智能自动化研究生

自动化和人工智能都是目前很热门的专业，在以前，大家在报考专业的时候，只有自动化，人工智能是近几年才兴起的一个专业，要说自动化在以前也并不热门，因为该专业是基于自动控制原理为基础的，在就业上属于万金油专业，什么都会一点，但是并不精通，但在IT产业迅猛发展的今天，自动化则成为一个热门专业，新兴的人工智能则是一门交叉学科，也是很热门的，本科阶段，这两个专业都学不了什么，只有读研分方向后，才能深入学习某一方面。在读研阶段，人工智能就是自动化的一个小小的发展方向而已，从这个角度来看，人工智能，不过是一种特殊的算法而已，可以说是模仿人类思维的一种做法，而算法是自动化学科中一种控制策略，就是研究如何控制系统的思路。算法有很多种，比如神经元，PID，模糊控制等，人工智能智能算其中一种，所以人工智能用传统的眼光来看，是归属于自动化的。人工智能就好比大脑，有识别和学习功能，自我升级以应变，有人造思维。自动化就是将繁琐、重复的动作标准化，以更高效、精准、稳定代替人手，适应一些高强度、恶劣环境下操作，但具备一定的“智能化”，是预编程设定指令，如单片机控制机械手，不具备学习功能，不能自我升级程序。自动化地涉及范围特别广，可以说自动化涉及到我们生活的方方面面，人工智能是自动化范畴里面的一个分支，自动化是实现人工智能的技术方法，它是一门基础性学科，主要包括控制理论，计算机技术，过程控制等等，人工智能主要是通过一系列的算法来模拟人的思维，实现用机器来完成人做的事情，并且人工智能的功能可能会超过人类。对于这两个热门专业，可以根据自己的兴趣爱好去选择，在人工智能专业方面，目前实力30强的高校基本上被985高校占据，只有北邮、西电、哈工程、武汉理工、南京理工、北京交大等6所实力强的211高校。自动化专业30强高校中，大多也是985高校，只有北工大、北科大、北化工、南航、南理工等211高校，不过还有几所双非院校的实力也很强，比如广工大、杭电等高校，以上就是人工智能和自动化专业的前30强高校，大家觉得这两个专业哪个更好呢？

人工智能是近些年来很热门的话题，尤其是国内人口红利消失的时候，工厂的那些机器手臂给很多低端劳动者带来了很大威胁，因为许多工作将被人工智能所取代。甚至有些人担心，机器人有了人类的大脑，最终会消灭人类，代替人类。其实是大家不懂这些工作原理而已：人工智能自动化可以分为三个部分1. 自动化：把你家马桶水箱打开，你会发现，里面有个浮漂，而且这个浮漂连着自来水龙头开关。当水位低的时候，浮漂随水面往下，带动自来水龙头开关，加水。当水位上升，浮漂也跟着上升，慢慢的自来水龙头就关闭了。这个就是自动化2. 智能化：安卓和苹果手机都是智能化产品。里面有加大模块功能，每个模块下又有很多选择。如开通网络有4G和WIFI的选择，工程商早就设定了，而且优先用WIFI。这就是智能化3. 人工智能：看看你家电磁炉，当你调好档位，正在加热铁锅的时候，你将锅拿走，电磁炉就停止工作，还发出警告，因为在面板下面有感应器，简单点说，就像你用手电筒照镜子，有反光，说明镜子在，没有反光就是镜子不在，感应器发送信号给控制电路，机器就会停止工作。铁锅温度太高，面板下面的感应器也会给信号给主板，停止工作，保护机器，这就是简单人工智能其实人工智能自动化，用的好不好，还是看他的主人：联合利华引进了一条香皂包装生产线，结果发现这条生产线有个缺陷：常常会有盒子里没装入香皂。总不能把空盒子卖给顾客啊，他们只得请了一个学自动化的博士后 设计一个方案来分拣空的香皂盒。博士后拉起了一个十几人的科研攻关小组，综合采用了机械、微电子、自动化、X射线探测等技术，花了几十万，成功解决了问 题。每当生产线上有空香皂盒通过，两旁的探测器会检测到，并且驱动一只机械手把空皂盒推走。　 中国南方有个乡镇企业也买了同样的生产线，老板发现这个问题后大为发火，找了个小工来说：给老子把这个搞定，不然你给老子爬走。” 小工很快想出了办法：他花了90块钱在生产线旁边放了一台大功率电风扇猛吹，于是空皂盒都被吹走了。 人工智能是人类思考的产物。人工智能是一个有目的、有需要的人类创造出来的产品。