时间：2023-09-19 18:34:10
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【关键词】自组织神经网络；智能建筑管理；BP神经网络
1 基于自组织神经网络技术原理
基于大规模自组织神经网络技术[1]是在自组织神经网络技术和专家系统的基础原理运用多层数据融合弥补了单循环数据在智能建筑工程管理分析数据处理的不足和逻辑的缺陷学科.多跳自组织神经网络是智能传感器采集数据训练样本仿真学习模型即自动增速各个自组织神经元连接权阀值与感知识别隐式分布在整个网络结构体系中实现自组织神经网络模式记忆与信息处理应用.
2 基于大规模自组织神经网络在智能建筑管理中研究
2.1 基于多跳自组织神经网络在造价预测研究
基于大规模自组织BP神经模型应用40个高层智能建筑工程样本训练并用工程实例进行验证高精确性;而用大规模自组织神经网络模拟与输入层和隐含层加入了偏置自组织神经元来促进学习训练样本数据中有噪声、干扰等会造成过度学习现象,同时采用遗传优化算法进行建筑结构优化.基于BP神经在智能建筑工程估价中的应用“特征提取器”的运算大量过去的工程资料中自动提取工程特征与预算资料的规律关系数据.
2.2 基于大规模自组织神经网络在工程管理绩效评价中的应用
运用大规模自组织BP神经模型对工程管理绩效评价问题进行研究建立综合考虑工期、质量、费用、安全四大控制指标的工程管理绩效评价模型[2].实践证明,基于BP神经网络在运算工程管理绩效评估模型有利于多跳自组织神经网络预测工程工期、质量、成本、安全与绩效之间复杂的非线性关系来提高管理绩效的评价数据.
2.3 基于遗传算法模型在建设工程评标结构优化应用
基于多层神经网络的工作原理是先将输入信号传输到下一层节点运算函数处理后再将该节点的输出信息向下一层节点传输到信号传输到输出层节点为止.同时运用遗传算法模型构造及算法设计进行方案优劣排序、换位矩阵以及能量函数构造、大规模自组织神经元之间连接和输出,并用实例说明了该方法的优越性和实用性与非线性.
2.4 基于BP神经网络模型在建设工程招投标管理应用研究
基于BP神经网络多层数据融合多跳自组织神经网络技术原理分析自动预测工程招投标的招标价格和风险因素分析以及竞标单位资格审查等方面的应用指出多跳自组织神经网络具有的高度并行处理和可完成复杂输入输出的非线性映射组合结构,不仅可以保证高的中标率,且可避免招标过程中不确定性因素的影响.运用大规模自组织神经网络的工程承包招投标报价的研究,提出了一个多因素确定高层智能建筑投标报价的大规模自组织模型影响报高率的诸多因素,并确定了其权值即确定了用BP神经网络实施黑箱操作的样本输入值和目标值再通过训练样本自主调整修正输入节点和输出节点间的联系得出符合各种情况要求的权值矩阵算法.
2.5 基于智能建筑算法模型研究
基于BP神经网络是以训练样本算法即误差反向传播算法即BP神经算法的学习过程分为信息的正向传播和误差的反向传播[1],其通过训练样本前一次迭代的权值和阈值来应用神经网络技术的第一层向后计算各层大规模自组织神经元的输出和最后层向前计算各层权值和阈值对总误差的梯度进而对前面各层的权值和阈值进行修改运算反复直到神经网络样本收敛 BP神经网络输入向量为
X=( )T;隐含层输出向量为Y=( )T;输出层的输出向量为O= )T;期望输出向量为 ;输入层到隐含层之间的权值矩阵 ,其中列向量 为隐含层第j个大规模自组织神经元对应的权向量;隐含层到输入层之间的权值矩阵 ,其中列向量 为输出层第k个大规模自组织神经元对应的权向量.各层信号之间的算法结构为:
以上式中的 均为S类型函数, 的导数方程为: （5）
神经网络输出与期望输出的均方误差为: （6）
则训练样本输出层和隐含层的权值调整量分别为:
式中: 为比例系数,在模型训练中代表学习速率.如果BP自组织神经网络有 个隐含层,各隐含层节点分别记为 ,各隐含层输出分别记为 ,则各层权值调整计算公式分别如下:
输出层
综合上述预测分析在BP神经学习算法运用各层权值调整公式均由学习速率、本层输出的误差信号和本层输入数字离散信号决定在训练样本学习的过程受决策环境复杂程度和训练样本的收敛性即需要增大样本量来提高网络技术所学知识的代表性应注意在收集某个问题领域的样本时,注意样本的全面性、代表性以及提高样本的精确性,增大抗干扰噪声,还可以采用其他方法收集多层训练样本数据.
3 结束语
自组织神经网络技术应用在智能建筑管理领域是在多层智能传感器等多种信息技术飞速发展的多学科交叉研究领域得到广泛应用.
参考文献:
[1]周小佳.电力系统可靠性神经网络模型及实现研究[D].博士学位论文,1997.
[2]胡保清等.神经网络在土木工程领域的应用[J].低温智能建筑,2004(2).
作者介绍:
自去年以来，浙江省大力实施数字经济“一号工程”，大力培育新技术、新服务、新模式、新产业，积极推进电子信息产业高质量发展。
浙江省电子信息行业总体保持较快增长，发展的稳定性、协调性和可持续性明显增强，电子信息制造业综合发展指数达73.34，居全国第3位。
稳步推进发展工作
过去的一年，为推进电子信息产业高质量发展，浙江具体抓了六个方面的工作。
强化顶层谋划。省委、省政府提出将发展数字经济列为“一号工程”，制定出台了《浙江省国家数字经济示范省建设方案》和《数字经济五年倍增计划》，将提升电子信息产业规模和能级作为数字经济发展的一项重要内容来抓，重点是要培育壮大集成电路、通信与网络、新型元器件及材料等基础产业，加快发展物联网、人工智能等新兴产业，积极布局量子通信、柔性电子、虚拟现实等前沿产业，力争到2022年全省数字经济核心产业增加值突破1万亿元。
强化新兴产业培育发展。瞄准行业前沿，制定实施专项行动计划，大力推进智能网联汽车、智慧健康养老、集成电路等产业培育发展。在智能网联汽车领域，深入推进杭州及桐乡两地的应用示范，新增嘉善高铁新城开展应用示范；制定智能网联车辆道路测试管理实施细则，组织开展智慧高速公路的规划研究，积极探索车路协同系统的研发与应用试点。在智慧健康养老产业领域，积极开展相关技术研发和服务产品推广应用，入选国家应用试点示范26个，12个产品及服务入选全国推广目录。在集成电路领域，加快杭州、宁波等6个省级集成电路产业基地和杭州芯火创新平臺建设，大力推进“IP核—芯片设计—行业应用”协同发展。
强化重大项目落地建设。借助世界互联网大会等平台，加强省市县联动，精准对接招商，着力推动一批重大项目落地实施。在集成电路领域重点推进中芯国际（宁波）、中芯国际（绍兴）、海宁泛半导体产业园、中电海康磁存储等项目，计划总投资近500亿元，这些项目的建成将进一步增强我省电子信息产业综合竞争力。
