时间：2023-03-01 16:35:29
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（江苏省江阴中等专业学校，江苏 江阴 214433）
摘 要：中等专业学校作为为社会提供最多技术人才的资源库，注重的是学员的实践能力了，所以实训基地的建设尤其重要。
关键词 ：计算机；基地建设；技能型人才
中图分类号：TG659-4 文献标志码：A 文章编号：1000-8772-（2015）02-0196-02
江苏省江阴中等专业学校始建于1951年，是首批国家级重点职业学校、首批江苏省重点职业中学、首批江苏省四星级中等职业学校和高水平示范性职业学校、国家中等职业教育改革发展示范学校立项建设单位、江苏省高水平现代化职业学校立项建设单位。学校占地249亩，建筑面积12.9万平方米，在校学生5 000多人，是一所培养高素质技能型人才的综合性中等专业学校。
我校计算机应用专业是首批江苏省示范专业、省品牌专业、无锡市重点专业和第三批国示范重点建设专业。计算机实训基地曾被评为国家高技能人才培训基地，2013年根据省教育厅、财政厅《关于进一步加强职业学校高水平示范性实训基地建设的通知》（苏教职〔2012〕34号）要求，申报成为高水平示范性实训建设基地。经过一年多的实训基地的建设工作，我校在实训基地的建设与管理过程中，学校锐意创新，多方借力，深化实训基地内部管理与运行机制，从以下几个方面凸显基地特色，取得很好的成效。
一、立足现在，着眼未来，细化计算机专业方向
随着信息技术的发展，开设计算机应用专业的学校越来越多，学校原有的以计算机应用为主的专业优势得到削弱。因此，在“十二五”期间，学校坚持专业办学的市场导向原则，结合本地实际，通过充分的调研论证，把计算机应用专业发展的重点转到专业的“精细化”发展上。一方面对原有的计算机应用专业进行内涵的提升，突出“3+4”（3年中职+4年应用本科）一体化人才的培养；另一方面，积极开发新的社会紧缺的计算机类的应用型专业，2013年，新开设了计算机平面设计专业。
2013年以来，学校在国家职业教育改革示范性学校建设过程中，计算机应用应用专业深化与江阴市信息化协会的合作，成立了由政府、企业工程师和学校计算机专业的骨干教师组成的校企合作委员会，利用资源共建共享、优势互补的原则，在真实的工作岗位上开展计算机类专业实训，教学成效显著。
二、积极教育，厚德励技，优化专业人才培养目标
在专业人才培养目标上，学校坚持面向信息服务业，及时把握IT发展动态，优化专业人才培养目标。通过深入、广泛的调查研究，学校将人才培养目标定位为：具有与本专业领域相适应的文化水平、良好的职业道德、吃苦耐劳的工作态度、严谨规范的工作作风，掌握本专业领域的技术基础知识和基本技能，具备终身学习发展能力，达到计算机应用类（办公自动化、数字媒体制作、网络技术应用等方向）中级工技能水平的具有项目主管潜质的高素质技术技能型人才。
基于以上人才培养目标，学校本着“积极德育塑人品、积极教学育人才、积极拓展绘人生”的原则，创新学生积极教育体系。具体做法如下所示。
1.坚持立德树人、全面发展，完善“积极德育”工程
学校实施德育导师制，对学生进行德育教育。学校聘请社会劳动模范、行业企业技术能手等人员担任德育导师，通过讲坛、授课、交流等形式，借助德育导师的模范与引领，培养学生的专业修养，创新德育课程教学。
2.剖析专业及课程，夯实“积极教学”工程
学校以“积极教学”为落脚点，通过专业剖析，厘清计算机专业相应的岗位职业活动，构建以职业能力为依据的课程体系。在专业技能课程的教学实施过程中，本着“生产合格产品，培养合格人才”的教学思路，以典型项目（服务）为载体设计教学活动，以职业技能鉴定为参照强化技能训练。同时，学校联合企业技术专家和课程专家，制订课程教学标准，开发以“工作过程为导向”专业技能课程特色教材。在专业细化、小班化教学、项目推进的实施下，学校创造条件让学生进入好企业、有发展的岗位进行定岗实习，通过企业的培养使学生成长为优秀的员工，这样才能使专业办学出现良性循环。
3.开展“九个一”活动项目，做强“积极拓展”工程
学校在实施职业教育“双证制”的前提下，每年举办计算机文化节，学生在学习之余，积极开展第二课堂，并将课堂实践教学模块向课外拓展，以“九个一”项目为主线（做一名金手指、装一台电脑、组建一个局域网、设计一个网站、办一份电子报刊、出一份海报、制作一分钟宣传片、获取一张ATA证书、走进一家IT企业），分层递进，鼓励学生参加专业社团，通过自身的努力，实现一专多能，考取多个职业资格证书。目前为止，我校计算机专业利用江苏省高水平实训基地建设项目专项建设资金300万元（江阴地方财政需配套350万元）,按照省高水平实训基地建设评审要求，第一年度到帐的200万元，学校根据实训基地申报书中的规划，将新增和改造10个实训室（具体见项目申报书）。学校将省财政计算机实训基地专项拨款到帐的200万元前期投入主要用于以下几个计算机基地建设项目。
序号建设项目内容预算资金（万元）
第一，改造第4、第5、第9、第11和第12机房，报废五个实验室计算机 216台。添置一体化教学用计算机200台。并将1、2机房改造成2个高级办公自动化实训室。将第4机房改造成1个印刷编辑排版综合实训室，第5机房改造成网页设计与制作实训室，第9机房改造成1个图形图像实训室。 75.5
第二，改造和扩建1个计算机网络技术实训室。 44.5
第三，新建2个动画设计与制作实训室。 53.5
第四，计算机实训基地的网络改造。 22.5
第五，其它（学生创新工作室、各室投影设备等）。 4
合计 200
此外，企业对学校的实训基地建设也给予极大的帮助与支持。学校现代图文工作室，全部由江阴现代办公设备有限公司提供支持。
三、夯实基础，锐意创新，完善实训基地管理体制
学校围绕高水平示范性实训基地的建设目标，进一步强化实训基地各项管理工作，建立起完善的基地管理体制。
1.实施“分线分块”管理，构建基地日常管理体系
管理体系框架如下：
岗位名称工作职责
实训中心主任总体负责实训基地的建设、运行和管理等各项工作；负责实训教学安排、职业技能鉴定安排，实训中心人员管理。
实训指导教师负责学生计算机类实训教学实施。
辅导员具体负责计算机专业实训德育工作，指导实训教师进行职业道德和职业素养教育。
对外培训与校企服务110负责人具体负责对外培训和企业技术服务，包括制定培训计划，实施培训管理，承接对外项目开发等业务。
2.积极实施实训基地日常巡查制度
为了及时了解实训基地运行状态，学校实施实训基地安全巡查、教学巡查制度。重点查教师教学常规、学生学习常规，发现问题及时与教师沟通、与班主任沟通，并立即加以解决。
3.实施实训基地晚自习值班制度
学校为了让实训设备物尽其用，最大限度增加计算机设备使用率，增强学生计算机专业动手能力，晚自习安排计算机系的学生在机房进行自习，让学生合理利用这段时间，完成计算机专业课程学习任务，学有余力的学生也可以根据自己的爱好，自主学习训练计算机相关的专业技能。为此，学校实行晚自习值日制度，计算机专业教师晚自修都要轮流安排到机房辅助管理，避免夜间可能出现的管理不到位的情况，促进学生综合素质拓展的有效开展。
一、顶层设计,构建全方位、多层次、可操作的指导体系。
为了保障人工智能教育在我校真正落实和长期发展，学校将人工智能教育工作纳入到学校整体三年发展规划中，并作出明确要求。
为了让师生更加重视人工智能教育，促进学生全面发展，特修订了我校“五美”能行课程体系，将人工智能课程进行了重新定位和设计。
为了建设符合我校校情、学情的人工智能课程体系，学校成立了人工智能课程建设与实施的探索与研究项目管理团队，制定了项目计划书，从项目名称、项目团队、项目背景、项目创新点及解决问题、项目推进措施、项目完成期限等方面进行了具体规划。
二、支撑保障
完善软硬件设施和文化建设，为人工智能教育开展做好支撑和保障。除了四楼独立的人工智能实验室，我校还自主改造了五楼的创客教室和阅览室，扩宽了人工智能教育场所，尽全力满足学生人工智能上课需求。
学校高度重视人工智能教育，不断加大投入。在资金紧张的情况下依然给学生购买了小学生C++趣味编程书和人工智能超变战场的场地。
三、具体做法
1.基于校情和学情的人工智能课程设计
课程设置：开学之前，课程部整体规划，实行信息技术课两节联排。
人工智能课程开设内容安排：基于校情学情，本学期3-6年级全面铺开人工智能课程，3年级以信息技术基础知识、编程猫、乐高搭建基础入门为主；4年级AI神奇动物，5-6年AI变形工坊，是集搭建和编程于一体的人工智能课程体系。本学期信息技术类人工智能特色社团的开设：人工智能机器人社团、信息学奥C++社团、创意编程社团。
2.三位一体，三组联动推进人工智能课程的开发与实践。三组是：项目组、教研组和集备组。具体做法是：
项目组的做法：根据人工智能项目管理计划书的内容和要求，3月初进行项目工作总结和4月份计划汇报，5月份进行了中期汇报。进一步梳理人工智能校本课程的内容，促进人工智能课程实施与落地，进行了生本AI人工智能校本课程的开发与研究，重点对课程目标和课程内容进行了设计和探索。
教研组的做法：1.参加区首次信息技术教研活动，明确方向和工作重点。组织信息技术教师按时参加区里首次信息技术教研活动，并将区里的要求传达给每一位信息技术老师，为接下来的工作做好铺垫指明方向。2. 教研组内进行磨课，四年级潘倩老师执教了四年级AI神奇动物—敏捷的蛇；徐娜老执教了五年级AI神奇变形工坊—设计“地雷”，课后及时听评课，提出优点与不足，并进一步改进完善。
集备组活动：各年级备课组利用双周周二上午时间进行集备，研究本周的上课内容、梳理课堂具体流程及教学设计。
3.加强教师培养力度，积极组织教师参加人工智能培训和学习。学校鼓励教师进行小课题的研究，提升教学专业素养。2019年区级小课题《小学人工智能课程体系、教学策略和教学评价的研究》顺利结题。2020年区级小课题《奎文区人工智能教育专项课题--小学人工智能教育教学策略及评价方法的研究》立项。
