智能生产计划篇1
论文关键词：电脑编制计划,智能计算公式,电脑物流台账,超级链接
o引言
计划管理是生产管理的重要组成部分，计划编制方法的优劣直接反映了生产管理水平的高低。智能、高效的计划编制方法是必不可少的。
o.1传统的计划编制方法是根据零部件结存数，按照投产数量，对投出产零部件数量进行手工逐条编制的，即使使用了办公软件excel电子表格，仍然只是手工输入，效率低，差错率高，不能满足批量生产的需要，应该予以废除。
o.2智能高效的计划编制方法是应用excel电子表格程序和数据统计与分析的管理功能设计和建立的，它能够按照已编制的智能公式，自动计算投出产零部件数量，达到了智能、高效，满足了批量生产。（简称电脑编制计划）
o.3电脑编制计划实现了智能高效的计划编制，填补了公司电脑编制计划的空白。
1电脑编制计划模板的设计、建立，图1。
电脑编制计划模板的建立是根据产品零部件生产要素，应用办公软件excel电子表格管理功能将零部件所对应的关系联系起来，并与电脑物流台账进行超级链接，使得电脑物流台账中的零部件结存数自动进入计划模板零部件结存数(量)区，以实现投出产零部件数量自动运算，计划编制瞬间自动生成，实现了智能高效的计划编制。
以摊铺机产品为例进行叙述：摊铺机产品有零部件（机加件、焊接件、组装件）1350多个。
1.1新建工作本
启动excel2003创建一个工作本，命名为：“摊铺机计划.xls”，按回车键确认。
1.2建立工作表
建立计划模板工作表，双击工作表标签Sheet1,进入工作表重命名状态，输入“计划模板”，按回车键确认。
1.3设计计划模板各区域
1.3.1第1行和第2行为工作表表头区。
1.3.2a、B、C、D列为零部件结存数(量)区。
1.3.3B列m列为零部件计划投出产数(量)区。
1.3.4其它列为零部件的图号、名称、单台数、工序流程区。
1.4按照产品零部件顺序，将1350多个零部件的图号、名称、单台数、工序流程，输入到计划模板中。
1.5设置主、副控制符
设置产品零部件投出产数量的主、副控制符，主控制符数字一旦确定，1350多个零部件的投出产计划数量就会瞬间生成。
1.5.1i1单元格为摊铺机12米零部件投出产数量主控制符。
1.5.2G1、H1、J1单元格为调节投出产数量副控制符。
图1
1.6超级链接
1.6.1在没有电脑物流台账以前，计划模板中零部件结存数(量)区的零件数量是人工输入的，大约需要3小时。
1.6.2电脑物流台账建立后，将计划模板中零部件结存数(量)区的零件数量单元格与电脑物流台账的零部件结存数单元格设计为一一对应的超级链接，只要打开计划模板，台账中零部件结存数就自动地进入到计划模板中零部件结存数(量)区，下图。
1.7编制计算公式
以主、副控制符为基准，按照零件属性，分别编制每个零部件的计算公式（含智能计算公式）。如图1。
2智能计算公式图2
不确定因素是影响生产秩序的矛盾，解决好不确定因素是保证正常生产的关键问题。按照不确定因素的特点，在计算公式中添加编制智能计算公式，合并计算，一次完成，达到事半功倍的效果。
2.1适当加大关键零部件的生产数量。
产品中有些零部件属于多次拼焊、制作周期长、跨转车间多、单一设备才能加工的零部件，是生产过程影响生产进度的关键环节，根据其特点，分别设计职能计算公式进行解决。
2.2合理调节零件储备量，减少资金占用。
通常情况下二、三季度是生产、销售的黄金高峰期，要满足这段时期的生产需求，一、季度必须进行零部件的储备。然而受场地、资金等因素的限制，必须减少那些占地面积大、加工周期较短零部件的储备。根据其特点，在计划模板中设置增减控制符（副控制符之一），进行增减调节，确保关键零部件的储备。
2.3其它产品借用摊铺机零件列入本计划，避免重复投产。
图2
3计划编制的步骤
3.1打开计划模板，点击数据更新，电脑物流台账里的零部件结存数量就会全部瞬间进入计划模板结存数(量)区。
3.2按照产品投出产要求，改写主、副控制符单元格内的数字后，摊铺机计划就会瞬间完成编制。
3.3编制完成的计划通过局域网或U盘传输到各生产车间。
3.4各车间进行筛选，编制车间计划。
4扩展
4.1下料车间不同于制作车间，它是按照材料规格编制计划的，不能直接进行筛选。
4.1.1以前是将下发的零部件计划数量手工输入到车间计划模板中，编制成车间计划，费时费力。
4.1.2现在将计划模板零部件数数量单元格与车间计划模板中相应的零部件数量单元格建立一一对应的超级链接，两个计划同步编制完成，如下图。
4.2在计划模板中，引入零部件材料消耗定额，计划编制完成后，本次投出产的零部件材料消耗总定额也会自动生成，材料管理部门根据计划生成的材料消耗总定额进行备料。
4.3在计划模板中，引入零部件工时定额，计划编制完成后，本次投出产的零部件总工时、各车间工时也自动生成，车间成本统计员不再进行成本核算，直接投入使用。
5优点
5.1大幅度提高了工作质量，成倍地提升了工作效率。
5.2数据资源实现共享，可在局域网内或通过U盘拷贝实现。实现无纸化办公。
5.3无需购买软件，低成本，高效率；操作简便，实用性极强。
智能生产计划篇2
目前，全球许多城市都在进行智能城市的实验，中国已有近50个城市或地区提出了建设智能城市的目标，智能城市相关市场的规模超过1500亿元。大量新城区的建设以及城市企业信息化发展的各类新趋势驱动了智能城市市场。这一市场也受到许多跨国企业的关注。
在全球范围内,智能城市仍处在试验的阶段,成功的案例不多,欧洲和亚洲是智能城市开展较为积极的地区。全球在建的智能城市超过100个。欧盟已经了智能城市计划，25座欧洲领先城市将会大量采用新的绿色能源技术，另外还将试验发展智能电网、智能城市交通以及相关的智能医疗系统。由于智能城市需要大量的资金投入，在亚洲，智能城市活动主要在发达的韩国、日本、新加坡等国家以及中东开展。由于智能城市实施比较困难，大多都是在一些小城市或城市的局部建设。
据iDC的分析与预测，2008年我国医疗it市场投资规模有望达到80亿元左右，预计到2010年，将达到120多亿元。据计世资讯的调查，2009年中国的智能交通系统（itS）市场规模达到180亿元，同比增长30％，itS在许多发达国家占交通投资总额达到10％，而在中国只有1％，中国市场潜力巨大。2010年1-8月,中国城市公共交通固定资产投资达到1208.56亿元,预计全年投资约为2100亿元。
大量新城区的建设为智能城市的应用创造了潜在市场。今后一段时间内，中国每年要建50－60个人口在20－30万的新城。目前仅省会城市和直辖市在建的新城、新区项目规划面积就接近10000平方公里，其中既包括新产业园区、也包括卫星城等。2007年底，北京市政府宣布了《北京十一个新城规划（2005-2020)》，将在北京的郊区建设11个新城区，带动区域经济、缓解城市压力。2010年4月，辽宁省政府宣布在沈阳经济区城际连接带上规划建设33个新城和新市镇，其中新城人口规模在10万人以上，新市镇人口规模在5万人以上。2009年全国城市建成区面积为38107平方公里，新城区的建设将大大扩展城市的边界。新城区的建设将大量采用信息化、智能化管理,是智能城市的潜在市场。
城市企业信息化发展的新趋势，驱动了智能城市在中国的发展。北京、上海等大城市中，城市信息化固定资产投资速度放慢,信息化进入深化应用的阶段,许多大型企业的信息化投入也呈现相同的趋势。上海城市信息化固定资产投资占社会固定资产总投资的比例从2002年的12%下降到2009年4%左右。当前上海信息化的主要任务是：加强信息化在制造业和服务业中的应用，跨部门政府信息系统的集成，通过应用开发提升城市管理的效率。“中国企业信息化500强”的信息化投入占固定资产投入的比重，继2002年、2003年、2004年三次下降，2005年略有回升后，2006年再次下降到10.33％。
当前城市信息化的发展趋势：业务系统整合、网络融合、城市管理模式创新、加强应用开发、提升公共服务和城市信息安全保障，都驱动了智能城市的发展。
许多跨国企业都积极关注中国的智能城市市场。台湾电信企业在大陆多个城市展开了智能城市建设合作。为加强大陆与台湾的联系，2010年8月，工信部确定宁波、成都为两岸产业合作无线城市试点,参与企业主要有中华电信、台湾远传电信等。
此次无线城市试点主要集中在智能城市管理、医疗信息化、旅游信息化、家庭信息化等领域。iBm、思科等it企业也希望借由智能城市建设推广自己的信息化硬件和软件产品。日立将为天津生态城的住宅中引进家庭能源管理系统（HemS），并在在天津生态城内开设针对智能城市事业的研究开发基地。2010年10月1日，日立（中国）有限公司成立了专门负责智能城市事业的新组织机构，旨在向计划中的中国智能城市提供综合的解决方案和技术支持。