强化平台载体谋划建设。全力推进之江实验室、阿里达摩院及智慧视频安防、柔性电子等省级制造业创新中心建设，着力推动数字技术攻关和产业创新发展。以高新园区和特色小镇等新型载体建设推动产业的集聚发展。目前，全省已拥有国家级、省级信息产业基地（园区）40余个、数字经济特色小镇27个，产业集聚效应不断增强，已形成通信网络、软件、信息机电等5个千亿级产业集群。
强化行业企业培育壮大。积极组织实施名企战略，龙头企业培育初见成效，数字经济领域拥有超千亿元企业1家、超百亿元企业20家、上市企业67家、独角兽企业23家。入选2018全国电子信息百强、电子元件百强企业分别达14家和20家，数量继续保持全国前列。
强化政策支持和规范发展。组织实施“数字产业化提升行动”，安排专项资金5亿元，着力加大对集成电路、柔性电子、智能硬件等领域重点扶持；支持企业积极申报国家重大专项并落实地方配套支持政策，下达“核高基”重大专项地方配套资金12233万元。加快组建规模100亿元的省数字经济产业投资基金，积极推动参与国家集成电路产业投资基金二期（150亿元）出资工作。加强行业规范公告工作，共27家光伏制造企业和4家锂离子电池企业纳入规范公告名单，行业规范发展的水平不断提升。
2019再攀新的“高峰”
基于上述基础，2019年，浙江将继续以数字经济为引领，从四个方面重点推进电子信息产业高质量发展。
强化数字经济引领发展。深入实施数字经济“一号工程”，以建设国家数字经济示范省为抓手，着力在推进数字技术新突破、壮大数字产业新能级、激发实体经济新动能、培育数字应用新业态、释放数字赋能新价值、构筑协同发展新局面等方面取得新突破，力争数字经济核心产业增加值增长15%以上。
着力培育壮大数字产业。组织实施人工智能“铸脑”、集成电路“铸芯”、智能硬件“铸端”、软件“铸魂”等行动计划，着力培育壮大数字产业，推动集成电路、高端软件等优势产业迈向全球价值链中高端。结合新型消费升级与扩大，加强对智能家居控制、智能可穿戴设备等智能硬件产品的研发与推广应用；深化应用示范，大力推进智能网联汽车、智慧健康养老等产业创新发展；强化系统谋划，研究制定超高清视频产业发展和数字安防产业集群培育等行动方案，力争电子信息制造业主营业务收入突破9000亿元。
阿尔法狗接连打败李世石、柯洁，无人驾驶汽车从科幻慢慢变为现实，人工智能正在全世界如火如荼地“跑马圈地”。我们正在被一个前所未有的以智能技术为核心驱动力的新型社会裹挟着前行。随着智能时代的来临，每个企业和个人都在经受着前所未有的挑战，但挑战与机遇并存，我们要积极探索，紧跟前沿，才能在这波智能化浪潮中不致被淘汰。本书通过丰富鲜活的企业案例，帮助我们梳理分析人工智能及其相关的机器学习、超级计算、云端服务、网络安全等前沿领域的发展现状及方向，总结这些企业在智能时代下的应对之策及成功经验，为之后企业的发展转型等提供了很好的参考借鉴。
作者简介
余来文，江西财经大学应用经济学博士后、博士生导师、创业导师、野文投资董事长、文字传媒董事长，《商业智慧评论》和《创业管理评论》出品人，并任江西财经大学、江西师范大学、江西理工大学、香港公开大学、澳门城市大学、亚洲城市大学等外聘MBA课程教授或创业导师。曾在海王集团、远望谷股份、飞尚集团等公司工作，历任副总经理、总经理等职务，为大洁王集团、南华西集团、铜川矿务局、陕西煤业集团等公司提供管理咨询。先后在《管理科学》《北大商业评论》《销售与管理》《中国经营报》《CHINA DAILY》以及人大报刊复印资料转载等杂志报纸200余篇。出版《智能革命：人工智能、万物互联与数据应用》《分享经济：网红、社群与共享》《共享经济：下一个风口》《互联网：商业模式颠覆与重塑》《商业模式创新》《互联网思维2.0：物联网、云计算与大数据》《企业商业模式：互联网思维的颠覆与重塑》等30多本图书。林晓伟，江西财经大学管理学博士，现为闽南师范大学商学院副教授，福建省“新世纪”人才。先后在《系统管理学报》《经济管理》《国际贸易》《当代财经》《中国社会科学报》《中央财经大学学报》《现代管理科学》等国内核心刊物20余篇，出版专著1部，参与编写《智能时代：人工智能、超级计算与网络安全》《电子商务：分享、跨界与电商的融合》《互联网思维2.0：物联网、云计算与大数据》《企业商业模式运营与管理》《物流学》《财务管理》和《会计学》等图书。主持福建省级课题4项，先后参与国家自然科学基金项目等省部级以上课题9项，参与诏安县农业和扶贫“十三五”规划编制工作。主要研究方向为物流与供应链管理、产业互联网、企业商业模式。
目
录
1 第1章 智能时代
2 开章案例
6 1.1开启智能时代
7 1.1.1 Mr Smart——我的智能生活
13 1.1.2智能时代之认知颠覆
18 1.1.3人工智能——工作“终结者”
19 1.1.4新产业的催生——“智”家帮的兴起
25 1.2迎接崭新的智能社会
25 1.2.1“数字化”——智能社会的“快引擎”
26 1.2.2“信息化”——智能社会的“大动脉”
27 1.2.3“网络化”——智能社会的“高速路”
28 1.2.4“集成化”——智能社会的“点金石”
29 1.2.5“公共化”——智能社会的“新时代”
32 1.3智能生态——智能时代的终极奥义
32 1.3.1传统工业逻辑的颠覆式创新
36 1.3.2人人创造，智能时代新分子
37 1.3.3用户“双力”：参与力创造力
38 1.3.4“智”之大器之智能整合
39 1.3.5未来人工智能生态圈
42 1.4智能时代的内核
42 1.4.1人工智能之先发“智”人
45 1.4.2超级计算之千手“算”音
46 1.4.3云端服务之无上“云”法
47 1.4.4网络安全之“安全”卫士
51 章末案例
56 第2章 人工智能
57 开章案例
62 2.1人工智能：让机器更聪明
62 2.1.1人机大战：阿尔法狗与柯洁
64 2.1.2人工智能与智能机器人
67 2.1.3机械思维向左，智能思维向右
68 2.1.4人机融合：超人类智能时代
72 2.2人工智能新认知
75 2.2.1解密人工智能
76 2.2.2重要的是数据，而非程序
77 2.2.3淘汰的不仅是工作，更是技能
80 2.2.4超人工智能时代
82 2.3大数据与人工智能
82 2.3.1数据驱动智能革命
85 2.3.2数据挖掘：从大数据中找规律
86 2.3.3大数据的本质：数据化
89 2.3.4大数据——人工智能的永恒动力
90 2.4人机融合：连接未来
93 2.4.1人工智能之“星际迷航”
95 2.4.2机器学习与人工神经网络
96 2.4.3超越未来：人工智能之深度学习
101 2.4.4 人工智能之前世今生
102 2.4.5 人机融合：未来ING
104 章末案例
109 第3章 超级计算
110 开章案例
114 3.1大话超级计算机
114 3.1.1 超级计算知多少
115 3.1.2 从数据到超级计算的飞跃
117 3.1.3 大千世界，“数”在掌握
