人工智能在物流行业的应用综述与发展趋势
预测能力：例如基于人工智能的设备寿命预测、智能天然灾害预测与防治。
判断能力：例如AI下围棋、自动驾驶车、智能搜索、智能控制、博弈等。
学习能力：例如机器学习、深度学习、强化学习等各种学习方法。
在认知能力方面，人工智能在很多领域与人类还存在差距，但在部分细分领域内，已经可以达到人类的智能，例如下围棋、自动驾驶等领域。
3.创造力
创造力指的是人类产生新思想、新发现、新方法、新理论、新设计，创造新事物的能力，它是结合知识、智力、能力、个性及潜意识等各种因素优化而成，这个领域目前人类仍遥遥领先人工智能，但人工智能也在不断发展，例如人工智能作曲、作诗、小说创作、绘画、设计等技术，均有大量的团队在不断探索。
4.智能
智能指的是人类深刻了解人、事、物的真相，能探求真实真理、明辨是非，指导人类可以过着有意义生活的一种能力，这个领域牵涉人类自我意识、自我认知与价值观，是目前人工智能尚未触及的一部分，也是人类最难以被模仿的一个领域。
二、人工智能在物流领域的应用
不同的典型物流行业场景有不同的特点，所需要的技术也不尽相同，应当根据实际的需求确定技术的应用。下面针对一些典型的物流场景，阐述可能应用的相关人工智能技术（参见图2）。
图2典型物流场景下的人工智能技术的应用
1.供应商管理
供应商是生产加工型企业或电商企业的供货者，科学采购、高效收货与质检、智慧财务管理系统等，都能够提高供应环节的效率，降低运行成本。
2.仓储管理
仓储管理包括入库、存储和出库（拣货）等重要环节，涉及到数量庞大的物流机器人、自动仓储设备、运输设备和人员，占用了企业的大量资金。将仓储管理智能化，将为物流行业带来颠覆性的改变。
（1）智慧存储设备：目前，在仓储环节应用的物流设备种类丰富，功能各异。历史发展悠久的堆垛机货架，更加高效的多层穿梭车系统，针对小料箱的高效存储设备MiniLoad等。针对仓储设备的智能化运行，计算机视觉、深度神经网络、机器学习、自动控制等技术的应用，将极大的提升存储设备的周转效率，尽可能的提高设备的利用率；针对仓储设备的科学规划和实施，大数据分析和专家系统等技术，能够提升系统规划的效果；针对仓储设备的维护和保养，采用基于设备数据的寿命预测技术，能够准确、预先的对设备的状态进行掌握，便于提前采取措施。冷库存储是存储行业的一个特殊领域，生鲜、药品等特殊商品需求较大。人工智能技术打造的新型自动化冷库，利用大数据分析可将采购预测与仓储现状结合，自动控制技术可以针对冷库低温的特点，更好地控制仓储货架所用的穿梭车和堆垛机、搬运使用的叉车、码垛使用的码垛机器人等设备。
（2）智能分拣系统：智能分拣系统包括分拣过程中使用的运输设备如AGV、智能分拣车、传送带等，以及分拣过程中的信息流。路径规划、机器视觉等技术，将赋予运输设备更多的智能，使得无人运输更加安全、高效。数据挖掘、大数据分析等技术，能够将拣选订单进行更合理的拆分与合并，并与仓储设备、运输设备和人员形成联动，实现更高效的订单拣选。
3.运输管理
运输环节实现货物的运输，主要包括运输设备和运输过程的信息管理。国内的运输方式有航空运输、铁路运输、公路运输和海路运输。公路运输灵活性高，货运量大，人工智能能够发挥更大的作用。日趋成熟的自动驾驶技术将彻底颠覆现有公路运输体系，更加高效、安全的行驶，更少的人力依赖，将极大地提升公路运输的效率。运输信息的管理内容繁杂，包括发车前的任务下达和路线规划，行驶中的信息跟踪和应急调度，以及到达目的地后的盘点、卸货和车辆状况检查等。人工智能技术对于信息的处理比人类更加高效，通过大数据分析能够为车辆的调度机制提供更加实时、可靠的方案，设备寿命管理能够系统性的监测车辆的状态，及时警报提醒，降低车辆故障发生率。大数据分析能够更好地监测冷链运输过程中的货物状态和司机行为，为保质保量的冷链运输提供更智能的监管。
4.配送管理
5.客户管理
三、人工智能赋能物流行业的实际案例
人工智能在物流行业已经有了丰富的应用，人工智能赋能物流行业带来了更多的效率提升和更好的经济性，物流行业也为人工智能提供了真实的应用场景，可以促进人工智能技术更好的发展。亚马逊作为一个覆盖全球的电商行业，人工智能技术已经渗透到其业务的方方面面，从采购到存储，从运输到配送，从信息世界到现实设备，同时也反向促进人工智能在机器人领域、信息处理领域、智能控制领域的飞速发展。国内的众多电商相关企业，如京东、淘宝、四通一达、顺丰等，都在不断探索人工智能技术的落地应用，大量设备制造厂商如极智嘉、旷视、快仓等企业，更是将人工智能与物流设备包括机器人、货架、搬运车辆等结合，从智能设备入手，为整个行业带来改变。
1.人工智能在仓储领域的应用
智能机器人在仓储作业中目前已经应用非常普遍，自动化立体仓库、无人叉车、AMR（AutomaticMobileRobot）即自主移动机器人等设备的应用，显著提高了仓库分拣、搬运的效率。亚马逊在2012年耗资7.75亿美元收购Kivasystems公司（专注于如何利用机器人在仓库里完成网上大量的订单派发工作）后[8]，在其仓库中大规模应用Kiva机器人（如图3所示），将货架从仓库搬运至员工处理区，实现货到人的拣选，Kiva机器人的应用使得拣选效率增加了三倍，准确率更是达到了99.99%[9]。
图3亚马逊Kiva机器人
图4极智嘉智能拣选机器人
