2016年，“人工智能”成为全球瞩目的科技焦点，它在很大程度上代表着第四次科 技革命的到来，大数据与云计算的运用，更是促进了人工智能的快速发展。无所不在的 人工智能渗透到我们身边的各行各业，工厂、服务、卫生、医疗，原来只有人类能做的 繁琐工作逐渐被机器取代。据国家统计局截止2017年底的统计：如果我国大面积推行人 工智能和机器人，按9亿劳动年龄人口、目前失业率13％、再就业率30％保守测算，将 有2．74亿人失业。由此可见，在人工智能化的时代下，传统的工作模式将会受到很大冲 击，就业将成为人们越发关注的热门问题。2016年7月，在政府“十三五”规划中，人 工智能被作为新一代信息技术中的一项列入规划，其中着重强调要从更深层次、更广层 面加强在人工智能影响下，就业方式与结构转变、社会服务形式转化、工作岗位需求变 化等各方面的研究工作，建立适应智能时代的终身学习和就业培训体系，支持与鼓励高 等院校及企业机构，开展与提供人工智能课程及技能等相关培训，加强职工再就业培训 和指导，确保因人工智能失业的人员顺利转岗等。以上政策虽然在一定程度上缓解了就 业形势。但针对此次颠覆性的科技变革，就业问题还会存在很多难以预知的情况，同时 也会给就业公共服务带来新的挑战。
本文分析和比较了国际上最具代表性的两个智能制造相关模型——工业4.0参考架构模型RAMI4.0和智能 制造生态系统模型SME，介绍了国际标准化组织（ISO）和国际电工委员会（IEC）对智能制造参考模型标准化的相关 工作，阐述了JWG21工作组及其所属的各个任务组在智能制造参考模型方面所取得的成果。
为了研究智能制造下供应链的变化，基于消费者价值理论构建了一个消费者和制造商组成的二级供应链模 型，研究消费者和制造商的努力效用对商品购买率、价格以及制造商和消费者收益的影响，确定了使消费者和制造 商组成的供应链的收益最大化的消费者和制造商的最佳努力水平。研究表明，消费者付出努力的情况下，产品价格 会更低，并且购买率会上升，制造商和消费者的收益也将会增加。
当前信息技术、新能源、新材料、生物技术等重要领域和前沿方向的革命性突破和交 叉融合，正在引发“第三次工业革命”。智能制造是引领“第三次工业革命”浪潮的核心动 力。目前对智能制造的研究主要还处在技术应用层面以及国家宏观的产业政策层面，从经济学 及产业组织学等角度对智能制造进行分析尚未充分展开。因此，未来对于智能制造的研究应该 着重从以下几个方面展开：一是从产业组织学理论的角度剖析智能制造产生和发展的一般规 律，丰富和发展产业经济学的相关理论体系；二是构建一个“国家智能制造发展竞争力指标体 系”，运用定量分析的方法对于指标的权重以及国家智能制造竞争力指数进行确定和分析，用 科学的框架评估各主要国家智能制造发展的竞争力水平；三是比较分析各主要国家智能制造发 展的相关政策，提出可供我国借鉴的产业发展政策。
信息决策是经济领域中的一个重大课题,计算机技术的引入及信息技术的广泛应用,为信息决策的发展提供了新的手段,一方面计算机数据处理技术的发展和推广应用。
制造企业数字化转型能力评价体系及应用，智能制造的方向
当前，人工智能技术迎来了第三次高潮。各国都加大了投入的力度，并采取加强的多种措施。美国则更加重视，认为， 第三次AI技术浪潮将是一个重大的里程碑式的进展。美国相关部门于2016年10。12月连续发表的三份重量级的报告。标 志着人工智能时代的到来!文章阐述了报告的主要内容，并探讨了美国新的人工智能报告对于我们的若干启示。
人工智能作为司法改革和司法信息化的重要手段和方式，在智慧法院建设中 得到了广泛应用。人工智能的应用不仅提高了司法的效率和司法裁判的质量，而 且提高了司法的透明度，提升了司法的公信力。在我国，不断增长的司法需求还 在加剧案多人少的矛盾；提升司法质量的需要要求法官具备更高的专业素质，法 院不断提高司法效率，为人工智能深度参与司法活动提供了动力。裁判文书公开 累积的法律大数据为人工智能深度学习法律提供了物质基础。社会发展带来的民 主权力意识的提升需要进一步提升司法的效率和透明度，为人工智能应用提供了 社会基础。但是，法律与人工智能的融合还存在技术困境，人工智能司法更需厘 清人工智能司法的法律问题和认识问题。人工智能深度参与司法实践是司法审判 能力现代化的必要手段，随着法律人工智能智能程度的提高，人工智能将不断拓 展参与司法审判活动的深度。而人工智能作为人类开发的技术，因其具有发展的 不确定性，需要进行必要的规制和限制。
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
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基于大语言模型的教育思想实验，其核心学术价值在于构建了一个“计算性社会实验室”:它能够尝试将杜威式的民主教育设想，置于当代复杂的数字社会结构与信息茧房的约束下进行模拟;它也可以探索弗莱雷的解放教育理论，将其转化为可计算的社会动力学模型，观察“对话”与“压迫”在不同权力结构下的演化轨迹与临界点。这种方法系统性地连接宏大理论与经验现实，通过生成可观测、可证伪的理论假设，使得教育研究得以在实施成本高昂、伦理风险巨大的真实世界干预之前，进行高效、低风险的场景分析与风险模拟。
计算机博弈是人工智能领域的重要应用，它以高对抗性的棋牌类游戏项目为研究对象，具有怡神益智、评判客观、挑战无穷的特点。近年来，随着人工智能、大模型等技术的飞速发展，计算机博弈模型能够自主学习复杂的策略和技能、处理更加复杂的博弈任务，成为衡量AI智能水平的重要领域之一。从棋类博弈到电子游戏，机器博弈不仅是技术进步的展示窗口，更是人类智慧与机器智能交互融合的舞台。未来，计算机博弈领域将继续快速发展，技术的融合和创新将推动该领域达到新的高度。
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