没有输入程序，它什么也做不了。人工智能和人类都需要能量，而这些能量都是一样来源于太阳。地球上所有的能源都是来自太阳，如石油，天然气，煤炭，风能，水能，粮食等。人工智能需要的能量是电。人类需要的是食物人工智能不会自主地进行创造。但是他的优点如下1. 学习的速度上，好听的音乐，你学一辈子不一定会，但是用手机下载下来，录制下来，几秒钟的事；2. 工作的质量上，只要有电，人工智能就可以日以继夜的工作，而且只要元器件不坏，就不会出错，人肯定是不行的，3. 逻辑力上，简单点说，数单数,1,3,5,7,9,,,,,,,人类可以数到多少？人工智能可以数多少？简单点说，人是活的，是生物体经过几万年的进化而来的，是有机体，而机器是死的，是简单东西的拼凑，他没有进化能力，所以他不可能有人类的思维。其实那些机器人，机器手什么的，都是电动机，电路板，线路什么的组成的没什么高大上，就像智能锁，什么刷脸，指纹，密码，刷卡什么的，其实很简单，和你家几十年前用的钥匙锁一样！可以这么说，有些智能化就是奢侈品，没什么意义！

全文共3044字，预计学习时长6分钟麦肯锡全球研究院（MGI）最近的一项研究显示，到2030年，自动化的应用将导致近8亿人失业。尽管这只是最糟糕的情况，但毫无疑问，技术的确会在很多方面取代人类。但未来会是什么样呢？常有人说，机器或者机器人将取代人类工作，一场人工智能的革命即将来临。“自动化”或“人工智能”这两个术语在描述未来世界时常被互换使用，但事实上，这两者有着明显的区别。简单来说就是，自动化系统遵循已设定的规则，而人工智能系统模仿人类行为。自动化的应用因行业而异，人工智能或机器学习也并没有渗入到各个角落。有时，在后台运行的某项人工智能技术根本无人注意，而软件自动化也正在看起来与现代化毫无关系的办公室里得到应用。· 自动化自动化有利于促进商业发展。有了自动化，人们手头耗时过长又简单的行政工作将交由软件或机器完成，而人类就可以把更多时间投入到更复杂、更具挑战性和创造性的工作上去。这一方法有双重好处——不但能提供更好的条件，提高员工参与度，还可以削减成本，提高最终效益。自动化就相当于现代版的轧棉机。轧棉机问世之前，人们必须手工将棉花和种子分开。这项工作非常困难，且耗时很长。因此可想而知，伊莱·惠特尼（Eli Whitney）发明这种可以高效完成这项工作的设备给人类带来了多大便利。当然，仍然有人用曲柄启动机器，或让马拉着机器在棉花田里工作。但任何一个从事棉花行业的人都意识到这台机器的价值。它可以在同样的时间内生产更多的棉花。棉花越多，利润就越高。如今，人类已经取得了足够的进步，机器甚至已经不需要像18世纪和19世纪那样需要人工操作。比如，每一家啤酒厂都拥有一条完全由机器操作的自动化装配线。再比如上班时，只需通过一个营销软件，轻轻点击鼠标，就能轻松发送上千封电子邮件。吉塞尼啤酒厂的自动化装配线自动化系统代替人类完成上手快却非常耗时的简单工作。机器或软件不需要非常智能，只需要按照设定的程序来执行任务即可。它甚至无需学习和进化就足以造福人类。新型自动化与传统模式不同。从更广泛的意义上来说，两者的应用方式也不同。有一种工作流可以自行处理。自动化这一定义涵盖了很多不同类型的技术，最简单的比如在某程序下，啤酒罐可被装进盒子里打包，复杂点的比如将员工的日常业务流程数字化，传给基于人工智能的工作流。这种工作流可以通过机器学习来给出建议，甚至重新设定运行进程。· 人工智能哪里有人工智能，哪里就趣味无穷——它带来了天翻地覆的改变，以至于企业家和发明家埃隆·马斯克（Elon Musk）将其称为“我们生存所将面临的最大威胁”。史蒂芬·霍金也曾说过，人工智能或将成为“人类历史上犯下的最大错误”，以对其带来的风险做出警告。人的学习潜力是无限的，而人工智能是对人类智慧的模仿，因此不必过于担忧。例如在简单的自动化系统中，一台机器就可以将所有东西放入一个盒子，这一点，只要通过训练，狗狗也能做到；而人工智能则有所不同，它需要更高级的智慧，比如知道如何根据Netflix上的观看历史为用户推荐电影。科学家们之所以对人工智能心存担忧，是因为就像人类进化得比蜗牛聪明一样，人工智能也有可能会变得比人类还聪明。