4.为了拓宽视野，为人工智能教育的发展进一步指明方向。落实请进来：邀请区教研室专家进校为学校人工智能开展情况进行诊断；邀请优必选指导老师入校指导人工智能课程，并进行赛事辅导和培训。
5.为了给学生的学习搭建更广阔的平台，丰富学生的课余文化生活，促进学生信息素养的提升。以赛促学，积极组织学生参加各级各类比赛。
四、取得成效
1.学校层面：以人工智能教育为契机近年来，我校的信息化、数字化、智能化水平不断提升，互联网+教育、智慧校园工作取得了巨大的进步，学校获得省市区多项荣誉。
人工智能在培训行业的应用，除非已经进化到像电影《黑客帝国》中的场景一样，可将所需知识直接下载至脑中，否则，还是得回归学习的本质。人工智能无法替代人类学习，学习是个性化的，并且还要经历内化的过程，才能最终完成。然而，这并不代表人工智能在培训行业没有用武之地，恰恰相反，“智能化”学习技术的发展正为培训行业注入一股新动能，而其中有些应用值得重点关注。
辅助系统
在学习环境中，与传统学习管理平台注重管理与记录不同的是，智能化辅助系统会提供给学习者（learner）个性化的反馈。学习者参加完测验后，可以更好地了解自己的弱项，进一步获取相关的学习资源及后续所建议的学习路径。智能化辅助系统扮演了助教的角色，有效指导并促进学习者的学习。在工作环境中，智能化辅助系统可以依照角色或流程等属性，即时提供给任务执行者（performer）个性化且适量的内容，扮演了教练的角色，加速问题解决并提升工作成效。
课程规划
想像一下，你所经历的学习与工作都留下了记录，你曾经去过哪儿、看过什么、读过什么，都被记录分析。之后通过电脑演算模型，人工智能就可以根据你的程度与需求，为你匹配相关的资源，选取真正对你有用的内容，提供多元与个性化的学习历程（learning experience），从而摒弃以往齐头并进式的课程规划。
内容资源
通过学习元件（learning objects）或知识元件（knowledge objects）在元数据（meta data）的标签，内容资源可以具备学习者能力、角色、工作场景及业务流程等属性。之后，结合智能推荐引擎，内容便可以依照单一或多元属性呈现，作为获取知识的来源被自动推送给学习者，或者作为问题解决的资料来源被推送给任务执行者。
精确搜索
语言可能是模棱两可的，通过建立知识图谱（knowledge graph），学习者可以快速缩小搜索范围。智能化搜索也可以更好地理解学习者搜索的信息，总结出与搜索话题相关的内容。由于知识图谱构建了一个与搜索结果相关的完整知识体系，所以学习者往往会获得意想不到的发现。在搜索中，学习者可能会了解到某个新的知识或新的联系，从而进行一系列全新的搜索与学习。
数据分析
学习无处不在，当学习或者历程记录可以通过xAPI这类学习技术标准，来收集多元数据的时候，学习数据就不会只停留在以往SCORM课件阅读的纪录模式，而是可以实现学习历程数据的集中。过去单纯的学习记录也可以上升到预警及预测的层次，甚至通过数据收集与深度分析，提供学习者如何建构所学内容的意义、如何形成理解、以及学习过程中所做决策的报告，这对教学设计会有莫大的帮助。
项目运营
（1）在煤矿安全仪器仪表结构、性能改进中的应用智能自动技术给煤矿安全检测仪器、仪表和测量领域的应用开辟了一片广阔的前景。要使每台仪器和仪表都能随时准确地分析以前和当前的数据信息，可以在智能化软、硬件的基础上，从低、中、高3个层次上抽象反映测量过程，使现有的测量系统的性能和效率得到提高，使传统测量系统的功能得到扩展，如运用神经网络、遗传算法、进化计算、混沌控制等智能技术,使煤矿安全监测仪器及仪表实现高速、高效、多功能、高灵敏等性能。将微处理器和微控制器等微型芯片技术应用到分散系统的煤矿安全检测仪器仪表中，设置模糊控制程序以及各种测量数据的临界值，运用模糊规则的模糊推理技术，对事物的各种模糊关系进行模糊决策。这种模糊技术的优势就在于不用建立被控对象的数学模型，也不需要大量的测试数据，只需要根据经验，总结出一个合适的控制规则，应用芯片的离线计算和现场调试，按照我们所需要的精确度做出准确的分析和准时的控制动作。
（2）开采方案决策及参数优化设计随着专家系统的发展，煤矿企业对矿井挖掘的方案和参数越来越合理，更贴合实际条件。近年来，很多人工智能方面的研究所和院校专注于将人工智能这项技术应用到煤矿安全生产中，比如美国阿拉斯加大学设计的专家系统，可以根据实际情况智能地实现在长壁采煤法和短壁采煤法之间选出最佳的截煤方案；俄罗斯东部矿业大学将模糊数学理论应用到煤矿生产中，设计出一项可以智能选择最佳的爆破对策以及将方案参数最优化的专家系统；澳大利亚拉瓦尔大学设计的一项专家系统，可以智能选择最佳的设备选型。将人工智能应用到煤矿安全生产领域这项技术在我国也得到了很大的发展。例如针对采矿巷道围岩支护中围岩分类的相关问题，设计出了一项专家系统，这个系统可以智能的根据实际情况将围岩进行分类。针对巷道支护的形式以及参数问题专门设计了一项专家系统；针对煤矿井下爆破挖掘方案的选择问题开发设计了一个专家系统。这些技术现在在煤矿安全生产中都得到了广泛的应用。
（3）在煤矿安全仪器仪表网络化中的应用煤矿安全仪表与人工智能技术的融合，可以通过强大的计算机计算功能快速并且准确的计算出合理的参数，充分发挥了安全仪表的作用。例如，将数字安全检测仪器连接到网络上，网络上的模式识别软件便可以快速准确的分析出所处的实际条件以及仪表的各项属性，并做出相应的处理。如果将智能系统直接安装到数据采集设备上，便可以脱离网络实现智能的远程测量和数据采集，并自动实施分类。随着计算机的发展，计算机的运算功能和人机互动功能越来越人性化，通过设计一项人工智能软件，然后将计算机与仪器、仪表连接在一起，就可以远程操控这些仪表，完成不同的任务。比如将这些仪表上的数据收集起来复制多份，分别发往不同的部门；比如建立一个煤矿数据库，将测量结果储存在这个数据库里面，需要的时候就可以随时调出来使用。并且不同的用户可以分别在相同的时间、不同的办公地点实现对同一个仪表或者同一个任务的监控和数据收集，没必要亲自到现场查看。一旦发现问题，由于数据的同时性，工作人员便可以立即对现象和问题进行分析，并采取相应的措施，而不会因为信息的不对称，造成讨论的不一致性，耽误解决问题的时间。
（4）井下故障诊断及灾害预防控制煤矿生产过程中不但要解决挖掘方案的合理性和优化问题，最大限度地获取经济利益，最重要的还是要解决生产过程中可能出现的安全问题，以及对环境的破坏性。针对这些问题，有些技术人员便考虑将人工智能应用在故障诊断和灾害预防控制方面。王文明设计了一项智能诊断专家系统，这个系统以神经网络为基础，利用神经网络强大的学习能力，将过去煤矿生产过程中出现的安全问题以及解决方案总结归纳，当问题出现时，专家系统便能迅速反应，诊断出这个问题，推理得出应对方案。文献[1]也在神经网络的基础上设计了一项专家系统，这项技术将煤矿生产事故前所出现的征兆汇总，当生产过程中再次出现同样的现象时，专家系统便能迅速推理将会发生什么问题，并提前预报，工作人员便能立即知晓，并做出排查确认是否存在问题，以及提出相应的应急措施。
2结语
煤矿安全生产是一个重大的系统工程，不但要关注量的增长，同时要提高质的飞跃。虽然政府对于煤矿安全生产的重视在不断加强，事故总量和死亡人数也有明显的下降，但是重大安全事故仍然时有发生，安全生产形势仍然不容乐观，煤矿安全生产仍然任重道远。要坚持做到以下几点，以防止煤矿安全事故的发生：
（1）升级煤矿安全生产技术设备随着人工智能技术的不断发展，人工智能这项技术得到广泛的应用，给我们的生活和工作带来极大的便利。人工智能技术在煤矿安全生产中的应用范围和规模也将不断扩大，煤矿安全生产设备也将越来越智能化和先进化，仪器、仪表这些监控设备也将越来越人性化，不但可以及时处理各个类型的数据，而且还能非常有条理的呈现在我们面前。随着这些技术的发展，煤矿生产也必将达到一个更高的层次。人工智能技术在煤矿生产中的应用，可以轻松的将人的思维应用到生产设备上，实现“人”的智能化，不仅可以在量或是质上提高煤矿生产的效率，而且可以减少煤矿事故的发生，做到提前预防、提前准备。煤矿生产的提高也将使我们的生活工作达到一个更高的平台。
［关键词］财务管理;人工智能;证券公司
伴随着我国市场经济的飞速发展，我国证券行业也稳步前进，并且在我国的资本市场扮演着愈发重要的角色。在当下人工智能被普及与发展的环境中，证券公司需要有效地兼顾自身的效益与发展，在公司内部还需要承受巨大的管理压力，尤其在自身企业的财务管理方面。在当下科学技术愈发先进的环境中，较为传统的财务管理已经慢慢不能符合证券公司发展的需要，甚至造成了一定阻碍。因此，当下怎样有效地使财务会计演变为管理会计是人工智能视域中证券公司需要思考的课题。
1人工智能推动财务管理工作者转型，进而促使财务管理转型
证券行业是金融行业的重要支柱，涵盖了证券公司、基金管理公司、证券投资咨询机构、证券资信评估机构、金融资产管理公司、上市公司证券部、银行投资部、基金部，且多与数据打交道。同其他行业的区别在于证券行业具有强烈的数字性和虚拟性。因此公司内部的财务数据十分庞大。人工智能技术是当下信息技术的重大成果之一，人工智能下证券公司财务管理能够对传统财务管理进行以下改善:其一，能够把公司内部的财务管理工作者从烦琐的财务工作中解放出来;其二，能让基础财务工作的效率得到较大的提升，让其数据更具有科学性与精准性;其三，能有效地为证券公司节约人力资源成本;其四，人工智能技术的引用还能有效降低证券公司内部人为操作利润情况的出现概率，进一步提升证券公司会计工作的质量。人工智能的财务管理具体表现在:首先，能够通过智能化管理相关的知识、经验、技能，将尤其复杂的财务知识转化为多个简单问题;其次，能够科学地将财务数据进行识别，然后进行有效分类;再次，能够对有关工作人员实现相关的财务信息共享，提高财务信息透明度与处理高效性;最后，能够模拟人类神经网络，进行危机预警、数据挖掘、风险投资评估等分析工作。当下，伴随人工智能普遍应用带来的后果是有关的财务数据突风猛进式的提高，而传统意义上的财务管理形式已然无法完全适应，但人工智能终究不能彻底地代替财务管理人员，同时财务管理工作者是财务管理的主体，也是转型的重要因素，人工智能下的财务管理人员所负责的领域也会慢慢向统筹、预测、分析等方面靠拢［1］。也因此初级财务管理人员的需求量会逐渐地被缩减，更高级的财务管理人员要充分满足证券公司经营决策层所需信息需求。具体表现为以下三个方面。