智能城市为何而建？
日本和韩国的智能城市基于u-city（Ubiquitous）的概念，即以任何时间、任何地点、任何电子装置等可以随时获得信息和服务的环境整体为发展目标。近年来，日本的智能城市也更关注环境的保护，2010年8月横滨市、丰田市、京都市和北九州市四个地区公布了智能城市的总体规划，其核心是建设生态智能城市。横滨主要通过大量引入可再生能源与电动汽车，对家庭、建筑物和社区实施智能能源管理；京都市将对各类能源管理的高端技术进行实验。三星SDS的u-City是以ubiquitouscomputing和信息通信技术为基础融合了整个城市各个领域，是综合型、智能型、自我创新型城市。
欧洲的智能城市（多称为smartcity）则更关注城市的生态环境和智能经济的形成。2009年10月，欧盟公布了新的能源研究投资方案，其中将为“智能城市”项目投资110亿欧元，在25-30个城市中发展低碳住宅和交通。一个名为europeanSmartCities的学术项目认为，智能城市的六个要件是：智能经济（创意产业）、人才、智能政府、智能交通和基础设施、智能环境和智能生活。
高科技产业的发展是新加坡、马来西亚等一些东南亚城市建设智能城市的重点。新加坡提出到2015年打造智慧国的战略，其主要内容是建立无处不在的信息网络，同时发展通信产业。马来西亚计划以美国硅谷为蓝本建设多媒体超级走廊(mSC)，覆盖750平方公里的狭长区域，其中将建设12个智能城市。mSC计划提供世界一流的软硬基础设施，给区域和世界市场提供多媒体产品和服务。
由于缺乏全国性的政策和标准，中国的智能城市概念模糊，现阶段更多的是强调it基础设施建设，缺乏整合城市功能的统一平台的建设。智能城市概念与生态城市、低碳城市、数字城市、甚至智能电网等重叠。中国的智能城市建设多是单一或少数几个城市功能、或行业的信息化，以及信息相互连通，统一智能平台的建设较少。在国内的智能城市计划中，最常见的就是智能交通、e-政府、智能医疗等纵向行业信息化。中国电信、中国移动等电信运营商的“无线城市”计划更多的是加强了信息沟通，其运营方式是通过手机接入各类政务、交通、视频娱乐的手机门户，获得即时信息。iBm、oracle等企业在中国进行的智能城市活动多是纵向的行业应用，通过它们完善的产业链，帮助城市实现行业的信息化。
由于缺乏智能城市所需的产品和技术，许多城市将建立智能城市相关产业作为重点，同时也借此吸引新投资。宁波市的智慧城市的第一阶段，到2015年，建成一批成熟的智慧应用体系，形成一批上规模的智慧产业基地，智慧城市建设取得显著成效。2010年10月，宁波三星高新技术产业园开工，项目投资7.6亿元，将成为智能电表和绿色环保配电变压器制造基地。杭州湾新区计划建设智慧产业园，产业包括新材料、新能源、电子信息（信息家电、半导体照明和物联网）、新能源汽车和医疗等。
为解决中国高速、大规模城市化带来的各类问题，针对城市生态改善和公共服务的应用是中国智能城市建设的核心。交通、安防、医疗是最主要的三大应用。约1/3的智能城市采用“低碳（生态）+智能”混合概念。天津生态城、廊坊智能城市、石家庄滹沱新区等都计划采用新能源、智能建筑、智能交通以及家庭能源管理系统等。
智能城市的四种兴建模式
国际上的智能城市建设注重公私部门的合作，有众多企业参与，以企业形式管理项目。松岛新城的开发吸引了众多企业参与：盖尔（房地产）、摩根斯坦利（房地产融资）、大宇建设、LGCnS（it服务）、微软、Ge、iSS（教育服务）等。
公私合资建设和管理
arabianranta项目由赫尔辛基经济和计划中心（theCityofHelsinkieconomcisandplanningCentre）协调和管理，其还与许多私人企业成立合资企业。该项目的合作方包括诺基亚、爱立信、摩托罗拉、以及当地的电信企业Sonera等。
阿姆斯特丹的智能城市建设由当地政府、能源企业和其它私人企业共同投资，Cisco和iBm共同开发智能能源管理系统，而accenture负责项目管理和评估，theamsterdaminnovationmotor将负责协调各参与者间的关系，该机构是政府、大学与私人共同投资的企业。
政府带头，私人企业参与
新加坡的onenorth项目由JtCCorporation负责带头建设，JtC是新加坡贸工部下属的官方机构，成立于1968年，是新加坡最大的工业地产发展商，在onenorth项目中，JtC主要负责基础设施的建设，开发20%的土地，而80%的项目开发则交由私人企业进行。
政府投资管理，研究机构和非营利组织参与
masdar城由政府机构阿布达比未来能源公司（abuDhabiFutureenergyCompany）统筹规划，主要合作对象有世界野生动物基金会、美国麻省理工学院、英国Forter+partners建筑设计与城市规划公司等。
西班牙的Digitalmile由国有企业ZaragozaaltaVelocidad负责建设开发，其由国有的负责铁路建设运营的企业、地方政府共同投资设立，美国麻省理工学院、Zaragoza大学，以及一些地方学术协会参与了规划。
电信企业投资开发，作为新技术试验
德国的t-city是德国电信进行的大规模生活实验室计划（2007-2012），旨在研究现代信息通讯技术，示范如何提高城市未来的社区和生活质量，该计划还集合了阿尔卡特集团、三星集团、德国城镇发展协会、波恩大学等组织。
目前中国的智能城市项目，近1/3是当地政府与iBm、思科合作，近1/3由当地电信运营商发起，少数房地产开发商也将参与建设。三大电信运营商正在大力推动“无线城市”的建设。2009-2014年，中国移动将在江西省投资200亿元建设“无线城市”。2009年-2012年，中国移动在北京信息化基础设施建设中将投入资金约180亿元。2010-2012年，江西电信将在鄱阳湖地区建设“智慧鄱阳湖”项目，投资36亿元。房地产开发商也希望借由“智能城市”的概念提升自己产品的影响力。电力、交通、电信等基础建设都被地方国企控制，其它企业很难参与；另外，智能城市目前多是试验，发展前景不明，一般企业不愿意进行大规模投资。
中国政府主导的智能城市建设多采用招投标的方式，较少采用企业形式的项目管理方式。新卫星城中的智能城市项目，由当地政府专门设立的负责新城开发的职能部门负责。佛山东平新城的智能城市项目，由政府下属东平新城建设委员会及其国有独资企业全权负责新城的开发、招商、智能系统建设等。现有城市的智能化改造中，不同项目的招投标由不同的政府机构负责，缺乏统一的规划和管理，也阻碍了最终统一管理平台的建设。在这类招投标中，项目费用由招标的政府机构支付，资金规模都不大。市政府负责信息化的相应机构负责协调、规划，但并不具备实际的执行能力，实际的执行由分管交通、医疗、警务的机构分别进行。政府机构负责（或者聘用专门设计公司）智能城市的初期规划，然后招标，实际参与建设的企业在规划期参与较少。近来宁波等城市也开始尝试采用组建专业投资运营公司的方式管理智慧城市项目。
智能城市的投资主要依靠电信运营商和政府投资。“无线城市”建设由运营商全部建设和管理，政府仅给予少部分资金补贴。厦门“无线城市”：运营商建设运营，靠手机流量或广告手机获益，政府负责协调组织工作，同时给予250万的资金补贴。广州的“无线城市”：市政府300万元“启动资金”以及此后每年几百万元的财政投入，占总投资10亿元中不到5%的资金。在沈阳与iBm合作的智慧城市开发中，沈阳市政府将在5年内投资3亿元。未来宁波市每年投入智慧城市的资金将不少于10亿元，但其中包括相关产业园区的开发建设。
房地产开发商参与智能城市建设，是否能进行持续大规模投资和后期运营维护令人担忧。在长沙梅溪湖地区建设智能化的商住区域，规划投资近200亿元，但合作方美国房地产开发商盖尔最终由于资金合作方式等问题，退出了合作。房地产开发时由开发商负责智能化系统的建设，而实际运营时由物业公司负责，后期维护和管理存在隐患。
智能城市的盈利前景不明，导致参与的普通企业少，它们多采取与电信运营商合作的方式推广自己的产品。温州市表示鼓励企业参与智能城市的建设，但盈利模式需要企业自己探索。目前海尔正在“三网融合”的12个试点城市积极布局,寻求与广电以及电信运营商合作，推广智能家居。