作为地球上最具智慧的物种，人类很难想象出不受自己控制的世界会是什么样。而人工智能让这一切变得有可能。那为什么世界上大多数的大型企业、公司都在投资开发人工智能系统呢？根据研究机构Vanson Bourne的一项调查，80%的企业已在使用不同形式的人工智能，62%的企业正计划雇佣首席人工智能官。从IT到医疗保健，人工智能已经遍及各行各业，它不仅能优化服务，还能完善内部运营。埃森哲一项研究发现，人工智能技术能够将生产率提高40%，并在2035年前将经济增速提高一倍。而国际知名数据分析公司Statista在2017年也指出，全球有84%的企业相信人工智能会为其带来竞争优势。随着人工智能的发展，必定会有越来越多各行各业的企业引进人工智能。在一个绝大多数企业已经使用人工智能的市场中，不采用这项技术就只能屈居人后了。人工智能的类型目前人工智能生态系统由机器学习、机器人学和人工神经网络组成。在过去的几十年里，人工智能的发展主要围绕着语言、数学和逻辑推理能力发展而进行。然而，人工智能的下一个目标则是发展情商。Statista图片来源：pexels.com人工智能形状、大小不定，是一个由子集和子集中的子集组成的复杂系统。但《人工智能的优势》一书的作者Thomas H. Davenport仅从功能出发，对人工智能做了如下阐述：· 认知自动化企业可以通过人工智能技术将其复杂的内部流程自动化。与其他较为直接的自动化工具不同，基于人工智能的流程自动化需要更高级的智能。例如，通过语言处理审阅法律文件，或通过查看系统中的数据来检测未支付的发票。数据信息是如今企业中使用的最为常见，也是最重要的人工智能类型。· 认知洞察力这种人工智能不仅能监测数据，还能对其进行分析，从而得出相关预测或建议。人工智能可通过研究顾客在亚马逊上的购买或浏览历史等信息来推荐类似商品。数据越多，预测就越准确。利用这项技术，公司不仅可以了解顾客需求、提高销量，还可以研读大量法律文件，提取术语或匹配数据，大大节省时间和成本。· 认知参与生活中接触到的机器人客服就属于这一类人工智能。由于这项技术需要的类人功能非常复杂，因此发展进程也最为落后。人工智能不仅需要理解和处理数据，而且还必须通过模仿自然人类语言来得出答案。越来越多的公司通过聊天机器人来为客户提供服务，并实现内部IT支持。向人工智能和自动化时代的过渡将影响每一个人不可否认，人工智能和自动化好处多多。人工智能技术已日益渗透到商业领域和日常生活，其影响之深远，从工人到商界领袖再到政府决策者，都能够体会一二。那我们该怎么做呢？· 业务革新企业必须重新设计工作流程、评估人才战略，即要根据员工能力安排岗位。不过，工人们无需对此感到担忧。78%的高管并不会在公司应用了人工智能和自动化后就进行裁员。的确，有些人可能会失业，但与其说人工智能会取代人类活动，不如说它是在扮演着一个辅助角色。对员工进行培训，使其能够接受并运用基于人工智能的技术，不仅符合公司利益，也符合社会的利益。· 个人准备人们必须了解不断变化的劳动力发展趋势。即使在基础教育中，也要更加重视社会洞察力和创造力等技能的培养，因为人工智能在这些方面表现并不出色。更重要的是，人类不能骄傲自满。如今这个时代，无论政客们说什么，大批工人挖煤的情形都不会重现了，以任务为导向的常规人力工作终将被智能机器人取代。这意味着人类需要更加精通的技术，在培训和教育领域进行适当投资。· 积极的社会政策（短时）收入替代和过渡期间的财政支持有助于带来积极的改变。像增加全民基本收入、降低受教育成本、实行再培训、提高最低工资标准、缩短一周工作时间以及将收入增长和生产率增长挂钩等政策都可能对社会发展产生重大影响。人工智能和自动化将对未来生活产生巨大影响。在未来，人类将面临许多挑战，但只要有正确的政策、教育模式和革新方式，就会迎来一个繁荣、幸福的黄金时代。留言 点赞 关注我们一起分享AI学习与发展的干货欢迎关注全平台AI垂类自媒体 “读芯术”