极智嘉（Geek+）作为新兴智能物流装备企业，研制开发的智能拣选机器人（如图4所示）也得到广泛应用，其成功为某医药企业物流中心搭建了使用AMR的月台集货场景，实现了出库集货和装车搬运的无人化；使用上百台智能拣选机器人（货架到人机器人）搭建货到人拣选平台，打造出跨楼层、跨区域的综合性解决方案[10]。京东拥有极其庞大的智能仓群，“智能大脑”作为京东亚洲一号的“司令官”，精细控制使得仓库中自动化立体货架、无人叉车、无人分拣机、打包机等智能单元能够协调作业，“智能大脑”通过每分钟上亿次的计算，对比传统仓库，能够将智能仓库效率提高至少3倍以上[11]。
2.人工智能在配送领域的应用
无人机配送作为一种不受地形、交通、人员限制的配送方式，成为未来快递配送的主要趋势。早在2013年12月，亚马逊就发布PrimeAir无人快递，顾客在网上下单，如果重量在5磅以下，可以选择无人机配送，在30分钟内把快递送到家。整个过程无人化，无人机在物流中心流水线末端自动取件，直接飞向顾客[12]。2020年4月，亚马逊获得了美国联邦航空管理局（FAA）的批准，可以在美国地区运营PrimeAir快递无人机，亚马逊的配送体系正式进入“海陆空”时代[13]。亚马逊最新版本的PrimeAir快递无人机（如图5所示），是一种混合动力飞机，能够垂直起飞和着陆。
图5亚马逊无人机
3.人工智能在数据分析领域的应用
四、智慧物流发展趋势
科学技术的进步和人类社会的发展，让身处时代洪流的每一个人，都对未来的变化充满期待。“人工智能”作为“复制并超越人类智能”的技术，将彻底改变人类世界。物流行业将会更早受到人工智能等新技术的淬炼，将这个涉及到人类生产生活方方面面的“大服务业”推向新的层面，在人工智能技术不断发展和物流行业不断前进的进程中，以下几个方面的内容都值得大家关注：
1.无人机仓储系统
图7无人机仓储系统示意图
2.“陆空一体”的无人配送体系
自动驾驶技术将促成彻底的物流配送无人化。设置在城市社区中的无人快递站，将由智能机器人单独运营，完成自动化收货与暂存。收货完成之后，运行速度快、搬运能力强的无人快递车将会为人员稠密的区域提供配送服务，灵活性强、无视地形影响的无人机将会为人员分散、地形条件差的区域提供配送服务，打造出“陆空一体”的高效配送体系。无人快递车与无人机同时具备收货功能，能够满足客户的寄件需求。
3.智能信息系统
“数据驱动物流”的理念将被更广泛的实践，物流企业所涉及的所有信息都将由“智能信息系统”进行智慧管理。相较于传统的信息管理系统，大量依赖人的记录、整理、上传、分析、决策，智能信息系统将从数据的采集、分析、利用和存储等多反面，替代人力，实现信息管理的无人化，信息利用的高效化。以电商为例，客户的订单将成为驱动整个网购流程的信息原动力，智能信息系统会将其转化为采购的依据、仓储的作业准则、运输的调度前提、配送的指导方针，让电商企业以最小的代价提供最高质量的服务。
4.物流行业将变为知识密集型产业
随着人工智能等新技术的不断成熟和大规模的工业应用，物流行业将从一个劳动力密集型的产业转变为一个知识型密集的产业，企业将更加注重专业人才、技术、专利等的积累。研发人员将为企业的智能化提供源源不断的动力，高级工程师将成为仓储、运输、配送等环节的保障力量，大量工人忙碌的场景将不复存在，少量专业人员就可以维护庞大的物流链条。返回搜狐，查看更多
行业图谱——人工智能在药物发现与研发中的应用
「行业图谱系列」是清华大学国家金融研究院资本市场与公司金融研究中心基于科技成果转化研究的一项子课题，聚焦于科技成果这一核心要素，从技术链视角切入展开的研究项目。通过行业图谱的研究，既为科技成果转化提供了专业性知识体系支撑，也有助于指导城镇产业化发展布局、推动产业链融通创新、引导创业投资基金对“硬科技”的积极性及鼓励金融支持创新体系的建设。本报告为行业图谱的第一个系列——生物医药领域：人工智能在药物发现与研发中的应用。
药物发现和研发是制药企业和化学科学家的重要研究领域。人工智能和机器学习技术使制药领域实现了现代化。机器学习和深度学习算法已被应用于多肽合成、虚拟筛选、毒性预测、药物监测和释放、药效团建模、定量构效关系、药物重定位、多药理和生理活性等药物发现过程。
新药研发存在周期长、费用高和成功率低等特点，人工智能作为药物研发领域的一个热点方向，已被应用到药物研发的各个阶段。本研究从人工智能在药物发现与研发中的应用出发，剖析人工智能在药物发现与研发中的应用技术和方法流程，并探讨该领域下国内外的市场竞争情况和最新研究成果。
人工智能在药物发现与研发中的应用
人工智能（ArtificialIntelligence，AI），指的是计算机系统从输入或过去的数据中学习的能力。根据《人工智能：现代方法》中的讨论，人工智能有七种分类（图1-1）。
图1-1人工智能的分类
如图1-2所示，在新药研发中，第一步也是最重要的一步是确定与疾病病理生理学有关的适当靶点（如基因、蛋白质），然后找到可以干扰这些靶点的药物或类药物分子。人工智能的发展可以帮助提取这些大型生物医学数据集中存在的有用特征、模式和结构。在确定和验证了合适的靶点之后，下一步是寻找合适的药物或类药物分子，这些分子可以与靶点相互作用并引起所需的反应。在大数据时代，通过支配海量的大型化学数据库，协助寻找针对特定靶点的完美药物。
图1-2大数据在药物设计和发现中的应用
人工智能在药物发现与研发中的应用技术和方法流程