中国特殊国情决定中外智能城市的建设有明显差异。缺乏全国性的政策导致智能城市概念模糊、定位不清。中国在智能城市的技术开发上才刚刚开始，缺乏这方面专业的it企业和产品，加上地方政府以发展产业为主要目标，因此各地政府着力培养与之相关的产业。it基础相对落后，中国智能城市建设将首先大规模投资基础设施。城市it基础建设由各部门（企业）分开管理，统一平台难以建立，目前以行业智能化为主。
中国智能城市远未达到能大规模发展的阶段，政府应及时出台长期的城市信息化战略作为指导，防止重复建设、投资浪费。目前国内的智能城市“口号”过大，实施起来由于技术、行政体制、商业模式等原因比较困难，并且很多都不是真正意义的智能城市。吸引投资、销售相关产品和设备是一些城市和企业提出“智能城市”概念的原因。各国政府对智能城市都是采取部分城市试点的态度，中国中央政府也持较为谨慎的态度，说明智能城市尚未到大规模发展阶段。缺乏长期战略，地方政府盲目上马项目，企业看不清前景，参与较少。在日本智能城市战略出台后，日本各大财团企业联合成立了合作共同体“智能城市企划株式会社”，包括夏普、伊藤忠商事、清水设计、日立制作所、三井不动产等。
核心技术是中国智能城市发展的潜在障碍,应加强研发。目前国内针对智能城市的研发机构很少，只有针对行业和产品应用的研发中心，例如智能电网、智能交通、传感器等。iBm、思科、日立都将在国内建立智能城市的研发机构。
大规模it基础设施建设以及各类工业园的智能化改造带来大量it产品和咨询的商机。2009年，富士康宣布计划在今后3-5年内投资数十亿美元，建造拥有最新技术的“数字城”，使其工厂生活区健康、清洁，适宜居住。该工程的第一阶段是与iBm合作，在富士康分布于中国各地的工厂生活区安装iBm的SmartCity(智能城市)软件。
智能城市的模式要从“销售产品”向“提供服务”的模式转变。地方政府希望通过智能城市带动当地企业产品的销售，许多企业也将智能城市视为产品销售的新概念。智能城市建设的真正挑战在于实际运营的管理和维护。
智能生产计划篇3
关健词：智慧城市；南方智谷；低碳；生态
中图分类号：tF761+.2文献标识码：a文章编号：
1、智慧城市定义
智慧城市是在物联网、云计算等信息技术支撑下形成的一种新型信息化的城市形态。智慧城市是指能够充分运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息，从而对于包括民生、环保、公共安全、城市服务等各种需求作出智能的响应，为人类创造更美好的城市生活。简单说，“智慧城市”就是让城市更聪明，本质上是让作为城市主体的人更聪明。它通过互联网把无处不在的被植入城市物体的智能传感器连接起来，实现对现实城市的全面感知，利用云计算等智能处理技术对海量感知信息进行处理和分析，实现网上城市数字空间与物联网的融合，并发出指令，对包括政务、民生、环境、公共安全等在内的各种需求做出智能化响应和智能化决策支持。
2、广东顺德南方智谷简介
中国南方智谷B区——水乡智城。位于顺德新城中部核心—城市客厅片区；东临李家沙水道、西接桂畔海，南有顺峰山公园，景观资源优越；区域优势明显，广珠西线、广珠城际铁路可便捷联系珠三角各城市。依托顺德传统产业的基础，本区将作为带动顺德产业及城市功能升级的龙头，如图1。
图1
3、广东顺德南方智谷规划研究
3.1功能及项目策划
集于办公、配套、居住、文化、环境五个方面的功能策划。（1）办公类项目策划。现代化、高科技的商务服务办公区；（2）配套类项目策划。全方位、高标准的城市生活配套设施；（3）居住类项目策划。全方位、高标准的城市生活配套设施；（4）环境类项目策划。将湖泊、水道、公园、林荫大道等要素渗透至各街区，营造优美、自然的景观环境；（5）文化类项目策划。设置多个独具地域特色的文化活动场所，创意文化及传统文化将在此碰撞，激发丰富的创意及活力。
3.2结构及布局
3.2.1功能及产业布局
（1）功能布局。以金融商务及孵化中心为核心，形成多个组团式布局。1）金融商务、孵化中心围绕汇智湖展开布局，并且联系核心商业及文化休闲带，将城市功能及活力引向滨水；2）科技型总部经济在核心区周边，结合景观优势地区布局；3）人才社区、国际公寓、SoHo科技公寓分别布局与产业区及桂畔海侧，契合不同居住群体的需求；4）文化及创意设计布局在桂畔海东侧与南面的高端企业总部，形成滨水休闲创意带。
（2）产业布局。1）启动区成为传统产业升级的综合发展区域；并且在北区形成各产业发展带；2）核心区主导发展科技金融产业；结合景观优势地区，创意设计布局与桂畔海东侧。
3.2.2规划结构
规划结构—打造一核四区的空间布局。1）一核：依托地铁站形成紧凑布局的金融及孵化核心区；2）四区：围绕核心布局企业研发成长区、文化创意休闲区及智慧岛。3）形成一条公共服务轴、两条传统活力带及一条创意交流活力环。
3.3设计策略
3.3.1实现顺德新城的城市格局
（1）形成“十字形”的功能发展带。本区顺应顺德新城规划的环状结构，形成“十字形”结构。本区受周边城市功能（商业金融、行政服务、酒店、高端居住等）的服务辐射，因此产业配套应依托周边现有条件。
（2）将城市水系、绿廊在规划区内连通。本区通过核心汇智湖形成联系桂畔海及李家沙水道的绿轴，南北向联系城市绿道的生态绿带，并且通过桂畔海滨水绿带强化与顺峰山公园、小鸟天堂之间的生态景观联系。
3.3.2营造生态友好的绿野都市
（1）大型公园将郊野带入产业园。智城公园、门户公园与智慧公园共为水乡智城提供了约40.5公顷的集中绿地面积，将郊野的自然环境带入本区。
（2）多层次的绿地水网系统联系。延续城市的绿地系统：桂畔海风光带及李家沙滨江公园景观带，形成核心绿地公园、滨水绿带、多个线型水道、街区绿地等多层次的绿化系统
3.3.3打造产城一体的活力中心
（1）运用地缘优势、与周边地区实现功能协同。本区位于顺德老城与新城交汇地区，被城市功能带围绕，具有“产城一体”的基础，周边地区的商业、文化及居住配套为本区的提供了良好的城市服务功能。
（2）功能高度复合，将生活融于工作。集约用地、高效开发，将公共服务、产业及居住在社区组团内高度混合；产业组团内”职-住-娱“10分钟步行半径可实现全覆盖。
3.3.4符合多样化企业发展的空间需求
（1）符合企业成长、加速、成熟的空间阶段。借鉴国外成功高科技产业园区的发展经验，结合顺德企业发展情况，孵化区、研发区、总部区的及其他产业功能建设量的比例确定为：孵化器5.44%，企业加速及研发33.38%，科研配套15.72%，文化创意24.09%。产业用地将被赋予弹性，以适应市场发展周期的需求。
（2）为不同阶段的企业弹性定制的多种业态与产品。
3.3.5不依赖小汽车的工作和生活方式
（1）建设区域级新型公交系统、联系周边发展地区。水乡智城将以低碳理念发展可持续的交通系统，结合顺德新型公交系统一号线规划，沿区域性绿道，建立联系北部会展酒店区至城际快轨顺德站及联系南部智谷a区的公交系统，在核心区设置换乘站点，与地铁实现无缝连接。
（2）为步行者与自行车设计的街道。水乡智城将水乡智城内沿公园、绿道、街道均设有自行车道，所有街道都拥有自行车道以提供安全零碳的交通运输。所有街道都为步行者设计，清晰的小径设置在连续的，提供遮荫的行道树下，以鼓励步行。
3.3.6塑造鲜明的地区形象
（1）考虑多个方向的入口门户景观，塑造地标节点。水乡智城注重从多方向进入本区的地标形象的塑造，在广珠城际轨道方向上可全景欣赏核心区的汇智湖与智城公园；沿南国东路形成造型独特、尺度宜人的创意文化办公建筑群，与顺峰山、桂畔海的景观自然融合过渡。
（2）标志性建筑群轴线打开了通向桂畔海视野。水乡智城以大面积开敞绿地营造岭南水乡的特色空间，标志性建筑群轴线打开了通向城际快轨与桂畔海、顺峰山之间的视野，打造国际性的地标形象。
3.3.7体现南粤水乡风貌、凤城文化
（1）水乡智城尊重基地水网密布的现状特色，梳理、完善区域自然水系，打造多种尺度的水网，强化岭南水乡主题；
（2）在核心区水道交汇处形成开阔的核心湖面景观，在暴雨及洪水期起到泄洪的作用，形成景观湖面——生态水道两级的自然排水系统。
3.3.8迈向低碳的未来
（1）恢复自然系统。梳理、恢复现有水道，打造新水道，建立更为安全与系统的水网格局，提供生态栖息地，持续维持本地河流水质；维护防洪安全，免于受风暴潮的影响。
智能生产计划篇4
[关键词]汽车制造智能化发展趋势
中图分类号：U466文献标识码：a文章编号：1009-914X（2016）02-0368-01
1时代背景