1.1管理型财务专家
证券公司的运转必定会出现庞大的原始经济数据，而这类数据需要相关的财务管理人员进行解析、整理与合理地预判，这是当下人工智能所不能代替的。因为前端数据的搜罗与分门别类是目前阶段人工智能能够处理的范围，而针对数据作出后续的判断依旧需要人类来执行。所以精通计算机技术与会计知识的当代会计人员会有较大的概率成为管理型财务专家。
1.2风险控制专家
如果证券公司需要良好的运转需要内部控制与风险管理的帮助。尤其当证券公司处于一定的发展阶段或发展规模时，其经济活动与生产运作会呈现出复杂性，风险管理与内部控制将会发挥出较大的功效。如果再基于人工智能上的会计信息系统的帮助下，辅以专业的财务管理人员进行监管会发挥出事半功倍的效用。
1.3智能化顾问
兼具信息系统应用与会计专业知识的复合型财务管理人员，在财务视域下的人工智能与计算机信息系统的应用中发挥着关键的作用。复合型财务管理人员能够把需要模式化，进而能够让财务管理智能化，在这个过程中复合型财务管理人员也发挥着指导作用，以便保障人工智能化的财务管理能够充分发挥其在证券公司诸如信息共享、数据识别等作用［2］。
2人工智能背景下财务管理转型的意义
2.1有利于证券公司核心竞争力的提高
伴随着我国的经济形势不断向上发展，证券行业的竞争也越发的白热化。证券公司想要突出重围就必须拿到更大的经济效益，持续地革新并优化自身的管理理念，让自身的核心竞争力得到提升。而在人工智能技术的帮助下，比如通过智能运算与大数据能够在极短的时间里获取客户企业或行业的具体情况，还能根据知识图谱生成生态定位报告，使证券公司能够更有效率地从得到的有效信息中了解到目标客户的真实需要，再配合财务管理转型中出现的管理会计人员能够更为深入地掌握客户的情况，从而为客户开展个性化的金融服务，增强客户的黏度，有效地突出公司的竞争优势，最终打造出更高的经济效益，为证券公司后续发展奠定坚实的基础。
2.2有利于证券公司科学配置风险与收益
证券公司同其他类型的企业相比，其风险系数始终维持着较高的水平，即使是同金融机构进行比较也同样如此。而证券公司若能有效地利用财务管理转型中出现的管理会计，则能够让公司自身的风险与收益配置得到更优的处理。此外，再有效地配合风险管理控制平台就能够让证券公司在有效接受风险时，还可以最大化地提升自身的经营绩效。风险管理控制平台也能够发挥出缓释与控制风险的功能，进而提升证券公司资产的安全系数。
3人工智能背景下证券公司财务管理转型的策略与分析
3.1强化管理会计的应用
在证券公司财务管理工作中，财务分析即是公司管理层与有关的财务人员在证券公司内部财务报表数据中找出一定的规律与发展走向，并有效地利用得出的结果来拟定科学的战略计划，还需要将证券公司的每一个资源做出最优化的分配，找出当下营销的关键，以此来推动证券公司内部综合收益的最佳效益出现。在人工智能深入发展的当下，证券公司需要加强对公司内部管理会计的重视程度，充分发挥出管理会计在财务分析当中的优势，以此来提高财务分析的工作质量，提高财务分析的科学性［3］。如果证券公司需要针对财务部给出的月报数据、季报数据、年报数据做解析，需要判明目前证券公司的经营成效，以及需要系统性地评估证券公司中的财务情况，这些都需要在管理会计的帮助下完成。证券公司也需要让管理会计围绕公司现金流情况的分析来找出当下公司于经营中的长处与短处，让管理会计围绕证券公司发展的现况来给出对应的科学的解决方案。
3.2强化信息化建设
先进的科技支撑是财务会计朝管理会计演变必要的元素［4］。在当下信息化的时代中，互联网技术是必要。人工智能视域下的工作量如若仅让人工去操作，将会投入大量的资金、物力、人力，性价比较低，因此，先进的人工智能技术的辅助同样是必要的。证券公司的信息关系网是十分杂乱的，而使用前沿的人工智能技术则能够有效地将这些驳杂的信息分门别类，让信息的查找变得更为便捷。并且通过人工智能技术还能把证券公司各类信息进行有效的保存和进行相应的分析工作，在一些特别的技术辅助下全方位地把证券公司当下的情况与经济状况呈现出来。证券公司需要将理念先行的原则贯彻始终，构筑好前沿的信息技术平台。此外，为了能够及时且充分地利用好证券公司的信息，需要证券公司将互联网信息技术平台作为综合绩效考评的工具。证券公司在拟定计划时，需要在人工智能技术与信息技术的帮助下，将证券公司的发展与战略管理作为侧重点，进而科学地设计出符合证券公司自身情况的建设计划。并有机结合公司自身当下的发展情况与未来规划来科学地配置职工人数，以此来规避证券公司投入的资源浪费或是资源过剩情况。证券公司需要创建专属的信息管理系统，为操作人员及时地获得所需的精准信息提供保障的同时，还可以有效地给证券公司创新与金融活动提供信息支撑。
3.3培养复合型的财务管理人员
如若证券公司财务管理要转型，就需要打破过往管理中的陈规，把财务会计向管理会计进行转变。这个过程中需要证券公司有效地转换财务管理工作者的思维，并在管理会计相关的知识上进行科学的培训，让财务管理工作者的专业性能够得到提升，最终成为一类复合型的财务管理人才，让证券公司的发展需要得到满足。证券公司对于管理会计拥有相对较高的要求，除了需要管理会计对会计基本知识充分掌握外，还需要管理会计对证券公司的业务了然于胸，以及具备强大接受与适应能力［5］。除此之外，管理会计人员还需要在各个资金的使用和分配上具有远见性与科学性，在证券公司的业务上也需要足够上心。如此一来便能够让财务管理工作者在工作中有效地协调各个部门。另外，因为财务管理人员一直是一类需要同外界进行有效沟通的职业，因此这也要求财务管理工作者具有高超的沟通技巧与语言表达能力。而且财务管理工作者还需要具备优良的总结能力与信息分析能力，以及良好的信息管理与判断能力，并以此来确保人工智能视域下证券公司管理会计能够充分发挥其作用。为了让证券公司财务管理人员尽早地转型并推动人工智能视域下财务管理的转型，证券公司也需要有意识地让财务会计同管理会计有机结合，提高财务管理人员的业务素质。
刘佳辉
（河北大学 管理学院 唐山 063000）
摘要：人工智能作为计算机的学科的分支之一，是被公认的二十一世纪三个最尖端的技术之一。伴随着改革开放以来三十年的经济和科技力量的不断发展，我国的人工智能在各个的领域的技术也得到了长足的发展。而在杭州出现的无人超市更是让人工智能的发展进入到了一个前所未有的阶段，毫无疑问，社会的快速发展离不开人工智能的技术的不断进步。因此，企业应该加强人工智能技术的发展，将人工智能的发展与企业的运营和管理相结合，以推动企业的可持续发展。由此，本篇文章将对人工智能技术对企业管理中的应用进行探究，以期望将对人工智能与企业发展的结合，和我国企业的飞速发展有所借鉴。
关键字：人工智能 企业管理 企业发展
Application of Artificial Intelligence in Enterprise Management
Liu Jiahui
(Tangshan 063000， School of Management， Hebei University)
ABSTRACT： As one of the branches of computer science， artificial intelligence is recognized as one of the three most sophisticated technologies in the 21st century. Along with the reform and opening up since 30 years of economic and technological power of the continuous development， the technology of artificial intelligence in various fields has also been greatly developed. The appearance of unmanned supermarkets in Hangzhou has brought the development of AI to an unprecedented stage. There is no doubt that the rapid development of society can not be separated from the continuous progress of AI technology. Therefore，enterprises should strengthen the development of artificial intelligence technology and integrate the development of artificial intelligence with the operation and management of enterprises to promote the sustainable development of enterprises. Therefore, this article will explore the application of artificial intelligence technology in enterprise management，hoping to combine AI with enterprise development and provide some reference for the rapid development of enterprises in China.