119 3.1.4 数据流——“超算流体”
122 3.2时代新宠——超级计算机
123 3.2.1 超级计算，未来国之重器
124 3.2.2 超算之不得不懂
126 3.2.3 大国超算之超常发展
132 3.3超级管理
132 3.3.1 数据收集——“超管”之“核基础”
132 3.3.2 数据存储——“超管”之“核聚变”
133 3.3.3 数据处理——“超管”之“核爆炸”
136 3.3.4 超级计算安全
137 3.4表演时间：超算之应用舞台
137 3.4.1 互联网应用：“互联”的二次方
140 3.4.2 电子政务应用：政务“超算”跨时代
141 3.4.3 精准医疗应用：超算医疗，快，准，狠
145 3.4.4 智能交通应用：数据出行，悠哉，享哉
146 3.4.5 金融投资应用：“超算”致富经
149 3.4.6 新零售应用：“超”未来，“算”零售
153 章末案例
159 第4章 云端服务
160 开章案例
164 4.1云服务——“云”上境界
164 4.1.1 走进“云”化时代
168 4.1.2 享受云生活
172 4.1.3 幕后英雄——云计算推动“团队”
173 4.2直击云计算
174 4.2.1 云计算为何物
178 4.2.2 云计算从哪里来
179 4.2.3 虚拟化，一切皆有可能
181 4.2.4 云计算未来规模
183 4.3双重界：云计算与虚拟网络
183 4.3.1 云计算与虚拟网络关系
184 4.3.2 云服务之“虚化”技术
189 4.3.3 虚拟服务器——“虚化”技术承载终端
193 4.3.4 多云大融通——云存储设备
195 4.3.5 有备无患——云资源备份
198 4.4“三云”家族：公有云私有云混合云
199 4.4.1 公有云——“云”家必争之地
201 4.4.2 私有云——私享“云端”之上
203 4.4.3 混合云：公私合并——“云端”最强音
207 4.5云应用——“云端”的机智强大
207 4.5.1 云应用：极致“云”风暴
210 4.5.2 云应用、云服务与云计算
211 4.5.3 AI云运用=“云端”最强音
212 章末案例
218 第5章 网络安全
219 开章案例
223 5.1直击网络安全
223 5.1.1 计算机安全——21世纪的重点“安全区”
224 5.1.2 网络安全：居安思危，严阵以待
227 5.1.3 安全攻击之“四面”埋伏
228 5.2不得不知的网络安全
229 5.2.1 网络安全之认知“大充电”
232 5.2.2 网络安全风险之危机四伏
236 5.2.3 网络安全的“威胁危邪”
241 5.2.4 安全管理“六板斧”
242 5.3网络“歪脑筋”：犯罪与黑客
243 5.3.1 网络犯罪——犯罪“新境界”
246 5.3.2 黑客攻击：高智商罪犯的攻击
247 5.3.3 黑客攻击“六”手段：智、快、狠
250 5.4无处不在的安全管家——网络安全管理
250 5.4.1 网络安全“密匙”：加密安全
254 5.4.2 保密系统：守口如瓶，从一而终
256 5.4.3 智能防火墙——安全防护之智能乾坤
260 5.4.4 网络安全未来式：量子通信
264 章末案例
270 参考文献
关键词：地形测量，测绘技术自动化，数据
一、测绘自动化技术的核心内容
随着计算机、网络技术的发展及测量仪器的智能化，测绘自动化技术发生了重大变革，GPS全球定位系统、GIS地理信息系统、RS遥感以及3S集成技术成为了测绘自动化技术的核心。
1、GPS 技术
GPS 技术具有在海、陆、空进行全方位实时三维导航与定位能力的新一代卫星导航与定位系统，是一种高精度、全天候、高效率、多功能的测绘工具。GPS 定位技术与常规地面测量定位相比，具有抗干扰性能好、保密性强，功能多、应用广，观测时间短，执行操作简便，全球、全覆盖、全天候、高精度的特点。特别是 RTK的定位精度可达厘米级，在水上定位得到了广泛的应用。GPS-RTK 具有定位精度高且精度分布均匀，速度快、效率高，观测时间短，方便灵活，测程不受限制，不受通视条件影响等优点。
2、GIS 技术
GIS地理信息系统是利用现代计算机图形和数据库技术来处理地理空间及其相关数据的计算机系统，是融地理学、测量学、几何学、计算机科学和应用对象为一体的综合性高新技术。其最大的特点就在于：它能把地球表面空间事物的地理位置及其特征有机地结合在一起，并通过计算机屏幕形象、直观地显示出来。GIS 具有以下的基本特点：一是公共的地理定位基础；二是多维结构；三是标准化和数字化；四是具有丰富的信息。
3、RS技术
遥感RS经过传输、处理，从中提取人们感兴趣的信息。遥感包括摄影、卫星、航空、陆地、航天摄影测量等技术。遥感技术依其波谱性质，可分为电磁波遥感技术、物理场遥感技术、声学遥感技术。遥感信息技术已从可见光发展到红外、微波；从单波段发展到多波段、多时相、多角度、多极化；从空间维扩展到时空维；从静态分析发展到动态监测。RS为GIS 提供信息源，GIS为RS 提供空间数据管理和分析的技术手段（图像处理），GPS作为 GIS有力的补测、补绘手段，实现了GIS原始地图数据的实时更新。
4、3S集成技术
3S集成技术是以上3种技术的综合利用，是一种充分利用各自的技术特点，快速准确而又经济地为人们提供所需的有关信息的新技术，三者的紧密结合，为地形测量等提供了精确的图形和数据。
二、测绘自动化技术的发展趋势
随着计算机、网络技术的发展及测量仪器的系统、智能化，测绘自动化技术向着3G技术及集成技术自动化、实时化、数字化，数据库和应用软件的开发应用，三维可视化技术以及人工智能化发展。使测绘技术自动化技术能全方位的应用于到了实际测量中，提高了测量的效率和准确性。
1、集成技术与 3G 技术的深入发展。大力普及集成技术与 3G技术的应用范围，对 3G技术中不足的问题进行改进，更新并完善 3G技术与集成技术的测量手段、方法及功能，进一步加强其测量的准确度，使其的技术在地形的测量、测绘领域得到更广的应用、拓展。对数码及全球数字的摄影测量技术在GIS、GPS、RS 及 3S 的集成应用，使得地形测量更加深化，同时也推进了测绘技术朝着数字化、电子化及自动化的方向发展。
2、测绘软件及数据库的开发与更新。加强地形测量数字化测绘软件的研发，使测绘软件系统更加高效、灵活和功能齐全，使测绘软件技术在地形测量中起到了相当重要的作用。更新完善信息数据库，将采集的测量数据转换直接进入信息数据库，数据管理查询方便，数据共享，实现全球数据更新和扩展空间基础信息系统的动态管理，实现测量数据的管理科学化、标准化、信息化，实现测绘数据的传输网络化、多样化、社会化，使测绘技术走向自动化，实时化，数字化。