在新药研发过程中，常遇到的瓶颈问题有：①寻找合适的、具有生物活性的药物分子；②药物分子难以通过第二阶段临床试验和其他监管批准。利用基于人工智能的工具和技术，提升药物研发的效率，解决上述所面临的药物研发问题。为此，下面将详细介绍人工智能在药物发现与研发中的应用技术和方法流程，如图2-1所示。
图2-1人工智能在药物发现与研发中的应用
肽合成与小分子设计
多肽是一种由大约2至50个氨基酸组成的生物活性小链，由于它们具有跨越细胞屏障的能力并可以到达所需的靶点，因此越来越多地被用于治疗。深度学习于肽合成与小分子设计的应用概念图如图2-2所示。
图2-2人工智能在肽合成与小分子设计的应用
分子通路的鉴定与多重药理学
人工智能和最大似然算法在药物发现和开发中的重要成果之一是预测和估计疾病网络、药物—药物相互作用和药物—靶点关系的总体拓扑和动力学。如图2-3所示，数据库如DisGeNET、STRTCH、STRING分别被用于确定基因—疾病关联、药物—靶标关联和分子途径。
图2-3人工智能在分子通路的鉴定与多重药理学的应用
蛋白质折叠和蛋白质相互作用的预测
分析蛋白质—蛋白质相互作用（Protein-ProteinInteraction,PPI）对于药物开发和发现至关重要，如图2-4所示。比如使用贝叶斯网络（BayesianNetwork，BN）预测PPI，其本质是利用基因共表达、基因本体（GeneOntology，GO）和其他生物过程相似性，集成数据集产生精确的PPI网络。
图2-4人工智能在蛋白质折叠和蛋白质相互作用的预测
基于结构和基于配体的虚拟筛选
在药物设计和药物发现中，虚拟筛选（VirtualScreening，VS）是CADD的重要方法之一，是从化合物库中筛选出有前景的治疗化合物的有效方法（如图2-5所示），以针对目标筛选具有所需活性的化合物。
图2-5人工智能在药物虚拟筛选的应用
药物重定位
在新药研发中，先导化合物的筛选是至关重要的，人工智能在识别新的和潜在的先导化合物方面发挥着巨大的作用。在化学空间中有大约1.06亿个化学结构，他们来自不同的研究，如基因组研究、临床和临床前研究、体内分析和微阵列分析。利用机器学习模型，根据活性位点、结构和靶结合能力可以筛选出这些化学结构。
定量构效关系建模与药物再利用
在药物设计和开发中，研究化学结构和理化性质与生物活性之间的关系是至关重要的。定量构效关系（QuantitativeStructure-ActivityRelationship，QSAR）建模是一种计算方法，通过它可以在化学结构和生物活性之间建立定量的数学模型，并针对其他疾病情况进行重新定位（如图2-6所示）。
图2-6人工智能在定量构效关系建模与药物再利用的应用
化合物的作用方式和毒性预测
药物毒性是指化学分子由于化合物的作用方式或新陈代谢方式而对生物体产生的不利影响。如图2-7所示，人工智能可以预测药物分子与靶点结合和未结合时的效应，以及体内安全性分析。
图2-7人工智能在化合物的作用方式和毒性预测的应用
理化性质和生物活性的预测
众所周知，每一种化合物都与溶解度、分配系数、电离度、渗透系数等物理化学性质有关，这可能会阻碍化合物的药代动力学特性和药物靶向结合效率。因此，在设计新的药物分子时，必须考虑化合物的物理化学性质。为此，已经开发了不同的基于人工智能的工具来预测这些性质（如图2-8所示），包括分子指纹、SMILES格式、库仑矩阵（Coulombmatrices）和势能测量，这些都用于深度神经网络（DeepNeuralNetworks，DNN）训练阶段。
图2-8人工智能在理化性质和生物活性的预测的应用
药物剂量和给药效果的识别
给病人任何不适当剂量的药物都可能导致不良和致命的副作用，多年来，确定能够以最小毒副作用达到预期效果的药物的最佳剂量一直是一个挑战。随着人工智能的出现，许多研究人员正在借助ML和DL算法来确定合适的药物剂量，如图2-9所示。
图2-9人工智能在药物剂量和给药效果的识别应用
生物活性物质预测与药物释放监测
最近研究已经开发了多种在线工具来分析药物释放，以及选定的生物活性化合物作为载体的可行性，其概念图如图2-10所示。利用人工智能研究人员可以确定用于与疾病相关的特定靶点的生物活性化合物。
图2-10人工智能在生物活性物质预测与药物释放监测的应用
病毒疫苗的制备及抗体检测
由于数据量巨大，并且需要自动抽象特征学习，人工智能在疫苗发现领域有着重大贡献（图2-11）。COVID-19冠状病毒疾病疫苗的深度学习和机器学习模型主要集中在人工神经网络、梯度提升决策树和深度神经网络等预测算法模型中。
图2-11人工智能在病毒疫苗的制备及抗体检测的应用
人工智能在制药行业开发新药中的应用
最近对药物开发人工智能的大量投资意味着这些初创公司拥有开发技术的人力和资源。与医疗成像领域的人工智能相比，总投资已经增长了四倍多，尽管两个行业的初创企业数量相当。图3-1显示了基于人工智能的新药研发所需要的条件及关键性技术竞争点。
人工智能成为国际竞争的新焦点。针对基于人工智能的新药研发，企业必须把人工智能发展放在企业战略层面系统布局，打造竞争新优势、开拓市场新空间。
图3-1基于人工智能的新药研发所需要的条件及关键性技术竞争点
①数据质量：构建有效且可解释的药物发现模型的方法之一是使用与药物相关的实体来构建神经网络模型。
②算法设计：大多数研究中使用的低水平穷举对接算法在寻找具有局部最小值的受体—配体相互作用时遇到困难，导致高度的亲和力可变性。因此，对接算法的选择、算法结构的设计和评价标准的设置都需要系统地改进。