Key words： Artificial intelligence Business management Enterprise Development
引言：人类一向以自己为“智能生物”自居，这是因为我们能够不断的学习、观察新事物，让自己能够不断的取得进步，这让人类在地球上显得与众不同。所以当我们也开始充当上帝的角色，开始创造属于我们自己意识的人工智能时，心情也像上帝创世一样，内心充满了激荡与振奋，这便是人工智能的发展的动力。如今，人工智能在大数据时代充当着越来越重要的角色。在欧美等发达国家取得了飞速的发展，随着人工智能技术的不断深入，企业的人力资源、财务会计和知识管理的技术均被运用到人工智能应用中去。
一、 人工智能将对企业会计行业产生影响
（一） 我国的会计行业人工智能的运用
会计作为会计制度的主体，分为三类，主要涉及企事业单位，行政机构和会计师事务所。在中国，涉及会计工作的许多主题工作仅限于人工智能应用中的会计系统。在会计中，一些需要主观行为的工作，例如审查，验证和判断，仍然需要会计人员手动完成工作。然而，在会计师事务所，虽然审计业务也是主要业务的一部分，但在人工智能应用方面略显稀疏，原因是对于大多数上市公司的审计业务，大量的审计工作文件是需要。填写后，它既有草稿的电子版本，当然还有纸质版本，但这些入门数据仍需要手动填写。
（二）对人工智能在会计行业中应用的展望
任何会计师都清楚地知道会计行业是一个严格的行业，也需要及时性。有许多会计程序和复杂的过程需要解决。因此，对于会计，加班是一种普遍现象。在某种程度上，会计师还希望有一天会有人工智能来取代这种枯燥乏味的工作。当前的人工智能应用程序解决了一些基本操作，例如凭证和报告的生成，但它远远不能满足当前会计机构的需求。例如，人力资源会计需要一个符合业务特征的测量工具，并报告业务的人力资源。通过该模型，可以分析企业的人力资源，从而进行合理的人力资源管理，成为降低成本的方法之一。这种需求是会计管理会计和环境会计中许多分支机构的必然要求，因为会计职能现在越来越倾向于决策，会计需要在相应的决策过程中提供信息。但通常很难获得人工计算和分析。如果人工智能可以进一步应用科学知识来解决这个问题，那么最好。
（三）人工智能对会计行业的影响
1）提高了会计内容的时效性和正确性
企业是政府机关或任何会计师事务所，可以在使用会计软件后及时处理发生在当日的经济业务。因为会计人员只能在系统中注册并选择或审计相关事务，所以最终系统根据现有的自动生成相关报表的数据，比传统的会计凭证人工生成报表要及时得多，另一方面，在传统的会计业务流程中，会计人员往往会产生假账，而现行的会计凭证则会产生假账。财务系统也必须是一些手工输入的数据，因为系统在输入错误时会提示，在这种情况下，减少了数据的错误概率，从而提高了会计信息的准确性。
2）一定程度上抑制了财务信息造假
在具体的会计核算制度下，所有登记制度人员都有唯一的账户和密码，并有自己的权限和非常严重明确的分工。工作场所包容性现象在传统会计核算中非常严重。特别是在中小企业中，人工智能的应用有助于通过明确的功能来抑制人工伪造信息。然而，人工智能不能说是为了防止金融伪造。系统毕竟是由人控制的，管理层无法应对会计人员以上的内部运营现象。
3）会计行业中传统岗位需求减少
由于日益广泛使用的人工智能在会计行业，传统的会计职位不需要员工，所以这是一个明显的变化。自1980年代以来我国会计电算化发展此后晋升。它已经商业化，是用于各种会计实体，使原始简单的会计记录和会计工作被人工智能所取代。因此，会计的地位不再是必要的。
4）会计信息安全性受到威胁
各种计算机化的会计系统，广泛应用于电子形式会计实体中存储的各种金融数据，具有电子数据的优点，如省电，方便，数据容量大，易于查找等优点。而另一方面，系统如果保护未达到易受黑客攻击的指定位置，当前网络安全性大大降低的同时，信息可能在网络传输过程中被截获，因此导致企业财务信息泄露会非常严重，会造成重大商业机密，并导致损失。
二、 人工智能对企业金融风控的影响
（一）智能风控落地的前提
在互联网信息技术和网络技术普及的时代，让人类生活进入大数据驱动的智能化发展阶段，而人工智能在金融风险控制的探索和实践中经历了以计算机为标志的信息时代，人类因此CIETY已进入人工智能引领第四次工业革命，如果追求信息时代是数据采集和存储，那么解决人工智能时代是伴随着信息技术的发展和信息爆炸而引起的。由于信息处理能力不足，计算机帮助人们处理海量信息、分析数据和使用，是人工智能的时代，智能认知阶段，人工算法进入商业世界后，开始显示出趋势的普遍性，特别是LY在金融业务中显示出较强的适用性，目前人工智能在国内重点应用于风险控制、信用和欺诈等领域。人工智能产业化可以结合现场诞生，不能留下以下三个重要方面前提：
技术基础的改进。用云计算来说，计算能力在出现之前是一种昂贵的资源，公司不能独自承担这种成本。在人人上网的时代，计算数据量不断增加，大规模数据的培训和计算带来了对CPU水平提高的需求。云计算服务实现了计算资源的循环和重用，大大降低了企业的成本。在云计算的情况下，为了将成本降低两到三个订单，许多初创企业可以拥有强大的计算能力。当然，对于从事人工智能服务的公司来说，拥有计算能力是不够的，因为限制技术的因素还来自于数据采集能力和数据处理和处理能力，列如数学、统计学、机器算法等。而确定大规模计算，强大的人才是必不可少的。
场景的出现需要更先进的技术。特别是在需要扩大规模和复杂化的消费信贷服务中，如何提供高质量的用户体验成为一个难点。例如，在少量的贷款业务中，金融机构或平台需要在短时间内对某个用户进行准确的风险评估，或者在一天内完成数十万甚至更多的用户信用。由于可以预见，这样的要求只会越来越高，场景也会越来越多。传统的刀耕火种评估方法与现有的大量多样化的金融需求完全脱节。因此采取智能投资，但它面临的投资机会是短暂的，交易信息的判断甚至需要快到几毫秒。对现场的需求促使业界使用更合理的算法，更快的计算速度，并要求新技术将人工智能带入舞台。
改进的数据材料丰富。人工智能，所以数据是使用数据来支持操作和判断是人工智能的基础。在金融行业中，数据也是如此。互联网时代的背景下，金融消费者的高度收集碎片更大规模的需求，数据采集成本较低。金融机构和企业可以使用这些数据来计算、处理、和判断，为用户提供个性化服务的经验，基于智能的数据做出决策，实现精细管理，从而进一步推动人工智能技术的应用的发展。
（二）智能风控是传统风控的有效补充
传统金融机构与传统计分卡模型和规则引擎等“特色”风险评分，根据性能和智能风险控制记录，社会行为，行为偏好，身份信息和设备安全方面的行为特征的“软弱”用户的风险评估。两种类型的风险控制从操作到场景显示效果之间的显著差异，后进入移动互联网时代，智能风险控制的优点更加突出，有效补充传统的风险控制。
传统风力控制形成了标准化的操作模式，首先判断用户的身份，然后复习物理用户提供的证明材料。简而言之，它分为以下步骤：首先，回顾通过面对面的检查来确认用户身份的真实性提交材料。材料包括识别和收入证明，如身份证、户籍、银行流动和就业信息。其次，用户的资产评估和确定信用额度，主要的资产估值标准抵押房地产和汽车生产等。最后，信用贷款，其他步骤可以添加，如调查贷款的使用和确认交易的意愿。
关注人的评论，首先，传统的风险控制单元的时间跨度，至少在周需要层层审批，业务流程涉及多个人员和链接，导致效率低;其次，长时间的业务流程，无法满足用户的资本要求，导致坏的用户体验;最后，对小型业务，传统的风险控制复杂的审计程序导致的高成本使银行和无利可图，所以这个巨大的市场的一部分。
智能风险控制对大数据，算法和计算能力，重视数据，生活等识别确认用户的身份;欺诈识别风险，智能控制使用多维特征，许多数据表明意图和倾向，反映用户欺诈;普通用户的还款意愿和能力评估判断。