3、专家系统及人工智能在测绘技术中的体现。专家系统及人工智能随着测绘技术及计算机的技术不断发展，其在测绘技术过程中，发挥了广泛的重要的作用。例如，计算机可以通过专家知识，进而模拟人的思维能力，并进行相关的推理、对智能化的图形、信息、数据进行处理，更好的实现管理的职能，提高了工作的效率。专家系统在测绘技术中有着关键作用：可对全部的测量流程实行监测、控制，进行、分析及处理，进而实现信息的共享。
三、测绘自动化技术在实际中的应用
1、在工程地质测绘方面的应用。工程的地质测绘工作是进行工程勘察的前提工作，测绘技术是将工程地质与建设相关的地址现象进行观察、分析、描述。便于今后及时地搜集地质的资料、地貌特征等信息。
2、在防灾及救灾中的应用。测绘及自动化技术的使用，能够较好地实现对大河、大江、及河湖等水位的实时监测，对监测洪水及灾害的面积有指导作用。测绘技术可以对陆地上的水资源及地下的水资源进行污染的监测；还可在防灾、抗灾及救灾等预警系统的管理工作中，起到重要的作用。
3、在城市的给排水中的应用。目前，在城市的给排水管理工作中，可将自动跟踪全站仪运用到城市的排水建设及测量工作中，此技术的运用，能很好地控制管道掘进的方向及位置，较快实现了排水管道的自动化掘进。
4、在资源调配中的应用。测绘及自动化技术在资源的合理分配中，起到协调作用。首先，其可利用数字测量技术或者摄影测量技术建立相应的数字模型，对水库及大坝的选址、库容量的计算及受益范围等进行准确设计。其次，为合理地开发及利用各类资源提供相对科学的依据。最后，其还能够精确地将某地区的农作物及土地的干旱、洪涝情况详细的显示出来，并根据旱情的严重程度及水库的库容量，对水资源进行合理地调配。
四、结束语
随着计算机、网络技术的发展及测量仪器的智能化，测绘自动化技术发生了重大变革，从传统的测绘技术（例如电子测距仪、经纬仪、水准仪和平板仪）向 3G 技术、数字摄影测量技术以及人工智能化发展，推动了测绘技术自动化技术的活跃和革新，测绘技术朝着自动化、实时化、网络化和数字化方向发展，使地形测量更快速、简单、精确。
参考文献：
【1】王志民，魏征军. GPS-RTK技术在数字化地形测量中的应用[J]. 中州煤炭. 2007（05）
【2】陈贻胜. GPS准动态在特殊环境下的地形测量中的灵活应用[A]. 华东六省一市测绘学会第十一次学术交流会论文集[C]. 2009
【关键词】测绘技术；地形测量学
地形测量学是研究测绘地形图及与其有关测绘工作的理论、方法的应用技术学科。地形测量是为城市、矿区以及各种工程提供不同比例尺的地形图，以满足城镇规划、矿山开采设计以及各种经济建设的需要。
地形测绘是研究地球局部表面形状和大小，并将其测绘成地形团的理论和技术。通过测定小范围地表高低起伏形态和地物(如建筑物、道路、耕地等)的特征点的平面位置和高程，经相应的数据处理、采用一定的测量符号按一定的比例缩绘在图纸上。从而获得与相应地面几何图形相似的地形图，为国家经济建设提供设计与施工的图纸资料。
传统的测绘包括控制测量、地形测量、施工测量、竣工测量和变形监测5个部分。现代测绘技术自动化技术具有自动化程度高、测图精度高、图形属性信息丰富和图形编辑方便等优点。
1 测绘自动化技术
测绘自动化是集数据采集、处理、传输、显示于一体。随着计算机、网络技术的发展及测量仪器的智能化，测绘技术自动化技术发生了重大变革，3S技术(GPS全球定位系统、GIS地理信息系统、RS遥感)及其集成技术成为测绘技术自动化技术的核心。
1.1 GPS技术 GPS(Global Positioning System)称为全球定位系统，是美国20世纪70年代开始研制的，它历时20年，于1994年3月全面建成的利用导航卫星进行测时和测距，具有在海、陆、空进行全方位实时三维导航与定位能力的新一代卫星导航与定位系统，是一种高精度、全天候、高效率、多功能的测绘工具。
GPS定位技术与常规地面测量定位相比，具有抗干扰性能好、保密性强，功能多、应用广，观测时间短，执行操作简便，全球、全覆盖、全天候、高精度的特点。特别是RTK的定位精度可达厘米级，在水上定位得到了广泛的应用。
GPS RTK(Real Time Kinematic)技术开始于90年代初，是一种全天候、全方位的新型测量系统，称载波相位动态实时差分技术，是目前适时、准确地确定待测点的位置的最佳方式，是基于载波相位观测值基础上的实时动态定位技术。
GPS RTK具有定位精度高且精度分布均匀，速度快、效率高，观测时间短，方便灵活，测程不受限制，不受通视条件影响等优点。
1.2 GIS技术 地理信息系统（Geographical Information System-GIS）是利用现代计算机图形和数据库技术来处理地理空间及其相关数据的计算机系统，是融地理学、测量学、几何学、计算机科学和应用对象为一体的综合性高新技术。其最大的特点就在于：它能把地球表面空间事物的地理位置及其特征有机地结合在一起，并通过计算机屏幕形象、直观地显示出来。
GIS具有以下的基本特点：一是公共的地理定位基础；二是多维结构；三是标准化和数字化；四是具有丰富的信息。
地理信息系统对空间地理信息进行处理，准确采集有关的数据，并对地理空间数据和信息进行处理、管理、更新和分析，是采用数据库、计算机图形学、多媒体等最新技术的技术系统，对现代测绘技术自动化技术的起重要支撑作用。
目前GIS地理信息将向着数据标准化(Interoperable GIS)、数据多维化(3D&4DGIS)、系统集成化(Component GIS)、系统智能化(Cyber GIS)、平台网络化(Web GIS)和应用社会化(数字地球)的方向发展。
1.3 RS技术 遥感RS（Remote Sensing）起源于20世纪60年代，不直接接触被研究的目标，感测目标的特征信息(一般是电磁波的反射、辐射和发射辐射)，经过传输、处理，从中提取人们感兴趣的信息。遥感包括摄影、陆地、卫星、航空、航天摄影测量等技术。遥感技术依其波谱性质，可分为电磁波遥感技术、声学遥感技术、物理场遥感技术。
遥感信息技术已从可见光发展到红外、微波；从单波段发展到多波段、多角度、多时相、多极化；从空间维扩展到时空维；从静态分析发展到动态监测。
RS为GIS提供信息源，GIS为RS提供空间数据管理和分析的技术手段(图像处理)，GPS作为GIS有力的补测、补绘手段，实现了GIS原始地图数据的实时更新。3S的综合应用是一种充分利用各自的技术特点，快速准确而又经济地为人们提供所需的有关信息的新技术，三者的紧密结合，为地形测量提供了精确的图形和数据。
2 测绘自动化技术的发展趋势
随着计算机、网络技术的发展及测量仪器的系统、智能化，测绘技术自动化技术向着3G技术及集成技术自动化、实时化、数字化，数据库和应用软件的开发应用，三维可视化技术以及人工智能化发展。使测绘技术自动化技术能全方位的应用于地形测量中，提高了地形测量的效率和准确性。