在竞争日益激烈的汽车市场中，中国汽车制造业自主创新能力弱等问题仍然突出。技术水平和工艺水平是汽车制造企业的的重要标志，它直接影响汽车制造业新车型的发展。而我国民族品牌汽车制造装备仍依赖国外等发达国家生产线。
各大汽车企业现以绿色制造和轻量化为制造导向，不断加大新技术、新工艺、新设备的研发投入，实现汽车制造的低成本、高质量。而随着工业4.0，数字化工厂，柔性制造，信息化等术语的出现，汽车制造的智能化生产亦将成为未来发展的必然趋势。
2实现智能化制造的关键因素
可重新配置生产系统可以对相关生产系统的属性及参数进行配置，是“智能工厂”的重要特征之一。通过eRp的计划和实施meS的方式实现生产管理的深度融合，计划和生产循环帮助制造企业实现最高目标的有效控制。在仿真系统基础上，最佳匹配目标通过meS组件做出假设场景，必须可以随时获取当前可靠的生产状态等数据。
eRp和meS的集成挑战之处在于将企业层的（eRp）和车间生产管理层（meS）之间的接口进行集成。企业eRp系统控制行政管理和业务流程，meS系统紧密相关的生产线则用于持续优化生产、记录生产过程信息和相关技术参数。这些数据包括数量信息、机器和设备状态、质量数据、故障及其原因等信息。这些信息反映了生产系统的状态，进而影响eRp系统的生产计划。
我们希望在工业4.0环境下eRp和meS系统之间的界限将继续减弱，企业层将会继续整合到车间的生产管理中。如果是纯粹的报表系统，则在eRp系统中有权控制整个计划，meS系统也将承接相应任务做出详细计划。在有约束产能的情况下，对计划方案提供有限的可替代方案可以在一定程度上帮助实施eRp系统粗计划。
3智能化制造案例浅析
作为国家科学和制造业信息化工程技术”十一五计划”的重点，在企业生产车间使用LeD显示屏系统得到提升，并有良好的使用效果，在一定程度上促进了企业生产管理信息化的发展。以某汽车企业生产车间LeD屏方案为例进行简要介绍。
本项目的显示屏幕分为两种：LeD双基色点阵屏和LCD液晶显示屏。LeD双基色点阵屏，主要分布在冲压、车身及总装车间的门口、主通道，采用双面显示欢迎信息及产量信息。LCD液晶显示屏，主要分布在车身、油漆和总装车间，负责显示车间介绍、车间生产实绩及pmC监控滚动显示等相关内容。显示屏指示内容主要有以下几种：设备信息、物料需求信息、生产信息、质量信息、通知信息。其中生产信息包括生产线信息、生产异常、下线计划数、即时计划数、下线实绩数、合格率、月计划、月产量、当前时间等信息；设备信息包括缺料、阻塞、故障、呼叫、设备状态等信息；质量信息包括质量检测设备的质量异常和QC站信息；物料需求信息包括物料需求的物料名称、工位、时间、代码等信息；通知信息包括发送车间需要公布的通知信息、宣传口号、欢迎辞等信息。
本方案主要采用基于tCp/ip协议的ether-net网络，具体架构下图所示，系统依托现场工业以太网交换机组建车间级环形网络，以现场服务器或anDonpC为信息发送设备，向不同区域的显示屏发送不同内容。服务器或anDonpC通过opC软件采集设备pLC点值信息经处理后发送到点阵LeD屏或是LCD液晶屏进行显示，并驱动相应区域的音乐喇叭响音乐。
本方案特点：
（1）基于以太网的数据传输，接口统一且驱动方便；
（2）显示内容、音乐选型通过统一的软件配置完成，且灵活多样；
（3）完成分区域、分屏幕控制，灵活配置。
4小结
随着智能制造关键技术的不断进步，我国汽车及其零部件制造企业的自动化水平不断提高，同时也促进了我国装备制造业智能制造水平的整体提升。meS系统复杂的详细计划组件可以执行在eRp系统下达的粗计划。以这种方式可以实现生产和经济生产的目标。
参考文献
[1]Ku，Zhu.HugemarketvolumeforintelligentindustrialrobotsinChina.Controlengineering[J]，2012，4：14-26.
[2]UweDombrowski，tobiaswagner.thestudyofintelligentmanufacturinginternalcontrolmechanismbyusingaperspectiveoftheproductioncycle.Journalofindustrialandproductionengineering[J]，2014，10，48-52
智能生产计划篇5
12月智能网联汽车在产业政策、标准制定、硬件产品3个方面持续发酵。上述《行动计划》将智能网联汽车作为第一类需要取得率先突破的智能产品，计划到2020年建成“软件(车辆智能计算平台体系架构、自动驾驶操作系统)+硬件(车载智能芯片)+算法(车辆智能算法)”一体化的车辆智能化平台及平台相关标准，以支撑高度自动驾驶(Ha级/L4级)。12月18日，北京市交通委推出《北京市关于加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见(试行)》和《北京市自动驾驶车辆道路测试管理实施细则(试行)》，使得我国首个自动驾驶路测规定成功落地。12月26日全国汽车标准化技术委员会智能网联汽车分技术委员会获批成立，负责汽车驾驶环境感知与预警、驾驶辅助、自动驾驶以及与汽车驾驶直接相关的车载信息服务领域国家标准制修订工作。12月27日，工信部及国标委联合印发《国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)》，充分发挥标准在智能网联汽车产业生态环境构建中的顶层设计和基础引领作用;《指南》提出99项智能网联汽车领域标准项目，其中24项标准项目研究和制定工作已于近期启动。12月22日，地平线机器人面向智能驾驶的征程(Journey)1.0处理器和面向智能摄像头的旭日(Sunrise)1.0处理器，助推车载智能芯片商业化步伐。我们建议重点关注将在2018年年初的百度apollo2.0(原计划于2017.12月)，届时apollo2.0平台将新增高级感知、安全服务两大功能。
从产品、巨头行动、融资三个方面来看ai芯片依然“热度不减”。12月除了地平线机器人两款车载智能芯片外，海外芯片巨头英伟达在11号适用于机器学习的新款GpU--titanV，iBm也在26号poweR9处理器，以及装有poweR9的新一代powerSystems服务器aC922，该服务器可以大幅提升Chainer、tensorFlow及Caffe等各大人工智能框架的性能，将深度学习框架的训练时效提高近四倍。12月26日，英伟达禁止在数据中心使用消费者级显卡GeForce做深度学习一时引起业界一片哗然，但事后英伟达表态“GeForce/titan客户只要不下载新的驱动程序就对GeForce/titan用户在数据中心的使用无影响”，此前新闻系误读。融资方面，地平线机器人获得建投华科、英特尔等投资方的上亿美元a+轮战略投资，thinkforce获得依图科技、云锋基金等投资方的4.5亿元a轮投资。
投资建议
根据我们对产业链的调研及跟踪，ai领域，建议重点关注:海康威视、大华股份、中科曙光、恒生电子、富瀚微、科大讯飞等，智能网联领域建议重点关注:德赛西威、华阳集团、四维图新、千方科技、索菱股份、路畅科技等
风险提示
智能生产计划篇6
苗圩透露，工信部正在加紧研究促进产业发展的指导意见，推动在制造强国领导小组下建立部际协调机制，下一步将重点在加强顶层设计、制定标准法规、突破关键技术、升级基础设施、加强国际交流、提升信息安全等方面开展工作。
发展智能网联汽车的多重战略意义
发展智能网联汽车，对国内汽车产业乃至国家战略意味着什么？
苗圩指出，目前随着电子、信息、通讯等技术与汽车产业的加速融合，汽车产品正加快向智能化、网联化的方向发展，生产方式向互联协作的智能制造体系演进，服务模式呈现出信息化、共享化的趋势，带有鲜明的跨界融合特征的智能网联汽车更是汽车产业转型升级过程中最重要的创新载体。智能网联汽车不仅是我国抢占汽车产业未来战略的制高点，是国家汽车产业转型升级、由大变强的重要突破口，是关联众多重点领域协同创新、构建新型交通运输体系的重要载体，并在塑造产业生态、推动国家创新、提高交通安全、实现节能减排等方面具有重大战略意义。
具体而言，例如，作为人工智能的重要应用领域、大数据的重要来源、网络安全的关键节点，智能网联汽车对于驱动国家创新发展的作用无法替代。在社会交通领域，智能网联汽车将大幅度降低道路交通事故的发生，提高交通运输的效率，节约能源和减少排放，解放驾驶员，将有利于建立全新的社会出行和运输体系。