在互联网经济下具有“规模”增长的消费者金融市场中，智能风险控制可以捕获非传统的金融数据并增加弱势的金融相关特征。机器建模和分析的方法用于及时有效地补充传统的风险控制。首先，智能风控带来闪电般的审查速度。时间跨度以分钟和秒计算，为用户提供更好的服务体验。其次，对用户行为数据的分析得出更准确的评估。最后，在风险预测中，数据模型的使用可以准确地量化未来风险最有可能发生的时间和情景。从快牛金科的实际应用来看，定量风险预测的结果与实际风险的表现一致，误差很小。风险控制标准的放松和收紧所引起的坏账绩效水平的变化可以通过数据直观地衡量。实际的业务运营非常有益。
目前，个性化的场景下贷款和大规模贷款，信用贷款和消费贷款等，智能风险控制有足够的优势，但是大的贷款和交易涉及资产评估、房地产贷款和供应链融资等大型企业。验证的真实性，传统风力控制仍然是不可替代的，两个风控制模式仍将。
（三）智能风控成长空间巨大
在金融行业，风险控制中，无限智能风险控制是一个不断迭代的过程，并不断按照优化的结果进行。到目前为止，智能风险控制已经取得了良好的应用效果。实践中，智能风险控制模型已经更好的用户差异化程度，能够清晰地反映出评价结果中的高质量和不良客户，通过不断的优化迭代，识别的准确性和判断的速度，技术人员一直在螺旋式上升，但目前行业面临的问题是数据岛和信息不透明，行业总负债不共享，仍然是大空间智能风险控制技术的提升。在用户体验上，智能风险控制的最佳路径有二点：一是减少对用户的干扰，对于当前信用风险控制过程中需要获得用户授权等数据的审批，随着数据共享和计算能力市场机制的完善，未来只有需要向客户提供极少的信息进行评估，消除用户对信息安全的顾虑，使用合规性。其次，在上述基础上，提升用户评估的准确性。。
人工智能是一种不可逆转的趋势，但人工智能在推广特定情景时仍面临一些外部阻力。
首先，由于一些工人，意识滞后，商业实践中的人工智能面临着银行和其他机构的模型变革，在管理决策时考虑到潜在风险。其次，需要探讨适当的业务情景。传统的金融业务场景，在应用、审批，基于不同操作系统的贷款和大量人力资源等一系列环节之后，如何切入人工智能将在调整过程中面临长期运行。此外，在监管方面，人工智能还暴露了“黑匣子”理论与“可追溯性”金融活动的矛盾。人工智能对于许多风险控制的实施过程并不是人类大脑能够理解的，而是在一些监管更严格的情景中给予必要的解释。
中国着名科幻作家刘慈新曾经说人工智能就像一个黑盒子。从理论上讲，他们的计算步骤可以追溯，但由于计算量巨大，跟踪实际上很困难甚至不可能。实现两者之间的平衡并建立信任是未来人工智能面临的巨大挑战。在这种情况下，一方面，可以采用更加解释性的算法。对于相同的数据，不同算法的结果不应该远远落后。另一方面，可以预期社会态度的变化和监管法规的调整。毕竟，它不仅仅是以人工智能为代表的计算机科学。随着研究的深入和领域的细分，其他人类主体可能具有传统逻辑意义的结果。
三、 人工智能对企业信息安全防护的影响
（一）人工智能时代下信息安全论述
信息安全是指用户使用网络系统时，软件和硬件不会被破坏，用户数据不会被改变，为计算机的使用提供安全保障。目前，信息安全在网络保护中尤为重要。在计算机网络的发展过程中，出现了许多数据泄露事件，不仅给企业带来了伤害，而且也暴露了许多人的隐私信息。从小的角度看，数据泄露事件给企业和人民造成了损失，在很大程度上阻碍了国家的发展和社会的进步。
因此，在人工智能快速发展的时代，我们不仅要追求技术进步，还要重视信息安全的保护。信息安全保护不仅是企业和国家的责任，也是每个公民的责任。
（二）威胁企业信息安全的因素
目前大多数互联网公司都在进行人工智能的研究，5G的华为技术是世界领先的，它不仅是企业的荣誉，也是国家的骄傲，影响企业信息安全的因素很多，涉及到很多方面，对信息安全的保护带来了许多挑战。
1）数据的集中存储
大量的数据可以存储在计算机系统中，数据之间的紧密联系，非常容易引起攻击者的注意，成为一个黑客的目标。网络数据繁多，从不同的方式，如电子邮件、微博、传感器等，相对集中存储的数据在一起增加数据泄漏的风险，并导致人身安全的丧失。
2）数据加密技术
计算机领域的数据加密一直是防止数据泄漏的首要任务，但仍有数据泄漏事件。人工智能技术的应用基于互联网用户的互联网数据的收集。如果没有大量的数据分析，将无法生成智能应用程序和技术服务。集中式数据库集中在资源丰富的大型企业手中。一方面，他们收集数据，另一方面，他们分析数据并智能地应用它。企业主要是营利性的，信息安全投入太小，会增加数据泄露的风险。
3）杀毒软件的应用
由于计算机病毒的不断侵入，导致很多杀毒软件的产生。如果计算机中毒，可能会导致多台计算机，甚至整个企业计算机崩溃，数据丢失。病毒以不断变化的形式出现，入侵计算机的方式多样化，每次出现新的病毒，都会导致杀毒软件的各个方面升级。企业不应该只根据病毒更新杀毒软件，而应该让企业的数据更加安全
（三）企业信息安全的防护措施
1）对数据安全技术研发
从传统信息安全技术的角度出发，企业必须加大对数据安全技术开发的投入，以保证人工智能的顺利发展。同时，国家要给予大力支持和一定的帮助。多方面引进新人才。其他企业数据安全技术也在不断发展，以保证网络操作过程中的数据安全，从而使黑客蒙受损失。
2）重视敏感数据的保护
敏感信息不应披露没有用户的权限。企业应优先保护用户的私人数据，并规定使用的设备，以确保网络可以正确操作。国家应该制定相应的制度措施的敏感信息，这使得一些人气馁。
3）国家对数据的保护制度
保护数据不仅是企业的责任。国家也应提出安全策略，制定安全要求，加强然后进行安全体系建设，加快人工智能立法的应用。国家应制定相应的数据保护法律法规，同时将数据保护渗透到学习课程中，教育幼儿，真正向每个人传达数据安全意识。个人应及时清理隐私资料，安全文明上网。
4）合法共享用户信息
使用用户信息时，应明确信息来源的合法性，确认数据的有效性，共享用户信息时应征求用户意见，用户不得擅自披露。否则，将获得虚假数据，这可能导致企业损失。
总结：随着科技的蓬勃发展，人工智能的蓬勃发展也在继续。尽管这个的人工智能还发展不完善，及时在早期进入的金融领域，还主要集中于风险控制、定量交易和智能客户服务。然而，人工智能对世界的好处将不受限制。
人工智能的进一步推广和应用，将形成广泛的基于机器的智能决策，可以大大提高社会整体运行的效率。例如，在围棋、自动驾驶、公安等领域，人工智能显示出良好的学习能力和决策能力。
人工智能也带来了社会结构的变化，如就业制度。一些简单、重复和自动化的数据收集和记录将被机器所取代。从目前的发展速度来看，客户服务、简单的风险控制、基础营销等人员更有可能被替换。技术的发展超出了人们的想象。就像2000年一样，没有人认为打字员在计算机和互联网普及之后成为了纸堆中的象征。人工智能技术对人类生活的渗透将是巨大的。就像互联网一样，20年前需要访问特定场景和手段的服务，如网吧、学校房间和拨号上网，都涉及到饮食和穿着。业务的各个方面的活动、业务和业务方面。当人们无法感受到人工智能的存在时，这意味着人工智能技术已经达到并得到了广泛的应用。
参考文献：
[1]贲可荣，张彦铎 .人工智能 [M ].清华大学出版社，2006.
[2]陆汝钤 .人工智能 [M ].科学出版社，1989.
[3]罗素，诺维格 .人工智能：一种现代的方法（第二版）[M ].清华大学出版社，2006.
[4]李生 .自然语言处理的研究与发展 [J].燕山大学学报，2013（5）：377-384.
[5] 孙涛 . 知识管理 ——— 21 世纪经营管理的新趋势 [M ]. 北京 ： 中华工商联合出版社 ， 1999.
[6] 李桂青 ， 罗持久 . 工程设计专家系统的原理与程序设计方法[M ]. 北京 ： 气象出版社 ，1991.
[7] Joseph Giarratano. 专家系统原理与编程 [M ]. 北京 ： 机械工业出版社 ， 2000.
