導語：如何才能寫好一篇人工智能和生物技術，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

1956年夏天，美國達特茅斯學院舉行了歷史上第一次人工智能（Artificial Intelligence）研討會，這被認為是人工智能誕生的標志。如今，人工智能已經(jīng)走過了60年，幾經(jīng)高峰和低谷，伴隨著人機交互、機器學習、模式識別等技術的提升，人工智能成為了這一時代的新趨勢。

五角大樓的CALO項目是史上最大的人工智能項目，它為Siri的誕生奠定了基礎；IBM超級計算機沃森（Watson）無需進行人工編程，它的每一次體驗都能讓自己更快速一些……隨著人工智能與大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、生物技術、虛擬現(xiàn)實等新興產(chǎn)業(yè)結合，它對其他產(chǎn)業(yè)乃至社會經(jīng)濟的滲透速度都將越來越快。

當前，新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革正在孕育興起，生物技術、新材料技術、新能源技術廣泛滲透，帶動幾乎所有領域發(fā)生了以綠色、智能、泛在為特征的群體性技術革命，大數(shù)據(jù)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術同機器人技術相互融合步伐還在不斷加快。毋庸置疑的是，未來人工智能技術的發(fā)展與飛躍，將極大地改變世界面貌，改變人們的生活方式。人工智能與虛擬現(xiàn)實、物聯(lián)網(wǎng)等技術的融合，也將對未來社會的生產(chǎn)方式革命、產(chǎn)業(yè)結構調整、商業(yè)模式革新等產(chǎn)生巨大而深遠的影響。在第三屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會期間的《烏鎮(zhèn)指數(shù)：全球人工智能發(fā)展報告2016》指出，2015年全球新增人工智能企業(yè)達到了806家，平均每10.9個小時就有一家人工智能企業(yè)誕生。

國家對人工智能的重視程度與扶持力度也在持續(xù)提升?！笆濉币?guī)劃中，特別提到要形成人機交互網(wǎng)絡空間，將人工智能上升為國家戰(zhàn)略；2016年5月，國家發(fā)改委、中央網(wǎng)信辦等聯(lián)合印發(fā)《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》；2015年7月的《國務院關于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導意見》，明確指出要重點發(fā)展人工智能在家居、終端、汽車、機器人等領域的應用，并將“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能作為11個重點行動模塊之一……

篇2

人工智能的起源和發(fā)展

顧名思義，人工智能就是人造的智能，它是一門通過計算過程力圖理解和模仿智能行為的學科。其基本目標就是使機器表現(xiàn)出類似人類的判斷、推理、證明、識別、感知、理解、通信、設計、思考、規(guī)劃、學習和問題求解等思維活動，使機器具有類似人類的智能行為，使機器思維能擁有人類的思考方式。

人工智能的思想最早可以追溯到法國哲學家笛卡爾的“有靈魂的機器”。到了20世紀30年代，英國數(shù)學家圖靈提出了“自動化理論”，把研究會思維的機器和開發(fā)計算機的工作大大向前推進了一步，他也因此被稱為“人工智能之父”。但是，“人工智能”這個概念真正誕生的標志是1956年夏季在美國達特瑪斯大學召開的以“人工智能”為名的學術討論會。隨后的幾十年中，人們從問題求解、邏輯推理、定理證明、自然語言理解、博弈、自動程序設計、專家系統(tǒng)、學習以及機器人學等多個角度展開了研究，并建立了一些具有不同程度人工智能的計算機系統(tǒng)。當然，人工智能的發(fā)展也不是一帆風順的，曾一度因為計算機計算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實際需求的差距過大而走入低谷。但是隨著計算機硬件和軟件的發(fā)展，計算機的運算能力以指數(shù)級增長，加之網(wǎng)絡技術的蓬勃興起使得目前的計算機已經(jīng)具備了足夠的條件來運行一些要求較高的人工智能軟件。當然，人工智能的快速發(fā)展并不意味著它已經(jīng)能達到人腦的水平，但人工智能的發(fā)展?jié)摿€是巨大的。根據(jù)人工智能研究的主要目標，以下4個方面引領了人工智能的發(fā)展方向：第一，與生物技術、電子技術結合，研究生物電子體；第二，與腦科學、信息處理技術結合，研究人工大腦；第三，與網(wǎng)絡技術、軟件技術結合，研究智能軟件；第四，與通訊技術、控制技術結合，研究家庭機器人。

有血有肉的生物電子體

在我們的印象中，人工智能通常是一個計算機軟件，其實它也可能擁有一副有血有肉的身軀在現(xiàn)世界行走、奔跑甚至飛翔。生物電子體技術就是讓人工智能擁有活動能力的一種全新技術。

生物電子體是生物細胞與電腦微芯片有效協(xié)作的共存體，可以實現(xiàn)部分或全部生物的智能。研制電子生物體主要有“植入法”和“提取法”兩種方式：“植入法”就是把模擬生物體的電腦微芯片植入生物體，并與生物體形成協(xié)作共存體；“提取法”就是從生物體中提取出細胞組織與模擬生物體的微芯片結合為協(xié)作共存體。

研究生物電子體的目的，就是希望制備出一種協(xié)作共存體，從而對生物體進行有效控制，使其為人類服務。譬如當年美國“9?11”恐怖襲擊后，美國政府緊急安排了10種機器人進行城市搜索和救援工作，但其中有6種機器人由于體積太大而不能運送到現(xiàn)場開展工作。試想一下，我們如果利用生物電子體有效控制爬行動物的行為，使其為人類服務，這可能比研究救援機器人花費的時間和資源更少一些。

在生物電子體領域，各國已相繼開展了諸多研究。利用相對簡單的“植入法”，日本東京大學率先研究了一種蟑螂控制技術，他們把蟑螂頭上的觸須和翅膀切除，插入電極、微處理器和紅外傳感器，通過遙控信號產(chǎn)生電刺激，使蟑螂能夠沿著特定方向行進。美國紐約州立大學通過向老鼠體內植入微控制器，也成功實現(xiàn)了對老鼠的轉彎、前進、爬樹和跳躍等動作的人工制導。我國在電子生物體的研究上也有突破性進展，南京航空航天大學就研究了一種壁虎的人工控制技術，即把微電極植入壁虎體內，通過電刺激模擬神經(jīng)控制其運動。而通過“提取法”制得的生物電子體就更復雜些，比較有代表性的是英國科學家推出的一個由老鼠的腦組織控制的機器人，名為“戈登”。在該項研究中，科研人員先從老鼠身上分離出神經(jīng)細胞，放置在酶溶液中，讓這些神經(jīng)細胞彼此分離，然后再將這些神經(jīng)細胞置于營養(yǎng)豐富的培養(yǎng)基中。該培養(yǎng)基與一個擁有60個電極的電子矩陣相連接，這個電子矩陣就是活體腦組織和機器部件的接合面。通過電子矩陣，“戈登”大腦發(fā)出電子脈沖，驅動機器人輪子，同時也能接受傳感器基于外部環(huán)境刺激發(fā)出的脈沖。由于“戈登”的大腦是活的組織，因此必須裝在溫度特定的器具中。除了自身大腦外，“戈登”不受任何人為和電腦的控制?！案甑恰本哂幸欢ǖ膶W習能力，比如撞到墻時，它就會從傳感器得到電子刺激，再次遇到類似情況時，它就會記住。但是，如果沒有外界刺激，“戈登”便會在數(shù)月內因大腦萎縮而死亡。盡管如此，“戈登”仍是實現(xiàn)提取活體腦組織和電子部件結合的研究新突破，也是電子生物體的重大突破。

擅長自學的人工大腦

開發(fā)人工大腦就是從信息處理切入，結合腦科學研究大腦對信息流的獲取、存儲、聯(lián)想（提?。?、回憶（反饋）等處理邏輯，以及腦神經(jīng)細胞的工作原理來為大腦建模的過程。我們都知道，大腦不是計算機，不會亦步亦趨、按部就班地根據(jù)輸入產(chǎn)生輸出，大腦是個極其龐大的記憶系統(tǒng)，真正了解人類大腦，構建出大腦的記憶-預測系統(tǒng)模型才能制造真正的智能。人工大腦其實早在20世紀末就出現(xiàn)了，日本京都先進電訊研究所率先研制了一只機器貓，該機器貓的腦部主要采用了人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術，包含約3770萬個人造神經(jīng)細胞，盡管數(shù)量與人腦的1000億個腦細胞相比差之甚遠，但其智能超過了昆蟲，實現(xiàn)了人工大腦開發(fā)的第一步。緊接著，比利時便研制出了能讓機器人擁有數(shù)百個行為能力的人工大腦。然而，這些人工大腦都是基于傳統(tǒng)的計算機設計和制造思路開發(fā)的，與人腦的工作模式有著本質的區(qū)別，因此，改變傳統(tǒng)的設計思路，是未來研究人工大腦的必經(jīng)之路。

目前，走在研究人工大腦技術前沿的是幾大信息技術巨頭，其中IBM和谷歌的研究成果尤為突出。IBM的研究人員研制出了第一代神經(jīng)突觸計算機芯片，這種芯片可以模擬大腦的認知活動，完全不同于計算機設計與制造的傳統(tǒng)理念。研究人員通過先進算法和硅電路，再現(xiàn)了發(fā)生于大腦中神經(jīng)細胞和突觸之間的現(xiàn)象。未來，IBM將進一步開發(fā)認知運算芯片，并將以混合信號、類比數(shù)位以及異步、平行、分布式、可重組的特制容錯算法，來復制大腦的運算單元、神經(jīng)元與突觸之間的活動。