③临床试验：药物或疫苗开发与临床应用的计算工作之间的转化差距是计算生物学和医学领域的一个主要且被广泛认可的瓶颈。许多预测的药物和疫苗尚未进入临床试验。
④硬件设施：目前，云端和边缘设备在各种人工智能应用中通常是配合工作的，随着边缘设备能力不断增强，越来越多的计算工作负载将在边缘设备上执行。新型人工智能芯片主要包括神经形态芯片、近内存计算芯片等，目前仍处于探索研发阶段。
国际顶级医疗公司在人工智能新药研发的最新研究成果
全球已上市的制药企业见下表3-1，重点关注美国、德国、英国和中国。
表3-1全球已上市或进入临床的人工智能制药企业
国外相关技术早在2000年左右即开始进行院校的科技成果转化。相对而言，我国该领域的研发跟随国际，在新冠疫情之后研究团队开始增加，并注重成果转化的同步进行。基于中国国内院校学者的调研及文献报道，国内学者的研究重点同样集中在递送系统上，如表3-2所示：
表3-2AI制药中国学者定位
作者
朱雅姝清华大学国家金融研究院资本市场与公司金融研究中心高级研究专员
安砾清华大学五道口金融学院副教授、清华大学国家金融研究院资本市场与公司金融研究中心副主任
邮箱rccmcf@pbcsf.tsinghua.edu.cn
感谢资本市场与公司金融研究中心的实习生许喜远（清华大学医学院2022级博士生）对本报告的助研工作。
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探索人工智能技术在公共图书馆中的应用路径
近年来人工智能技术日益成熟，在各个行业和领域都得到了非常广泛的应用，为现代人的工作与生活带来了诸多便利。对公共图书馆来说，借助人工智能技术的有效应用，推进传统服务模式创新发展，构建智慧图书馆，不但能够确保馆藏资源的有效传播与利用，还可以为广大读者带来更加便捷、智能、精准的服务。
重塑信息资源。人工智能技术在整合、检索、计算信息方面的功能强大，能促进对各类信息资源的规律开展进一步的挖掘，将各类问题定量化，通过各对象的相关规则对事物的发展走向进行预估。在公共图书馆引入人工智能技术，取代了以前只能由人来实现的工作，推动了信息资源的重塑，对信息服务深入智能化。以人工智能推动各类事物的智能体验，增强提取和处理信息的有效性，促进各类资源重组，增大馆内图书容量，实现用户更丰富多元的需求。如德国的康斯坦丁大学，通过人工智能技术推动馆内文献资料的重组，完成了读者、藏书及借书证等的智能体验，设置了可视化阅览设施，使用户可从智能终端快速与馆内资源相连接。
创新服务模式。人工智能技术具有深度拓展人类智力的功能，可以提供图书馆服务，推动提升数字化图书馆服务水平。人工智能技术在完成资源重塑的同时，还能使图书馆的知识服务形象发生变化，在知识的生产、得到、传输与感知体验等不同业务流程中开展进一步的重塑，利用虚拟传感器具有的智能体验及高速计算功能，大幅增强了知识的重组效果，拓展知识服务的范围，减小知识服务的支出。另外，人工智能技术还利用信息推送等方式，按照读者感知要求与信息资源进行自主匹配，确保了和读者要求的有效链接。通过人工智能算法，数字化图书馆还能够构筑智能舆情监测系统，对舆情背景下传输信息者的神经网络改变走向进行预测，增强控制舆情的能力。
带来发展机遇。迄今为止，图书馆始终是新兴技术、知识探究及应用的最前线，大量图情学者始终在进行新技术研究。人工智能开启了新的图书馆研究浪潮，将人工智能技术融入公共图书馆，是与我国科学技术发展战略态势相适应，坚持以知识服务创新要求为核心。另外，公共图书馆的发展，基于对理论及实践优势的保障，同样对人工智能技术发展有促进功能。现阶段。我国图书馆人工智能机制的构建和发展，坚持很好的结合图情学，建立其由上至下的决策反馈机制，在推动工智能传输，完成新兴技术与经济、文化良好相融的同时，也使公共图书馆事业的发展有了新的内驱力。
智能检索服务。在人工智能技术的研究上，智能检索是其中的关键部分，特别是其和Agent等技术的相融，在增强信息的重组、过滤和归纳效率的同时，也确保了检索的智能性。该方式不仅可防止以往检索方式中关键词匹配上的约束，也可对读者的行为进行智能辨识、领会检索词和自主追踪，基于对用户喜好的了解，为其主动给出个性化的内容。运用人工智能技术，使图书馆的信息检索一直处于人工管理的难题得以解决，让机器来处理全部环节，既能增强效率，还减少了出错率。如南京大学将人工智能和射频识别等技术应用于图书馆中，完成了对馆内藏书的自动清点，可有助于用户对所需资源的信息进行实时查找，定位的准确率高达，平均每小时能检索一万册的图书，出错率不超过，使馆藏资源的检索效率得以大幅增强。
智能推送服务。智能推送是一种把人工智能和信息推送手段有效相融，是公共图书馆服务平台可以基于读者信息对其所需资源进行自主分析与组织，同时自动推送给读者的模式。主要有页面、邮件、频道等常规智能推送方式，用户登录某一个网站界面时，系统会将动态信息自动推送给他们，并且还能基于其的行为信息，通过某特殊软件为他们推送关键数据。图书馆内的资源或者信息出现改变时，系统将按照需求进行实时改正、删除错误信息，再次把正确数据发到用户界面。随着人工智能技术的不断进步，图书馆用户的信息获取途径更为丰富，其能够对智能推送模式进行自由选择，更快获得个性化的服务内容。