2.1 3G技术及集成技术的进一步发展 积极普及3G技术的应用，改进3G技术中存在问题，更新3G及其集成技术测量的方法和手段，加强测量精度和准确性，使3G技术能在地形测量测绘技术领域的应用进一步扩展。
全球数字摄影测量系统在GPS、GIS、RS和3S集成技术中的应用，对数码摄影测量和地形测量更加普及和深化，使测绘技术向电子化、自动化、数字化方向发展。
2.2 测绘软件及数据库的开发与更新 加强地形测量数字化测绘软件的研发，使测绘软件系统更加高效、灵活和功能齐全，使测绘软件技术在地形测量中起到了相当重要的作用。
更新完善信息数据库，将采集的测量数据转换直接进入信息数据库，数据管理查询方便，数据共享，实现全球数据更新和扩展空间基础信息系统的动态管理，实现测量数据的管理科学化、标准化、信息化，实现测绘数据的传输网络化、多样化、社会化，使测绘技术走向自动化，实时化，数字化。
2.3 人工智能和专家系统在测绘技术中的应用 随着计算机技术的发展和测绘技术与相关学科的交叉、综合，人工智能和专家系统在测绘技术中有着广泛的应用前景。计算机利用专家知识模拟人脑思维进行推理，从事智能化的数据、图形处理和信息管理工作，极大地提高工作效率，使测绘技术向自动化、智能化发展。
全球定位系统(GPS)、数字摄影测量系统(DPS)、遥感技术(RS)、地理信息系统(GIS)和专家系统(ES)这5S技术的发展和相互结合，专家系统在其中发挥着重要的作用，专家系统对整个测量流程进行控制，并执行相应的推理、分析和处理工作，并可实现信息资源共享，实时动态监测诊断，提高效率和质量，是测绘技术通向实时、自动、智能测量系统的关键。
关键词：物联网；商业应用；智能
随着物联网时代的到来，物联网已不在是未来概念，其不仅能引领信息科技与传统领域融合，还能带动数十万亿美元的经济价值。无论是IBM、ARM和英特尔等国际巨头，还是以华为、BAT等为代表的国内企业都已瞄准物联网，只有能充分利用物联网的企业才将成为万物互联时代的赢家。那么在2017年，在物联网领域有哪些最值得关注的公司？
谷歌
谷歌自2014年以32亿美元收购Nest智能家居厂商后，正式踏入物联网领域，在长期关注物联网发展的杨剑勇先生看来，由于这一笔交易，也促使了众多科技企业纷纷开始涉足智能家居领域。尽管Nest没有达到预期，但作为新兴产业，谷歌的探索从未停止，于去年推出一款搭载智能语音技术的Google Home音箱设备来承担智能家居梦，以此来争夺家庭入口。
亚马逊
亚马逊也在全力以赴进军物联网，不仅了AWS IoT平台，还可以让联网设备轻松且安全地跟云应用和其他设备进行交互。与此同时，亚马逊推出的Echo是当今最畅销的消费级智能产品，由于采取了在语音识别上更加开放的策略，整合了更多的第三方资源，因此Echo的销量也是一路攀升。此外，兼容亚马逊智能语音助理Alexa产品无处不在，让Alexa迅速爆红，以语音控制为入口轰动业界。
三星
三星自收购SmartThings智能家居平台后，一直致力于推动物联网产业落地，早前其也表示，到2020年，三星的产品物联网覆盖率将达到100%。另外在2016年6月，三星将在美国硅谷研发物联网技术，包括数字医疗和无人机、机器人、自动汽车等智能机器，未来四年，在美国研发机构投资12亿美元开发物联网技术，并将面向物联网领域的初创企业投资，以此扩大物联网业务规模。
IBM
对于物联网商业应用之路，IBM是核心推动者之一，率先提出“智慧地球”概念，建议投资新一代的智慧型基础设施，把感应器嵌入到电网、铁路、桥梁、公路、建筑等各种物体中，并连接至网络，形成所谓的“物联网”，然后将“物联网”与现有的互联网整合，实现人类社会与物理系统的整合。如今IBM在推动物联网产业发展时，已开始聚焦人工智能，并成立了IBM沃森（Watson）物联网全球总部，把认知计算确立为重要战略支柱之一，以人工智能方式推动物联网落地，在IBM的帮助下，物联网将越来越智能。
ARM
在移动芯片领域，英特尔与AMD作为PC芯片巨头却不敌ARM，全球有90%的智能手机采用ARM设计的处理器，然而震惊全球的事件是软银以高达243亿英镑收购ARM，孙正义舍弃众多优质资产，甚至背负高负载，也不惜巨资收购ARM。显然孙正义对未来趋势的判断，为围绕物联网的豪赌拉开序幕。
微软
作为PC时代霸主的微软，在移动互联网时代表现平常，造就了苹果、谷歌的崛起。尽管未享受到移动互联网红利的微软，但在纳德拉（2014年2月接任微软CEO）的带领下，奉行‘移动先行、云先行’的战略，帝国正在崛起，市值更高达5000亿美元，在全球市值排名第三。同时也预示着微软正走上一条正确的道路，而微软也希望所Win10无处不在，借此连接人与各种设备、服务与场景。
英特尔
在PC时代呼风唤雨的英特尔，并未抓住移动互联网这一波机遇，如今信息科技向物联网延伸之际，英特尔积极拥抱物联网，主要聚焦在5G、无人驾驶、人工智能等前沿领域，希望与各合作伙伴共同创造一个万物智能互联的未来。不过笔者关心在遭遇转型阵痛的英特尔，能否抓住物联网机遇重塑昔日辉煌？
通用电气
通用电气（GE）作为美国工业4.0践行者，拥有百年历史，多年前就致力于物联网方向转型，首次提出“工业互联网”概念，让一切连接至互联网，各种设备和机器等透过安装各式各样的传感器来收集数据，对形成的大数据加以分析，赋予机器感知、学习、自我优化的能力，并从数据中获取价值。此举彻底改变了GE，由此从工业巨擘成为数字企业，更掀起了数字化工业浪潮。早前《财富》杂志改变世界的公司中，GE排名在前三。
诺基亚
自把手机业务出售后，近年来，诺基亚专注向物联网方向转型，积极发展5G、云和物联网等技术。为提高自身在物联网时代的竞争力，争夺行业制高点，不仅以156亿欧元收购阿朗，还有一直面向物联网领域的基金，规模高达10亿美元，并推出了面向所有连接设备的智能管理平台，使客户能够更加便捷地为智能停车、智能照明、智能交通及自动驾驶等物联网垂直应用部署全新服务。
华为
华为自提出物联网战略之后，其发展愿景变为“更美好的全联接时代”，如今年销售规模超5 000亿人民币，也是中国最典型的“技术驱动”企业，仅去年研发费用就高达83.58亿欧元（约606亿人民币），有数据显示，华为10年来累计投入近3 000亿。这一庞大的研发资金投入，确保其在未来通信领域处在领先地位，尤其在万物互联的时代下，确保华为构建连接的核心能力。作为要连接世界的华为，致力于构建领先的物联网联接能力。
百度
随着物联网的部署越来越广，作为支撑物联网应用后端服务的人工智能技术，是其最核心一环，而发展人工智能也是百度的核心战略，因此百度积极通过软硬结合来推动AI 商业落地。百度将智能家居作为发展方向之一，成立了智能家居硬件和度秘事业部，加速人工智能战略布局及人工智能产品化和市场化进程，以智能家居为切入点，依托人工智能技术所积累的优势，以此抢夺入口控制权。