近年來，谷歌將大量資金、人力投入人工大腦研究中，并成功開發(fā)出了模擬人腦并具備自我學習功能的“谷歌虛擬大腦”?！肮雀杼摂M大腦”是模擬人腦細胞之間的相互交流、影響而設計的，通過模擬人腦中相互連接、相互溝通、相互影響的“神經(jīng)元”，由1000臺計算機、16000個處理器、10億個內部節(jié)點相連接，形成一個“神經(jīng)網(wǎng)絡”。當有數(shù)據(jù)被送達這個神經(jīng)網(wǎng)絡的時候，不同神經(jīng)元之間的關系就會發(fā)生改變，這種關系的變化使得該系統(tǒng)對某些特定數(shù)據(jù)形成反應機制，從而讓系統(tǒng)具備學習能力，并且能夠在新輸入的數(shù)據(jù)中找出與學到的概念相對應的部分，以達到識別的效果。這個有著自學功能的虛擬大腦系統(tǒng)在人工智能領域有著劃時代意義，研究人員無需預先輸入某一概念，它就可以自己決定關注數(shù)據(jù)的哪部分特征，注意哪些模式，從而自動從輸入的大量數(shù)據(jù)中“領悟”這一概念，這與人腦的學習過程十分相似。

智能軟件不止于圍棋

所謂智能軟件，是指能夠產(chǎn)生人類智能行為的計算機軟件。智能軟件與傳統(tǒng)軟件最重要的區(qū)別就是：智能軟件具有現(xiàn)場感應和環(huán)境適應的能力，還有表示、獲取、存取和處理知識的能力，同時還能夠采用人工智能的問題求解模式來獲得結果。自從計算機誕生后，軟件的設計開發(fā)便一直落后于硬件生產(chǎn)水平的發(fā)展，智能軟件更是無從談起。直到20世紀末，作為現(xiàn)實世界高水平的抽象――Agent軟件系統(tǒng)的誕生，才大大加快了智能軟件的開發(fā)。很快，基于Agent的實時道路交通導航系統(tǒng)模型、面向Agent的巡航導彈武器控制系統(tǒng)和多Agent敏捷調度系統(tǒng)相繼被開發(fā)出來。目前，基于Agent的軟件設計與開發(fā)已經(jīng)成為人工智能學科的重要內容之一，而如何在軟件設計與開發(fā)中更好地體現(xiàn)Agent的自治性、交互性、協(xié)作性以及可通信性等，又使智能軟件的設計與開發(fā)成為了人工智能學科的新挑戰(zhàn)。

如今，對于智能軟件的開發(fā)正處于如火如荼的階段。比如，擊敗李世石的“阿爾法圍棋”便是一款智能軟件，這款智能軟件最重要的特征就是“深度學習”。深度學習的主要原理就是用一層神經(jīng)網(wǎng)絡把大量矩陣數(shù)字作為輸入，通過非線性激活方法取權重，再產(chǎn)生另一個數(shù)據(jù)集合作為輸出。這就意味著“阿爾法圍棋”會在與圍棋高手的較量中不斷提高自己的棋力。“阿爾法圍棋”的另一個重要特征就是它具有兩個不同的神經(jīng)網(wǎng)絡大腦：一個是“監(jiān)督學習的策略網(wǎng)絡”，負責觀察棋盤布局試圖找到最佳的下一步，相當于“落子選擇器”；另一個是“價值網(wǎng)絡”，負責評估棋局的整體局面并預測雙方勝負，從而輔助落子選擇器，這個叫“棋局評估器”。在“兩個大腦”的配合下，“阿爾法圍棋”擊敗了圍棋界頂級高手，這絕對是人工智能的大突破。此外，智能軟件還在環(huán)保、商務和醫(yī)療等領域嶄露頭角。我們知道，現(xiàn)在空氣污染備受關注，西門子中央研究院便開發(fā)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的空氣污染預測軟件。該軟件利用了倫敦市遍布中心城區(qū)的約150 座監(jiān)測站收集的包括濕度、太陽輻射、云層覆蓋和溫度等天氣數(shù)據(jù)和一氧化碳、二氧化碳和氮氧化物等氣體的排放測量數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)相關聯(lián)。同時還將諸如工作日、周末、假期、展會和體育賽事等影響交通和污染物排放的活動編程到預測模型中，最終這款智能軟件能夠每小時預報倫敦市內150 個地點未來 3 天的空氣污染程度，誤差率不超過 10%，并且還可以推斷出導致所預測空氣污染的主要原因。另外，現(xiàn)在還出現(xiàn)了許多商務智能軟件，主要就是通過分析銷售額、客流量、庫存、人員配置等所有和企業(yè)運營相關的數(shù)據(jù)來顯示和預測市場波動、經(jīng)濟趨勢等，并為決策者提供未來的規(guī)劃和方案。例如，美國的某公司開發(fā)了一款餐廳績效管理智能軟件，這款軟件可以計算出每個輪班期間的最佳人員編制。總之，智能軟件的開發(fā)已經(jīng)并將繼續(xù)影響整個社會的方方面面。

家庭機器人走入百姓家

人工智能的最后一個研究方向就是研發(fā)家庭機器人。所謂機器人，就是指裝有傳感器和微處理器，并且擁有潛在的人工智能，能夠在無人操作的情況下完成一些重復動作的設備。在過去的幾十年中，機器人已經(jīng)被廣泛應用在工業(yè)生產(chǎn)和危險環(huán)境中，如今，機器人市場已經(jīng)開始轉向家庭。那種可以和人成為朋友，陪人聊天，也可以幫助人們看家、清潔地板、照顧孩子等做一系列家務活兒的家庭機器人引領了新的時尚。

篇3

“未來，99%的人屬于無用階級，他們的特性和能力都是多余的；另外1%的人則成為掌控算法、通過生物技術戰(zhàn)勝死亡的神人，他們是未來世界的主宰者，是人類未來進化的新物種?！?/p>

這是尤瓦爾.赫拉利在其新作《未來簡史》中所描繪的未來。

“隨著大數(shù)據(jù)的不斷積累以及計算能力的快速發(fā)展，未來人類可能會越來越多地將自身的決策權讓位給無意識的算法，讓算法替自己決定該買什么東西，應該接受什么治療以及應該和誰結婚?！庇韧郀?赫拉利在中信出版集團和百分點集團聯(lián)合舉辦的首屆關于大數(shù)據(jù)+人工智能的“XWorld大會”上這樣表示。

當然，他的觀點并不是每個人都贊同。

微軟全球資深副總裁、微軟亞太研發(fā)集團主席兼微軟亞洲研究院院長洪小文就認為人工智能并不是萬能的，人工智能更類似于軟件測試中的黑盒測試，只需得出結論，不深究內部邏輯結構和因果關系，而人類更擅長的是符合邏輯結構和因果關系的白盒認知。此外，人工智能沒有創(chuàng)造力，計算機也不會發(fā)明新的算法，洪小文認為未來屬于人機協(xié)同的AI+HI時代。

如果說未來人類進化的方向離我們還很遙遠，在新技術的沖擊下，未來商業(yè)形態(tài)的變化卻會很快來臨。

數(shù)據(jù)寡頭降低作惡成本

不久前發(fā)生的順豐與菜鳥之爭引起了人們對數(shù)據(jù)權的重視，過去寡頭們壟斷的是生產(chǎn)資料和生產(chǎn)工具，而現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)成就的數(shù)據(jù)經(jīng)濟下，數(shù)據(jù)壟斷造成了新的寡頭。這些數(shù)據(jù)寡頭的形成不僅會造成數(shù)據(jù)壟斷和商業(yè)模式壟斷，高度中心化的商業(yè)體系還將大大降低整個商業(yè)系統(tǒng)的容錯和糾錯能力。

這確實值得我們警醒。2017年6月谷歌因為在搜索結果中偏向自家比價購物服務，涉嫌不正當競爭，被歐盟反壟斷機構處以24.2億歐元的天價罰款。而據(jù)路透社報道，歐盟反壟斷機構最近欲就Android移動操作系統(tǒng)排擠競爭對手再次征求專家組意見，并考慮再次向谷歌開出天價罰單。

商業(yè)進化是否也跟人類進化相似，99%的商業(yè)組織都會成為附庸或者無用？如果未來進化到中心化商業(yè)形態(tài)，由此引發(fā)的基于數(shù)據(jù)、技術和商業(yè)模式的壟斷會比過去按照行業(yè)和地域劃分的壟斷對商業(yè)社會帶來更大的影響。

百分點集團董事長兼CEO蘇萌也在會上提出了泛中心化的未來商業(yè)，是一個多中心且中心動態(tài)均衡化的商業(yè)形態(tài)，并指出未來商業(yè)組織的三點生存之道，即三I理論：獨立（Independence），獨立代表著企業(yè)的數(shù)據(jù)主導權、以及在充分競爭市場環(huán)境中的長尾創(chuàng)新；融合（Integration），指的是生產(chǎn)要素的連接、生產(chǎn)方式的協(xié)作、以及業(yè)務邊界的淡化；智能（Intelligence），數(shù)據(jù)思維在引爆智能革命，未來的商業(yè)都在朝智能化方向在進化，主要體現(xiàn)在決策智能和運營智能上。

他認為未來的社會，數(shù)據(jù)等于生產(chǎn)資料；人工智能+大數(shù)據(jù)等于生產(chǎn)工具；獨立場景創(chuàng)新等于商業(yè)模式。

向行業(yè)場景創(chuàng)新進化

場景化一直是被很多企業(yè)強調的創(chuàng)新重點，蘇萌對行業(yè)應用場景、數(shù)據(jù)、算法的排序體現(xiàn)了他對大數(shù)據(jù)和人工智能未來進化方向的預期。

“大數(shù)據(jù)和人工智能真正發(fā)揮價值一定要結合到具體的每個行業(yè)和領域，雖然互聯(lián)網(wǎng)巨頭們在營銷領域取得的成效已經(jīng)非常顯著。但數(shù)據(jù)科學家們用行業(yè)級的產(chǎn)品、工具、解決方案為行業(yè)用戶提供的復合價值遠超過營銷層面。我們主要關注的是大數(shù)據(jù)底層平臺和行業(yè)級場景應用。在應用方面要找到真正有價值的場景，數(shù)據(jù)流、應用系統(tǒng)和底層平臺的構建都是為了解決場景問題，再將場景和行業(yè)緊密結合?！碧K萌說。