因此，他强调，应该从国家战略的高度，集中资源、加大力度，加快推进智能网联汽车发展，为中国建设汽车强国、制造强国、网络强国提供强有力的支撑。
中国的优势与挑战
当前，世界主要大国都非常重视智能网联汽车的发展，如何看待各国的支持重点和战略倾向的选择？中国有哪些优势？又面临哪些挑战？
苗圩认为，美国的重点在于通过制定国家战略和法规引导产业的发展，2016年，美国自动驾驶汽车政策指南正式，引起了行业的广泛关注；日本政府则积极发挥跨部门协同作用，推动项目实施；欧盟的侧重点在于主要支持技术创新和成果转化，以图保持其领先的优势。
对于中国当前的发展现状，苗圩则提出，值得关注的有三个方面：一是支撑汽车的智能化、网联化发展的信息技术产业的实力在不断增强，移动互联网、大数据、云计算、通信设备等领域形成了一批具有国际竞争力的领军企业。二是中国拥有全球第一大汽车市场。三是我国具有集中力量办大事的独特的制度优势。随着制造强国战略的实施，“互联网+”行动计划、深化制造业与互联网融合发展等国家战略的部署，产业的转型升级步伐在加快，发展智能网联汽车良好的环境正在形成。
但是，苗圩也指出，目前产业发展过程中还面临着顶层设计和部门间统筹不足、关键法规和标准滞后、核心技术和零部件缺失等突出问题。
未来六大工作重点
作为行业的重要管理部门，为推动智能网联汽车的发展，工信部已经做了哪些努力？
据苗圩介绍，前期工信部已经在智能网联汽车及相关行业发展方面开展了大量工作，陆续印发了中长期发展规划、智能网联汽车技术路线图、车联网和5G发展行动方案等一系列指导性文件，初步确定5G频率规划及测试频段，支持关键技术的研发和应用测试，研究编制标准体系建o指南，起草上路验证管理规范，在上海、重庆、北京等地搭建示范测试区。
工信部在智能网联汽车发展方面，下一步的工作重点是什么？
据苗圩透露，工信部正在加紧研究促进产业发展的指导意见，推动在制造强国领导小组下建立部际协调机制，下一步将重点在加强顶层设计、制定标准法规、突破关键技术、升级基础设施、加强国际交流、提升信息安全等方面开展工作。
据了解，下一步具体有6个重点工作：
一是加强顶层设计，出台指导意见。起草并出台产业发展的指导意见，完善政策措施和管理规范，有计划、有步骤、有重点地推动技术创新、产业培育、环境建设和规模化应用，创造有利于智能网联汽车发展的大环境，统筹推进智能网联汽车与智能交通融合发展。
二是制定技术标准，完善法律法规。建立健全智能网联汽车的标准体系，加快关键技术标准制定，积极参与国际标准制定，规范引导产业的发展。积极推动修订适用于智能网联汽车的道路交通规范，完善交通事故责任认定的法律法规，构建符合国情的法律法规体系。
三是突破关键技术，构建产业的生态。统筹利用国家研发计划和重大专项，支持关键技术的研发和产业化，加快智能网联汽车创新中心的建设，加快推进智能网联汽车试点示范，探索智能网联汽车新市场与新业态。
四是升级基础设施，打造服务平台。做好道路的规划、交通标识路面设施等基础设施的升级，提高专用通讯系统的覆盖率，实现车、路、人、云之间的互联互通，建立开放型大数据平台和公共服务与测试平台。
五是加强国际交流，开展产业合作。通过多双边的合作机制，开展智能网联汽车的标准法规、共性技术、规划政策、测试示范等方面的国际交流与合作，通过中德智能制造、中美百人计划等桥梁，寻求产业合作的契机。
六是建立保障机制，提升信息安全。建立智能网联汽车国家安全与公共安全保障机制，加强对智能网联汽车网络安全的监管，保护好用户个人的信息，加强数据跨境流动管理，加强跨行业的资源整合，促进产业协同发展。
对联盟成立的四个期待
6月中旬，中国智能网联汽车产业创新联盟正式成立。它将为智能网联汽车的发展发挥哪些作用？对于联盟，作为指导单位的工信部提出了哪些期待？
苗圩希望，未来中国智能网联汽车产业创新联盟能够把握方向，发挥行业发展的支撑作用；搭建平台，提供行业的公共服务；创新机制，推动产业的协同创新；推动融合，建设新型的产业生态系统。
智能生产计划篇7
关键词：人工智能；教育挑战；教育管理职能；人格化；法律；新征程
人工智能是现代工业发展的产物，经过60多年的演进，因其层见叠出的优良性能而备受万众瞩目。尤其近年来，在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能发展势头已成为国际竞争的新焦点、经济发展的新引擎、社会建设的新机遇[1]。2017年7月，国务院印发并实施《新一代人工智能发展规划》，足见党和政府对新时代人工智能发展的高度重视。但是，人们在喜闻乐见人工智能之巨大进展时，对其担忧也与日俱增。人工智能到底是“机智过人”还是“技不如人”，未来人工智能会给人类带来福祉还是祸患，都是众说纷纭、莫衷一是的话题。其实，福祸本相依，根据对立统一规律，机遇和冲击比肩并存。人工智能对社会的冲击是全方位的，但教育首当其冲[2]。本文将就人工智能究竟为何物、与教育有何联系，人工智能对教育管理有何现实意义与挑战，教育管理在人工智能时代如何抓住机遇、展开变革，“人格化”与“智能化”如何融合与碰撞，人工智能走进教育管理的可行路径等，进行重点研究。
一、人工智能是人类智能的延伸，人工智能时代的教育管理变革是历史发展的必然
人工智能不是外在物，是人的智能的延伸，正如人眼看不清太微小、太遥远的物质而借助于显微镜和望远镜一样，人工智能是人的器官官能的延伸。这个器官官能就是人的大脑的智能。
“君子性非异也，善假于物也”。人类远在旧石器时代就已开始借助各类工具来弥补其器官官能的局限。如果说（信息时代之）信息技术是取代、提升人的体力的工具，进入人工智能时代，智能技术的应用解决的是替代或扩展脑力的问题[3]。人工智能时代和信息时代的本质区别就是，信息时代“假于物”之“物”是物理概念，智能时代之“物”是类生物概念。
正如工业革命的产物不仅替代、扩展了人的体力，也改变了人体力的作用方式（如交通工具、通讯工具的使用代替长途跋涉，信息时代“指尖化”管理代替以往人类劳动中“臂力”的广泛使用）一样，智能时代智能技术的运用，必将改变人类脑力劳动的模式。比如有科学家根据阿尔法狗三代阿尔法零（alphaZero）的智力思考逻辑，设计出相关的软件和方法，对新的围棋手进行脑力培训，以提高他们的智能[4]。
基于以上分析，我们对人工智能“为何物”有了一个概念上的了解。那么，人工智能和教育、教育管理有何联系？如何处理教育管理“人格化”与“智能化”的关系？智力发展是教育的重要方面，学生在学习知识和技能的过程中让智力得到锻炼、培养和提高，如同在一张白纸上绘图，改变或发展学生原有的单纯的心理结构、让学生获得复杂的高等智力，是教育的内容和目的。从这层意义上说，教育是一种创新——创造新的智力结构——人工智能也是如此，试图让人工智能机器拥有和人接近、甚至超人的智力结构（替代、扩展人的智力，弥补人类智力（如记忆力）运行的局限性），是人工智能技术发展的终极关怀。根据这一“根源性”探讨，我们可以得知：人工智能与教育“血脉相连”。其一，人类教育是人工智能技术发展的基础（人工智能时代到来所需的智力资源由人类教育提供）；其二，人工智能机器通过与人类教育相同的方式获得智能（机器能够学会学习）。
由此观之，人工智能时代的教育管理变革是历史发展的必然：人工智能“起源”于教育，反过来应用于教育、管理教育教学过程的所有环节。人工智能既然与教育“血脉相连”，人将它运用于教育管理就当如阪上走丸、得心应手。教育既然可以影响和制约人工智能的发展，教育就应该有所作为，致力于让人工智能发展尽如人意——符合人类发展的需要，而非被异化——人工智能本不是外物，要把它变成真正的“骨骼”，而非“假肢”。这是教育管理实现“智能化”兼“人格化”的前提条件。
二、人工智能对教育管理的现实意义与挑战
人工智能技术在教育管理中得到应用，必然对教育管理的发展起到不可磨灭的促进作用。但挑战同时存在。管理者要用好这把双刃剑，随时注意回归教育本质，准确理解技术，有效利用技术，真正做到智慧地运用技术解决教育问题，提高教学效果[5]。
（一）人工智能对教育管理的现实意义
其一，教育管理将更具有前瞻性。预测是人工智能的重要功能。人把一定程式、数据、前提条件写入智能系统，用其对最终结果进行模拟和预测。预测是管理活动中举足轻重的环节。在人工智能问世前，人们就已用各种方法来预测管理结果，如德尔菲法。预测的对象除结果外，还涵括与管理计划相关的诸因素，如影响计划实施的前提条件、可能困境、可行纠偏措施等。基于控制论、信息论、统计学及非数学学科知识于一体的人工智能系统，拥有强大的大数据综合处理、复杂程式分析、可能性概率估量、可视化图像模拟、多维计量建模等功能，其综合性的预测效果显然比单一专家预测（知识结构单一、凭经验推理）要好很多。譬如：人工智能专家系统能综合运用特定领域中专家提供的专门知识和经验，并采用人工智能推理技术来求解和模拟[6]。由是，人工智能使教育管理更具前瞻性。