[8] 吴今培 . 智能故障诊断与专家系统 [M ]. 北京 ： 科学出版社 ，2000.
[9] STB ofNASA [ Z]. Clips Reference Manual Advanced Program 2ming Guide 2001.
[10] 幸聪.人工智能时代网络信息安全与防范分析2018，2（07）：172-173.
人工智能这一概念是在1956年首次被提出的，随后在科学研究领域取得重大发展并逐渐形成了一套相对完整的科学理论。这些理论的逐渐成熟完善使得机器拥有了类似于人类的智能行为，并最终应用于电气工程中。智能化技术是计算机科学发展的重要成果和重要分支，它的发展是对科学智能本质最好的表现形式，为人类的工作、生活提供了极大的帮助，也为实现多种研究方法的产生做出了重要贡献。智能化技术能够快速的提高生产率、提高人们的工作效率，它通过对电气工程实现自动化控制来实现生产效益最大化。
一、电气工程智能化融合发展中存在的问题
1.资源浪费现象严重，成本控制存在风险
随着电子信息技术和互联网的普及应用，各个企业之间构建局域电气工程网，加强了各个企业间的互联互通，提高信息资源的利用效率，实现企业间的协同发展。但是，由于缺乏统一的建网标准，加上各个企业生产经营理念、工作目标的不同，使得电网之间的接口难以有效对接。在这种情况下，整个局域电气工程网的信息沟通渠道被人为割裂，不仅难以发挥局域网内信息传递和资源共享的优势，反而容易导致系统漏洞的产生，提高了企业信息泄露的危险。
2.操作标准不够规范，应用安全问题突出
电气工程自动化技术不仅应用在一般的车床加工控制，而且在高精尖装备制造方面也有重要应用，这要求操作人员必须熟练掌握和运用电气自动化设备。但是电气工程自动化往往是流水线作业，对操作人员的观察能力、动手能力要求较高，在长时间的工作中增加了误操作的几率。一旦生产链条上的某一环节出现了失误，就会在短时间内影响下游其他电气系统的正常工作，造成严重的连锁反应，给整个电气工程系统的应用安全造成巨大威胁。
3.缺乏专业技能培训，人员素质有待提高
电气工程自动化是以电子信息技术和计算机技术为支撑的综合性工程，要想保证自动化控制的高质量、高效率开展，必须强化系统操作人员的专业素养。但是国内电气工程自动化行业的人才缺口仍然较大，部分企业虽然拥有自己的电气工程自动化科研团队，但是忽视了技能培训工作，没有定期开展专业讲座，工作人员的知识技能长期得不到更新，对行业发展潮流和前沿知识掌握不到位，也就很难为今后工作的进一步提升起到推动作用。
二、人工智能与电气工程融合的作用
1.降低系统的测量误差
以电力工程为例，传统的电力工程计量系统，其测量误差为0.7级。电气自动化过程中采用EIT技术，可以将系统的整体误差大约降低5成，可以维持现场数据的测量误差不超过0.4级。主要原因在于采集到的模拟信号可以一次性转换为数字信号，经过光纤传输投入到合并单元，省略了以往的重复多次转换。另外，即使EVT和ECT的误差等级也是0.2级，但是由于信号是以数字式进行传输的，灌输环境为全光纤，外部电磁干扰不是很严重，避免了二次转换程序。
2.提高配电网的整体防护性能
在智能电网建设中，应用传统的电气技术对电网进行防护过程中，若故障发生在设定的区域之内，在电磁式原件差动电流内部会出现一定的谐波，可能会导致继电保护拒绝动作或者反应时间延长；若故障发生在设定区域之外，会导致传统的电磁式原件达到饱和状态，进而引发继电保护误差动作。运用电气自动化技术对电网长输距离进行防护，由于电子式电流互感装置不会出现磁饱和状态，所以二次侧电压响应波形能够将一次侧电压暂态过程更加准确地映射出来，达到快速降低电压基波辅值误差的目的，进而扩大配电网的整体防护范围，有利于提高继电保护动作的可靠性、灵敏度以及快捷性，全方位地提升电网系统的整体防护性能。
3.满足电力系统的暂态保护性要求
EIT技术具有较小的相位延迟和较宽的带宽，因此说电气自动化的线性特性和动态特性都比较好，对高频信号的相位和幅值测量更加快速和准确，为后续的暂态响应等工作提供更加可靠的信息，从而满足电力系统高效、安全、灵敏的暂态保护性要求。
4.提高畸变波形的测量精度
传统的申磁式设备在频率特性和动态范围方面都不太理想，遇到频率复杂的环境，则无法完成精准化测量和保护工作。应用电子式电气控制技术，可以实现对电力系统暂态和稳定条件下的动态化监管，对一次大电流数值作出科学的解析和验证，以保证在复杂频率环境下畸变波形测量工作更加方便和快捷。
5.提高智能电网维保的安全度
以微机技术为主导的电气自动化技术避免了复杂的绝缘结构，从而减少了燃烧爆炸和高温失效等安全隐患。集成电路使用的传输方式多数为光纤信号，小信号电流对传输通道的冲击较小，从而减小材料质化，降低检查和检测频率。
三、智能化技术在电气工程中的实践应用
1.优化电气产品设计
优化电气产品设计具体来说它包含着两个方面的内容：科学技术方面的知识和实践经验中总结的知识。传统的电气产品设计主要是人们在设计当中总结出的经验再加上一定的实验手段来进行验证，这样的设计方式缺乏科学的理论支持，稳定性差，所需工作量比较大，设计难度也随之加大，因而很难设计出科学合理的方案。电气设备的设计是电气工程自动化控制过程中的重要环节，它的设计过程十分繁琐，要求设计人员具备多方面的专业技术知识和丰富的设计经验。目前的智能化设计方案利用了CAD技术和计算机辅助软件来完成，极大的提高了设计水平和效率，具有很强的实用性和先进性。专家系统和遗传算法是人工智能优化设计当中的两个主要方法。专家系统一般依据一个或多个在相关方面有经验的专家提供的技术经验来进行判断和推理，模仿正常情况下专家们处理此类问题时的方法进行决策。虽然这样的技术还不成熟，但未来发展前景和发展空间极大，随着计算机技术和人工智能技术的发展，这项技术也会有更多的发展机遇。
2.智能诊断机器故障
电气设备故障的复杂性和非线性导致了电气设备故障的诊断和处理非常复杂，处理效率低、准确率低。然而人工智能方法的引入极大的改变了这样的状况，简化了诊断过程，提高了故障诊断的效率。其诊断方式主要有以下三种：专家系统、模糊逻辑和神经网络。例如，在诊断电动机和发电机故障时，运用人工智能技术将神经理论和模糊理论结合起来，一方面保留了模糊性的故障诊断，另一方面发挥了神经网络学习能力的优势，两方面优势结合极大的提高了故障检测的准确率和检测速度，极大的提高了工作效率。
3.人工智能化控制技术
未来生产发展的一大趋势是人工智能控制技术的发展。目前在电气工程自动化领域已经开始大规模运用人工智能技术。控制方式目前主要有：专家系统控制、模糊控制和神经网络控制。主要运用在故障的记录、在线分析、采集与处理开关量和模拟量的实时数据、实时监测各系统运行状态等方面。而这些功能的实现都可以用鼠标或者键盘在办公室进行操控。
四、融合应用中应该注意的问题
1.注重创新改善能源消耗量过大的问题
创新是电气工程及其智能化发展的关键内容之一，在改善能源消耗量过大这一问题时，应以提高生产效率、减少资源消耗为目的进行创新。一是着力探索新技术、研究开发创新型材料，并在实践中大力推广和使用新兴材料，以提高生产效率、减少资源消耗；二是在电气工程设计过程中要不断优化节能设计，设计是能源问题的重中之重，在工程设计师的设计中就需要将节能、提高能源利用率的思想贯彻进去，在满足实际要求的基础上，最大程度地降低能源损耗，降低运行成本，推动电气工程的可持续发展；三是注重将企业中的高耗能、老旧的设备进行升级换代，以使能源耗费降至最低。
2.加强质量管理解决电气工程质量问题
近年来，安全问题已被各企业摆上重要位置，而对于电气工程的质量安全问题，企业也应引起足够的重视。首先，电气工程企业要充分认识到质量的极其重要性，在电气工程施工中建章立制，加强质量管理；其次，定期对电气工程施工人员进行技能培训，切实提高施工人员的个人素质及施工队伍的整体施工水平；再次，加强对施工材料的监督管理，安排专人员采购材料，委派专人检查进场的材料，严把电气工程建设中的材料质量关；最后，加强对电气工程各个施工环节的监督和管理，严格按照施工标准规范施工，确保工程质量。
3.构建统一、科学的电气自动化系统
电气工程及其自动化科技人员要加强研究，积极引进先进的电气技术，不断改进电气自动化系统功能，以构建起统一、科学的电气自动化系统。尤其是电气工程企业的技术人员要认真研究行业特点和用户需求，并结合行业和用户的实际需求确定开发目标，使电气自动化系统能够满足不同企业的个性化需求，适应不同客户的要求，最大程度地降低企业的运行成本。
【关键词】“五防”功能；倒闸操作票填写系统；注意事项
人工填写倒闸操作票有很多劣势，比如受情绪的情况比较大，如果填写人员的情绪受到影响，非常容易填写误差，进而造成重大损失，但是应用具有“五防”功能的智能倒闸操作票填写系统之后，就可以减少这些误差，提高填写的效率与准确度。
1.人工填写倒闸操作票的劣势