百分點公司已經(jīng)連續(xù)四年創(chuàng)造了300%的業(yè)務增長，其目前的主打行業(yè)是制造、金融、傳媒、公共事務四個行業(yè)。制造業(yè)已經(jīng)逐步從前端營銷角度開始向后端供應鏈管理延伸；金融行業(yè)主要幫助客戶解決風險控制和精準營銷問題；傳媒行業(yè)幫助傳統(tǒng)媒體向數(shù)字化進行轉型，比如為新華社提供的智能采編系統(tǒng)，將文章利用知識圖譜連接起來，實現(xiàn)自動編發(fā)，并進行個性化的信息流推送等；在公共事務和公共安全方面，百分點為國家質檢總局缺陷管理中心研發(fā)了一套系統(tǒng)，用人工智能和大數(shù)據(jù)建立的模型幫助專家進行輔助決策。

蘇萌表示，學術公開化、鼓勵開源和鼓勵基于行業(yè)的獨立創(chuàng)新是獨立場景創(chuàng)新的有力助力。此外，缺乏具有豐富行業(yè)經(jīng)驗的人才也是不可忽視的重要一環(huán)。

篇4

“忽如一夜春風來，千樹萬樹梨花開?！痹诮鼉砂倌曛校萍及l(fā)展迅猛。從明清時期使用的煤油燈到今天使用的節(jié)能燈；從十九世紀初的無線電報到十九世紀末的有線電話；從二十世紀中期在美國賓夕法尼亞大學誕生的“埃尼阿克”計算機到今天的多媒體計算機；從二十世紀末使用的“大哥大”到如今的3G網(wǎng)絡。因為科技，我們的世界發(fā)生了翻天覆地的變化，也同時改變了我們的生活。

那么未來的世界將是怎樣的呢？

二十一世紀將是生物技術時代。未來將在有機酸等發(fā)酵產(chǎn)品、開發(fā)生物固氮和蛋白質工程、生物農(nóng)藥、人工智能、人類基因組計劃、治理污染等多方面取得進展，逐步發(fā)展成為跨領域的生物技術時代。

二十一世紀將是智能交通時代。隨著汽車增多，使交通事故、交通堵塞和廢氣污染成為越來越嚴重問題。因此，一使道路交通實現(xiàn)鐵路（線路）化管理，從而大大提高行車的安全性和道路的利用率。主要優(yōu)點一是改進汽車的安全性，實行自動控制，二是對交通實施智能化控制，如自動付費等；三是通過衛(wèi)星定位系統(tǒng)為地面行車提供最佳行車路線。

篇5

在人類發(fā)展史上，工業(yè)革命是社會發(fā)展的根本推動力量。自18世紀以來，人類社會經(jīng)歷了三次重要的工業(yè)革命。工業(yè)革命不僅能夠促進生產(chǎn)力的提高，在工業(yè)化進程中，國家的經(jīng)濟結構、教育體系、勞動力結構、公民生活方式等都會發(fā)生重大變化。因此，工業(yè)革命的發(fā)生和推進對于以培養(yǎng)勞動力市場所需人才為主要職能的職業(yè)教育具有重要影響，18世紀以來人類社會整個工業(yè)化過程的推進伴隨著職業(yè)教育總體規(guī)模的擴張和職業(yè)教育體系的完善（張原，2012）。自進入2010年以來，關于第四次工業(yè)革命的呼聲日益高漲，2013年 4 月，“工業(yè)4.0”的概念第一次在德國漢諾威工業(yè)博覽會上提出，2016年1月，在瑞士達沃斯召開的世界經(jīng)濟論壇把“第四次工業(yè)革命對人類社會的影響”作為會議主題，并題為《第四次工業(yè)革命：未來的就業(yè)、技能和勞動力戰(zhàn)略》的報告。報告提出，目前，世界正在進入第四次工業(yè)革命開始階段?；驅W、人工智能、機器人、納米技術、3D打印和生物技術的發(fā)展預示著人類社會正在經(jīng)歷一場涉及所有領域的深刻革命。而隨著整個工業(yè)體系的調整，大部分職業(yè)及其需要的技能也將經(jīng)歷根本性轉型。因此，第四次工業(yè)革命不僅是一場以技術革新為特征的工業(yè)革命，其更是對未來工作、技能和教育根本性變革的源動力。從這一角度出發(fā)，職業(yè)教育與培訓體系必須盡快作出相應變革，培養(yǎng)適應新技術革命所需的技術技能人才。

首先，加快培養(yǎng)適應新興制造業(yè)發(fā)展需要的高端技術技能人才。智能化生產(chǎn)是第四次科技革命的根本特征，機器人與人工智能的應用將給傳統(tǒng)制造業(yè)帶來翻天覆地的變化，其可以把工人從程序化的操作中解放出來，將精力集中在創(chuàng)新和增值業(yè)務上。因此，職業(yè)教育必須加強專業(yè)更新和層次發(fā)展，更加重視培養(yǎng)學習者的創(chuàng)新技能和素養(yǎng)，以加快培養(yǎng)智能制造、3D生產(chǎn)等新興制造業(yè)發(fā)展需要的高端技術技能人才。

其次，建立終身化的培訓體系，加強對現(xiàn)有工人的技能提升培訓。越來越多新技術的應用，將會導致就業(yè)市場日益分化，出現(xiàn)低技能、低收入和高技能、高收入兩個極端。在這一背景下，沒有專業(yè)技術的勞動力找工作會越來越困難，需要中低等技術行業(yè)的就業(yè)機會也會減少，新興工業(yè)革命還會削減新興市場廉價勞動力的優(yōu)勢。因此，走向終身化、全民化是職業(yè)教育與培訓體系發(fā)展的必然趨勢，以加強對那些被排擠出就業(yè)市場人的再培訓。

第三，改革職業(yè)教育與培訓體系的課程設置和內容體系，重視培養(yǎng)學習者適應勞動力市場變化的通識性或穩(wěn)定性職業(yè)能力（skills stability）。從以前工業(yè)革命的經(jīng)驗看，構建起新型工業(yè)發(fā)展需要的培訓體系和勞動力市場機構往往需要幾十年的時間，而第四次工業(yè)革命的一個顯著特征就是技術變化的快速性。在這一背景下，職業(yè)教育與培訓體系必須重視培養(yǎng)學習者跨行業(yè)的通用職業(yè)技能和能力，如終身學習能力、創(chuàng)新能力、解決問題能力、跨學科思維能力、重視環(huán)境友好的綠色工作技能等。同時，更加重視學習者的工作場所學習，培養(yǎng)其嚴謹?shù)墓ぷ骶窈蛯嵺`技能。

篇6

文/李宣良

從2007年到2013年，從嫦娥一號到嫦娥三號，中國探月工程實現(xiàn)了“三級跳”。

嫦娥一號：實現(xiàn)從無到有的歷史性突破

2007年10月24日18時5分，大涼山深處的西昌衛(wèi)星發(fā)射中心吸引著全世界關注的目光――嫦娥一號衛(wèi)星在這里由三號甲火箭發(fā)射升空。

嫦娥一號經(jīng)過18天時間飛行最終進入環(huán)月軌道。根據(jù)飛行計劃，嫦娥一號在奔月途中，應該安排3次中途修正。然而，由于衛(wèi)星軌道控制“非常精準”，嫦娥一號只實施了一次中途修正。

進入環(huán)月軌道后，嫦娥一號拍攝的月球照片源源不斷地傳回地球。2008年11月12日15時5分，由嫦娥一號拍攝數(shù)據(jù)制作完成的“中國第一幅全月球影像圖”公布。這是世界上已公布的月球影像圖中最完整的一幅影像。

2009年3月1日16時13分10秒，在科技人員的精確控制下，嫦娥一號準確落入東經(jīng)52.36度、南緯1.50度的月表指定區(qū)域，成功完成硬著陸。撞月過程中，CCD相機實時傳回了清晰的圖像。

嫦娥一號任務的“完美”實施，標志著中國航天正式邁入深空探測新時代。

嫦娥二號：創(chuàng)造多項“世界第一”

作為我國探月二期工程的先導星，嫦娥二號衛(wèi)星于2010年10月1日在西昌衛(wèi)星發(fā)射中心發(fā)射升空。

嫦娥二號飛行的重要任務之一是驗證軟著陸關鍵技術。與嫦娥一號任務不同的是，三號丙運載火箭將嫦娥二號直接送到地月轉移軌道，飛向月球的整個行程只需要112小時。

與嫦娥一號相比，嫦娥二號安裝了更多新裝備，開展X頻段深空探測技術試驗、紫外導航試驗、CCD相機高分辨率成像試驗、月壤特性探測等一系列新的試驗項目。

到達月球軌道后，衛(wèi)星在距離月球表面100公里的圓軌道開展工作，完成在軌測試和技術驗證后，進入更近的10015公里橢圓軌道，對嫦娥三號預選著陸區(qū)虹灣進行拍照。在15公里高度拍攝的月球圖像，分辨率達到1.5米。

國防科工局新聞發(fā)言人吳志堅表示，嫦娥二號衛(wèi)星創(chuàng)造了航天領域的多項“世界第一”：首次從月球軌道出發(fā)飛赴日地拉格朗日L2點進行科學探測，首次對圖塔蒂斯小行星近距離交會探測并獲得10米分辨率的小行星圖像等。

目前，嫦娥二號已成為我國首個人造太陽系小行星，與地球間距離突破6000萬公里，正奔向更遠的深空。如果順利，嫦娥二號有望最遠飛行到距地球約3億公里處。這是中國航天器飛行距離最遠的一次“太空”。

嫦娥三號：將實現(xiàn)中國航天器首次地外天體軟著陸

目前，全世界僅美國、蘇聯(lián)成功實施了13次無人月球表面軟著陸。如果嫦娥三號任務取得成功，中國將成為第3個實施月球軟著陸的國家。

沿著和嫦娥二號同樣的奔月軌跡進入環(huán)月軌道之后，嫦娥三號探測器將經(jīng)過主減速段、快速調整段、接近段、懸停段、避障段、緩速下降段等6個階段的減速，實現(xiàn)從距離月球15公里高度安全下降至月球表面。