智能辅导服务。智能辅导是将智能化代理及搜索等技术融进网络教育当中，以助于用户更好的网络答疑，构建高水平网络学习平台。公共图书馆用户可基于个人需要，适当规划网络学习时间，选去适当的学习课程。智能辅导系统会基于用户需求，为其提供一些在线课堂、人工答疑等更为灵活的网络辅导，为他们提供相应的专业知识。此类教学模式打破了地理空间与物理时间的束缚，达成了当代人在新知识上的诉求，并起到了公共图书馆的教育作用。通过人工智能算法，系统能对知识的形成、获取、应用等环节进行模拟，以友善的服务功能入口，让用户获得信息咨询方面的服务，发散人类智慧。大量公共图书馆还建立了知识、工具等方面的多种数据库，构筑其人工智能下的资源支持机制，可以对信息进行实时调取，以助于用户对个性化知识的有效获取。
提高智能图书检索功能。利用对智能检索服务的完善，能有效解决公共图书馆中的图书检索难题。在人工智能的发展中，智能检索其中一个关键的应用研究对象，通过其和技术的融合，能对既有资源信息进行有效重组，达成用户诉求，完成对语言及文本查询，大大增强了检索方法的高效性与精准性，并提升了图书馆的服务质量。智能检索功能的运用，在很大程度上增强了公共图书馆的服务质量。
扩充阅读库并设置智能推送服务。人工智能技术的智能推送服务表现不俗，用户在当下的个性化阅读要求较高。人工智能技术和公共图书馆的信息推送功能有效相融，利用分析用户年龄的，系统则能展开智能化推送，将与其阅读方式相符的图书资源推送给他们。人工智能技术能基于读者所阅读页面为其提供更丰富的相应图书资源，由此能有效帮助他们阅读到更丰富的图书资源，推动了公共图书馆及其馆藏图书信息的高效利用。
全天候智能辅导服务优化。当前的公共图书馆设计及发掘，依然摒弃了原有的图书借阅方式，逐渐朝多元智能化发展。用户借助应用智能阅读平台，能基于个人需求对馆藏图书资源进行实时查询，打破了传统图书馆的时限约束。将人工智能算法引入图书馆智能阅读平台中，大幅提升了公共图书馆服务的效率与品质。
当下，在图书馆中大展拳脚的人工智能设备日渐增多，大幅增强了公共图书馆的服务质量，健全了人机一体化服务思想。图书馆的未来发展，必定会更仰仗于人工智能的效能。为了确保人-机协作关系的融洽同存，则需要挖掘出其中的平衡点，构建出更具个性与人性的人机服务情境。
智能个性化定制服务。在人工智能技术不断发展下，公共图书馆有了智能检索模式，其借助自动学习效能，对用户的行为倾向和不同信息资源进行自主匹配，能提升信息检索的相关性，增强最终信息服务内容的有效性，此也是智能化个性定制服务得以完成的条件。现阶段部分图书馆通过智能机器人为公共图书馆用户提供服务，设计师基于图书馆服务特性，在机器人外型和效能上展开科学的设计，在吸引众多青年用户的同时，也会使公共图书馆信息流通率得到不断增强。特别是检索用户信息时，智能机器人具有的引导功能，不仅能引导整个检索流程，还能给出错误警示，或按照预设程序，达成用户个性定制的需要，使其获得更好的服务感知。
专业化智能定题服务。图书馆为了实现用户的特殊信息诉求需求，而给出的特殊信息服务，在以前被视作定题服务。在信息技术近年来不断的进步，尤其是人工智能技术的产生下，图书馆资源除了馆藏资源，还有借助网络获得的国际化数字信息资源。在图书馆信息服务体系中融入人工智能技术，能从全世界众多数字信息资源当中对用户所需信息进行快速的智能化检索、分析与甄选，并逐步产生出可以与现代社会人们的特殊需要相适应的专业智能定题服务。
个性化智能代理服务。智能代理是一种智能搜索服务方式，其利用构筑智能信息体系与信息共享平台来智能化处理虚拟信息。该服务可以在用户对需求对象不明确下，利用智能化分析用户的操作行为将与其需求相符的信息自动推送给用户。此既可以使其更快查询到所需信息，同时也能让他们发现预料之外却真实需要的资源信息。
人性化人机服务环境。在数字化图书馆中融进人工智能技术，和图书馆工作人员一起提供信息服务时，可使他们发挥出引导效能，完成有效的人机融合，使机器对人们的需求更有效的感知，提升智能服务人性化程度。在此过程中，图书馆工作人员应起到协调效能，在人工智能技术实践方式的把握基础上，合理应用智能设备，既要借助智能设备的高效服务达成用户需要，也应构建现场人工引导等服务情境，确保人机工作的协调，一起构筑健康的服务环境。图书馆工作人员在智能化下，要清楚个人定位，和机器一起提供服务时，去积极体会用户感受，尽可能去除其负面感知，使更多人喜爱上智能设施，走进一个新的阅读空间，改善冰冷机器的情感缺失。
人机之间无障碍交流。在人和人工智能一起提供信息服务过程中，应该构筑起人和机器间的“互动途径”。对人工智能技术进行应用之后，会在很大程度上增强公共图书馆的服务质量，这样会带来人和机器之间相互信任的问题。要想更有效的发挥出人工智能的效能，则人必须对机器设备充满信任，将其视为自己的得力助手，形成图书馆工作人员和机器、用户和机器、图书馆工作人员和用户的良好数字互信体系。人工智能设备在勤勤恳恳提供服务时，可按图书馆工作人员的指令增强服务效率，但在他们产生问题时，图书馆要建立事前预警程序，以便于图书馆工作人员能及时解决。而图书馆工作人员和用户也应具备真实、不间断的情感互动，为用户的提供学习指导和敞开心扉的地方，这样才可以更有效的了解用户诉求，进而不断增强服务品质。
未来的公共图书馆必定会朝智能化方向发展。人工智能技术在数字化图书馆的信息服务中起到了良好效能，这和图书馆管理人员素养的增强密不可分。在人工智能技术快速进步下，图书馆管理人员必须持续增强个人素养，以推动国家图书馆事业的发展。（作者：徐涛，浙江科技学院实验师）
人工智能技术在企业财务管理中的应用
