，如图2所示，拥有了超越天河二号的超级计算能力，组建起世界上最大的拥有200亿个参数的深度神经网络。作为国内技术最领先的互联网公司，百度此次争得人工智能领域最顶尖的科学家，在硅谷布局人工智能研究，被视为与美国科技巨头直接展开了技术和人才竞争。
1.3 智能终端和可穿戴设备引起产业变革
移动终端通过嵌入人工智能技术破除了时空限制，促进了人机高频互动，穿戴式智能联网设备正在引领信息技术产品和信息化应用发展的新方向。
我国在智能终端和可穿戴设备芯片的研发方面，还处于探索的阶段，特别是大型芯片企业未进行有力的支持。目前只有君正发布了可穿戴的芯片，制造工艺与国际上还有一定的差距。应该说国内芯片现在还是处于刚刚起步阶段，相比市场对可穿戴设备概念的热捧，用户真正能体验到的可穿戴设备屈指可数，大多停留在概念阶段。
1.4 物联网部分领域发展
全球物联网应用在各国战略引领和市场推动下正在加速发展，所产生的新型信息化正在与传统领域深入融合。总的来看，在公共市场方面发展较快，其中智能电网、车联网、机器与机器通信(Machine-To-Machine， M2M)是近年来发展较为突出的应用领域[4]。
物联网涉及领域众多，各国均上升至国家战略层次积极推动物联网技术研发，我国也在主动推进物联网共性基础能力研究和建立自主技术标准。在射频识别(Radio Frequency Identification， RFID)、M2M、工业控制、标识解析等领域已经获得部分知识产权，其中中高频RFID技术接近国际先进水平，在超高频(800/900MHz)和微波(2.45GHz)RFID空中接口物理层和MAC层均有重要技术突破。在标准方面，已建立传感网标准体系的初步框架，其中多项标准提案已被国际标准化组织采纳。作为国际传感网标准化四大主导国(美国、德国、韩国、中国)之一，我国在制定国际标准时已享有重要话语权。
2 我国ICT产业的政策引导
目前ICT产业的应用范围在不断的延伸，政策的制定必须考虑跨行业的需要，加速产业链的分工、合作和成熟。我国ICT企业正紧跟变革、激励创新、发掘内需，再通过突破瓶颈的ICT政策必将迎来新的机遇和发展。
2.1 国家政策方面的引导
世界发达国家纷纷制定ICT产业发展计划，并将其作为战略性新兴产业的重要组成部分。我国急需在国家政策方面进行引导，试图抢占下一程竞争制高点。政策应呈现如下趋势，破除行业间壁垒，加快制定ICT跨行业标准和产业相关政策。
2.1.1 加强政策顶层设计
成立国家级ICT产业发展机构，尽快确立国家ICT中长期发展战略，落实国家级监管机制、产业协同等各方面的工作，促进ICT产业及相关行业的发展。 2.1.2 加强自主创新能力
将战略性新兴产业作为发展重点，围绕其需求部署创新链，掌握核心关键技术，突破技术瓶颈。加强技术集成和商业模式的创新，加快新产品、新技术、新工艺研发应用。
2.1.3 深化科技体制改革
将企业主体地位予以强化，建立以企业为主、以市场为导向、产学研一体化的创新体系。新体系要确保企业为产业技术研发、技术创新决策、成果转化的主导地位，要促进人才、资源、技术等创新要素向企业流动，要主动与产学研机构开展深度合作，要扶植和壮大创新型企业。
2.2 知识产权方面的引导
2.2.1 专利方面
国际专利纠纷在一定程度上提高了国内企业的专利危机意识，但是由于在国内专利长期并未得到重视及专利技术研发周期长，企业对是否有能力实现布局认识不清[5]。初具国际竞争实力的国内企业应该紧抓全球重大的专利收购机遇，快速提升整体竞争力。针对新技术涉及专利问题应加快系统研究，重视前瞻性专利布局。积极探索统一专利池的构建，增强全产业专利授权及谈判能力，探索构建国内企业面临知识产权危机时的商业保护伞机制。一方面强化自身研发投入，另一方面仍需加强产学研结合、实现高校和科研院所的专利对企业转移。
2.2.2 著作权方面
目前版权产业已经成为国民经济新的增长点和经济发展中的支柱产业。世界知识产权组织在与我国国家版权局的合作调研时发现，2013年我国著作权作品登记共845064件，其中软件著作权登记164349件，同比增长超过18%。物联网、云计算、大数据等 热点 领域软件均呈现出了加速增长态势，如物联网软件著作权共4388件，同比增长70.54%，云计算软件著作权共3017件，同比增长55.04%，明显高于软件登记整体增速。虽然我国软件技术正处在一个高速增长期，但存在着低水平重复、起点较低的问题，仍需坚持不懈的进行引导、创新和保护。