嫦娥三號軟著陸方案，與國外做法相比，安全性、可靠性更高。美國、蘇聯(lián)航天器無人軟著陸過程，無懸停和避障階段。而嫦娥三號引入懸停、避障階段，探測器可以對著陸區(qū)地形地貌進行精確勘察，識別出不大于8度的月面坡度等危險地形，極大提高了著陸安全。

軟著陸過程歷時短，探測器需要快速感知自身運動狀態(tài)和環(huán)境參數(shù)，因此配備了精度高、反應速度快的測距、測速、測高、成像等敏感器。完全由我國自主設計制造的變推力發(fā)動機，具有1500-7500N大推力變化、無級變速特點，能很好地適應不同飛行階段對發(fā)動機推力的需求。

嫦娥三號還將首次實現(xiàn)我國航天器在地外天體巡視探測。巡視器與著陸器完成解鎖、釋放、分離、下降到月面駛離，整個過程每個動作環(huán)環(huán)相扣，任何一個動作都將影響任務成敗。

月面巡視過程中，我國將首次實現(xiàn)對月面探測器的遙操作?！坝裢谩碧栐虑蜍嚨倪b操作，采用自主加地面控制相結合的方式，根據(jù)獲取到的環(huán)境參數(shù)，在地面完成任務規(guī)劃，而巡視器自主具備完成局部規(guī)劃、避障和安全監(jiān)測、應急保護能力。

在探月工程“繞、落、回”三步走戰(zhàn)略中關鍵性的“落”實施之后，中國還將展開更多的月球及深空探測活動。

（摘自新華網(wǎng)）

1.信息篩選。中國探月工程“三級跳”是指__________。

【解題思路】從文章所采用的三個小標題就可以推斷“三級跳”的具體內容。

2.詞語品味。分析下列句子中加點詞的表達效果。

嫦娥二號飛行的重要任務之一是驗證軟著陸關鍵技術。

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【解題思路】先解釋詞語，然后結合文章的具體內容來分析其作用即可。

3.材料鏈接。為下面的新聞擬寫一則標題。

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新華社電 2013年12月23日5時許，在北京航天飛行控制中心和探測器系統(tǒng)的精密協(xié)同控制下，“玉兔號”月球車舒展“玉兔之手”，順利完成了機械臂月面投放測試工作。

整個機械臂投放測試工作分為投放和收攏兩個步驟，就像人的手臂伸縮彎曲一樣，而難度卻非常高。整個測試過程要完成機械臂腕部和肩部關節(jié)的正、反方向運動。一般人的手臂完成這些動作僅需幾秒鐘，而實際的投放測試工作中，“玉兔”卻花了幾十分鐘。

【解題思路】解答此類題目可從新聞的導語入手，對導語中的要點信息進行歸納概括即可。

4.技法分析。指出文中畫線句子運用的說明方法并分析其作用。

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【解題思路】先指出說明方法的種類，然后結合具體的內容分析其作用即可。

未來的電腦會思考嗎？

文/呂鳳珍

人工智能的始祖圖靈在上世紀50 年代就曾作出預測：未來的電腦可能會思考。一些科學家認為，這一天正在到來，而且腳步匆匆。當有一天機器有了思想，它們能像人類一樣思考，世界將會怎么樣？

上個世紀50 年代，“人工智能之父”圖靈第一次提出“機器思維”的概念。他提出了一個測試標準，來判斷電腦能否被認為是“能思考”：如果一臺電腦表現(xiàn)、反應和互相作用都和有意識的個體一樣，那么它就應該被認為是有意識的。為了消除人類心中的偏見，他還對智能問題從行為主義的角度給出了定義，由此提出一個假想：即一個人在不接觸對方的情況下，通過一種特殊的方式，和對方進行一系列的問答，如果在相當長時間內，他無法根據(jù)這些問題判斷對方是人還是計算機，那么，就可以認為這個計算機具有同人相當?shù)闹橇Γ催@臺計算機是能思維的。這就是著名的“圖靈測試”。

2012 年6 月底，在英國著名的布萊切利莊園舉行了一場國際人工智能機器測試競賽。由俄羅斯專家設計的“葉甫根尼”電腦程序脫穎而出，其29.2%的回答均成功“騙過”了測試人，取得了僅差0.8%便可通過圖靈測試的最終成績，使其成為目前世界上最接近人工智能的機器。

瑞士的研究人員近期表示他們已經(jīng)研發(fā)出一種可以模擬人類大腦處理信息方式的微芯片， 這種裝置可以實時處理輸入的信息并作出回應。使用神經(jīng)形態(tài)芯片作為人造神經(jīng)系統(tǒng)，這項技術將有望走向實用化，從而允許機器人在復雜環(huán)境中，在不受人類遠程遙控的情況下實現(xiàn)自動駕駛。而采用這項技術之后的智能手機也將有望更加“聰明”。這種新型芯片的采用還能讓計算機在有部件損壞的情況下繼續(xù)運作，就像人類的大腦那樣， 每天損失數(shù)以百萬計的腦細胞，但是其整體的思維能力卻仍然繼續(xù)正常運轉。要實現(xiàn)這一點，研究者面臨的主要挑戰(zhàn)是如何構建人造神經(jīng)元網(wǎng)絡，且讓其能夠執(zhí)行相關的任務或指令。為此，研究人員用由硅制成的人造神經(jīng)元模擬人體神經(jīng)元，然后依照已知的哺乳動物大腦中的神經(jīng)結構，將硅神經(jīng)元構建成網(wǎng)絡。這些網(wǎng)絡便構成了人造神經(jīng)處理模塊。該神經(jīng)處理模塊具有短時記憶以及決策分析機制，因此它能夠實時執(zhí)行復雜的感覺運動任務。這項研究目前面臨的最大難題是，神經(jīng)形態(tài)芯片不能主動學習，只能按照相關的編程信息作出反應。

被比爾?蓋茨稱為“我所知道的預測人工智能未來的第一人”、計算機科學家雷蒙德?庫茲韋爾預測說，只需30 多年，人類就可把整個思想上傳到電腦，變成數(shù)字化不朽之身，這一結果被稱為“奇點”。

正如宇宙學上存在著一個讓所有物理定律都失效的“奇點”一樣，信息技術也正朝著“超人類智能”的奇點邁進。庫茲韋爾相信，這個信息奇點即將到來，那時，人工智能將超越人腦，人類的意義將徹底改變；那時，人將與機器融合，成為“超級人類”。揭示信息技術進步有一個摩爾定律，即集成電路上可容納的晶體管數(shù)目，大約每兩年增加一倍，這是個非?？煽康慕?jīng)驗法則。庫茲韋爾將這個法則運用到其他技術指標上，如晶體管生產(chǎn)成本的下降、微處理器速度的上升、動態(tài)存儲器價格的暴跌、無線數(shù)據(jù)業(yè)務成本的下降和網(wǎng)絡用戶、納米技術專利數(shù)量的增加……庫茲韋爾發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)最后都有一個共同點――呈指數(shù)級增長。庫茲韋爾將之稱為“加速回報規(guī)律”――科技進步呈指數(shù)級增長，而非線性增長。

電腦的計算速度正變得越來越快，如果有一天，電腦的運算速度快得令人難以置信，它們掌握人工智能的時刻也會到來，那時電腦將能夠模擬人腦產(chǎn)生意識：人類本身將發(fā)生改變。在信息學上，這個時間點也被稱為“奇點”。

在庫茲韋爾對未來的預測里，生物技術和納米技術給予人類按照自己的意愿來操縱自己的身體和改變周圍環(huán)境的能力。人們可以將自己的意識掃描進電腦，從而“活”在虛擬世界，或者將身體變成機器人。超智能電腦很可能與人類共同主宰未來的世界，也許人類將與機器融合，成為超智能的“半機器人”，通過人工智能來拓展人類的智慧極限。

1.內容概括。根據(jù)文章內容給“機器思維”下個定義。

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2.信息篩選?！耙獙崿F(xiàn)這一點，研究者面臨的主要挑戰(zhàn)是如何構建人造神經(jīng)元網(wǎng)絡”一句中“這一點”指什么？

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3.拓展延伸。你認為未來的電腦會超過人腦嗎？請闡明理由。

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4.技法分析。文章列舉在英國著名的布萊切利莊園舉行國際人工智能機器測試競賽的事例，有什么作用？

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《從嫦娥一號到三號：揭秘

中國探月工程“三級跳”》

1.嫦娥一號拍攝數(shù)據(jù)制作完成的“中國第一幅全月球影像圖”； 嫦娥二號創(chuàng)造多項“世界第一”； 嫦娥三號實現(xiàn)中國航天器首次地外天體軟著陸。

2.“之一”是其中一個的意思。說明嫦娥二號飛行的重要任務除了驗證軟著陸關鍵技術外，還有別的?！爸弧币辉~體現(xiàn)了說明文語言的準確性。

3.月球順利完成機械臂月面投放測試

4.主要運用了作比較的說明方法，把嫦娥三號軟著陸方案，與國外進行比較，突出我國嫦娥三號軟著陸方案安全性、可靠性更高。

《未來的電腦會思考嗎？》

1.機器思維是指一臺電腦的表現(xiàn)、反應和互相作用都和有意識的個體一樣，具有一定的思維。

2.“這一點”指讓計算機在有部件損壞的情況下能繼續(xù)運作，就像人類的大腦那樣， 每天損失數(shù)以百萬計的腦細胞，但是其整體的思維能力卻仍然繼續(xù)正常運轉。

篇7

科幻電影的發(fā)展歷程

美國電影研究者瑪麗?奧勃萊恩曾經(jīng)這樣評價科幻電影：“一門新的藝術就這樣誕生了，這是一種由它自己的巫師們在黑屋子里表演的部落儀式，它引導觀眾進入松弛、半睡眠的狀態(tài)，如同莎士比亞在《仲夏夜之夢》里描述的那種夢境：“睡眠有時會使哀傷的眼睛閉上， 把我自己從周圍人們那里暫時隔開?！?/p>