设计必须要好好设计这些自动化系统。猜猜谁来做这件事：工程师和IT专业人员。自动化对于每家企业来说都不是那么容易的，他们要严重依赖于那些可以设计系统、帮助把他们带入到一个更加现代化更时代的人。一些自动化系统包含一些必须聚合起来的应用和服务……这正是IT所擅长的。IT架构师 随着企业对IT基础架构的要求越来越高，IT架构师的角色变得愈加重要。根据TEKsystems调查数据显示，在今年，有47%的企业希望增加他们的IT员工数，并且希望这些员工都能有一技之长，而IT架构师则是必不可少的人才。 编程和应用程序开发 简单来说就是程序员。出色的开发者就好比摇滚明星一样，很难找到和留住这些人才。随着越来越多的公司进入数字时代和移动领域，他们对这些人才的需求在持续增长。所有的自动化都要求有一些很严谨的编码。每次企业需要改变自动化的形状和规模的时候，就可能涉及到编程，特别是当自动化在传统业务范围之外落地，中小企业开始以来自动化的时候。软件工程师 这些IT专业人才及软件设计、开发和维护于一体，是软件公司必备的人才。然而，随着人才愈加激烈，这些技能已逐渐成为每个工程师的基本技能。正如IT架构师，随着复杂性地增长，对他们的要求也愈加严格。业务分析 我们在自动化领域取得的所有这些进步只会有利于创造更多需求。随着业务向自动化发展，我们会发现，有更新更好的东西可以做。当有这些发现的时候，对于那些可以实现这些的IT专业人员来说需求也就越来越多了。尽管自动化在某些领域可能预示着减少，但是这会有利于IT领域的发展。IT业务分析师在组织架构中的角色主要是把公司的业务战略与技术能力进行统一，这个角色已逐渐占据了核心位置。随着企业业务越来越复杂及技术不断变化，企业的敏捷性和适应性越来越依赖于IT业务分析师。 技术支持 人为意识仍然被困在科幻中——至少就目前而言。让机器人生产机器人或者让机器人修理他们自己(或者他们所属的系统)，在这方面我们还有很长的路要走。我们现在正在接近一个时间和地点：企业可以在不需要IT的情况下正常运转。这根本就不是一个选项。所以不管自动化系统变得如何好，企业仍然要依赖于IT人员。无论是组织内部还是外部，客户服务都是企业成功至关重要的一个因素。IT技术支持人员一般都是直接与客户打交道，帮助客户解决产品使用上的各种难题，直接服务于客户，所以，技术支持这一角色也非常重要。大数据 人们对于实施自动化仍然存有担忧，包括像“不要认为每个情况下人类的判断都是可以自动化的”以及“机器仍然是纯粹基于逻辑的，即使是很智能的机器；机器没有知觉或者同情心”，“决策中有一些细微之处是无法通过软件复制的”等这样的评语。这些局限性意味着对于那些可以做关键业务和技术决策的IT专业人员来说，他们的未来是可靠的，不会被自动化所取代。大数据已经变得非常流行，事实上，许多组织都在收集来自各个不同领域的海量数据，他们需要IT专业人士对这些数据进行跟踪和分析，并且建立可操作的解决方案。 云计算 云计算已被广泛接受，甚至一些医疗保健等高管制行业也加入到了云计算的领域中。在某些方面，云计算能够更好地服务于企业的基础设施架构。随着越来越多的企业采用云产品以及云计算优势地突显，未来云架构师和云技术开发人员需求将会更加旺盛。网络安全 自动化系统也不仅仅需要一个补充的安全措施。可靠性将等同于成功。不管一套自动化系统设计得有多成功，如果它无法正常工作，就是毫无价值的。这就要依赖IT专业人员来确保这些系统是可靠的。这意味着要监控推动这个自动化系统的代码，监视将不同系统结合到一起的代码，以及由这些代码驱动的设备。所有这些联网的设备……这些设备实际上正在做的是人类曾经在做的事情？他他们将需要重要的安全保护。不仅要防止有人入侵这个系统窃取数据，也要防止恶意用户让系统陷入停滞。你的自动系统会停顿，你的底线会被冲破。安全作为IT重要的因素之一将持续上升到自动化系统依赖你获得安全性的层面。企业从关注和处理外围网络安全到以数据为中心的身份安全。目前，许多公司都处在危险之间，每个Web用户数据都不太安全。项目经理 随着越来越多的自动化走进日常业务中，为人类接替各项任务的系统，其复杂性越来越高。这意味着普通人无法跟上这个工作流的步伐了。在这方面，他们将需要可以快速自我思考、拿出想法和解决方案、可以跟上标准IT专业人员日常思路的节奏。在一些情况下，更懂IT的经理需要承担管理的角色。任何一个项目都需要人去组织、管理和维护，能够对产品的成本、人员、进度进行把控。这些人才不但具备专业的IT技能，还需具备管理能力。因此，项目经理也是一般人无法驾驭得角色。 IT行业属于技术行业，从事的人员都必须具备一定的计算机知识，而对于像应用软件开发、架构等职位，则需要专业的技术功底加上丰富的经验才可以胜任，所以，这些职位都是一般人所无法替代的，是个香饽饽！