3 ICT相关企业实现方式探讨
经过多年的努力积累，在人工智能究领域我国在不再仅是国外技术的跟随者，已经能够独立自主地进行重大问题的创新性研究，并取得了丰硕的成果。今后我国相关企业应进一步拓展人工智能在ICT产业的应用，并加快构建ICT产业生态系统。我国ICT相关企业在整个产业上应该逐步完成以下几个方面。
3.1 政、学、研、产、用全面推进
政府与科研院所建立合作机制。我国已经在制定多个促进产学研合作的计划，目的是将基础研究、应用研究，以及国家工业未来的发展紧密联系起来。大力资助具有应用前景的科研项目，促进大学与产业界联合申请项目，同时对由企业参与投资开发的项目实行重点关注。企业参与高校的科研项目。鼓励实力雄厚的公司通过向高校提供资金、转让科研设备等形式建立合作关系。高校积极参加企业研发项目。提供多种形式的合作方式，如高校教师充当企业顾问、举办学术讲座或参加企业课题研究，公司科研人员到高校进修并取得学位等。随着高校与政府、企业、研发机构合作的不断深入，努力消除校企之间的空间和物理层面的隔阂。探索建立学校、地方、企业、研发机构四位一体的科技创新体系，尽快形成具有特色优势和规模效益的高新技术产业群。
3.2 加强合作、推进新技术的产业化与商用
通信设备企业可与电信运营商、互联网企业加强合作，共同搭建新型试验网络，验证基于融合技术的网络架构在各场景的运行状况，排查可能出现的问题，推进相关技术、设备以及解决方案的成熟与商用化。加大与科研院所、专利中介、行业协会组织的合作，充分利用各方资源优势。企业应着重关注和影响科研院所的研究方向，协助其加强研发的实用性，提高研发质量。可以采取与校企合作开发、企业牵头申报课题，高校参与、企业设立课题由高校认领、建立联合实验室等方式。合作培育应用生态。企业在推进网络控制平台面向标准化的过程中，应充分考虑和吸纳包括电信运营商、互联网企业及其他各类企业的网络应用创新需求，为网络应用生态体系的形成与繁荣创建良好的技术基础与商业环境。
3.3 全力抢占大数据
我国政府已经认识到大数据在改善公共服务、推动经济发展以及保障国家安全等方面的重大意义。2014年《政府 工作 报告 》明确提出，“以创新支撑和引领经济结构优化升级;设立新兴产业创业创新平台”，在新一代移动通信、集成电路、大数据等方面赶超先进，引领未来产业发展。ICT企业在发展大数据的总体思路应该是：首先，明确国家关于大数据发展的战略目标，促进电信、互联网、金融等拥有海量数据的企业与其他行业进行大数据融合，扩展大数据应用领域;其次，在技术方面需要提高研发的前瞻性和系统性，近期重点发展实时大数据处理、深度学习、海量数据存储管理、交互式数据可视化和应用相关的分析技术等[6];第三，集合产学研用各方力量，统筹规划大数据应用，避免盲目发展;最后，解决个人信息的数据安全性需求。
3.4 重点发展云计算
2014年3月，工信部软件服务业司司长陈伟透露我国云计算综合标准化技术体系草案已形成。在政府建立标准化的同时，ICT企业应以企业的角度积极参与到云计算领域研究中，服务国家云产业发展战略。建议向用户充分开放企业平台资源，推进社会云产业发展;加强技术应用深度，将云计算技术着重应用于信息搜索、数据挖掘等领域，逐渐形成社会资源利用方面高效可行的 方法 技术;广泛展开与社会各界合作，推动社会各类数据资源与企业云计算技术的整合应用。云计算企业拥有丰富的软硬件资源、技术资源以及人力资源，并且服务政府信息化建设意愿强烈。应通过与政府社会资源应用需求相结合，充分发挥企业云计算资源在服务政府信息化建设、社会资源应用方面的潜力。
4 小结
发达国家对人工智能技术在ICT产业应用的研究开展较早，为促进人工智能技术的发展和ICT产业相关技术的发展已经提出并实施了一些行之有效的策略，积累了一定的 经验 。本文通过对比国内外在人工智能技术重点方向发展现状，借鉴他国政策与经验，根据我国的国情及产业发展所处的阶段，提出符合我国目前产业发展现状，适合我国的可借鉴的策略，以期为促进我国人工智能技术在ICT产业发展提供参考。
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人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。以下是我整理的人工智能的毕业论文范文的相关资料，欢迎阅读!
摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义，分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用，总结了人工智能研究现状，分析了其发展方向。
关键词：人工智能;计算机科学;发展方向
中图分类号：TP18
文献标识码：A
文章编号：1672-8198(2009)13-0248-02
1人工智能的定义
人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
2人工智能的应用领域
2.1人工智能在管理及教学系统中的应用
人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系，了解人工智能的外延和内涵，搭建人工智能的应用平台，搞好企业智能化软件的开发工作，这样，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟，徐良贤，戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上，结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验，介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术，着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用，并指出了当今这个领域上存在的一些问题。
2.2人工智能专家系统在工程领域的应用
人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年，美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为Internist 2Ⅱ，经过改进后成为现在的CAU-CEUS，1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN，包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。
人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR，用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来，美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统;弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim;阿拉斯加大学编写了地下煤矿采矿方法选择专家系统。
2.3人工智能在技术研究中的应用
人工智能在超声无损检测中的应用。在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质，形状和大小进行判断和归类;专家在传统超声无损检测与智能超声无损检测之间架起了一座桥梁，它能把一般的探伤人员变成技术熟练。经验丰富的专家。所以在实际应用中这种智能超声无损检测有很大的价值。
人工智能在电子技术方面的应用。沈显庆认为可以把人工智能和仿真技术相结合，以单片机硬件电路为专家系统的知识来源，建立单片机硬件配置专家系统，进行故障诊断，以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域，计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术，而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展，各种入侵手段也在层出不穷，单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要，把人工智能技术应用到网络安全管理领域，大大提高了它的安全性。马秀荣等在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智能技术应用于计算机网络安全管理中，起到了很好的安全防范作用。
3人工智能的发展方向