其二，促成教育管理数据化、透明化与管理理性。以深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控为特征的人工智能，其发挥作用的前提是具有大量的有效数据。巧妇难为无米之炊。没有数据的人工智能，根本无法发挥作用[7]。人工智能依托于数据而存在，这必将促进教育管理数据化进程。数据化即是将各项具体指标按一定方法进行明确计量、科学分析、精准定性的过程。数据化作为人工智能的手段和目的，必将使教育管理不再是模糊化管理，一切将有据可循、有据可依。
管理数据化必将促成管理透明化和管理理性。当大部分工作指标都基于数据来进行计划、监测或评估时，一个明显的好处即工作更具透明度，暗箱操作将明显减少。人工智能时代的公民，应当充分意识到数据对于公民生活的重要性，通过自身或集体性的努力来提高数据感，加强数据使用，并争取获得相应的数据权利，从而更好地实现更为优质的数据化生存[8]。就教育管理相关主体而言，指标量化将让他们的工作或学习更具明确性、目的性、可比性，这本就是很好的激励措施；就领导者来论，管理数据化将在最大程度上规避盲目决策（如“拍脑袋”决策）等感性处理、随机决策的管理方式。
其三，重构教育管理监督与纠偏体系。“预警抓苗头，监督常态化”[9]，人工智能具有强大的监测和预警功能，这是其被交口称赞的原因之一。当实时状况与预设条件不一致，预警程序就启动，以便管理者在第一时间发现问题、采取应急预案、执行纠偏措施。甚至在某些时候，人工智能自适应系统可自动采取解决办法。拥有这一功能，就能杜绝因问题发现不了或不及时而造成损失的现象。同时，人工智能之数据化、可视化将为第三方教育评估（或监测）机构的工作提供便利。另外，人工智能的引入将拓宽教育管理的监测渠道、创新教育管理的监测方式。譬如，在以往，考试作为教育质量监测与评估的主要途径，产生了应试教育的诸多弊端，而人工智能之监测和评估将是全方位、全过程的，这将最大程度规避传统教育监测模式常见的囿于一隅、舍本逐末等功能缺陷。
（二）教育管理需要面对人工智能的挑战
首先，人工智能在教育管理中全面推广将遇到难题。广大教育管理者已经意识到人工智能对推动教育决策的理性和科学性、全面提高教育教学质量具有重要意义。然而，现阶段人工智能的应用案例还相对零散，离全面推广还有很大一段距离。未来教育管理如何使人工智能得到广泛、适当应用，如何在最大程度挖掘其内在价值，如何提升在位的教育管理者应用和驾驭人工智能的能力以及培养符合人工智能技术运用需求的未来教育管理者，如何平衡智能和非智能生活、最大程度地规避技术的负面效应，成为摆在人们眼前的一项挑战。人工智能在教育领域究竟该如何全面“落地”，有无可推广的成熟应用模式，仍是困扰教育界的一大难题[10]。
其次，人工智能“机智”与“愚昧”双重属性的认识问题。人工智能具有深度学习能力，如机器学习——模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身性能——使用预测学习解决如何随时间发展对数据进行探索、使用集成学习解决如何在空间分布上对数据进行探索、使用指示学习解决如何探索数据生成的方向[11]。但是，源不深而望流之远，根不固而求木之长，抱着白往黑归的态度对待人工智能的学习能力问题是不行的——众所周知，缺乏思维意识是人工智能的“阿喀琉斯之踵”，它的智能只是一种由程序员事先写入的“仿智力”。事物的多样性、多变性，尤其是学生作为成长中的人之独特性，凸显了这一“仿智力”的局限性。它既无法认“理”，又无法究“情”。如何处理人工智能既定程序之“蠢”和万事万物之“变”的关系，是一个棘手的问题。
再次，人工智能运用于教育管理涉及隐私和伦理问题。上文我们谈到，人工智能是基于数据和程序而运行，而且数据越具体，其服务就越精确、学习建议就越科学、知识内容就越合理，产生的教育质量和效益就越显著。但是，数据的授权也使相关人员的隐私保护受到威胁。譬如，学生的家庭状况、学业成绩、惩罚记录等涉及个人隐私的信息和数据，在被人工智能利用的过程中，存在泄露的隐患。人工智能还涉及人权、责任、道德、环境等伦理问题。譬如，在教育管理中，智能机器是否会侵犯师生人权？智能机器人是否拥有人权和道德地位？智能机器在教育教学和教育管理工作中造成的事故由谁承担责任？这都是人工智能走进教育管理要面临的挑战。
三、人工智能对于教育管理职能变革之特殊蕴涵
教育管理职能是指人们对教育管理工作的一般过程和基本内容所作的系统性归纳，对各项程序相似、内容相通的教育管理行为的概括和分类。教育管理职能是教育管理的内容和手段，研究教育管理，必将讨论教育管理职能。研究教育管理人工智能化可不可行、必不必要、是式微还是繁盛，先得探析人工智能对于教育管理职能变革之特殊蕴涵。
（一）人工智能与教育管理计划职能
计划过程是决策的组织落实过程，决策是计划的前提，计划是决策的逻辑延续[12]。就教育管理活动而言，计划是指教育教学工作及相关工作（如财务管理、学生食宿、校园文化、对外交流、公共安全等）的提前安排与部署。计划工作是管理活动的基础，周密的计划是确保决策效率和管理质量的轴钧之点。
优良的教育管理计划应是动态的、滚动的，即在计划制定和实施过程中，通过对信息的及时监测和反馈，及时改变现有计划不恰当的方向和内容，从而在计划实施过程中优化、校正计划本身。人工智能对“滚动计划法”的实现大有裨益，它使得各项本来很难或不可能由人工完成的对大量数据的监测、处理、调整、预测工作成为可能：人工智能本质上是建立在广泛的网络连接和大数据的基础上，同时又不具备人类自然生命的众多生理与情感约束，其在对信息掌握程度、对输入响应速度、理性判断和分析的能力方面，都远超传统人类[13]。另外，人工智能为教育管理计划实施创造技术条件：课程安排冲突之避免、教学资源之充分利用与浪费之杜绝、部门间信息交流之畅通及工作协调之高效、人力物力财力分配之井然有序等。
教育管理计划不同于企业计划。企业计划更多是对整体、全局、事物而言。而在教育领域，学生是成长中的人，学生的多样性、特殊性，决定了教育管理者无法制定符合每个学生发展需要的统一计划。最理想的计划是老师和学生一道、为每个学生量身定制的计划，这种“量身定制”是基于人与人之间因心灵亲近而达成足够了解这一前提。诚然，人工智能在数据处理、指标监测方面卓有成效，然却无法适切于引导学生循序渐进之计划功能的发挥。尽管，我们期待在将来某天，人工智能将真正实现从单纯的物理环境向智能化环境转换，构建一个个体成长和服务进化的教育生态，使教育实现个性化[14]，但这毕竟路途遥远。
（二）人工智能与教育管理组织职能
人尽其能、物尽其用，是教育管理组织职能的手段和目的。组织的设立、职位的设置，既要考虑系统整体目标的实现，又要符合工作任务的分配需要，也要顾及到每个人能力的适用。教育管理组织职能的发挥关系到教育的质量、效益和效率，能否大匠运斤、游刃有余地设计组织架构、配备组织成员、整合组织力量、塑造组织文化、完成组织变革，是教育管理工作能否行之有效的前提条件。
人工智能可以独立或辅助完成多项工作，故将促使管理组织从锥形结构形态向扁平结构形态转变，达到使组织变得灵活、敏捷、富有弹性和创造性的目的[15]。管理层级减少，加上人工智能执行任务鲜有失误之特性，使组织中信息传递效率提高，失真率降低，信息监测成本减少，采取的纠偏措施可更具及时性和针对性。同时，由于管理幅度增大，下级组织将拥有更多自治空间，这有利于下级组织创造力和主动性的发挥。另外，在组织部门设置、组织内部权力划分（集中或分散）、人员选聘、人员考评和培训等方面，都会有很大一部分工作交由人工智能完成。
与企业管理不同，教育管理不以盈利为目的，人工智能之于企业组织职能有益之处，对教育管理不一定适用。首先，组织职能最重要的部分——组织设计，譬如大学之院系设置等，应根据学科的内在规律、学生身心发展的实际情况来开展。其次，虽然我们不难预料，不久的将来机器人会走上讲台，但我们也可以肯定，作为教师的人是不会被人工智能所替代——再完善的人工智能程序，也无法媲美师生之间契合的、互动的思维和意识、思想交流所能带给学生的裨益。再次，学校招生工作能借助人工智能参与的部分也是有限的。例如：学生思想道德素质、学校德育质量等难被量化的指标（这些指标却是评价学生身心是否健康发展最重要的参考因素）的考察，几乎不可能通过人工智能实现。最后，在塑造组织文化（校园文化）方面，就更不可能依托人工智能来进行。塑造能愉悦和润泽师生心灵的、促进师生生命成长的、增加师生生命内涵的校园文化[16]，是教育管理之举足轻重的组织职能。这一职能无法依靠没有思维和意识的人工智能来履行。