腾讯
腾讯在面对物联网领域布局时，主要在连接层依托连接优势来构建一个开放的物联网生态系统，推出了物联云平台，为设备提供快速、安全、稳定的接入物联网的一体化解决方案，已有超过5 000个合作伙伴加入了该平台。腾讯物联云毛华早前对南方周末记者表示，腾讯物联云的连接将不再局限于QQ，未来也有可能延伸到微信。
小米
Riverbed 高级经理Mason Coffman在去年年前初做过五个深入人心的趋势预测： 混合IT将持续发展，且越来越复杂； 领导企业将对自适应安全架构产生需求；超融合边缘设施将替代远程地点的数据存储；SD- WAN将为IT提供更多对边缘网络的控制以及更高的效率；IT将持续巩固它作为价值中心而非成本中心的地位。
公司通常都会要求员工对未来做出计划，基于最有根据的推测，分析趋势，甚至依靠他们的直觉来确定最佳的行动方案，在哪里投入资金和资源等。
在Mason的基础上，我认为新的一年将会出现一些新的变化，包括：容器及微服务的迅猛发展；数字转型大规模发展；更多云；网络成为重中之重；成本趋于均衡；应用更加丰富
超融合化；大规模迁移；通过人工智能及机器学习变得更加智能；数据移动。
这些话题能否吸引您的目光？诚然，很多企业需要的可能不是所有这些，而是一个整体的、全面的管理和可见性。但我的看法却略有不同：
容器及微服务迅猛发展
正如前几年云的发展一样，容器的创新、突破及深入探索的价值，利用预装环境帮助企业专注于提供用户体验，而不仅仅是简单地提品和服务。
2017年，人们会要求现有提供商以及更多提供专业服务的新加盟厂商能够提供更广泛及更深入的功能。同时，公有云越融合，网络功能的加耦解耦就会越容易，并且所包含服务的进一步抽象化将更普遍。
此外，2017年，随着企业向容器化或微服务转化，企业需要寻求安全和合规性的内部推动力，需要为这些服务进一步优化网络、存储和监测的能力。
数字化转型大规模发展
数字化转型，即通过技术创新重新界定企业业务流程的过程将大规模发展。企业业务转型将越来越快，而还没有启动此类项目的企业也会迫于竞争对手的压力而选择转型。
对于那些要在今年加大数字化转型力度的企业，我们有一些建议：要记住的是数字化转型，不仅仅是技术问题。我认为数字化转型综合了以下所有内容：技术（云、大数据、物联网，移动、社交、网络，统一通信等）；业务流程（战略、领导力、流程），以及人员（合作伙伴、供应商、客户、员工、竞争对手）。
而且每个企业的数字化转型都有各自的特点，这是由企业的基因所决定的。
更多云
尽管主流公有云提供商亚马逊、微软和谷歌将继续争夺市场份额，但规模小且专业化的云提供商也将继续增长，提供细分市场或行业市场能力。云产品仍比较复杂，寻求多样化产品、避免被供应商绑定的企业将选择融合或混合解决方案，并与私有云数据中心基础设施相连接。
《首席信息官》杂志的Clint Boulton指出：“私有云耗时且成本高，大型提供商无法做到针对每一个独特要求提供服务，这就意味着小型提供商在2017年将有增长机会。”
网络成为重中之重
尽管所有的焦点都集中在云、微服务、容器和其他创新技术上，云网络及云到私有数据中心的连接性在2017年也将成为重点。
网络技术，无论是SD-WAN、NFV或是其它什么，都需要非常灵活，以便适应这些发展变化。研究公司IHS预计，数据中心和SDN市场在2019的增长将超过15倍，这将使我们更加关注SD-WAN和SDN提供商。
成本趋于均衡
多年来，云已日益商品化，各种核心服务的价格也被一再拉低。然而，451 Research的研究人员则认为，尽管价格持续下跌，但下降速度还没有人们想象得那么快。
2016年，微软委托451 Research所做的一项研究显示，34%的受访者认为价格是更换云提供商的最大原因。
随着云计算和相关服务价格的持续走低，企业对公有云提供商带来的压力也将压缩潜在的利润。《首席信息官》杂志的Boulton指出：“IT高管们2017年将能更好地控制云成本，因为他们的实践正趋向成熟。”
我相信2017年云计算将是“买方市场”，因为大型和小型云提供商都将压缩自己的利润，提供创新产品，以获得市场份额。
应用更加丰富
为加强客户和员工的终端用户体验，企业需要继续开发或重构移动应用和本地应用，并且在企业内部推进使用更多的SaaS应用。由于越来越多的员工和用户都走向移动端，没有“移动优先战略”的企业将会在竞争中被淘汰。
Riverbed公司产品副总裁Josh Dobies认为：“由于获得带宽容易且经济适用，因此SaaS和云应用将快速被采用。”
因此，未来将发生应用向云迁移，企业采用SaaS服务等变革，但企业也需花费额外的时间及资源确保这些应用的稳定和高性能，从而获得积极成果。
超融合化
超融合适用于本文中提及的所有相关内容。对Coffman预测的2016年的超融合边缘基础设施及普通的超融合架构（HCI）同样适用。
为使超融合获得成功，企业需确定总体上接受软件定义架构。为满足各方需求（无论是从网络边缘、数据中心还是从云提取或推送数据），企业将越发向可靠、可拓展且安全的基础设施靠拢。听起来很复杂？确实复杂，这意味着提供超融合基础设施可视化和管理的企业将在2017年表现不凡。
大规模迁移
从最初的尝试到企业完全采用云，对于使用云计算的企业以及想拓宽云覆盖的企业来说，抑或是单纯想向云靠拢的企业来说，2017年都将是创纪录的一年。
我认为，许多公司急于实现云，有些甚至只是为了跟云沾边，或单纯想让自己看起来有“移动”气质。他们这样做无异于将大头钉强行插入方孔里，即他们使用的云或服务并不适合他们，而且还诧异为何效果不好。
通过人工智能和机器学习变得更加智能
对人工智能和机器学习而言，2017年将会是重要一年。
由于许多企业专注于人工智能和机器学习以实现业务差异化，因此为满足需求，企业需在大型云内部优化服务。
实际上，一些分析师认为，由于一些机构很明确只使用这些服务，而并非为“初级”工作设计的一般云计算或存储服务，所以在一些认知交易上的云服务价格将有所下降。
然而，实时交付数据分析及结果，是决定人工智能和机器学习成功的关键因素之一。但这将对网络造成非常大的压力，而且还将迫使那些使用机器学习和人工智能服务的企业优化和监测往返于这些服务、智能设备，以及工作流程的网络可用性和性能。对提供广域网优化、边缘网络解决方案以及SD-WAN服务的企业来说，2017年将会是革命性的一年。
数据移动
如前所述，2017年必将是数据移动爆发的一年。其原因在于，企业将数据从边缘推送至数据中心或云端；人工智能和机器学习将生成海量的PB级数据；企业将内部基础设施转至云；企业重构以及推出新应用；大量连接设备（物联网设备）上线。
关键词：人工智能 电气自动化控制 应用