在2019年，由决策者建立的全球数据和分析中有53%宣布人工智能已经建立或正在公司内部全面开发。这是2020年的人工智能预测。重要的是要注意，这些发现是从统计数据中得出的，这些统计数据是根据对《财富》 500强公司的观察得出的百分比。财富500强公司被公认为美国最赚钱的公司。该研究表明，近年来有29%的开发人员从事AI和机器学习。研究结果来自Forrester研究。基于Forrester团队的研究结果，我相信他们可以对2020年的人工智能做出预测，因此我在这篇文章中给出了他们的发现。有关AI的大多数统计数据构成有关公司在其工作的IT部门内处理AI的决策的54%。而且大多数统计数据都与AI的预期收益有关。实施某些过程的智能自动化。据Forrester称，《财富》 500强公司中有25%的公司计划实施数百个智能过程自动化(IPA)流程。换句话说，通过使用人工智能实现特定任务的自动化。因此，作为AI实施的一部分，涉及特定的自动化机器人任务。公司将特别使用文本分析和机器学习来处理一组传入的电子邮件和文档。关于自动响应或聊天机器人(机器人讨论)的实现，–程序旨在以人类的名义与Internet用户或客户交谈，也称为对话代理。会话代理。这些对话代理程序还应该节省时间，特别是对于HR员工和IT(信息技术)团队而言。将需要使用机器学习进行大数据处理的某些监视工具。先前已创建算法的程序员允许计算机对数据进行排序。排序数据。算法对数据进行排序的次数越多，AI就能识别出被认为是正常数据的能力就越强，并且能够找到证明异常行为的数据。因此，操作员可以直接由机器引导其转向异常行为，并可以更快地将注意力集中在要采取的纠正措施上。投资自动化流程。在这种类型的自动过程中投入的增加部分是由于，根据Forrester的公司，要联系到经济衰退的预期经济衰退在中国。中国的经济衰退可能会带来加息的风险，这不仅会抑制消费和投资，还会降低公司的市场价值。降低市场价值在科技公司中尤其如此。从长远来看，高科技企业的估值高度依赖于利润的增长。目标自动化。难怪公司正在寻求发展这些部门以确保其服务效率。报告指出，这种类型的有针对性的自动化还比需要长期投资的AI创新项目转型更快，成本更低。

大学很多小伙伴选择了自动化专业，可是听闻了种种关于这个专业就业难的话题，始终都在自己的内心斗争，是不是自己入了一个大坑，感觉上大学前觉得这个专业前程似锦，突然就变得凄凉惨淡，毫无学习的欲望。事实上不用太过于担心自己的就业问题，身为学习自动化的你，你需要知道本身这个专业就是“万金油”所以它的就业涵盖面还是非常之广，而在这里需要告诉你如何在学习了自动化后能够成功转行至人工智能。什么是自动化 ？科技的快速发展，自动化在我们的生活中无处不在。以前天热只有自己扇扇子，而现在有了风扇和空调，以前秋季收割稻谷需要农民伯伯用镰刀，现在一台收割机可以立马搞定。所以自动化其实本质就是让机器代替人类重复单调的重复性劳动，这些机器都是由人设定好了相关程序，让机器安装程序来执行一系列操作，这使得社会变得更有效率、降低商业成本同时提高工作的生产力。什么是人工智能 ？很多人认为AI 仅仅只会执行任务的程序，这其实理解有误，其作为一种可以模仿人类思考、语言、行为的技术！AI是可以像人类一样从经验中学习，并像人类一样根据情况选择合适的响应来做出反应。尤其是现在电信诈骗越来越多，而AI可以通过算法核对相关信息数据可以分析得出交易过程是否存在诈骗，而数据越多预测结果越准确，也能够让诈骗防范于未然！自动化和AI之间联系其实联通二者的便是数据，而自动化系统负责收集数据，同时AI系统负责理解数据，所以二者是可以互补性存在的，当我们通过自动化机器来收集巨量的数据并通过人工智能系统感知信息和模式。这样我们的生活势必会更加轻松便捷。自动化专业可否转化人工智能 ？其实看完上面很多人人心中已有答案，关于自动化这个专业知识的覆盖面是很广的，尤其是当下火热的编程也是有涉及，所以虽然自己可能身处自动化专业其实一样可以去走人工智能方向，因为你在这个“万金油”专业中不光懂得机器语言，你还能通过这个专业了解到了机器的行为，学好自身的专业知识，你或许会是一个人工智能需要的全方位人才。