伊莎 山东省交通运输集团有限公司
摘要：企业财务管理是企业生存与发展的经济命脉，企业财务管理的科学化是保障企业经济效益的一大方式，在传统的企业财务管理模式中，受到多种限制因素与影响因素，可能造成企业财务管理效率与质量的弱化。而在新的时代背景下，以人工智能技术进行企业财务管理的深入发展已经能够形成一定科学化效果，为了进一步研究人工智能技术与企业财务管理的关系，本文从企业财务管理的现状入手，探讨人工智能技术在企业财务管理中应用的积极效果，为企业财务管理的升级与优化提供基础研究资料。
关键词：人工智能技术；企业财务管理；应用
中图分类号：F275 文献识别码：A 文章编号：1673-5889（2019）30-0000-02
人工智能技术是新的时代背景下技术升级的结果，其能够以人工智能解决许多问题，推动社会发展的智能化与自动化。在企业财务管理中，离不开制度、人员与流程，而多种因素的共同作用下可能造成的企业财务管理效果的弱化，因此可以借助人工智能技术，对企业财务管理中的部分阶段进行升级与优化，提高企业财务管理实际效果，也进一步提高人工智能技术在企业财务管理中的有效应用，为企业优势发展，提升核心竞争力做贡献。
一、企业财务管理的现状
企业财务管理工作作为企业发展的核心工作，反映着企业运行情况与经济效益，由于企业财务管理工作涉及范围广泛，需要多个环节共同作用，因此在企业财务管理工作的进行中必然受到多种因素的影响，但也不可忽视企业财务管理工作的有效发展，随着社会变迁与时代变化，企业财务管理工作也在不断适应性的社会需求与实际情况，就财务管理制度、流程、手段与内容都进行了更新与优化，极大提高了企业财务管理实际效果。当前在部分企业的财务管理工作中，还存在如下的问题，可能影响了企业财务管理工作有效性。
（一）企业财务管理人力劳动压力大。由于企业财务管理工作需要完成对企业财务的整体性管理，涉及多项财务内容，财务核算工作量大，因此需要财务管理人员花费较多的时间与精力在财务核算工作中，这给企业财务管理人员造成了较大的劳动压力，也影响了企业财务管理人员在自身专业能力上的提高。且人工环境下的财务核算与财务管理浪费大量的成本与资源，在财务核算准确性上若是出现问题还容易影响企业经营效益，降低财务管理效率，更不利于企业财务环境的优化。
（二）财务分析精确度不高。企业财务管理工作中，对于企业财务情况的分析能够影响企业一定阶段的发展与决策。而当前在部分企业中，针对于企业财务分析仅以财务管理人员提交的分析报告等数据资料进行预判，而依靠人工完成的企业财务分析在精确度上可能存在一定的不足，这会造成企业财务分析效果的不佳，一旦与企业发展趋势、市场环境有偏差，可能影响企业整体发展效益。
（三）企业财务管理系统混乱。在企业财务管理部门的长期发展中，针对于财务信息系统、分析系统与管理系统等，都进行了升级与优化，但由于不同时期与阶段的完善与改进达到的效果不同，因此企业财务管理中多个系统可能存在一定的交叉管理，影响了企业财务管理有序性，也会造成企业财务管理质量与效率的下降。特别是在企业财务信息管理系统中，依靠人工管理可能受到人为主观因素的影响，造成企业财务信息管理中各类问题的发生，影响企业财务管理实际效果。
二、人工智能技术对企业财务管理的影响
企业财务管理工作在新时代背景下得到了一定的升级与优化，但在人工环境下进行的企业财务管理依旧存在一些劣势，这些问题的完善与改进应借助新的时代特点与技术特征，以人工智能技术进行企业财务管理工作的优化能够极大改善人为管理中多种因素产生的影响，提高企业财务管理的科学性与准确性。
首先，人工智能技术依靠强大的人工神经网络能够模仿人脑神经系统的工作结构与工作机理，在学习、复刻、修改与推理结构下，能够根据人类的设置组成不同的网络结构，帮助人们进行智能化控制。这种技术优势应用于企业财务管理中能够极大提高企业财务管理科学性。一方面，在人为管理中可能受到主观情绪或思维因素影响，忽视某些财务细节，造成财务管理工作的漏洞，而人工智能技术应用于财务管理工作中不会受到类似情绪性的影响，且其智能网络中工作流程的规范程度较大，细节性的处理更好。另一方面，人工智能技术应用于企业财务管理中提高了财务管理精确度。通过智能化的财务分析、处理与整合，能够筛选财务信息中的重复性内容，形成相关财务信息的科学分析，在智能化与自动化处理手段中形成高精度的财务管理效果，提高企业财务管理水平。基于人工智能技术的人工神经网络，在企业财务管理工作中能够提高企业财务管理工作的科学性、准确性与精确度，也有利于企业财务管理工作的优势发展。
其次，人工智能技术的智能化工作特点能够减少企业财务管理劳动压力，完善财务管理的流程性操作效果。在企业财务关系工作中，依托人工智能技术进行的财务管理能够极大减轻人力劳动的压力，在一些数据统计、分析与处理工作中减少了财务人员的时间与精力支出，也能够减少企业财务管理成本支出，最大程度提供资源的利用效果。同时，由于企业财务管理的项目多，分支广，通过人工智能技术进行的财务管理能够减少交叉管理问题的出现，以财务管理的智能化促进管理流程的规范与科学，更能够加强企业财务管理专业化水平，减少财务问题出现，为企业提供较高的财务管理效率，提高企业核心竞争力。也就是说，通过人工智能技术进行的企业财务管理，能够为企业财务工作提供规范性与流程性，减少不必要的资源浪费，也为企业财务人员降低劳动压力，提高财务管理效率。因此在企业财务管理工作中，应重视人工智能技术的应用，其能够较好的促进企业财务管理工作的实际质量，为企业发展提供新动力。