人工智能是一种新型技术，与传统技术相比，人工智能有着巨大的优势，该种技术主要是建立在计算机与网络技术中，能够解决很多传统技术难以解决的问题，目前，人工智能已经在经济建设与社会发展中得到了广泛的应用，也取得了良好的成效，但是，在一些主观与客观因素的限制之下，人工智能在电气自动化控制中的应用依然存在一些不足之处，下面就针对人工智能的特点及人工智能在电气自动化控制中的应用进行深入的分析和探讨。
1 .人工智能控制器特点分析
在电气自动化中使用的人工智能控制器多为非线性函数近似器，其中代表性的有遗传算法、模糊理论、神经算法与模糊神经算法等，使用非线性函数近似器有着巨大的优势，这主要表现在以下几个方面：
第一，在开展人工智能电器设计时并不需要应用精确的动态模型，不需要明白非线性与参数变化等因素就能够完成设计；
第二，只要适当的调整系统的下降时间、相应时间，就能够有效提升函数性能，产生的过冲也很小；
第三，人工智能控制器能够设计相应时间与语言，调节方式十分的简单，对于信息与数据也有着良好的适应性，抗干扰性能理想，容易实现；
第四，人工智能控制器的一致性良好，与驱动器无直接联系，即使输入的数据是未知的也可以获取到理想的预测结果。（以以太网为例的人工智能控制器原理示意图详见图1）
图1 以太网为例的人工智能控制器原理示意图
2 .人工智能在电气自动化控制中的应用分析
2.1 人工智能在电气自动化设计中的应用
自动化电气的设计十分的复杂，牵扯到很多专业，如变压器、电路、电力电子技术、电机等等，对设计人员专业技能水平的要求也较高，也需要用到大量的人力、物力与财力，利用人工智能技术就可以有效解决人力难以解决的问题，有效提升设计的精度与工作效率。
此外，在电气设备的设计过程中，需要根据不同的情况采取相应的算法，要想有效提升设计的质量与效率，工作人员必须要具有应用人工技能的经验与能力。
2.2 人工智能在电气控制中的应用
电气自动化控制是一个关节性环节，如果能够采取科学的措施提升整个系统的自动化水平，就可以有效降低人力、物力财力的投入，有效优化人工系能系统的运行质量。
人工智能技术在电气自动化设备中的应用包括神经网络控制、专家系统控制以及模糊控制几个方面，其中，模糊控制的应用范围最为广泛，究其根本原因，是由于该种方式简单，与生产的联系也更加的紧密。
而模糊控制在整电气自动化中的应用主要集中在交流传动与直流传动两个方面，其中，直流传动主要集中在模糊控制器之中，如Sugeno、Mamdani，而Sugeno是Mamdani的一个部分，Mamdani多应用在调速控制系统中，其规则库为if-then规则库。将模糊控制器应用在交流传统控制系可以代替传统PSI控制器与PI控制器，近年来，在科技水平的发展之下，模糊控制器也开始应用在全数字高动态性能传动系统之中，也取得了一定的成效。
2.3 人工智能在故障诊断系统中的应用
人工智能技术中的专家系统、模糊理论与神经网络已经在电气设备故障诊断系统中得到了广泛的应用，其中应用范围较广的就是发动机、发电机与变压器故障的诊断工作中。在诊断时，需要先从变压器油中将气体分离出来，再根据气体的情况分析故障的发生状态。如果使用传统的诊断方式是难以判断出故障的复杂性、非线性以及不确定性的，诊断结果并不理想。但是，使用人工智能技术即可有效提升诊断的成功率，就现阶段来看人工智能技术主要采取专家系统、神经网络与模糊逻辑集中诊断方式。
2.4 人工智能在电力系统中的应用
目前，人工智能在电力系统中的应用包括神经网络、专家系统、启发式搜索、模糊集理论几个方面，其中，专家系统是一种集经验、规则与专业知识一体的程序性系统，该种系统需要依赖一定领域的知识与经验进行推理，并模拟专家的决策对各个难题来处理。专家系统主要包括六个部分，即推理机、知识库、人机接口、知识获取、咨询解释、数据库。在整个系统的使用过程中，需要根据实际情况的变化来更新规则库，以便获取到最及时的要求。
目前，很多训练算法与神经网络都在电力系统中得到了一定程度的应用，神经系统的储存方式与学习方式都十分的灵活，也有着强大的状态分类能力以及识别能力，在负荷预测的过程中，神经网络能够对模型进行科学合理的分类，并实现对输入的选择，构建出日预测模型以及周预测模型，将人工神经网络与元件关联进行有机结合即可实现对复杂系统的诊断，识别是不同的故障。
2.5 人工智能在日常操作中的应用
电力系统不仅对电力系统自身的自动化水平有着直接的影响，对于管理工作也有一定的影响，将人工智能技术应用在日常操作中可以对加用电脑进行实时操作，可以实现报表自动生成、日志生成、日志储存等多种功能。这不仅可以简化操作，也能够有效提升操作的可视性与简便性，可以看出，将人工智能系统应用在日常操作中可以有效提升电气自动化系统的工作效率，这也是未来阶段下我国电力系统发展的重要方向。
3. 结语
总而言之，在科技水平的发展之下，电力自动化控制系统也得到了完善的发展，与此同时，人工智能系统在电气自动化控制中的应用也取得了一定的成效，将人工智能应用在电气自动化控制系统中可以有效提升设备的使用效率与使用质量，但是由于一些客观因素的限制，人工智能技术还存在一些不足，相信在不久的将来，这一问题定可以得到完美的解决。
参考文献：
[1]王金亮.人工智能技术在电气自动化控制系统中的应用研究[J]. 科技致富向导，2012（10）
[2]龙，曲利，董洪潮.人工智能在电气自动化控制中的应用[J]. 科技传播，2013（09）
[3]胡蝶.人工智能在电气自动化控制中的应用[J]. 中小企业管理与科技（下旬刊），2010（09）
一、我国医药制造企业数字化转型发展现状及问题
医药制造业是我国国民经济的重要组成部分，在整个消费市场中有着举足轻重的地位。进入21世纪以来，我国医药制造业发展迅速，目前已成为全球第二大医药市场，原料药生产出口稳居世界第一。2007-2017年，我国医药制造业规模以上企业的主营业务收入从5967亿元增长至28200亿元，复合增长率达到16.8%，远高于同期GDP增长率。不过，我国医药制造业创新能力弱、竞争能力不强等问题突出，产品仍“以仿为主”，创新药欠缺，药品质量和疗效等都有待进一步提高。另外，随着近几年药品“带量采购”、“两票制”等政策的实施，对药企运营与成本控制提出更高要求和挑战，再加上疫情冲击，我国医药制造企业的收入和利润收到较大影响，规模以上企业的主营业务收入近几年一度出现下滑。在以上背景下，推动医药制造企业数字化转型是推进我国药企向创新型技术型转型升级、提升自身竞争力的有效手段。当前，我国医药制造企业数字化与智能化水平还有较大提升空间，据统计，我国有超过一半的医药制造企业处于单点信息化、数字化覆盖状态，系统间集成度较低；另外，仍有26%的医药制造企业处于数字化起步阶段。具体而言，我国医药制造企业数字化、信息化主要存在如下问题：第一是新药研发能力普遍偏低，研发阶段信息化支撑手段缺乏。当前医药研发需要强大的平台及人工智能、大数据分析等手段支撑，我国医药企业特别是中小企业仍处于传统医药研发阶段，缺乏信息化手段及数据的支撑，导致药物研发耗时耗力，且成功率低。第二是医药生产阶段信息化及自动化大部分处于单点覆盖阶段，未形成端到端集成。一方面部分生产环节还未实现自动化，这在中成药制造企业中较为常见，如药材预处理、药物提取、环境控制等环节，仍需要大量人工参与。另一方面，医药企业信息化与自动化大部分互相分离，生产过程中的数据没有得到实时收集以用于研发、生产过程的控制及管理。第三是企业营销流通、产业链协同等环节信息化水平普遍偏低。我国医药制造企业对药品营销渠道管理、营销数据的实时跟踪及数据分析能力普遍不足。同时，当前药企普遍缺乏互联网营销及用户服务类平台，基于线上的创新发展观念薄弱。另外，医药制造企业利用信息化平台打通产业链上下游企业，实现上下游企业数据同步、资源及业务协同等方面还存在较大短板。