3.1人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。在AI技术领域十分活跃的IBM公司。已经为加州劳伦斯・利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑，而且正在开发的更为强大的新超级电脑――“蓝色牛仔(blue jean)”，据其研究主任保罗・霍恩称，预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为，该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。由于人工智能有着广大的发展前景，巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投入，以保证其领先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔・盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲，称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究，其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。
我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来，机械
和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下，一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发，在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上，经过科研10年攻关，于2000年11月，又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛，并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步，加快到每秒两步;从只能平静地静态不行，到能快速自如的动态步行;从只能在已知的环境中步行，到可在小偏差、不确定环境中行走，取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。
3.2人工智能发展方向
在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在：①如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术，包括机器感知、机器思维、机器行为，即知识获取、知识处理、知识利用的过程。②由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识，这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素，对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。
基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下，随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正，专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小，因此适应性较强，可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。
人工智能在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智能体系统研究的热点，其即高科技和娱乐性于一体的特点吸引了国内外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人之间的协作和机器人运动规划问题，在机器人足球系统设计中需要将人工智能中的决策树、神经网络、遗传学的等算法综合运用，随着人工智能理论的进一步发展，将使机器人足球有长足的发展。
4结语
由上述的讨论我们可以看到，目前人工智能的应用领域相当广泛。无论是学术界还是应用领域对人工智能都高度重视。人工智能良好的发展和应用前景，要求我们必须加大研究和投入力度，以使人工智能的发展能为人类服务。
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一带一路”倡议是中国基于发展需要作出的重要抉择，同时也是中国以实际行动推动经济全球化不断向前、造福世界各国人民的重要体现。5年来，全球100多个国家和国际组织积极响应支持“一带一路”倡议，80多个国家和国际组织已同中国签署合作协议，一大批重大合作项目落地或开工。各类合作项目和合作方式旨在推动各方优势互补，互利互惠，共同发展。“一带一路”建设以互联互通为突破口，以铁路、港口、水电站建设为代表的基础设施建设向沿线国家不断延伸，为沿线国家提供了重要发展契机，对增加所在国劳动就业、改善基础设施条件、提升经济效能等都发挥了重要作用。此外，各类丝绸之路文化年、旅游年、艺术节、影视桥、研讨会、智库对话等人文合作项目百花齐放、异彩纷呈，拉近了各国人民心与心的距离。“一带一路”倡议是中国推出的维护全球化和自由贸易的重要公共产品，沿线各国无论大小、强弱、贫富，都是“一带一路”的平等参与者，各自参与合作事项的发言权及意愿都会得到充分尊重，各国按共商、共建、共享原则，妥善处理彼此利益关系。扩展资料共建“一带一路”不仅是一幅“大写意”，而且也是“工笔画”，不同国家利益交融、不同地区文明交流将成为这幅“工笔画”的重要底色。未来需要聚焦重点，精雕细琢，与各国共同努力使这一宏伟蓝图落地，惠及世界。“一带一路”建设是新时代中国特色社会主义绽放的和平、发展、合作、共赢之花，必将为促进世界经济发展和构建人类命运共同体作出新的更大贡献。