世界科幻電影經(jīng)過草創(chuàng)之初的20年成長期、之后10年的成熟期、以及20世紀50年代的繁榮期，便開始進入了衰敗期。粗制濫造、怪力亂神的三流影片將科幻電影的名聲盡毀。而1968年斯坦利庫布里克的《2001年太空漫游》上映，開始扭轉這種頹勢，直到1977年喬治盧卡斯的《星球大戰(zhàn)》橫空出世、1982年雷德利斯科特的《銀翼殺手》獲得極高口碑，科幻電影才開始復蘇，并成為五花八門類型電影中的賺錢利器。

此后，世界科幻電影在近40年的發(fā)展中，又開創(chuàng)了很多不同的類型，在恣肆、離奇怪誕的故事情節(jié)和視覺特效中，也有著一顆科幻內核作為支撐，即使看似最不合理、最天馬行空的情節(jié)，也都能找到背后科技的影子。但是科幻與科技還存在不小的距離，幻想和現(xiàn)實也許像2顆恒星那樣遙遠。一些科幻電影中展現(xiàn)的科技，即使到了人類滅絕之際也無法實現(xiàn)；另外一些科幻電影中展現(xiàn)的科技或許經(jīng)過千萬年才能夠變成現(xiàn)實；還有一些科技隨著人類的不斷進步，都會逐步變成我們所熟識的東西。因此可以說，具有科技前瞻性的科幻電影，也是未來科技發(fā)展的指向標和預言大師。

科幻電影中真實存在的科技

低溫冷凍休眠

《星際穿越》中提到了低溫冷凍休眠。這技術是指宇航員可以進入休眠水床，設定喚醒時間。在《異形》《深空失憶》等作品中，這項技術都曾被使用。 低溫冷凍休眠

以目前的發(fā)展水平來推測，這項技術有可能被實現(xiàn)。現(xiàn)在的技術已經(jīng)實現(xiàn)了將大腦放在-33 ℃環(huán)境中，進行低溫休眠手術，日本科學家也發(fā)現(xiàn)，一種水蛭在-196 ℃的液氮中依然能夠生存。

但是，目前人類所掌握的技術尚不能實現(xiàn)低溫休眠，在0～60 ℃區(qū)間，會產(chǎn)生冰晶，對人類細胞具有破壞性的傷害，甚至致命。

時間膨脹

《星際穿越》電影中描述，星球上一個小時相當于地球7年，由于時間膨脹，“堅韌”號船員衰老速度比地球上的人慢。

這個現(xiàn)象已經(jīng)被證實，愛因斯坦的理論提出，當人以接近光速的速度移動時，時間便會變慢。登上月球的宇航員移動速度超過地球上任何人，衰老速度也略慢于地球上的任何人，但是找到這個電影中提到的那種星球還是很困難。 時間膨脹

吸積盤

《星際穿越》中提到吸積盤也確實存在。美國天文學家通過對76顆黑洞觀察和測量發(fā)現(xiàn)，它們的磁場強度是地球磁場的10 000倍。活躍星系中心的超大質量黑洞，通常會產(chǎn)生“噴流”。在噴流形成和吸積盤物理學中，磁場可能也起了關鍵性作用?？茖W家在銀河系中心黑洞附近發(fā)現(xiàn)了一個動態(tài)磁場，如果這種現(xiàn)象是普遍的，而且磁場能延伸到黑洞視界以外，吸積盤結構就會受到顯著影響。研究結果表明，黑洞的磁場強度和醫(yī)院里“核磁共振”（MRI）中的磁場強度差不多―――大約是地球磁場的10 000倍。

我們離科幻電影里的科學有多遠

科學家霍金表示，人工智能可能導致人類滅亡，但是人工智能初期對人類還是非常有用的，比如癱瘓的他用來說話的系統(tǒng)就是人工智能系統(tǒng)，不過他擔心更高級的人工智能為人類帶來災害。人工智能被很多科技電影演繹，比如鋼鐵俠托尼?史塔克創(chuàng)造了一個終極版的人工智能“奧創(chuàng)”，希望能代替超級英雄們維護世界和平，哪知“奧創(chuàng)”一出生就“性格叛逆”，認為世界和平就需要毀滅世界。

很多電影中的科技、科學并非遙不可及，比如美國化學學會針對復仇者聯(lián)盟的超級英雄做了解讀，他們將目標鎖定在為鋼鐵俠戰(zhàn)甲提供能量的便攜式“核電站”上。美國化學學會的伯克斯博士認為，合成新元素，DIY狂人鋼鐵俠并非遙不可及?？茖W家已經(jīng)創(chuàng)造了20種人造元素。比如，俄國科學家門捷列夫整理化學元素周期表時，發(fā)現(xiàn)在鉬元素和釕元素間少了43號元素。該元素不穩(wěn)定，幾乎從來沒有在地球上被發(fā)現(xiàn)過。1937年，意大利物理學家塞格雷在證實它的存在后，锝也成為了首個通過人工合成的元素。 吸積盤

電影的靈感往往來源于生活，同時又能啟發(fā)生活。太較真的影迷也許對電影中科技嗤之以鼻，但是，只有想不到?jīng)]有做不到，誰說電影中的科技在現(xiàn)在或未來無法實現(xiàn)呢？

超現(xiàn)實的科幻電影

此類型科幻電影最受影迷歡迎，因為這里面揭示了很多令人心馳神往的高科技，比如快過光速、時間旅行和平行宇宙世界。先說快過光速的神奇之處，很多宇宙航行題材的科幻電影都離不開這個概念，比如《星際迷航》系列電影，其架構基礎就是飛船“快過光速”。而《星球大戰(zhàn)》系列電影，更是讓“千年隼”號飛船在哈里森福特的駕駛下，從一個宇宙空間跳到另一個星球。而在我們生活的物理世界里，光速遵循愛因斯坦的相對論，是恒定不變的，任何事物都不可能超越光速，這就為宇宙航行設置了巨大障礙，人類有可能終其滅絕，也無法達到離自己最近的比鄰星球。然而，事情也許沒有那么悲觀，根據(jù)超酷的弦理論，光速雖然恒定，但是空間膨脹的速度要遠遠大于光速，而宇宙空間折疊，就會讓2個遙遠的空間近在咫尺，通過蟲洞瞬間穿越百萬光年，讓飛船實現(xiàn)在不同宇宙空間的躍遷和旅行。但是，蟲洞也不能胡亂穿越，否則就可能進入一個異常可怕的世界，到底可怕到何種程度，請參看電影《黑洞表面》。 星際迷航中的飛船

現(xiàn)代很多物理學家深信，蟲洞和拉伸空間有可能給我們提供打破光障的辦法，這是一個很令人激動的前景。不過，制造蟲洞和拉伸空間對于我們這個處于零型文明的人類而言，還是幻想，因為需要的能量太大，超出了我們的能力。只有掌握了利用整個星系能量的III型文明，才能夠做到這點。不過，再過千萬年，人類或許會達到III型文明的程度，到那時，快過光速將成為現(xiàn)實。

以時間旅行和平行宇宙作為賣點的科幻電影數(shù)不勝數(shù)，大都是利用這兩個物理概念構建離奇的故事，代表電影《蝴蝶效應》《時間機器》《十二猴軍團》《救世主》《回到未來》等，其實時間旅行并非不可能，只是我們的文明程度和技術水平太低，無法實現(xiàn)。如今的物理學家已經(jīng)在理論上證明了時間旅行是可能的。有三種方法可以制造時間機器，第一，利用蟲洞，不必多說；第二，利用旋轉的宇宙。1946年數(shù)學家科特哥德爾發(fā)現(xiàn)了愛因斯坦方程的一個解，預示了通過快速旋轉的宇宙，人就能回到過去；第三，繞著一根無限長并且旋轉的圓柱行走，也會回到過去，這是愛因斯坦方程的另外一個解。

不過，隨便回到過去和未來會產(chǎn)生很多問題，甚至將整個文明進程搞亂，因此時間旅行必須遵守一些嚴格的規(guī)定，避免時間悖論出現(xiàn)，或者時間旅行這個物理現(xiàn)象本身就有一種機制，能夠避免出現(xiàn)時間悖論現(xiàn)象?？磥碇灰祟惢畹脡蚓?，激動人心的時間旅行就會成為現(xiàn)實。而平行宇宙概念也只是存在于數(shù)學家和理論物理學家的繁復的數(shù)學計算中，要想證明這個理論正確，需要實驗物理學家花上漫長的時間。

典型的硬科幻電影

除去那些天馬行空、利用某些很難實現(xiàn)的科技點子拍攝的科幻電影之外，很多科幻電影是典型的硬科幻。前者以《X戰(zhàn)警》系列為代表，那些變種人幾乎無所不能，即使違背物理定律也照樣上天入地，達到了只要創(chuàng)作者敢想就能在大銀幕上實現(xiàn)的超炫境界。這類超級英雄電影其實算不上真正的科幻制作，是介于科學、偽科學與魔幻之間的產(chǎn)物。而超酷并且膾炙人口的硬科幻電影，才是骨灰級影迷的大愛。比如表現(xiàn)機器人尋找母愛的《人工智能》、宇宙空間級別的戰(zhàn)爭科幻片《星球大戰(zhàn)》，展現(xiàn)人類宇航奇觀的《2001年太空漫游》，表現(xiàn)人類與外星入侵者斗爭的《世界大戰(zhàn)》和《天煞地球反擊戰(zhàn)》，利用遺傳技術復活遠古生物的《侏羅紀公園》，展現(xiàn)人類探索未知異域的科幻恐怖片《普羅米修斯》和《異形》，打著環(huán)保題材烹飪視覺大餐的《阿凡達》，讓人汗毛倒豎刺激強烈的《變蠅人》，與火星殖民者展開激戰(zhàn)的《全面回憶》，利用隱身技術干盡壞事的《隱形人》，刻畫人類末世的《后天》和《2012》等。