自动化不等于智能制造，科普智能制造与自动化的区别自从提到智能制作，应该已经有很长时间了。人们将议论自动化、自动化生产单元/自动化生产线/无人车间/黑灯生产以及所谓的“机器换人”等等。这样说似乎不是智能制作。可是这种了解显然是有偏见的。可是，或许这是一种结合我国典型工作习气的策略，类似于"取法乎上得其中"的原则，那么我将无法做出判断。主动化的初衷是经过机器、设备或体系重复和履行人类重复和标准化的动作，从而减少人类在重复的单一动作中犯错的可能性。从我国制作业的视点来看，经过长期堆集和开展，随着人口窗口的结束，机器人技能和其他技能的开展能够支撑制作企业自动化需求的完成，劳动力成本的上升也直接推动了所谓的“机器换人"。事实上，这并不古怪。更从技能视点来看，这实际上是自动化大规模开展的自然阶段。或许它正在赶上智能制作的潮流，所以它借用了智能制作的标签。依据这本书，它是"挂羊头卖狗肉"的变体。虽然这种评价很严苛，但我以为这应该是工作的本质。智能制作的目的是以两种办法表现智能:第一，经历常识的沉积能够标准化的办法进行剖析和推理，部分替代了人类的干涉。这样，智能制作实际上是人类常识或经历的再利用。第二是经过人机协调以更有用和更紧密的办法将人们纳入决议计划循环，仍然希望利用人类智能来反映整个体系的智能。这样，所谓的智力实际上就是人类的智力。咱们现在议论的是智能制作的智能。事实上，这更多的是关于人类经历在常识中的沉积和利用。然而，现在，这种智能在人工智能开发中仍有待进步，而这种常识的沉积充其量只是一些规矩的提取和使用。假如无人驾驶车间或黑光灯出产(具有激烈的主动化滋味)是一种使用场景，在没有人为干涉的情况下仍能很好地工作，事实上，在某些规矩下，这只是一种有序的操作，那么智能有多少滋味呢？恐怕这更像是依据既定规矩进行的标准化分支判断和履行。此外，咱们回到主动录入解说:自动化是指机器、设备、体系或进程(出产和办理进程)在没有人或更少人直接参与的情况下，依据人们的要求被主动检测、信息处理、剖析、判断、操纵和操控的进程。狭义的自动化是指机械设备等硬件的主动履行，但条目本身仍有体系或进程的滋味，各种数字制作软件实际上是体系和进程的具体表现，软件的自动操作也是一种自动化。在这种情况下，CAD/CAE规划和剖析软件包含强制性或非强制性的使用程序步骤或使用规范、ERP/MES和其他办理软件。包含事务需求、数据传输和交互进程，这能够称为"常识自动化"和"办理自动化"。从这个视点来看，假如根据经历沉积的常识被嵌入，而且自动规划剖析和办理得到支撑，软件体系完成的核心将是不言而喻的:根据进程的信息的自动无缝传输、剖析和处理，以及连续判断，构成有序、协调、可控和高效的运行状况。因而，体系研究、开发和施行的重点将是明确的，并确保成功。这是自动化给信息体系完成办法带来的新的视角。稍后将有机会详细解说。

中科院计算机网络信息中心2020年推免数据分析学院简介计算机网络信息中心现有12个业务部门，分别是信息化基础设施运行与技术发展部、高性能计算技术与应用发展部、大数据技术与应用发展部、管理信息化技术与应用发展部、新媒体技术与应用发展部、网络空间安全技术与应用发展部、物联网信息技术与应用实验室、科研信息化技术与应用实验室、未来网络技术与应用实验室、先进交互式技术与应用实验室、材料基因工程信息技术应用实验室（筹）和信息化资源推广与服务部。计算机网络信息中心还是中国科学院科学新闻中心和中国科学院计算科学应用研究中心两个院级非法人单元的依托单位。