一带一路战略意义的论文范文篇3 论文摘要： 2013年9月主席访问哈萨克斯坦时提出共同建设“丝绸之路经济带”的倡议，10月在访问东盟国家时提出共同建设“21世纪海上丝绸之路”的战略构想。由此，“一带一路”作为中国一个新时期对外大战略浮出水面。中国为何如此重视“一带一路”的建设?究竟如何认识“一带一路”的深刻意义?要真正办好这件大事，还是需要加深对它的认识。特别是，“一带一路”战略由中国倡议，而建设则需要得到相关国家的理解和支持，中国要能与他们取得共识，开展密切合作，共同参与建设。 论文关键词： “一带一路”，发展战略，对外开放，经济发展 2013年9月主席访问哈萨克斯坦时提出共同建设“丝绸之路经济带”的倡议，10月在访问东盟国家时提出共同建设“21世纪海上丝绸之路”的战略构想。由此，“一带一路”作为中国一个新时期对外大战略浮出水面。前不久，中央召开中央 财经 领导小组会议，就如何落实“一带一路”进行研究，指出，“一带一路”的提出是“时代的要求”，是“一个包容性的巨大发展平台”，“把快速发展的中国经济同沿线国家利益结合起来”。他要求，“要集中力量办好这件大事”，“要抓住关键的标志性工程，力争尽早开花结果”。这表明，落实“一带一路”战略正式提上日程，要由计划见之于行动了。 中国为何如此重视“一带一路”的建设?究竟如何认识“一带一路”的深刻意义?要真正办好这件大事，还是需要加深对它的认识。特别是，“一带一路”战略由中国倡议，而建设则需要得到相关国家的理解和支持，中国要能与他们取得共识，开展密切合作，共同参与建设。 一、“时代要求”的含义 为何说“一带一路”是时代的要求?在笔者看来，这是因为我们所处的时代最突出的特征是和平与发展，也就是说，追求和平，实现发展是各国人民最大的诉求。 中国的快速发展引起世界的高度关注，其中最为关注的是中国强大了要干什么，如何干。世界以往发展的历史表明，大国必争，强国必霸。尽管中国一再宣称，坚持走和平发展的道路，但是，别的国家仍然不太相信，听其言，观其行，这也不难理解。人们担心，一旦中国采取扩张型战略，与美国争夺影响力，世界就会陷入“修昔底德陷阱”，发生大国争端，进而引发大的战争。作为不走传统大国崛起道路宣示的实践，中国主动提出与美国构建基于不对抗、开展对话与合作的新型大国关系;同时，也通过倡导和推进“一带一路”战略，破除人们对于中国会实施扩张性战略的疑虑。中国希望以此向世界表明，中国致力于和平发展的承诺不是空话，立志要把实现合作共赢的承诺付诸行动。 发展中国家的发展，一批新兴经济体崛起，更多的发展中国家步入起飞门槛，是这个时代的突出特征。如何维护发展大势，为发展中国家创建可持续发展的环境，是时代的要求：尽管中国是世界经济大国，但仍然是一个发展中国家。从本身的发展需要出发，中国将会继续把发展放在首位：鉴于中国是世界第二大经济体，是世界贸易大国，拥有世界第一的外汇储备，需要要为世界的发展做出更大贡献，为世界经济的发展创建更好的发展环境。“一带一路”可以作为推动发展合作的大平台，把中国经济的发展与其他国家的发展结合起来，通过中国的投入和带动，动员各方的积极性，打造新的发展空间，创建新的发展引擎。 “一带一路”是一个开放的平台，在这个平台上，中国与相关国家一起规划项目。长期以来，对于发展中国家来说，发展融资，特别是基础设施建设、长期项目工程建设融资，非常困难。而现有国际金融机构能力有限，私人金融机构投资意愿不强，导致沿线国家基础设施发展滞后，发展的综合环境改善缓慢。通过“一带一路”，创建合作性融资机构和其他多种形式的金融机构，可以破解融资瓶颈，中国也可以在这个平台上发挥更大的作用。为此，中国倡导成立金砖国家银行、亚洲基础设施投资银行、上海合作组织开发银行，宣布出资成立丝路基金等，目的就在于此。有人把中国这样的举动称为“新马歇尔计划”，这足不对的。当年的马歇尔计划是美周援助战后的欧洲经济重建，而如今的新融资机构建设理论是共同参与、共同管理和共享资源。有人批评中国是想通过此举破坏现有的国际机构设置，这也是误解，或者是巾伤，因为中国倡建的这些机构并不是以搞垮现有机构为目的，而是作为它们的补充和加强。 因此，“一带一路”不是一种对抗战略，而是一种合作战略，它是开放、合作的。只有以开放的思维与合作的理念来认识“一带一路”，才可以理解和认识其时代要求的含义。 