這類科幻電影涉及到了機器人、UFO、生物技術、隱形技術、力場、光劍、瞬間傳輸、星際飛船、基因融合、星際殖民、控制氣候災變等多個技術領域。 科幻電影中的機器人

如今，普通的機器人技術在工業(yè)領域應用成熟，但是智能機器人才剛剛取得突破，還需要五十甚至上百年才能創(chuàng)造出具備自主意識的機器人。榮格對外星人和UFO進行了過研究，在他的心理學著作《天空中的現(xiàn)代神話》，對UFO進行了分析，他認為這只是某些人產(chǎn)生的精神現(xiàn)象。從現(xiàn)代科技角度而言，UFO如果真的存在，再過幾十年就能揭開這個秘密。隱形技術是最可能在近10年內實現(xiàn)的高科技，目前科學家在實驗室里已經(jīng)制成了哈利波特的隱形衣。瞬間傳輸技術如果出現(xiàn)，是一場運輸革命，但是將人或者物體分解成原子，再重新組合，那么傳送機器需要的數(shù)據(jù)存儲量大得驚人，在幾百年內無法實現(xiàn)，即使重新組合成功，被傳送的人是否還是原來本體值得懷疑。

篇8

當前，“技術驅動型”企業(yè)已成為我國獨角獸企業(yè)的重要構成：

以人工智能、大數(shù)據(jù)、云服務為代表的新一代信息技術領域出現(xiàn)了許多備受市場關注的獨角獸企業(yè)，既有曠視科技、商湯科技、阿里云等資深獨角獸企業(yè)，也有寒武紀科技、出門問問等新晉獨角獸企業(yè)。

以基因組學和精準醫(yī)學為代表的新一代生物技術領域也出現(xiàn)獨具特色的獨角獸企業(yè)，包括三胞國際醫(yī)療、碳云智能等資深獨角獸企業(yè)，也有影聯(lián)醫(yī)療等新晉企業(yè)。

以新能源為代表的新一代智能制造領域涌現(xiàn)出一批優(yōu)秀的獨角獸企業(yè)，既有寧德時代、蔚來汽車、奇點汽車等資深獨角獸企業(yè)，也有北汽新能源、時空電動等新晉企業(yè)。

張志宏說，技術創(chuàng)新成為獨角獸企業(yè)最核心的驅動力。注重基礎研究，發(fā)展更多前沿科技，既是建設創(chuàng)新型國家的重要舉措，也是培育新經(jīng)濟的應有之意。

業(yè)內則認為，獨角獸企業(yè)雖然進入榜單，但這是長跑而非短跑。中關村銀行董事長郭洪說，當前企業(yè)成為獨角獸的周期越來越短，融資輪數(shù)越來越少，獨角獸發(fā)展中仍具有很大的不確定性，這對企業(yè)的持續(xù)創(chuàng)新能力提出了挑戰(zhàn)。

支持新經(jīng)濟企業(yè)擁抱資本市場

以獨角獸為代表的新經(jīng)濟企業(yè)的發(fā)展，離不開資本市場的支持。數(shù)據(jù)顯示，2017年已有眾安保險、閱文集團、融360等9家獨角獸實現(xiàn)上市。擁抱新經(jīng)濟是世界經(jīng)濟發(fā)展的大勢所趨，是國家經(jīng)濟轉型發(fā)展的客觀要求，是企業(yè)迅速成長的迫切需求，也是資本市場發(fā)展建設的重要任務。

篇9

關鍵詞：機械制造技術 機械制造業(yè) 發(fā)展趨勢

中圖分類號：TH16 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2013）01（a）-0090-01

機械制造業(yè)的發(fā)展水平代表著國家工業(yè)化的發(fā)展程度，是工業(yè)的命脈所在，其為我國國民經(jīng)濟的發(fā)展提供裝備技術。機械制造技術是一個系統(tǒng)工程學科，其包括了實施產(chǎn)品設計、加工、銷售、以及產(chǎn)品回收再生的整個過程[1]。中國經(jīng)歷了十年的高速發(fā)展階段，中國經(jīng)濟取得了舉世矚目的成績。在看到成績的同時我們也看到了，中國以前經(jīng)濟發(fā)展靠的是勞動密集型產(chǎn)業(yè)，低水平的加工業(yè)，以環(huán)境為代價來獲取高速增長，但是這是不可持續(xù)的。當前中國經(jīng)濟面臨轉型，在未來創(chuàng)新和高科技成為發(fā)展的主要動力[2]。機械制造技術的創(chuàng)新已經(jīng)成為機械制造業(yè)發(fā)展的主要驅動力，先進的機械制造技術已經(jīng)成為衡量一個國家科技發(fā)展水平的重要標志，也成為國際間科技競爭的重要領域[3-5]。本文首先分析了我國現(xiàn)代機械制造技術的發(fā)展現(xiàn)狀，然后對機械制造技術的特點進行了闡述，最后我們分析了我過現(xiàn)代機械技術的發(fā)展趨勢和發(fā)展重點。

1 我國現(xiàn)代機械制造技術的發(fā)展現(xiàn)狀

改革開放以來，我國機械制造技術有極大的發(fā)展，在機械制造水平和產(chǎn)品總量都在逐年的提高，發(fā)展了一批具有自主知識產(chǎn)權的機械制造技術，經(jīng)歷了幾十年的發(fā)展，機械制造業(yè)已成為我國工業(yè)的支柱型產(chǎn)業(yè)。在取得成果的同時我們也看到了我國機械制造技術和發(fā)達國家相比還存在巨大的差距，許多核心技術還掌握在發(fā)達國家的手中，我國在許多方面都處處受制于人。

當前新的信息化技術和新的管理理論和方式不斷發(fā)展，計算機輔助設計技術、人工智能、專家系統(tǒng)等先進技術還沒有在機械制造業(yè)得到大規(guī)模的應用，反映了我過機械制造技術設計方法相對落后，設計效率有待提高；在機械加工方面，精細加工技術、納米加工技術等仍處于研發(fā)階段，先進制造工藝技術還未大規(guī)模投入使用。此外，我國機械制造業(yè)管理手段相對落后，管理體制以及生產(chǎn)模式更新發(fā)展緩慢，先進的計算機管理技術還未在機械制造業(yè)中得到廣泛應用，在很大程度上影響了我國現(xiàn)代機械制造業(yè)的發(fā)展。

2 現(xiàn)代機械制造技術的特點

2.1 現(xiàn)代機械制造技術是一個不斷發(fā)展的技術

現(xiàn)代機械制造技術是從傳統(tǒng)制造技術的基礎上發(fā)展而來的，是制造技術的最新發(fā)展階段，既保持了傳統(tǒng)制造技術中的有效方面，又不斷吸收各種高薪技術成果，并將這些成果應用于產(chǎn)品制造的所有領域和全部過程，并且根據(jù)自身需要不斷創(chuàng)新和發(fā)展。現(xiàn)代機械制造技術綜合了計算機科學、自動化科學、材料科學、電子信息科學以及現(xiàn)代管理科學等多種技術，形成了一個技術群，且相互促進發(fā)展。

2.2 現(xiàn)代機械制造技術是一項系統(tǒng)工程

現(xiàn)代機械制造技術融合了信息技術、計算機技術、自動化技術、傳感技術、材料技術和現(xiàn)代管理技術，并將這些技術應用于產(chǎn)品設計、制造、生產(chǎn)、銷售和服務等各個方面?？梢哉f是設計到了制造業(yè)的方方面面，并且還在不斷的更新高科技技術，使之成為能駕馭生產(chǎn)過程的物質流、能量流和信息流的系統(tǒng)工程。

2.3 現(xiàn)代機械制造技術是一項全球化的技術

當前我們已經(jīng)進入全球化的時代，各個國家之間的交流也日趨頻繁，企業(yè)間的競爭已經(jīng)不限于國家內部的競爭，要想贏得市場必須要參與全球競爭，單憑生產(chǎn)率是不行的，時間、質量和成本這三個要素的有機結合是必須的，而現(xiàn)代化的先進機械制造技術是三者達到統(tǒng)一。作為世界性技術，機械制造能否贏得國際和國內兩大市場，需要不斷創(chuàng)新，也需要互相學習，在激烈的競爭中提高自身的競爭力。

3 我國現(xiàn)代機械制造技術的發(fā)展趨勢

3.1 信息化

當前是信息化的社會，信息技術已經(jīng)進入千家萬戶，并逐步滲入到各行各業(yè)，機械制造業(yè)的信息化技術應用的一個很重要的領域。信息技術對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的改造可以說是無處不再，在生產(chǎn)、管理、流通等領域都將被信息化技術所改造，并且極大的提高生產(chǎn)率，且降低生產(chǎn)成本和人力資源的投入。由于匯聚了電子技術、信息技術、自動化技術等高新技術，在信息化的推動下，現(xiàn)代機械制造技術水平也不斷提高，生產(chǎn)周期也明顯縮短。想要在國家舞臺上占得一席之地，就必須把握信息化這個大趨勢，以信息化帶動工業(yè)化，提高我國現(xiàn)在機械制造業(yè)的競爭力和創(chuàng)新能力。

3.2 智能化

用機器代替人工做一些繁瑣的工作這是必然的趨勢，當前人工智能、計算智能和生物技術的快速發(fā)展促使機械制造技術也朝著智能化方向發(fā)展，這主要表現(xiàn)在機器人學、智能設計、智能計算、智能加工、智能控制以及智能診斷等方面，我們可以看到許多廠商已經(jīng)在將機器人運用于生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)。在制造過程中，系統(tǒng)能夠自動檢測運行狀態(tài)，出現(xiàn)故障之后能夠自動調整，以達到最佳狀態(tài)。

3.3 低碳化

中國經(jīng)濟高速發(fā)展給環(huán)境帶來的沖擊是嚴重的。轉變經(jīng)濟發(fā)展方式，調整產(chǎn)業(yè)結構，走持續(xù)發(fā)展道路已經(jīng)得到了廣泛認可，國家當前提倡低碳生活，嚴厲取消一些高耗能、高污染的企業(yè)，而作為污染和浪費尤為嚴重的現(xiàn)代機械制造業(yè)，如何降低能耗和污染備受重視。低碳機械制造將環(huán)保、可持續(xù)以及節(jié)約等理念融入機械制造技術中，通過低碳設計、低碳選材、低碳設計、低碳工藝、低碳包裝以及回收再利用等措施優(yōu)化改進現(xiàn)代制造技術，提高原料和能源的利用率，以最小的開銷，獲得最大的經(jīng)濟和社會效益。

4 結語

中國是一個人口大國，但并不是一個工業(yè)強國，機械制造技術與國民經(jīng)濟的發(fā)展息息相關，機械制造技術水平的高低標志著我國綜合國力和經(jīng)濟水平的高低。在當前轉變經(jīng)濟發(fā)展方式，調整產(chǎn)業(yè)結構的大背景下，我們要看到帶來的機遇，走創(chuàng)新發(fā)展之路，不斷提升自身技術水平，不斷提高我國機械制造業(yè)的競爭力，使我國機械制造業(yè)產(chǎn)品具有國際競爭力。

參考文獻

[1] 白明光.先進制造技術的發(fā)展趨勢及先進制造模式[J].北京機械工業(yè)學院學報，1999（2）：10-14.