截至2015年底，计算机网络信息中心有正式在岗职工468人，其中高级专业技术人员164人，中国科学院“百人计划”2人。计算机网络信息中心设有计算机科学与技术一级学科博士研究生和硕士研究生培养点，计算机技术、软件工程全日制专业型硕士研究生培养点。共有在学研究生179人，其中博士生40人。各专业推免人数对比中科院计算机网络信息中心招收5个专业，分别为网络空间安全、计算机应用技术、计算机系统结构、计算机软件与理论、电子信息。其中电子信息专业招生最多，招生14人；网络空间安全招生最少，仅招收1人。生源院校类别比例从本科生生源院校来看，计算机网络信息中心共招生32人。招收学生均来自985，211院校。985院校学生有14人，占44%；211院校有18人，占56%。生源校及招收生源人数中科院计算机网络信息中心本科生生源院校均为985、211院校。其中211院校稍多。在985院校中，除在北京大学招收4人外，其他院校均招收1人。各专业招收生源人数比例2020年中科院计算机网络信息中心计算机系统结构专业招收学生来北京大学，北京邮电，湖南大学和吉林大学。2020年中科院计算机网络信息中心网络空间安全专业仅招收1人，来自武汉大学。2020年中科院计算机网络信息中心计算机应用技术专业招收4人，分别来自4所院校。2020年中科院计算机网络信息中心电子信息专业招生较多，除在北京林业招收4人外，其他院校均招收1人。2020年中科院计算机网络信息中心计算机软件与理论专业在每所招生院校招收1名学生。中科院沈阳自动化所2020年推免数据分析学院简介自成立以来，沈阳自动化所在自动化科学与工程领域不断探索，为国民经济、社会发展和国家安全做出了突出贡献，获得国家、中科院、各部委及地方奖励300余项。研究所主要研究方向是机器人、工业自动化和光电信息处理技术。作为中国机器人事业的摇篮，在中国机器人事业发展历史上创造了二十多个第一，引领中国机器人技术的研究发展。今天的沈阳自动化所已发展成为一个环境优美，具有现代化科研与工作条件、具有一流科学家和科技队伍的国立科研机构。是“机器人技术国家工程研究中心”、“机器人学国家重点实验室”等9个国家及省部级重点实验室和工程中心的依托单位，是“实验1”号科考船的船东单位，主办有中国科技核心刊物《机器人》和《信息与控制》，拥有个8个硕士培养点、6个博士培养点、2个博士后科研流动站，每年招收硕士、博士研究生100余人。各专业推免人数对比中科院沈阳自动化所一共招收7个专业。招收人数最多的专业为模式识别与智能系统，招收26人。其次为机械电子工程，招收19人。招收人数最少的专业为计算机应用技术，仅1人。生源院校类别比例从本科生生源院校来看，沈阳自动化所共招收69名学生，有9人来自双非院校，其他学生均来自985、211院校，其中211院校学生最多，有47人，占68%。生源校及招收生源人数中科院沈阳自动化所本科生生源院多为985、211院校。仅招收五所双非院校学生，分别为青岛科技大学（1人），青岛理工大学（1人），沈阳工业大学（5人），燕山大学（1人），重庆邮电大学（1人）。各专业招收生源人数比例2020年中科院沈阳自动化所电子信息专业招收学生多来自985、211院校，亦在青岛科技大学，青岛理工大学，沈阳工业大学，燕山大学，重庆邮电大学招生。也就是说，该所招收双非院校学生均收录与此专业。2020年中科院沈阳自动化所机械专业仅招收4人，分别来自东北林业大学，河北工业大学，沈阳工业大学。2020年中科院沈阳自动化所机械电子专业招收学生较多，其中在东北农业大学招收人数最多，有6人。2020年中科院沈阳自动化所控制理论与控制工程专业仅招收4人，分别来自北京化工大学（2人），太原理工大学，中国石油大学（华东）。2020年中科院沈阳自动化所模式识别与智能系统专业招收人数最多。招生区域分布广泛，且在每个学校招生人数均在1~2人左右。2020年中科院沈阳自动化所化学工程计算机应用技术专业仅招收1人，来自西北农林科技大学。2020年中科院沈阳自动化所化学工程检测技术与自动化装置专业仅招收2人，来自辽宁大学和山东大学。