二、出于大战略的设计 “一带一路”是大战略设计，具有综合的含义，既是基于中国本身的发展，也是基于地区和世界的发展。因此，不能把“一带一路”作为短期行为的项日来对待有人为“一带一路”画出了线路图，也有人为它确立了时间表，应该说这是不准确的。从落实的意义上说，它要有行动步骤、项目规划，也要有落实的时间表，但这只能作为分布的行动计划，并不是包揽全部一揽子计划。 从中国发展的大战略来考虑，“一带”，即丝绸之路经济带，是实现发展的地区均衡的战略，也是对外关系结构均衡的战略。中国开放发展从沿海地区开始，经过几十年的发展，沿海地区获得了快速的发展，成为中国的经济重心，但这也导致两个大的不均衡：一是国内的东西部发展不均衡，西部发展大大落后;二是对外关系的不均衡，东重两轻。丝绸之路经济带建设一则为中困两部的发展拓展了新的空间，二则为发展与中亚、西亚等国家的关系提供了新的平台与机遇。传统的丝绸之路，起白中国古代都城长安(今西安).经中亚国家阿富汗、伊朗、伊拉克、叙利亚等而达地中海，以罗马为终点，全长6440公里。这条路被认为是连接亚欧大陆的古代东西方文明的交汇之路，主要的特点是贸易通道。当今推动“一带”建设，并不是要简单地恢复历史上的大通道，而是要以“丝绸之路”的互利交往精神，建设新的开放与合作的经济发展带，把中国与沿线国家以发展这个主线紧密连接起来，构建经济、政治、安全、人文全面链接的新关系，构建基于共同利益的命运共同体。 “一路”，即建设21世纪海上丝绸之路，旨在倡导和建没新时代的海洋新秩序。两方大国崛起后所奉行的是基于控制海洋的“海权论”。中国要做海洋大国，是不是也要走海洋争霸、海洋霸权的老路呢?“一路”战略倡议就是一个最清晰的回答：中国要推动建设的是基于海上航行开放自由、海上共同安全和海洋资源共同开发的新秩序，合作发展的沿海经济带。公元前200年秦汉之际兴起的海上丝绸之路，在历史延伸中不断拓展为交通贸易的黄金路线。这条海道自中国东南沿海，穿过南中国海，进入印度洋、波斯湾，远及东非、欧洲，构成四通八达的网络，海上丝绸之路成为沟通全球文明的重要走廊。如今，“一路”战略下的内容不仅仅是打通基于开放安全的航海通道，而且还要推进发展合作，与海上相关国家共同打造沿海发展经济带，通过港口连接，港口经济、沿海经济可创建新的发展空间。 互联互通是“一带一路”大战略设计的支撑基础。实现互联互通，就是要构建基于基础设施、制度规章、人员交流三位一体的全方位链接，发展四通八达的基础设施网络(陆、海、空交通网络)，实现“政策沟通、设施联通、贸易畅通、资金融通、民心相通”的“全方位、立体化、网络状的大联通”。互联互通的概念最早由东盟提出来，后来扩展到东亚合作机制、亚太合作机制，如今也成为“一带一路”建设的重要内容二近些年，构建白贸区是一个大趋势，白贸区的主要内容是推动市场开放，通过开放促进要素资源的流动，推动贸易、投资的发展。但是，对于发展中国家来说，发展的瓶颈是基础设施落后，各国间存在诸多妨碍物流、投资、服务以及人员流通的限制，互联互通网络建设不仅要发展基础设施网络，而且要消除妨碍交流的规制，制定统一的或者是互认的新规则。要克服基础设施建设的融资瓶颈障碍，需建立亚洲基础设施投资银行、丝路基金等。 显然，从对外开放的角度来认识，“一带一路”的大战略设计指导思想既超越了自贸区和多边贸易体制，旨在推进综合发展环境的构建，也突破了中国以我为主的利益观，强调共同建设，共同发展。“一带一路”的合作项日不是通过谈判，而是通过协商，是新型的发展合作方式。 三、周边是首要 中国有20多个近邻国家，陆海相接，构成特殊的关系。中国一向把加强同周边国家的睦邻友好定为国家对外关系的重点和外交的优先目标。2013年中央召开r周边外交T作座谈会，强调“无论从地理方位、自然环境还是相互关系看，周边对中国都具有极为重要的战略意义”，因此“要积极运筹外交全局，突出周边在中同发展大局和外交全局中的重要作用”。同时提出周边外交的基本方针是坚持与邻为善、以邻为伴，坚持睦邻、安邻、富邻，突出亲、诚、惠、容的理念。“一带一路”应运而生，标志着中国对与周边国家关系认识的重大战略性转变，新的国家战略日渐清晰，即推动基于共同发展的中国与周边国家利益共同体和命运共同体的建设。 中国是世界第二经济大国，发展的成功是内靠改革，外靠开放。与历史上的封闭大不一样，如今的开放型经济，与世界和区域市场紧密联系，形成了具有线性特征的周边经济圈。“一带一路”将会使周边经济罔的联系更为紧密。经济是基础.紧密的经济联系创建紧密的经济利益，而紧密的利益是构建中国与周边邻国命运共同体的基础.“一带一路”将会大大改变以往以贸易和资源为主的经济关系结构，以互联互通的建设为基础，逐步构建开放发展的经济区，形成制造业、服务业、金融业，以及人文广泛交互融合的经济带。 改革开放以来，第一阶段中国主要依靠吸收外资、扩大l叶J口来加快发展。进入第二阶段后，要实现由大变强的提升转变，实现经济发展方式的转型升级。