篇10

一、整合生物信息學的研究領域

盡管目前一般意義上的生物信息學還局限在分子生物學層次，但廣義上的生物信息學是可以研究生物學的任何方面的。生命現(xiàn)象是在信息控制下不同層次上的物質、能量與信息的交換，不同層次是指核酸、蛋白質、細胞、器官、個體、群體和生態(tài)系統(tǒng)等。這些層次的系統(tǒng)生物學研究將成為后基因組時代的生物信息學研究和應用的對象。隨著在完整基因組、功能基因組、生物大分子相互作用及基因調控網(wǎng)絡等方面大量數(shù)據(jù)的積累和基本研究規(guī)律的深入，生命科學正處在用統(tǒng)一的理論框架和先進的實驗方法來探討數(shù)據(jù)間的復雜關系，向定量生命科學發(fā)展的重要階段。采用物理、數(shù)學、化學、力學、生物等學科的方法從多層次、多水平、多途徑開展交叉綜合研究，在分子水平上揭示生物信息及其傳遞的機理與過程，描述和解釋生命活動規(guī)律，已成生命科學中的前沿科學問題（摘自：國家“十一五”生命科學發(fā)展規(guī)劃），為整合生物信息學的發(fā)展提供了數(shù)據(jù)資源和技術支撐。

當前，由各種Omics組學技術，如基因組學（DNA測序），轉錄組學（基因表達系列分析、基因芯片），蛋白質組學（質譜、二維凝膠電泳、蛋白質芯片、X光衍射、核磁共振），代謝組學（核磁共振、X光衍射、毛細管電泳）等技術，積累了大量的實驗數(shù)據(jù)。約有800多個公共數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)和許多分析工具可利用通過互聯(lián)網(wǎng)來解決各種各樣的生物任務。生物數(shù)據(jù)的計算分析基本上依賴于計算機科學的方法和概念，最終由生物學家來系統(tǒng)解決具體的生物問題。我們面臨的挑戰(zhàn)是如何從這些組學數(shù)據(jù)中，利用已有的生物信息學的技術手段，在新的系統(tǒng)層次、多水平、多途徑來了解生命過程。整合生物信息學便承擔了這一任務。

圖1簡單描述了生物信息學、系統(tǒng)生物學與信息學、生物學以及基因組計劃各個研究領域的相關性?？梢钥闯龌蚪M計劃將生物學與信息學前所未有地結合到了一起，而生物信息學的興起是與人類基因組的測序計劃分不開的，生物信息學自始至終提供了所需的技術與方法，系統(tǒng)生物學強調了生物信息學的生物反應模型和機理研究，也是多學科高度交叉，促使理論生物學、生物信息學、計算生物學與生物學走得更近，也使我們研究基因型到表型的過程機理更加接近。虛線范圍代表整合生物信息學的研究領域，它包括了基因組計劃的序列、結構、功能、應用的整合，也涵蓋了生物信息學、系統(tǒng)生物學技術與方法的有機整合。

整合生物信息學的最大特點就是整合，不僅整合了生物信息學的研究方法和技術，也是在更大的層次上整合生命科學、計算機科學、數(shù)學、物理學、化學、醫(yī)學，以及工程學等各學科。其生物數(shù)據(jù)整合從微觀到宏觀，應用領域整合涉及工、農(nóng)、林、漁、牧、醫(yī)、藥。本文將就整合生物信息學的生物數(shù)據(jù)整合、學科技術整合及其他方面進行初步的介紹和探討。

二、生物數(shù)據(jù)挖掘與整合

生物系統(tǒng)的不同性質的組分數(shù)據(jù)，從基因到細胞、到組織、到個體的各個層次。大量組分數(shù)據(jù)的收集來自實驗室（濕數(shù)據(jù)）和公共數(shù)據(jù)資源（干數(shù)據(jù)）。但這些數(shù)據(jù)存在很多不利于處理分析的因素，如數(shù)據(jù)的類型差異，數(shù)據(jù)庫中存在大量數(shù)據(jù)冗余以及數(shù)據(jù)錯誤；存儲信息的數(shù)據(jù)結構也存在很大的差異，包括文本文件、關系數(shù)據(jù)庫、面向對象數(shù)據(jù)庫等；缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)描述標準，信息查詢方面大相徑庭；許多數(shù)據(jù)信息是描述性的信息，而不是結構化的信息標示。如何快速地在這些大量的包括錯誤數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量中獲取正確數(shù)據(jù)模式和關系是數(shù)據(jù)挖掘與整合的主要任務。

數(shù)據(jù)挖掘是知識發(fā)現(xiàn)的一個過程，其他各個環(huán)節(jié)，如數(shù)據(jù)庫的選擇和取樣，數(shù)據(jù)的預處理和去冗余，錯誤和沖突，數(shù)據(jù)形式的轉換，挖掘數(shù)據(jù)的評估和評估的可視化等。數(shù)據(jù)挖掘的過程主要是從數(shù)據(jù)中提取模式，即模式識別。如DNA序列的特征核苷堿基，蛋白質的功能域及相應蛋白質的三維結構的自動化分類等。從信息處理的角度來說，模式識別可以被看作是根據(jù)一分類標準對外來數(shù)據(jù)進行篩選的數(shù)據(jù)簡化過程。其主要步驟是：特征選擇，度量，處理，特征提取，分類和標識?，F(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘技術常用的有：聚類、概念描述、連接分析、關聯(lián)分析、偏差檢測和預測模型等。生物信息學中用得比較多的數(shù)據(jù)挖掘的技術方法有：機器學習，文本挖掘，網(wǎng)絡挖掘等。

機器學習通常用于數(shù)據(jù)挖掘中有關模式匹配和模式發(fā)現(xiàn)。機器學習包含了一系列用于統(tǒng)計、生物模擬、適應控制理論、心理學和人工智能的方法。應用于生物信息學中的機器學習技術有歸納邏輯程序，遺傳算法，神經(jīng)網(wǎng)絡，統(tǒng)計方法，貝葉斯方法，決策樹和隱馬爾可夫模型等。值得一提的是，大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品使用的算法都是在計算機科學或統(tǒng)計數(shù)學雜志上發(fā)表過的成熟算法，所不同的是算法的實現(xiàn)和對性能的優(yōu)化。當然也有一些人采用的是自己研發(fā)的未公開的算法，效果可能也不錯。

大量的生物學數(shù)據(jù)是以結構化的形式存在于數(shù)據(jù)庫中的，例如基因序列、基因微陣列實驗數(shù)據(jù)和分子三維結構數(shù)據(jù)等，而大量的生物學數(shù)據(jù)更是以非結構化的形式被記載在各種文本中，其中大量文獻以電子出版物形式存在，如PubMed Central中收集了大量的生物醫(yī)學文獻摘要。

文本挖掘就是利用數(shù)據(jù)挖掘技術在大量的文本集合中發(fā)現(xiàn)隱含的知識的過程。其任務包括在大量文本中進行信息抽取、語詞識別、發(fā)現(xiàn)知識間的關聯(lián)等，以及利用文本挖掘技術提高數(shù)據(jù)分析的效率。近年來，文本挖掘技術在生物學領域中的應用多是通過挖掘文本發(fā)現(xiàn)生物學規(guī)律，例如基因、蛋白及其相互作用，進而對大型生物學數(shù)據(jù)庫進行自動注釋。但是要自動地從大量非結構性的文本中提取知識，并非易事。目前較為有效的方法是利用自然語言處理技術NLP，該技術包括一系列計算方法，從簡單的關鍵詞提取到語義學分析。最簡單的NLP系統(tǒng)工作通過確定的關鍵詞來解析和識別文檔。標注后的文檔內容將被拷貝到本地數(shù)據(jù)庫以備分析。復雜些的NLP系統(tǒng)則利用統(tǒng)計方法來識別不僅僅相關的關鍵詞，以及它們在文本中的分布情況，從而可以進行上下文的推斷。其結果是獲得相關文檔簇，可以推斷特定文本內容的特定主題。最先進的NLP系統(tǒng)是可以進行語義分析的，主要是通過分析句子中的字、詞和句段及其相關性來斷定其含義。

生物信息學離不開Internet網(wǎng)絡，大量的生物學數(shù)據(jù)都儲存到了網(wǎng)絡的各個角落。網(wǎng)絡挖掘指使用數(shù)據(jù)挖掘技術在網(wǎng)絡數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的、有用的模式或信息。網(wǎng)絡挖掘研究覆蓋了多個研究領域，包括數(shù)據(jù)庫技術、信息獲取技術、統(tǒng)計學、人工智能中的機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡等。根據(jù)對網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的感興趣程度不同，網(wǎng)絡挖掘一般還可以分為三類：網(wǎng)絡內容挖掘、網(wǎng)絡結構挖掘、網(wǎng)絡用法挖掘。網(wǎng)絡內容挖掘指從網(wǎng)絡內容/數(shù)據(jù)/文檔中發(fā)現(xiàn)有用信息，網(wǎng)絡內容挖掘的對象包括文本、圖像、音頻、視頻、多媒體和其他各種類型的數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡結構挖掘的對象是網(wǎng)絡本身的超連接，即對網(wǎng)絡文檔的結構進行挖掘，發(fā)現(xiàn)他們之間連接情況的有用信息（文檔之間的包含、引用或者從屬關系）。在網(wǎng)絡結構挖掘領域最著名的算法是HITS算法和PageRank算法（如Google搜索引擎）。網(wǎng)絡用法挖掘通過挖掘相關的網(wǎng)絡日志記錄，來發(fā)現(xiàn)用戶訪問網(wǎng)絡頁面的模式，通過分析日志記錄中的規(guī)律。通常來講，經(jīng)典的數(shù)據(jù)挖掘算法都可以直接用到網(wǎng)絡用法挖掘上來，但為了提高挖掘質量，研究人員在擴展算法上進行了努力，包括復合關聯(lián)規(guī)則算法、改進的序列發(fā)現(xiàn)算法等。