中科院成都计算机应用研究所2020年推免数据分析学院简介成都分院系统各单位有32个重点实验室、工程技术研究中心、国家重大科技基础设施，其中国家级平台4个；有15个野外科学观测（监测）台站，其中国家级台站3个。主办10种中英文期刊。截至目前，成都分院系统各单位有在职职工3200余人。其中，科技人员2300余人，含研究员270余人、副研究员730余人、中国科学院院士2人、中国工程院院士1人。有博士后流动（工作）站6个、博士学位授权点25个、学术型硕士学位授权点32个、专业硕士学位授权点14个。有研究生导师570余人，在读硕、博士研究生1300余人（留学生57人）。各专业推免人数对比中科院成都计算机应用研究所招收1个专业，为计算机软件与理论，仅招收1人来自湘潭大学。

今天的知识工作者就像昨天的上班族。他们花时间在电子邮件，电话，各种桌面和在线应用程序以及与客户，供应商，员工，合作伙伴和内部利益相关者打交道的网站上。大部分时间都花在处理各种系统上，以便将信息从一处转移到另一处，或者将数据从一个系统输入/处理到另一个系统。如果你曾经处理过一个官僚机构，比如你的汽车部门，那么你正在经历处理知识型服务经济的乐趣。但它并不需要这样。组织似乎认为办公室和知识型员工生产力有限的原因大部分是因为信息存在于多个不同的系统中，采用不同的格式，而且各种流程决定了信息如何从一个地方流向另一个地方。有人可能会认为，转向应用编程接口（API）和其他基于计算机的技术系统可能已经解决了这个问题。尽管API简化了将信息从一个地方转移到另一个地方（有时）的技术方面，但它还没有解决处理信息差异的问题。这些不同的差异要求人们了解什么时候需要信息，如何操作以及如何将其用于组织需要的任何特定任务。为什么机器人过程自动化不够进入这个聚合，管理和操纵各种数据源的空间正在形成一类新的自动化“机器”：机器人过程自动化（RPA）工具。这些机器人代表或代替人类对手与企业中现有的遗留系统或任何在线任何地方进行交互。他们模仿人类的行为，以便人们可以专注于公司更重要的任务，而不是说将信息从网站复制到电子表格。然而，RPA正在通过用自动化任务取代死守的人类活动而对公司的业务进行重大改进，而人工智能（AI）正准备为这一新的生产力引擎提供巨大的推动力。当需要判断在某些情况下使用某些信息的方式，方式和时间时，RPA工具会卡住。如果系统能够向人类主管学习如何利用这些信息呢？利用机器学习（ML）动态适应新信息和数据的系统将把这些系统从单纯的自动化流程的机器人转变为能够显着影响知识工作者经济面貌的智能过程自动化（IPA）工具。或者正如麦肯锡咨询公司所说的那样，“实质上，IPA将机器人带出人类。”智能过程自动化：下一步即使传统的RPA工具倾向于在事情偏离已记录的事情时被绊倒。特别是，有时需要理解页面的上下文，并根据对情况的理解采取不同的行动。例如，如果将医疗信息从一个系统转录到另一个系统，则使用一个实验室系统而不是另一个系统取决于诊断或治疗的类型。机器学习和其他人工智能方法可以帮助处理这些情况，方法是对文本或说出的单词使用自然语言处理，根据学习的交互对下一步使用不同的确定，从而提供一定程度的推理和洞察，系统可以采取。另外，有很多时候信息不完整，需要额外的增强，或者与多种来源相结合来完成特定的任务。例如，患者数据可能具有不完整的历史记录，这在一个系统中不是必需的，而是在另一个系统中需要。另一个例子是客户信息需要来自其他系统的增强以提供更大的价值。智能系统可以构建和维护客户，患者，员工，合作伙伴，消费者或其他个人和公司的更完整概况，并利用这些知识帮助填补由不同来源收到的信息中的空白。通过这种方式，智能过程自动化系统可以帮助消除需要人工处理RPA系统的许多例外情况。Cognilytica花时间分析IPA市场，并且作为其IPA市场2018年报告的 一部分， 确定关键功能属于以下定义的几个“AI使能”级别：这些级别代表了流程的AI支持的增加。目前，在这里列出的AI-Enablement 3级没有供应商，就像在那里启用级别5没有商业自动驾驶车辆一样。在本文和报告中调用这些AI功能的目标是推动供应商和市场向其流程技术供应商提供更多的智能。RPA是昨天。近期行动计划是今天和明天。