尽管中国的经济面向世界市场，但是，周边地区是中国未来发展最直接和最便利的新空问。周边地区，除个别发达国家外，西北部、南部、东南部，包括南亚、东盟、中亚等国家都是发展中地区，这些地区发展愿望强烈，发展潜力巨大。通过推动“一带一路”，周边国家可以从中国的发展中得到好处，搭上中国发展的便车获得较快发展;与此同时，中国也会从周边国家的发展中获得更多的拓展机会，从而使周边地区成为中国延伸发展的依托带。 四、需要开放的大视野 “一带一路”是一种跨区域的开放性框架，以周边地区为起点和重点，但不限于此，作为一项大战略，可以更大地延伸和拓展空间，从亚洲到欧洲再到非洲，也可以延伸到更广的区域。从这个意义上说，“一带一路”是一个带有动态特征的大战略规划，是开放的。“一带一路”战略是主动性战略而非主导性战略，是以中国周边国家和地区的发展为依托，并进一步延伸的全球性战略，是构建稳固的、相互依托、共同发展的利益和命运共同体战略。 “一带一路”战略的实施是一个长期过程，不是一年两年就可以立见成效的。应从现在开始，从基础做起，但要着眼长远，不能太急，要先易后难，先近后远，抓住重点。应有优先秩序。首先是经济，重点也是经济，并且应先从近处逐步推远。当然，光搞经济不行，还要拓展政治关系，发展安全合作，也需要注重文化建设。对于“一带一路”，不仅需要我们自己认识清楚，也要让别的国家认识清楚。因为，建设要靠大家建设，靠大家共同参与，特别是要让相关国家的人民感受到“一带一路”的建设带给他们的利益，让他们认识到参与者负有建设的责任。 五、面临的挑战 当然，要把“一带一路”的倡议变为现实，取得成效，也面临诸多挑战。 挑战之一是战略疑虑，即对中国倡议的战略意图有怀疑。一些近邻国家怀疑中国借此实施扩张，对于合作共建基础设施网络存有疑虑，不太愿意让中国参与大通道的建设，把经济问题政治化;一些非政府组织受到其他力量的鼓动，散布一些抵制中国参与的舆论;一些大国出于担心排斥自己的考虑，也对自己的伙伴国施加压力，甚至直接出面做工作，制造中国主导的舆论。比如，对于亚投行的建设，美国就公开表示反对，日本也拒绝参加，美国的盟友，如澳大利亚、韩国都不表示支持。对于公路、铁路网络的建设，印度、缅甸也都表现出质疑，对于中国发展与一些国家(如巴基斯坦、斯里兰卡等)的海上与港口合作，也被赋予政治甚至军事含义。 挑战之二是如何妥善解决或者化解争端。比如，建设21世纪海上丝绸之路，首先遇到的问题是需要妥善解决南海争端，创建搁置争议、合作建设的环境和气氛，以合作代替争斗。一则，要与争端当事国进行对话协商，增加合作的共识;二则，要加强与东盟组织的协商，在落实好南海行为宣言的基础上，尽早完成南海行为守则的谈判，签署协议，推动落实。2015年是中国一东盟海洋年，要利用好这个契机，就建设海上丝绸之路制订行动计划。这一步走好了，会有助于推动更大范围海上丝绸之路项目的建设。 挑战之三是如何创建可持续的新发展方式。像丝绸之路经济带的建设，以往中国与中亚国家的经贸关系主要是在资源领域，即开发利用中亚的资源，建设通往中国的能源输送管道。要建设经济带，就要改变简单的能源关系，在中亚地区建设资源加工业、加工制造业以及服务业，使中亚地区的经济发展水平得到提升。只有中亚国家的经济得到更为全面的发展，彼此才可以从中得到更大的拓展空间。在最近召开的外事工作会议上，强调，要积极推进“一带一路”建设，努力寻求同各方利益的汇合点，通过务实合作促进合作共赢。丝绸之路经济带建设，第一站是中亚国家，这是起点区域，起点搞好了，才可以进一步延伸。 中国上升为一个实力大国，自己的利益诉求多了，影响力也会增大，能干的事情也多了，各种议论都会有。“一带一路”既然是大战略，既然方向确定了，就要认真实施，一步一个脚印，本着“一带一路”战略的核心理念合作;要强调共同建设、共同参与、共同发展、共享利益;要发挥各方面积极性，包括各种国际组织、区域组织的积极性，使“一带一路”战略变成大家的战略。 猜你喜欢： 1. 一带一路战略意义及实施措施 2. 一带一路建设的历史意义1500字 3. 关于一带一路的形势与政策论文 4. 一带一路是什么意思 5. 一带一路战略意
它的建设具有非常重大的意义： “一带一路”战略目标是要建立一个政治互信、经济融合、文化包容的利益共同体、命运共同体和责任共同体，是包括欧亚大陆在内的世界各国，构建一个互惠互利的利益、命运和责任共同体。 “一带一路”是中国与丝路沿途国家分享优质产能，共商项目投资、共建基础设施、共享合作成果，内容包括道路联通、贸易畅通、货币流通、政策沟通、人心相通等“五通”，肩负着三大使命： 探寻经济增长之道：“一带一路”是在后金融危机时代，作为世界经济增长火车头的中国，将自身的产能优势、技术与资金优势、经验与模式优势转化为市场与合作优势，实行全方位开放的一大创新。通过“一带一路”建设共同分享中国改革发展红利、中国发展的经验和教训。中国将着力推动沿线国家间实现合作与对话，建立更加平等均衡的新型全球发展伙伴关系，夯实世界经济长期稳定发展的基础。