早期的倒闸操作票都是由人工来填写，因这项工作十分重要，因此对填写人员要求，尤其严格，其主要要求如下：首先应该拥有一定的运行经验，因为很多数据都是在运行过程中产生的，在记录时，难免会出现误差，而填写人员在填写的过程中，要能够及时的看出误差，及时的改正；其次，责任心要强，因为倒闸操作票的填写要求多，尤其是在填写的过程中不能出现修改的地方，更不能出现错别字。但是毕竟是人为填写，其误差不可避免，所以人工填写操作票的劣势也非常明显，具体如下：
首先，环境因素，在填写的过程中，因为各种各样的环境因素，使得填写错误，比如自然环境，雷击、暴雨等，这对人工填写会产生一定程度的消极影响；其次，个人情绪原因，如果填写人员在填写的过程中，情绪不佳，没有全神贯注去投入，非常容易写错别字，进而导致出现废票或者错票，所以填写人员必须控制好自己的情绪，使其不影响工作；最后个人健康状态，有些倒闸操作票填写人员的健康状态不佳，在工作中身体经常出现不舒服的情况，不仅影响填写效率，更影响填写质量。
上述只是人为操作中比较明显的弊端，正是这些弊端的存在，才出现了很多事故，有些事故造成的损害非常大，据相关部门的统计，在停电事故中，有很多都是由于操作票填写错误引起的，再加之，现代的电力系统越来越复杂，操作程序越来越多，如果还使用传统的人工填写方式势必会产生消极影响。
2.人工智能倒闸操作票的“五防”功能
人工智能倒闸操作票填写系统与传统的人工填写系统相比，就有很大的优势，其中概括起来就是具有“五防”功能，接下来，笔者就具体的阐释这几项功能。
“五防”功能的第一个功能就是防止填写系统的断路器出现分、合不当的现象；第二功能是防止隔离开关出现分合不当的现象，也就是说能够保证隔离开关长期处于稳定的状态；第三个功能就是使防止带电挂接现象的出现；第四个功能就是防止接地刀闸与隔离开关出现故障；第五个功能就是能够避免操作人员出现带电间隔的现象。实际上，倒闸操作票系统自身就具有一定的任务，在其运行时，也要按照相应的规定，进而形成相应的填写模式。这五个功能大大提高了倒闸操作票的填写效率，避免了人为填写出现的误差。
3.具有“五防”功能的人工智能倒闸操作票的填写模式
3.1型票/历史票查询替换
这种方法由早期手工修改典型票的开票方式发展而来。其事先需要归纳典型任务，并制定相应的典型票模板，开票时直接调用相应的典型票模板并根据当前任务替换掉模板中相应的变量，形成最终操作票。由于这种方法没有知识表达和推理，如果出现没有考虑到的任务则无法开票，同时文献指出，编辑典型操作票数据文件的工作量是非常大的（如一个中型电厂的典型操作票可达上千张），所以制定一个完备的典型票/历史票库工作量较大。但这种开票方式原理简单，开发比较容易，而且在使用维护上对技术的要求也不高，所以有不少单位仍在使用。有些操作票系统在中也保留了按典型票开票的功能。
3.2规则校验
这种方法类似于模拟盘和电子锁配合实现的互锁功能。将每台设备的每项操作都用一条规则来约束，以保证所开步骤的安全性与合理性。规则的实现方式很多，但本文认为用逻辑表达式来表示最为灵活。开票时用户选择某台设备的某项操作，只有在其对应规则满足的条件下（即规则判断结果为True），此操作步骤才能顺利开出，否则系统会禁止该操作并报警。由于模拟盘和电子锁在现场使用比较广泛，所以这种开票方法也算是一种比较实用的方法，可以替代五防屏。对于不同的系统，只需改写规则，不必修改程序，故通用性也尚佳。而且单就规则判断来说，也常在采用其他开票方法的系统中保留，如用于后期对已开操作的五防规则校验。基于此方法的操作票系统在国外文献中也有报道。由于单纯的规则校验只能保证票项满足规则，所以此方法开票并未实现智能化，而且开票需要手工点选，故出票效率并不很高；这也导致开票过程中操作哪些设备、什么时候中止开票完全由用户决定，即系统对用户开票操作的目的性并不敏感，无法对一些违背初衷的操作加以限制或约束，即使开票的所有步骤都满足规则，但开票后的结果可能却并不符合操作任务。比如本来希望的操作任务是将某间隔中开关停运并转检修，但用户开票时却误操作了其他间隔的开关，或者中途重复开闭同一开关若干次，但因其步骤并不违反规则，故系统对此并不报错。这也是该系统的一个缺陷。
3.3产生式系统的推理
一种是直接用子程序或者子模块的形式（有的文献又称为程序存储方式），将知识和推理融为一体，以程序代码来实现。针对不同的设备、接线，将常用的操作任务用程序写好各自的推理模块，开票时直接调用相应的模块即可。这种方式的特点是开发相对比较容易，直接利用源代码来书写推理过程，对于事先归纳好的任务能够快速地推理开票。且由于各子模块相对独立，所以系统也容易进行扩展。但其缺陷也是很明显的，就是一旦想改动规则，就必须修改源代码，所以一般用户是无法进行系统维护的，故其通用性较差。
另一种是知识库+推理机的形式。首先将产生式逻辑规则保存在知识库中，然后单独开发一个推理机。推理机本身并不存储知识，在开票时其根据指定的任务，从知识库中读取相关的产生式规则进行判断，从而完成开票。这种方式的特点是用户可以对知识库进行维护，扩展，通用性也较好。推理结果的准确性很大程度上依赖于知识库是否完备。但由于产生式规则描述知识的效率较低，对大系统会造成知识库过于庞大，而推理过程中又要不断地访问知识库进行查询，这将导致推理时间较长。
总而言之，产生式推理方法提出的时间较早，研究得也最深，在操作票系统中有着广泛的应用，是一种比较成熟的方法。
4.利用智能倒闸操作填写系统的“五防”功能应该注意的问题
虽然智能倒闸操作填写系统具有上述“五防”的功能，但是如果在使用过程中出现使用不当的现象，依然不能发挥其作用，因此在利用这几项功能的同时要注意很多问题，其中主要问题如下：
4.1要充分了解“五防”功能
填写人员应该对这“五防”的内容以及应用原理等都要进行充分的了解，最重要的是要明白这“五防”功能只是针对五个方面进行预防，并不是针对所有的误操作，所以出现其他误操作情况，填写人员要自行解除，不能全都依赖这“五防”装置。再加之，有些时候可能“五防”功能装置自身存在着问题，所以也不能盲目相信这个装置，当出现误操作现象时，要仔细分析，查找原因，最后再进行仔细的填写。换句话说，对智能倒闸操作票填写系统中的“五防”功能要有明确的态度，不能完全依赖于相信，但也要充分的利用这项功能装置。
4.2做好相关人员的培训工作
“五防”功能装置要想真正的发挥作用，必须做好相关人员的培训工作，必须确保填写人员都能够非常熟练的使用这项功能装置。不能因为人为操作而造成填写误差，所以企业要特别重视培训，要定期对填写人员进行培训，培训结束之后，还要对其进行考核，之后考核合格的人员才能使用这项功能装置，而考核不合格的人员要进行再次的培训。相关的填写人员也要努力自我提高，不断创新，要能够正确的面对遇到的各种问题，在使用的过程中，要不断地总结经验，进而将其功能发挥到最大。因为该“五防”功能装置自身也有很多问题，所以填写人员在使用的过程中，要时刻与生产厂家联系，一旦出现问题能够及时解决。
4.3要用合适的方法保管电脑钥匙
在应用智能倒闸操作票填写系统时，经常使用的是电脑钥匙，但是却普遍存在着这种情况，就是电脑钥匙已经正确的解开密码，但是依然不能进入到相关界面，其主要有两方面原因，一方面是锁具自身的问题，可以有些部位出现了卡涩的现象，但是最重要的原因是在电脑钥匙使用过程中，没有对其进行有效的维护，或者没有按照相关操作规范进行操作。比如，如果在使用电脑钥匙之前，没有对其进行电量检查，使其电量不足，或者电量还没有充足够，就开始使用，因为电能供应不足，所以该填写系统的继电器就不能顺利的吸合，所以锁具也就不能有效的打开；有时在使用时点马屁钥匙也没有插到位，或者没有插到指定位置，这时就会显示出解码错误的情况；在使用过程中，电脑钥匙受外力的影响比较严重，这在进行倒闸操作票填写时，就非常有可能出现误差。所以一定要用合适的方法来保管电脑钥匙，在平时对其进行维护时，要根据生产厂家要求进行维护。通常情况下，除了电能钥匙之外，还需要配备一个万能钥匙，相关企业要针对万能钥匙制定相应的管理条款，不能任意使用，以免出现丢失，进而出现打不开锁的情况。
4.4图板与现场设备的位置时刻保持一致是倒闸操作安全的先决条件
当前 微机防误闭锁装置闭锁的设备大多采用虚遥信的方式 即通过模拟图板或微机中的记忆部分记忆设备的位置 并没有通过辅助接点或其它方式用电缆与模拟图板相连 这种情况本身存在着潜在的不安全因素 所以 在操作完毕后应及时回传即使电脑钥匙损坏时 也要在模拟盘上把操作过的设备状态和现场设备的实际位置对位并记忆或复归时刻使模拟图板与现场设备的位置保持一致。
5.结语
综上所述，可知在应用具有“五防”功能的倒闸操作票填写系统其优势非常明显，但是也要用正确的态度来对待该系统的这具有“五防”功能，要知道这具有“五防”功能只是针对五个误操作来进行预防，而不是针对所有的误操作，所以在使用时，也不能过度依赖，有些时候还需要人工进行填写。
【参考文献】
[1]宫晶纬，孙宏斌，汤磊，张伯明.基于网络分析和智能推理的调度操作票专家系统[J].电网技术，2006（17）.