網(wǎng)絡數(shù)據(jù)挖掘比單個數(shù)據(jù)倉庫的挖掘要復雜得多，是一項復雜的技術，一個難以解決的問題。而XML的出現(xiàn)為解決網(wǎng)絡數(shù)據(jù)挖掘的難題帶來了機會。由于XML能夠使不同來源的結構化的數(shù)據(jù)很容易地結合在一起，因而使搜索多個異質數(shù)據(jù)庫成為可能，從而為解決網(wǎng)絡數(shù)據(jù)挖掘難題帶來了希望。隨著XML作為在網(wǎng)絡上交換數(shù)據(jù)的一種標準方式，目前主要的生物信息學數(shù)據(jù)庫都已經(jīng)提供了支持XML的技術，面向網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)挖掘將會變得非常輕松。如使用XQuery 標準查詢工具，完全可以將 Internet看作是一個大型的分布式XML數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)瀏覽獲取、結構化操作等。

此外，數(shù)據(jù)挖掘還要考慮到的問題有：實時數(shù)據(jù)挖掘、人為因素的參與、硬件設施的支持、數(shù)據(jù)庫的誤差問題等。

一般的數(shù)據(jù)（庫）整合的方法有：聯(lián)合數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)（如ISYS和DiscoveryLink）, 多數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)（如TAMBIS）和數(shù)據(jù)倉庫（如SRS和Entrez）。這些方法因為在整合的程度，實體化，查詢語言，應用程序接口標準及其支持的數(shù)據(jù)輸出格式等方面存在各自的特性而各有優(yōu)缺點。同時，指數(shù)增長的生物數(shù)據(jù)和日益進步的信息技術給數(shù)據(jù)庫的整合也帶來了新的思路和解決方案。如傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫主要是提供長期的實驗數(shù)據(jù)存儲和簡便的數(shù)據(jù)訪問，重在數(shù)據(jù)管理，而系統(tǒng)生物學的數(shù)據(jù)庫則同時對這些實驗數(shù)據(jù)進行分析，提供預測信息模型。數(shù)據(jù)庫的整合也將更趨向數(shù)據(jù)資源廣、異質程度高、多種數(shù)據(jù)格式、多途徑驗證（如本體學Ontology的功能對照）、多種挖掘技術、高度智能化等。

三、生命科學與生物信息學技術的整合

生物信息學的研究當前還主要集中在分子水平，如基因組學/蛋白質組學的分析，在亞細胞、細胞、生物組織、器官、生物體及生態(tài)上的研究才剛剛開始。從事這些新領域的研究，理解從基因型到表型的生命機理，整合生物信息學將起到關鍵性的作用。整合生物信息學將從系統(tǒng)的層次多角度地利用已有的生物、信息技術來研究生命現(xiàn)象。另外，由其發(fā)展出的新方法、新技術，其應用潛力也是巨大的。圖2顯示了生命科學與生物信息學技術的整合關系。

目前生命科學技術如基因測序、QTL定位、基因芯片、蛋白質芯片、凝膠電泳、蛋白雙雜交、核磁共振、質譜等實驗技術，可以從多方面，多角度來分析研究某一生命現(xiàn)象，從而針對單一的實驗可能就產(chǎn)生大量的不同層次的生物數(shù)據(jù)。對于每個技術的數(shù)據(jù)分析，都有了大量的生物信息學技術，如序列分析、motif尋找、基因預測、基因注解、RNA分析、基因芯片的數(shù)據(jù)分析、基因表達分析、基因調控網(wǎng)絡分析、蛋白質表達分析、蛋白質結構預測和分子模擬、比較基因組學研究、分子進化和系統(tǒng)發(fā)育分析、生物學系統(tǒng)建模、群體遺傳學分析等。整合生物信息學就是以整合的理論方法，通過整合生物數(shù)據(jù)，整合信息技術來推動生命科學干實驗室與濕實驗室的組合研究。其實踐應用涉及到生物數(shù)據(jù)庫的整合、功能基因的發(fā)現(xiàn)、單核苷酸多態(tài)性/單體型的了解、代謝疾病的機理研究、藥物設計與對接、軟件工具以及其他應用。

在整合過程中，還應該注意以下幾方面內容：整合數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù)挖掘方法，數(shù)據(jù)倉庫的設計管理，生物數(shù)據(jù)庫的錯誤與矛盾，生物本體學及其質量控制，整合模型和模擬框架，生物技術的計算設施，生物信息學技術流程優(yōu)化管理，以及工程應用所涉及的范圍。

四、學科、人才的整合

整合生物信息學也是學科、教育、人才的整合。對于綜合性高等院校，計算機科學/信息學、生物學等學科為生物信息學的發(fā)展提供了學科基礎和保障。如何充分利用高校雄厚的學科資源，合理搭建生物信息學專業(yè)結構，培養(yǎng)一流的生物信息學人才，是我們的任務和目標。

計算機科學/信息學是利用傳統(tǒng)的計算機科學，數(shù)學，物理學等計算、數(shù)學方法，如數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)發(fā)掘、人工智能、算法、圖形計算、軟件工程、平行計算、網(wǎng)絡技術進行數(shù)據(jù)分析處理，模擬預測等。生物信息學的快速發(fā)展給計算機科學也帶來了巨大的挑戰(zhàn)和機遇，如高通量的數(shù)據(jù)處理、儲存、檢索、查詢，高效率的算法研究，人工智能的全新應用，復雜系統(tǒng)的有效模擬和預測。整合生物信息學的課程設計可以提供以下課程：Windows/Unix/Linux操作系統(tǒng)、C++/Perl/Java程序設計、數(shù)據(jù)庫技術、網(wǎng)絡技術、網(wǎng)絡編程、SQL、XML相關技術、數(shù)據(jù)挖掘，機器學習、可視化技術、軟件工程、計算機與網(wǎng)絡安全、計算機硬件、嵌入式系統(tǒng)、控制論、計算智能，微積幾何、概率論、數(shù)理統(tǒng)計、線性代數(shù)、離散數(shù)學、組合數(shù)學、計算方法、隨機過程、常微分方程、模擬和仿真、非線性分析等等。

生物學是研究生命現(xiàn)象、過程及其規(guī)律的科學，主要包括植物學等十幾個一級分支學科。整合生物信息學的課程設計可以提供以下課程：普通生物學、生物化學、分子生物學、細胞生物學、遺傳學、分子生物學、發(fā)育生物學、病毒學、免疫學、流行病學、保護生物學、生態(tài)學、進化生物學、神經(jīng)生物學、基礎醫(yī)學、生物物理學、細胞工程、基因工程、分子動力學、生物儀器分析及技術、植物學、動物學、微生物學及其他生物科學、生物技術專業(yè)的技能課程。

作為獨立學科的生物信息學，其基本的新算法，新技術，新模型，新應用的研究是根本。課程涉及到生物信息學基礎、生物學數(shù)據(jù)庫、生物序列與基因組分析、生物統(tǒng)計學、生物芯片數(shù)據(jù)分析、蛋白質組學分析、系統(tǒng)生物學、生物數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)、計算生物學、藥物設計、生物網(wǎng)絡分析等。另外，整合生物信息學的工程應用，也需要了解以下學科，如生物工程、生物技術、醫(yī)學影像、信號處理、生化反應控制、生物醫(yī)學工程、數(shù)學模型、試驗設計、農(nóng)業(yè)系統(tǒng)與生產(chǎn)等。

此外，整合生物信息學的人才培養(yǎng)具有很大的國際競爭壓力，培養(yǎng)優(yōu)秀的專業(yè)人才，必須使其具備優(yōu)良的生物信息科學素養(yǎng)，具有國際視野，知識能力、科研創(chuàng)新潛力俱佳的現(xiàn)代化一流人才。所以要始終緊跟最新的學術動態(tài)和發(fā)展方向，整合學科優(yōu)勢和強化師資力量，促進國際交流。

五、總結及展望

二十一世紀是生命科學的世紀，也是生物信息學快速不斷整合發(fā)展的時代，整合生物學的研究和應用將對人類正確認識生命規(guī)律并合理利用產(chǎn)生巨大的作用。比如進行虛擬細胞的研究，整合生物信息學提供了從基因序列，蛋白結構到代謝功能各方面的生物數(shù)據(jù)，也提供了從序列分析，蛋白質拓撲到系統(tǒng)生物學建模等方面的信息技術，從多層次、多水平、多途徑進行科學研究。

整合生物信息學是基于現(xiàn)有生物信息學的計算技術框架對生命科學領域的新一輪更系統(tǒng)全面的研究。它依賴于生物學，計算機學，生物信息學/系統(tǒng)生物學的研究成果（包括新數(shù)據(jù)、新理論、新技術和新方法等），但同時也給這些學科提供了更廣闊的研究和應用空間，并推動整個人類科學的進程。

我國的生物信息學教育在近幾年已經(jīng)有了長足的進步和發(fā)展。未來整合生物信息學人才的培養(yǎng)還需要加強各學科有效交叉，尤其是計算機科學，要更緊密地與生命科學結合起來，共同發(fā)展，讓我們的生命科學、計算機科學和生物信息學的教育和科研走得更高更前沿。

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