（三）人工智能与教育管理领导、控制职能
人工智能在领导职能方面发挥作用的空间要小一些，因为人工智能即使“机智过人”，它也只是一种先进技术，非人的主动行为，而涵括指挥、协调、激励等要素的领导职能，须依托于人的主动性、主导性方能实现。尽管如此，人工智能技术对领导职能仍具意义——技术或科学技术具有很强的领导功能、领导动能，是领导能力、领导效力、领导力的重要支撑。技术水平和层次的质变，必然造成和带来领导方式的转变[17]。
就教育管理而言，其领导职能的重心不是激励全体成员朝着系统目标努力，而是促进、保障每个成员身心健康发展。师生不能沦为人工智能影响作用之客体。规避“客体”成分、杜绝单一化驱动、协调、激励的领导模式，是人工智能时代教育管理领导职能转变、优化过程中所应振裘持领之事。
由于内外部环境变化、信息不对称、管理权力分散、工作能力差异等原因，工作或多或少会出现与原计划不一致的情况，这就需要控制。控制职能指的是对计划的执行，以及偏离计划的差异进行持续监控[18]，从而保证计划执行过程中不出现偏差，或有偏差能及时发现和处理[19]。就教育管理而言，控制是指在教学进度（或质量）、学校财务、基建状况、学生成长状况等偏离原计划（标准）时，对其执行适时、适度、客观、灵活的纠偏措施。将人工智能运用于控制职能，将简化控制流程、提高控制效率、节省控制成本，尤其人工智能监测功能、数据处理功能、反馈功能之精确高效，为人所望尘莫及。
但是，控制是控制事物，而非人。教育领域涉及的方方面面都是人和人的发展，学校师生作为人的独立自由的教学和科研的基本权利不应被控制或干涉。这是将人工智能运用于教育管理控制职能时所面临的掣肘，因为无论人工智能发展成何种高精尖的形态，它依然绕不开教育、人的发展的基本规律。
四、“人格化”与“智能化”：教育管理变革的统一与冲突
人的认知、思想、态度、情感、意志（而不一定是行动、行为），都构成教育管理的内容。“人格化”教育管理指的是用有益于人格发展的方式来实施教育管理，主要突出两个方面：其一是尊重师生的主体地位、敦促师生共同参与管理；其二是以追求师生人性的完满发展，也即回归教育的本质——使人性臻于完善为目的[20]。“人格化”是崇高的人全面发展的过程。
人工智能对“人格化”教育管理有哪些益处？第一，表现在人工智能技术对教育管理的高效助力及由此产生的对人类思维、生产力解放的促进作用。譬如，人工智能替代人去完成教育管理中复杂的、单一的重复劳动，全方位减少师生教学、科研和管理的任务量并提高其效率、效果，这必然推进教育管理“人格化”进程。第二，人工智能教育管理与普通教育管理的具体过程（从上至下、从整体到个体、从战略到战术的“主导——服从”结构）有区别：技术的运用及其过程中信息的互通、分享或公开，本身具有敦促教育管理各相关主体互相配合、良性互动的属性，这一属性契合于“人格化”教育管理内涵要求——师生共同参与管理。第三，传统教育管理中存在的管理权滥用现象，譬如教育行政“过度”、校长“官本位”、教师“学术追求”与“权力追求”错位、学生自主参与管理的诉求缺失等[21]，信息不对称、数据隐蔽化或模糊化处理当为主因。许多教育管理者陷入“民可使由之不可使知之”的传统思维误区，滥用管理权力，采取多种手段封锁信息，拒绝尊重师生主体地位，更遑论引导师生共同参与管理。人工智能之高标准数据化要求，以及这种有据可循、可依的管理模式促成的管理透明化和管理理性，将有效杜绝管理权力滥用或寻租行为，使各相关主体能掌握更多信息、话语权，继而实现民主共管、共治。这本也是教育管理之民主性原则、规范性原则、科学性原则的内在要求。
然而，“智能化”与“人格化”也存在冲突之处。其一，理想的教育管理应该是一种分管、分治。分管不仅指校领导之间存在任务分工，且指全体师生的分层分类管理：学校行政事务交由学校行政职能部门去办，学术（教学与科研）事务交由教师去办，学习事务交由学生自己去办。各自把自己该做的事办好，同时协助他人办好他的事，学校才会处于和谐、协调和良性运转状态，政府、社会与学校、学校行政与教师、教师与学生之间的关系才会和谐、融洽[22]。但是，在这种分层、分类管理过程中，如果师生在方方面面、事事处处都能得到人工智能强力辅助，久而久之就会对其产生依赖，继而导致人的自主管理、自律、自控能力下降、退化和丧失。当下，人们对智能手机这种低级智能技术“上瘾”、“分秒难离”的现象普遍存在，遑论未来高级的智能科技。其二，运用人工智能对管理者提出了较高的技术要求：精通智能技术、深谙操作技巧的管理者成为不可或缺的管理要素。但是，优秀的“工程师”并非一定是具有高尚人格、懂得科学管理方法的、卓越的“管理者”或“教育家”。恰恰相反，一个精晓人工智能技术的人，如果未领会或不重视教育管理原理之精要，利用人工智能干一些与教育管理规律背道而驰之事，就会与“人格化”教育管理的内涵要求南辕北辙。其三，某一所学校、某一个地区，要全面实现教育管理人工智能化，需要充足的教育资金投入、持久的教育财政支持。这必然导致：经济较发达的国家和地区、省会或中心沿海城市、得政策倾斜或政府扶持的省市，将有条件推广人工智能技术，而偏远地区或贫困落后市县，将被边缘化，将沦为教育管理人工智能化的旁观者。如此，人工智能将对教育精准扶贫和教育均衡发展产生掣肘，本就因经济基础差异导致的区域之间、城乡之间的教育失衡，将因人工智能引入而进一步加剧。这就完全背离“人格化”教育管理的初衷。其四，就“实现师生人性完满发展，使人性臻于完善”这一教育本质和本原来谈。人性的发展、完善，有至关重要的两方面：其一是人性之内生、主动发展，如“致良知”，即从外物的魅惑、对名利的欲望中解脱出来，回归人格中本真的“善”；又如，在最大程度上探寻和发掘自我之所擅长、爱好并加以发挥、培养和引导；还如，为内心寻找最适合的安放之所，成全最本质的自我。其二是人性之外生、引导性发展，即通过外在的教育引导，帮助个体全面、客观地了解世界，形成成熟的意识和潜意识，继而找到与万事万物之“道”一致、又契合自我本质存在的人格发展模式。然而，正如上文我们已提及，人工智能基于既定的、“冰冷”的、非人格的、非个适性的程序和逻辑而存在、运行——它不仅无法完成出色的教育管理者所能完成的、适切于人格人性健康发展的工作，反而会对师生人格人性发展造成阻碍。
五、教育管理新时代：以智能化开启现代化的新征程
教育受生产力制约是教育的固有规律。生产力制约着教育目的、课程设置及部分课程内容、科研内容和方向、教育事业的规模和学校结构、教育和教学的手段等。人工智能的出现是生产力发展的必然结果。人工智能的迅猛发展及未来人工智能在教育领域的广泛应用，成为每一个教育管理者不可回避之事。如何充分利用人工智能这一生产力发展的硕果，如何促成人工智能与教育管理的良性结合，且通过教育使人工智能发展得更完善、更利于人类福祉和解放，成为社会各界重点关注的问题。积极稳妥、有的放矢地构建和实施具体可行的策略和办法，将促使人工智能与教育管理相得益彰，以智能化开启教育管理现代化新征程。
首先，应厘清人与人工智能在教育管理活动中的工作边界。在教育管理活动中，尽管人工智能将成为高效、得力的辅助工具，但它却不可能全面替代作为人的管理者的工作。许多只能由人亲自完成的复杂的教育管理、教育教学事宜，不应让人工智能越俎代庖或包办代替。譬如：由师生之间互动和交往交流产生的、一个生命对另一个生命的启迪与引导作用；含有“难量化考察指标”的教育（如德育）质量监测或评估体系的建设；涉及到“学生是成长中的人”特性、学生之间的差异性、学生发展的阶段性、师生人格完善客观规律的系列工作；教育管理实践中出现的需因地制宜、因时适变、因人而异的意外事件。
其次，在国家层面，要健全有关法律体系，加强相关法律功能。现代法律体系，能否成功应对人工智能所带来的新的风险和不确定性，能否在人工智能时代继续维持秩序与变革、守护与创新、价值与事实之间的动态平衡，是今天的法律人所必须面对的紧迫问题[23]。在教育法律法规层面，就教育管理人工智能化制定相关规范势在必行。行之有效的立法是充分发挥法律效用的关键所在：法律界人士应该学习和研究人工智能的相关知识——只有清晰把握人工智能的内在逻辑，才有可能让立法更具有针对性和明确性。有关方面应敦促人工智能专家参与相关立法、司法和行政工作，并为其参与此类工作提供便利渠道。各高校法学院应着手培养学生的、与人工智能发展对接的创新思维、逻辑推理、实践和判断能力（而非单纯传授法学、法律知识），以使学生毕业后在应对人工智能事宜时不处于被动状态。总之，应通过对人工智能相关法律问题的深入研讨，为智能社会划出法律的边界，让人工智能服务人类社会[24]。