[2]郭创新，朱传柏，曹一家，韩祯祥.基于多智能体的全面防误策略及智能操作票生成系统[J].电网技术，2006（04）.
美国加州州长杰里·布朗（Jerry Brown）一个月前宣布，谷歌无人驾驶汽车可以从2015年起行驶在加州的公路上。这辆汽车的发明者正是特龙。不过此时他已经离开了谷歌，开始自己新的创业项目。
作为谷歌X实验室曾经的主要负责人之一、斯坦福大学教授，特龙从2004年就开始研究无人驾驶汽车。从最新的谷歌无人驾驶汽车，到他曾经主导研究的Stanley、Junior，都被看做是无人驾驶汽车研究领域的重要成就。
特龙从小就是个汽车爱好者。但他研究无人驾驶汽车的出发点，并不是马克·扎克伯格式的黑客精神。他对此的执着其实源自18岁那一年。那一年，他最好的朋友在一起交通事故中去世。
2012年11月，特龙接受了《第一财经周刊》的采访。“那场交通事故来得很突然，好像我们必须接受，而大多数人似乎不谈论这个话题。”他回忆说。他从那时起下定决心，在改善这个问题上，“必须有所作为”。
巴斯蒂安·特龙出生于德国索里根市，在德国读大学时学过计算机、医疗和经济学，1995年加入美国卡耐基梅隆大学研究计算机科学，成为卡耐基梅隆大学机器学习实验室的负责人之一。他在自己的学生时代，就对人工智能产生了浓厚的兴趣。“我觉得它很伟大，因为我们是在打造智慧，而不是学习。”特龙说。
在特龙之前，无人驾驶汽车已经出现了多位先驱者。早在1939年纽约世界博览会上，通用公司（GE）就在“未来奇观”展馆中，展出了一台无人驾驶电动汽车，它通过镶嵌在道路里的电路来提供电力，并用无线电实现控制。到1950年代，通用汽车公司和美国广播公司研发了自动公路系统的比例模型，让用电子方法控制汽车的转向和保持车距成为可能。
到1970年代，斯坦福大学的线控机器人已经可以在无人为干预的情况下，穿越一间摆满椅子的房间；随后筑波市机械工程实验室推出了配备两个摄像头、用模拟计算机技术进行信号处理的无人驾驶汽车，在高架轨道的辅助下，可以实时处理前方道路图像。
1980年代是无人驾驶技术历史上的第一个转折点—软件、计算机的出现开始改变一切。美国国防部高级研究计划局制定了DARPA（Defense Advanced Research Projects Agency）计划，支持相关研究，卡耐基梅隆大学的研究人员带着便携式计算机、GPS接收器和摄像机，对汽车实现最长达70公里的无人干预。
特龙在2004年出现在了这个领域。美国国防部高级研究计划局在这一年公开举办了一场无人驾驶汽车长途比赛。此时特龙刚刚搬到斯坦福大学，并成为该校人工智能实验室的教授。他参加了这次比赛，并且第一次实际接触了无人驾驶汽车的概念。
这场对无人驾驶汽车的发展有着重要意义的比赛进行得很不顺利。主办方设定了150英里的距离，15辆参赛的车辆没有一台到达终点，路上到处都在冒烟。
当其他研究人员都在单纯地围绕摄像头、传感器这些传统手段想办法时，研究人工智能的特龙另辟蹊径。代号为Stanley的无人驾驶汽车，就是这一年诞生在斯坦福大学人工智能实验室里的。特龙和他的团队决定，用机器学习的方法来训练这辆无人驾驶汽车。
这个过程就像人类自己的培训一样。特龙给车写了一个软件，里面有5到10条规则，车就按照这些规则来活动。这仅仅只是一个开始。
人不可能背上几条规则就可以成为司机，何况是身为汽车的Stanley。特龙和他的团队很快就发现，5到10条规则根本行不通，“至少需要1万条规则。”在真正的路面上，一辆车可能会面临的问题太多了，不可能用一种规则来适应所有的情况。
他们决定让机器自己学习。与此前不同的是，为Stanley的培训所设计的软件这次被分成了不同的部分，比如如何观看周围的环境、如何选择速度等等。车内和车外的传感设备也经过了改进。
Stanley开始“自己训练自己”。有时特龙会开着 Stanley上路，让它看自己开车，这个过程会让汽车接受设定的规则。特龙说这就好像人一样，当承载的数据发生变化时，大脑会接受并适应现实。
2005年的DARPA比赛，奖金提高到了200万美元，并且赛道设置减少到132英里，但设置了三条隧道和超过100圈的赛道，也有一些并不平坦的路面。这次有23辆车参加比赛，5辆车到达终点，其中，Stanley以6小时54分钟的成绩获得冠军。
“我很激动看到这个新时代的开启，而我们就站在这扇门背后。”特龙说。这一年他太累了。当天晚上，他接到美国有线电视公司CNN的采访电话，甚至没有说完就睡着了。
5年之后，谷歌无人驾驶汽车的出现，让无人驾驶汽车的概念和前景真正走到大众面前。多年来，很多汽车厂商也一直在不遗余力地研究自动驾驶技术，以降低人为驾驶带来的风险。对汽车厂商来说，无论是无人驾驶或者自动驾驶，都意味着新一轮的技术升级。
按通常观点看，自动驾驶和无人驾驶是两个概念。不过在研究人工智能的特龙看来，这都是一回事。自动驾驶技术是初级的人工智能，在很多装置上都能实现，而人工智能则更进一步，它按照规则进行思考和判断，让驾驶更安全。
与今天开上加州公路的谷歌无人驾驶汽车相比，Stanley毕竟只是参加比赛的车辆，它可以在沙漠中行驶，但是还不能在导航中识别红灯或者其他需要停车的信号，更不可能融入高速公路的车流中。
特龙参与研发的第二辆无人驾驶汽车Junior，可以看做是从Stanley到谷歌无人驾驶汽车的过渡。Junior最大的进步，是可以在现实的交通环境中驾驶，可以看到其他的车，知道什么时候等，什么时候超车。换句话说，Stanley面对的是固定的位置对象，而Junior看到的是移动的车。
这意味着Junior开始有了“思考”，学会了观察和理解，并能据此做出预测。这不仅需要传感器等外部设备的配合，更重要的是，分类算法和数据使用能够让汽车学会更准确地运行。“这和谷歌的机器学习、亚马逊从网站数据去了解消费者的做法不一样，但是类型相同，因为基础都是设置规则的架构让机器来明白规则是什么。”特龙说。
这也正是后来特龙决定加入谷歌的原因。在Junior获得2007年DARPA比赛第二名之后不久，他参与成立了谷歌X实验室，并且花了1年半的时间来研究谷歌无人驾驶汽车。
2007年的比赛中，Junior参加的项目增加了一段60英里的城市环境，参赛车辆必须面对路上有载人车辆的情况。Junior总共花了4小时29分钟的时间完成比赛。
“谷歌无人驾驶汽车比Junior更好。”特龙简单地总结道。他所指的是，Junior虽然可以在交通环境中行驶并理解别的车辆，但是不能识别红灯以及区分周围的车是自行车还是汽车，而这些谷歌无人驾驶汽车都可以做到。
从2010年谢尔盖·布林（Serge Brin）对外透露谷歌的无人驾驶汽车项目，到2011年10月谷歌无人驾驶汽车被允许开上加州的公路，这家公司已经制造了7辆无人驾驶汽车。根据谢尔盖·布林对外界的说法，在实验中累计的行驶里程超过了30万英里。
在公开资料中，谷歌提到无人驾驶汽车使用了摄像机、雷达探测器和激光测距仪来“看”周围的交通情况。相比硬件的配置，谷歌的数据中心和对数据的处理能力是更为核心的力量。
当无人驾驶汽车行驶在路上时，谷歌地图可以作为指引，谷歌街景可以实现360度观测周围环境。当然，未来可用的数据还远远不止这些。不过巧合的是，特龙曾经参与的一些与直升飞机有关的合作，后来成为了谷歌街景项目中的一部分，他也参与过谷歌地图在移动导航方面的工作。
特龙认为使用数据是人工智能研究进入第二个阶段的标志，“让数据为自己说话。亚马逊、Netflix、谷歌都在大量地运用数据来为自己决策，这个工具也能带领人工智能创造更多的财富。”他说。
如果需要更长远的考虑，则人工智能的下一步阶段是自主学习。特龙这样描述未来机器的学习：机器需要的不止是人设定的规则，还需要“智慧和精神”。而这些当然要建立在充分的数据输入之上。
他现在已经离开谷歌，开始了自己的创业项目—在线课程Udacity，并把无人驾驶汽车作为第一节课放在页面上，主要内容是怎么在七周内自制一台无人驾驶汽车。