三、人工智能技术在企业财务管理中的应用
在企业财务管理中，应用人工智能技术能够以人工智能技术的技术特点与优势提高企业财务管理的综合效率与实际质量，也能够促进企业发展与核心竞争力的提高。以下就人工智能技术应用于企业财务管理的几个方面进行分析。
（一）减少人力劳动压力方面的应用。人工智能技术在企业财务管理工作中的应用很好的减少了企业财务相关人员的人力劳动压力，也为企业财务管理工作减少了工作成本，提高了工作效率。例如在财务软件的开发与普及上，可以通过网络化电子发票的开售，减少财务人员专门性购买发票与核算发票的工作量。再者，企业财务管理中借助人工智能技术引入会计电子文件，能够发挥与纸质文件相同的作用，减少了传统模式下手动打印、填写会计凭证的工作量。除此之外，人工智能技术应用于企业财务管理中提高了财务管理的智能化与自动化水平，财务管理人员在专业知识与技能的提高基础上还需要加强智能化操作能力，这样才能够借助人工智能技术进行有效的财务管理，真正发挥人工智能技术优势。
（二）改进企业财务核算中的应用。企业财务管理工作中，财务会计核算作为重要的工序，需要对企业应付、应收来往账款进行核算分析，后根据发票等进行核实与注销，从而为企业收付款提供财务依旧。该工序在传统的企业财务管理工作中需要依靠人力劳动手工处理，消耗量大量的人力与物力资源。在人工智能技术中的，其能够作用于企业财务管理改进财务核算机制，在强大人工神经网络系统的智能化操作中完成财务核算，不仅能够减少财务核算所需的时间与人力劳动精力，还能够提高财务核算的精确度，提高了企业财务核算实际质量，也能够强化顾客与供应商的满意程度。
（三）企业财务分析中的应用。企业财务分析是对企业生产经营各环节财务相关数据进行分析的过程，在企业财务分析阶段能够对企业一定时间内的发展状况、当前发展水平与未来发展趋势进行数据明确，但人为进行的企业财务分析工作存在较多影响因素，包括财务人员主观因素、计算失误、数据错误等，都会影响企业财务分析的准确性。而在人工智能技术的应用下，通过人工智能系统的精确、严密计算，能够在企业财务分析中形成系统化，将企业财务数据进行系统划分与整合，依靠人工智能系统设计相关模型，当数据信息发生改变时，系统模型也会随之发生变化。这种模式下的企业财务分析系统能够根据企业财务情况发生改变，有利于科学化的制定企业财务管理措施，并能够在系统的运行中对潜在的财务风险进行预防与预警，减少企业的财务损失。因此在企业财务分析工作中应用人工智能技术，能够较好的提高企业财务分析科学性与准确性，为企业财务工作提供更多优势。
（四）企业财务管理系统中的应用。人工智能技术应用于企业财务管理系统中，能够实现对于多个财务系统的综合性管理，提高财务资源的整合能力，在智能化、电子化的管理模式下实现企业的综合性财务管理效果。例如在企业财务信息管理系统中，通过人工智能技术设置专门的信息管理平台能够对企业财务信息资源形成不同的模块，并整合企业财务信息资源构建模块链，实现企业财务信息的共享与管理，自动化的完成类似费用报销、订单处理、成本核算等工作，不仅有效提高了财务信息管理的智能化与准确性，还大大减少了人工成本支出。
（五）智能决策系统中的应用。企业财务管理工作是企业发展的核心，企业的许多经营决策都通过企业财务管理工作为依托，财务管理工作提供的资料常作为企业经营决策的基础。在人工智能技术环境下，企业财务管理工作的精确性更高，在企业经营管理决策中，以财务管理工作的智能化能够实现对决策工作的智能化，即可以通过人工智能技术实现智能决策，为企业决策提供更多的资源与方向，也能够预判相关的决策风险等。因此在企业财务管理工作中应用人工智能技术，能够进一步提高财务管理工作的科学性，为企业经营管理决策提供科学依据。
四、结语
人工智能技术本身具有较大的技术优势，随着时代发展，人工智能技术在技术创新与实际能力上也有十分明显的提高，当前人工智能技术已经能够渗透于人们的生活之中，发挥着独特的优势促进人们生活的智能化。在企业财务管理工作中应用人工智能技术能够较好的提高财务管理工作的智能化与科学化，有利于增强财务管理工作的工作效率，在财务准确性与精确度上也能够得到较大的提高。因此，在企业财务管理工作中，应该更进一步重视人工智能技术的运用。
参考文献：
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人工智能技术在护理领域的应用现状与发展分析
原标题：人工智能技术在护理领域的应用现状与发展分析人工智能技术目前在多个领域都得到了广泛应用，这一技术的最新动态和研究成果吸引着全世界人的目光，有些国家将其列为战略目的[1]。我国目前极力倡导人工智能技术在医疗领域的应用和进一步研发，不断为智能医疗体系的发展提供源动力。老龄化现象的日益加剧让就医人数不断上升，但我国目前的护理人数仍较为短缺，拥有高技术含量的智能护理是满足人们对护理服务需求的实现方式之一，不但能为护理人员减轻工作强度，也进一步提升了护理水平。护理学与其他学科同样都属于人工智能技术的涉猎范围，通过两者的结合将对护理模式的发展提供新的方向，影响深远。
1人工智能技术在护理领域的发展现况
国内外医疗领域目前都与人工智能技术展开了不同程度的结合，逐渐被大范围的应用于疾病诊断和病理分析以及新药研发等方面，在实践理论和中药的辨识中表现优异。IBM公司之前发布了相关资料，通过结合医师的诊疗经验和目前的医疗大数据，经过数据整合可为医护人员提供辅助处理逻辑，是目前较为先进的智能系统。而人工智能技术在护理领域的应用目前主要表现在医疗器械和药品的传递、延伸护理和患者移动等方面，明显为护理人员减轻了工作强度。