二、我国医药制造企业开展数字化转型推进创新发展建议
基于我国医药制造企业数字化、自动化现状及问题，为推进我国医药制造企业运营升级、产品及服务模式创新，提升行业在国际的综合竞争力，企业应根据自身实际情况进一步提升研发、生产、营销流通、用户服务等环节智能化、数字化水平，同时推进企业各环节系统间集成及数据共享流通，最终实现智能化研发、智能化生产制造、智能化企业管理等全新生产运营模式的构建，具体建议如下。
（一）研发环节数字化
医药研发环节数字化是目前我国医药制造企业存在的最大短板，也是企业加强创新药开发力度的关键一步。研发环节数字化建议从以下几方面开展。一是企业内部要构建统一的研发基础数据库，如电子实验记录、仪器原始数据、化合物/生物样品数据、生物活性数据库等，实现研发过程中各类数据电子化、标准化，并实现基础数据库在企业内部的数据共享。二是完善企业级的研发信息管理系统实现研发流程集成。构建医药研发平台，建立标准化的研发流程，基于研发平台实现研发流程集成。基于研发平台推进研发数据的整合和开发利用，实现对研发进程和研发质量的管理和控制，提高实验效率，加快药物研发进程。三是充分利用大数据、人工智能等新一代信息技术辅助研发创新。医药制造企业应和专注于大数据、人工智能的信息技术服务企业开展广泛合作，共同探索人工智能、大数据等技术在药物研发、临床试验过程中的应用，以降低研发成本、缩短研发周期。例如运用人工智能、大数据等技术在药物研发、临床试验等阶段进行大批量文本分析及预测、虚拟药物筛选、病例分析及临床匹配、晶型预测、发掘药物新适应症等工作，以提高药物研发效率。
（二）生产环节数字化
医药生产环节应重点推进生产过程自动化、智能化水平，加强各环节智能化系统的整合，逐步形成贯穿整个生产过程的智能化、自动化控制体系。由于化药、生物药、中药生产数字化基础存在较大差异，建议企业在数字化转型过程中，根据自身情况选择具体方案。具体建议如下。一是中小企业首先提升药品生产关键环节的自动化、智能化水平。推进智能装备、智能传感器等智能设备的普及，加强提取、浓缩、醇化、干燥、灭菌等关键环节自动化控制系统的部署，逐步实现各个环节工艺参数和质量控制参数（如温度、流量、压力、液位、质量、浓度等）的自动采集、监测、分析、集中显示、报警和控制，简化生产流程，减少人工干预。二是逐步形成贯穿全生产过程的智能化控制体系。在关键环节自动化系统部署基础上，推进各环节自动化控制系统的整合，形成贯穿整个生产过程的智能化、自动化控制体系，强化生产制造各类参数数据汇聚与分析，实现信息和数据的快速、合理、准确传递与共享，全面提高生产制造过程信息化管理能力。三是完善企业生产类信息化系统建设及综合集成。完善生产执行（MES）、环境监测、药品质量监管、仓储管理等生产信息化系统建设，实现生产自动化、智能化设备数据、物料、能耗等数据接入到生产信息化系统中，实现数据的实时监测及分析应用。推进生产信息化系统间集成及数据共享流通，形成集管控、优化、调度、执行和经营于一体的生产新模式。
（三）营销流通及用户服务环节数字化
营销流通及用户服务环节数字化是传统医药制造企业较为欠缺环节，随着“互联网+”在医药及医疗领域的渗透，营销流通及用户服务环节数字化成为医药企业进行精准营销、开展服务化转型的关键。具体建议如下。一是搭建精准营销平台。医药制造企业应联合医药流通企业打造面向基层医疗市场的数字化精准营销平台，重点探索医药产品精准营销方式，提高资源投放有效性。一方面基于精准营销平台整合下游终端客户资源，汇聚营销数据和客户数据，掌握药品流向动态，对渠道终端（如医院、药店等）营销数据进行实时动态管理以辅助差异化营销科学决策制定、渠道优化、终端覆盖等。另一方面基于新媒体环境，通过大数据分析手段分析医生社交网络、阅读量和转发量、医学信息浏览记录等线上数据，挖掘医生使用偏好，实现有的放矢、精准营销。二是打造线上线下融合的医药新零售、健康服务平台。医药制造企业应探索建设B2B、B2C电子商务平台或与大型医药电商平台进行合作，实现营销渠道下沉，推进线下线上全面融合。另外，有实力的医药制造企业可探索建设企业数字化服务平台，并和线下医院、体检中心、理疗中心、药店等实体机构进行密切合作，将数字化服务平台向线下机构及个人用户延伸，基于平台开展药事个性化远程咨询、疗效数字化评估、远程审方、健康监测、健康管理等。同时基于平台沉淀消费者疾病谱变化、健康需求和消费习惯等数据信息，开展C2M反向定制化研发生产。另外，医药制造企业应积极与数字化诊疗平台、互联网医院等平台类企业合作，联合推出慢病管理、术后跟踪等服务，包括在线诊断、药品购买配送、用药跟踪等，形成“医+药”闭环，延伸大健康服务半径，创新开展营销模式。
（四）企业运营管理数字化
企业运营管理数字化是医药制造企业实现内部运营升级的重要手段，通常包括企业人财物的数字化综合管理、企业数据汇聚及综合分析、企业智能决策等。具体建议如下。一是推进企业运营管理数字化升级。针对中小企业，建议通过实地部署或采购SaaS服务等方式，推广办公自动化、企业资源管理、客户关系管理、供应链管理等运营管理类信息系统的使用，加强企业管理精准管控能力。对于有实力的大型企业，建议推进运营管理类系统与药品研发、生产制造、营销流通、用户服务等环节信息化系统的整合，实现研发、生产、营销、用户服务、企业运营管理相关流程及数据的融合贯通。二是提升企业大数据创新应用水平。建议有实力的医药制造企业打造企业数据，盘活企业全量数据，实现企业各环节数据的汇聚整合、提纯加工、数据分析、数据应用服务等，形成基于大数据分析与反馈的工艺优化、流程优化、设备维护与事故风险预警、精准营销及用户服务能力，实现企业生产与运营管理的智能决策和深度优化。三是推动产业链上下游信息化协同。加强医药制造企业与上下游产业链企业的协作，通过系统整合、流程打通等推进上下游企业生产要素互通共享，逐步实现产业链互联、平台协同、要素融通，推动产业链企业生产和服务资源优化配置。
三、推进医药制造企业数字化转型政策建议