1.1在饮食护理中的应用现状
老龄化让临床中的失能老年人和患有残疾的人群数量不断增大，而目前护理人员又非常短缺，这部分人群很重要的需求之一就是饮食护理，护理人员需要与患者进行频繁的沟通和交流，以了解其喜好并对其进行喂食。上世纪80年代英美等国家就研制出了多种饮食护理型智能机器人，不论对患者本身还是对护理人员来讲都能提供很大帮助。而日本更是研制出了可为全身瘫痪患者提供饮食护理的智能机器人，在人机交互系统的帮助下让智能机器人实现了人机交互功能和辅助进食服务，具有极大的现实意义，可为失能老年人的日常生活带来极大帮助。
1.2在护理教育中的应用现状
人工智能技术和学习科学在近些年得到了合力发展，且进展迅速，进而出现了教育型人工智能。目前人工智能技术已经被广泛应用于护理教学中，护理教学本身就具备智能化和迁移化以及分布性等特性，通过结合人工智能技术可为学生提供更加人性化和个性化的学习环境。人工智能导师能充分结合学生的兴趣爱好与现实需求以及学习习惯等，为学生制定出个性化的学习规划，并且真正实现了实时跟踪和评测，对学生的表现能做出更为客观的评价。可通过深挖数据并了解学习状况与其他外部资源之间的关系从而更为准确的对学习趋向进行预估。
1.3在慢性病护理中的应用现状
我国的慢性病患病人数正在逐年增加，对护理的需求进一步有所扩大。人工智能技术若能与移动计算和医疗设备以及传感技术等相关的新技术相结合，就极为可能为慢性病患者提供更好的护理服务。这方面的研究最早诞生于美国，比如可通过血糖应用来监测患者的血糖控制情况，帮助患者增强自我管理。目前该领域的相关技术正在不断更新和发展，能为慢性病患者的自我管理提供极大帮助，医护人员可远距离实现监护，帮助患者提升自身的生活质量。
1.4关于智能病房的应用现状
智能病房最早诞生在托马斯·杰斐逊大学医院，主要为缓解患者和医护人员双方面的压力。此智能病房依托于自然语言性能和认知计算，患者可提出更为具体的信息要求，病房内的灯光和温度以及音乐等功能可通过语言来控制，更为人性化和便捷化。同时还拥有交互功能，对医护人员的工作提供了很好的协助作用，可自动记录和存储相关资料，便于随时查看[2]。国外已将相关技术应用于新生儿重症监护病房，可实现实时预警，通过数据整合对患儿提供了更高质量的监护。
展开全文2人工智能技术在护理领域的发展契机
2.1就诊前完成对患者的健康评估
临床护理首先就要从患者入院时的健康状况评估开始，比如测量体重、量血压等，需要对患者的心理状况和自理能力以及风险等方面进行评估。进一步规范和更全面化的护理评估体系能为之后的护理质量提供保障，让护理更加科学化与合理化，同时也能建立起护理安全优先体系。人工智能技术的最大优点就是能承载更多的信息，可将医疗信息和护理信息汇聚于一身，实现更为高效和准确的资源整合，进而可为每位患者建立电子信息档案，再通过云技术等相关新技术建立起庞大的健康数据库。因此，医护人员也就能随时掌握患者的个人状况，了解到每位患者的差异化信息，对护理工作的展开和临床诊断都意义重大。同时，人工智能技术还能协助医护人员管理患者的相关数据，将个人数据与大数据进行对比和分析，进一步对疾病的临床护理和预防预以及治疗都能提供系统化和规范化的指导，从而也提升了护理质量。
2.2减轻临床护理工作的压力
国内的护理人力资源明显紧张，人力极为短缺，而人工智能技术有望能为临床护理工作减轻压力，让临床护理工作的效率进一步提升，并不断提升护理质量。目前信息技术已经得到了广泛应用，护理资源系统可将护理工作站与移动终端相结合，在互联网下可实现信息互通，从而不断优化护理方案并对护理措施实施监管，可大幅度减少护理人员的反复操作，让护理人员不必再花费大量时间去完成手工书写，节省时间并将更多时间应用于实践护理中，有助于不断优化护理质量[3]。人工智能技术还能完成信息化匹配，对患者的辨识度更高，让护理工作中的误差现象进一步得到降低，提供了更高的安全保障。人工智能技术还可应用于患者出院后的随访，以此来减轻护理人员的工作压力，节约更多人力和物力，具有更加切实的应用价值。
2.3不断优化护理方案
随着人工智能技术的不断发展，还有我国政府的大力支持，未来的医疗护理服务领域必将发生很大改变。可穿戴设备能实现智能监测，而通过移动终端就能实现的健康监测，尽早发现健康异常现象，对各种疾病都能做到早发现早治疗，可根据情况给予更加合理的指导和建议，将护理服务更加前置化，参与到患者的就医前阶段中去，真正实现预防疾病的目的。初次发病时可通过人工智能技术完成信息交互，在智能系统的帮助下完成对患者的健康评估。这种应用方式和发展趋势将大幅度降低患者对医疗机构的依赖程度，而对智能化系统和护理支持的需求将会进一步增大。
3结语
目前人工智能技术发展的重要方向之一就是医疗健康领域，并且也受到了全社会的关注，是当下人们最为关切的话题之一，其应用前景极具潜力，具有更加切实的研究价值[4]。虽目前还处于初步发展阶段，但发展速度极快，正在不断的取得突破，还需要广大医疗卫生工作者和相关专业人才进行跨领域沟通与协作，不断提升其应用价值，为护理领域提供更大帮助。
参考文献
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