再次，教育主体应各安其位、各谋其职，适度利用人工智能。知止不殆，每一位教育管理者，以及所有在教育分管、分治工作中分担职责的师生，皆应时刻警惕：对人工智能要合理、适度地利用，不能因过分依赖、“上瘾”导致自身管理、教育、学习、科研、自律、自控等能力及身体素质全面下降或退化。教师的高阶脑力活动和教学经验，学生的学习能力和逻辑思维习惯，绝非天生具有，往往需要经过低阶脑力劳动甚至体力劳动的重复训练和积累过程。师生过度依赖人工智能可能导致其眼高手低、好高骛远，知其然不知其所以然，甚至变相成为人工智能的助手和附庸——教师失去应有的教学能力和职业素养，学生失去独立思考的能力和健全的心智性格。如此的话，人工智能带给人类的就不是福利和解放，而是祸患与危机。
复次，构建切实可行的应用驱动和机制创新策略。应用驱动立足于受教育者最直接的利益问题，驱动人工智能技术在教育管理领域的广泛应用，驱动教育管理的变革和发展，驱动适切于教育管理运行的创新性、应用型人才的培养，驱动教育管理人工智能化的全面实现。机制创新是指不仅仅依靠政府和教育系统本身来提高和保障资源供给，还注重依托产业界、社会各界的力量来推动教育管理人工智能化变革的顺利实现。譬如，在以往教育信息化过程中，各教育机构通过与电信企业深度合作、互利共赢，有效地促进了教育信息化与应用驱动进程。
最后，学校应做好适切于人工智能发展和应用的教育管理人才培养工作。高端人才是人工智能的领头羊，人工智能高端人才队伍是推进“人工智能+教育”发展的雄厚后备力量[25]。优质的、适切于人工智能发展与应用所需的教育管理人才的培养，属于教育的本职事宜。上文我们提及，教育受生产力制约是教育的内在规律，与此相关还有另一条教育规律：教育可以对生产力发展产生反作用——教育把可能的生产力转化为直接的生产力、实现科学知识的再生产、产生新的科学知识和新的生产力。因此，关注适切于人工智能发展与应用的教育管理人才的培养，对于使人工智能这一生产力朝适合的方向、以最高的效率、最好的效果推动教育发展、提高教育管理质量是大有裨益的。
智能生产计划篇8
在奥巴马新政中，发展统一智能电网是最可能获得短期战略跨进的主力领域。奥巴马在《经济复兴计划进度报告》中宣布，未来3年内将为美国家庭安装4000万个智能电表，美国能源部长朱棣文宣布奥巴马总统向美国企业提供24亿美元用于制造插座式混合动力车和车用电池，美国众议院能源和环境委员会对新的美国气候法案高度一致的认同，到超导高温传输电网已经开始实施，奥巴马政府强行启动了制度性的智能电网改造计划。
无论是美国的统一智能电网(UnifiedSmartGrid)，还是欧洲的超级智能电网(SupetSmartGrid)，这些战略行动都首先瞄准城市智能电网建设，从配电侧接入分布式电源，刺激可再生能源提高利用效率。
伴随着碳排量交易市场体系的建立和成熟，智能电网的每一点进步都将成为未来全球电力体系新的竞争制高点，也是下一轮全球电力体系新的技术壁垒和绿色壁垒。
世界经济范围内的新能源工业变革已经从概念变成现实。
与欧美国家比较，经济危机中受冲击相对较轻的中国，对于智能电网的战略规划似乎不温不火。政府公开4万亿投资计划中关于电力基础设施的投资计划，主要依据国家电网公司“坚强智能电网”的“一特四大”电网发展战略。这个战略的核心仍然是依托国家体制营建特高压电网的电网现代化，其电力中枢系统仍然没有摆脱大煤电、大水电，而以实现电网骨架更大体系的统一为目标。
智能电网的本质是能源替代、兼容利用和互动经济。如果依照国家电网公司“一特四大”的坚强智能电网战略制订国家电力投资规划，明显违背了智能电网的本质。如果不认真研究国际能源技术全新的变革情况，不仅现在的中国能源改革可能脱离全球能源革命的创新轨道，甚至会反向运动，与全球主流智能电网发展方向相背离，带来不可弥补的国家利益损失。
智能互动电网革命的根本目的，是实现电力产业的跨越式转型，提高电力体系效率。推动电力产业从依赖国家投资生存的低效率电力供应商，提升为综合能源、通讯和信息服务商的高端创新模式。以信息技术彻底改造传统能源体系，将传统电网体系升级到信息社会水平。这将推动电力基础设施通过加载数字设备和芯片技术升级为人类创新生产和生活的重要设施，电网还可以开放宽带、电视和通讯等业务，电力系统的通讯和信息等服务的营业收入和盈利水平完全可能等同或超过传统的售电业务，这将是一个比3G更大的产业空间，比3G更能推动内需增长的战略力量。这才是国家电网公司作为国有资本管理者应该认真思考和规划的战略要务，电力产业也将随着这个过程实现工业革命以来最重要的大跨度转型。
智能互动电网计划能够统筹兼顾终端能效和公共利益的目标，更有利于国家资源投入产出率，着力提高需求侧对电力市场的拉动作用、杠杆作用，通过需求侧电力价格和配电侧上网的分布式电源政策调控两驾马车驱动，发挥负荷特性和电源结构的自调节功能，引导地方财政、城市、大耗能企业投资可再生能源。或者靠近风电、太阳能发电等可再生能源发电企业投资建设，对每年巨额的国家电力投资形成有效互补，促进全国经济结构性调整。
危机重建不但需要规模，更需要创造事半功倍的效益。我们的互动电网实施计划，应结合区域经济特征，优先在经济发达地区安排试点计划、试点城市。比如：将大城市从电网中剥离出来，把城市作为大电力客户，规划和实施配电一体化，这是节能最大化的短平决措施，而且具有可操作性；可以优先改造学校、公共机构、社区的电网系统，推进区域改造和智能化试点；加快建立兼容集成的电网升级国家标准，引导产学研成果共享，加快技术推广应用；推进超导电网商业化的试点安排；对发展智能电网的储能技术、广域测量系统、高速传感器等关键应用技术制订有针对性的宏观调控政策；在负荷中心建新能源，既是最节能的投资，也有利于分布式能源发展，为后续的可再生能源与分布式系统集成打下基础。
到目前为止，国内智能电网的技术研究和发展还处于国际较低水平，没有统一规划和引导，跨专业、跨行业没有统一的标准和研究，无法协同，电力行业的央企没有起到领头羊的作用，其他企业自有资源有限，重复投资、重复研究现象严重，国内智能电网技术和市场尚在入门阶段就已经显现自相残杀、恶劣价格竞争的状态。我们应该认真反思我国的能源战略，特别是电力发展战略的合理性，应从输电侧的巨额投资转向配电侧智能互动，与“时”俱进，确定将现有电网升级为全国一盘棋的智能电网战略。
金融危机至今，我国的工业用电已经呈现出拐点，居民用电还处于上升趋势。投巨资建立起的超临界电厂，若达不到满负荷就失去了超临界的作用。有了拐点就需要建立新的平衡。以城市为中心建立能源管理系统，通过信息化技术把电网、电、燃气机组、冰蓄冷、地源势泵机组、太阳能、节能建筑等综合平衡起来，做到电、燃气、地势、热蓄能互相移峰填谷，电、气、水、热互调，输电侧大电源与配电侧分布式能源互济，真正做到节能。
有些专家已经将智能电网的发展作为新形势下国家战略加以研究，认为电网体系的信息化是我国在能源革命中最有可能领先世界的领域，不但应该成为我国营建内需经济的重大转折性机遇，也应该成为我国能源革命的优先突破产业。
面对欧美加快发展智能电网这个残酷的竞争现实，我国政府应该集中一切可能的力量，充分利用我国的需求和资源，尽快出台能够占据战略制高点的中国智能电网规划――智能互动电网(引用学术界较集中的命名)。这是大政方针，不能单纯依靠国家电网公司的力量，需要政府主管部门集成我国电力行业、通信行业、it行业、超导技术、光电技术、产学研实践成果和集体智慧，通过有组织的战略研讨，“实事求是”地推出有中国特色的智能电网实施计划。
智能生产计划篇9
我国首家入选智能制造试点示范项目船企
2015年，工业和信息化部公布了首批智能制造试点示范项目名单，全国共有46个项目上榜。南通中远川崎因为“船舶制造智能车间试点示范”项目而成为我国船舶行业进入该试点示范项目的第一家企业。这既彰显了南通中远川崎的超前眼光和智造领域的累累成果，又暴露了我国在智能造船方面的整体滞后。
该公司是中远（现为中远海运）与日本川崎重工在上世纪90年联手打造的一家船企。南通中远川崎以“高起点建设、高水平管理、高技术造船”为战略，早在2011年就开始推进自动化和机器人生产线相关项目，目前已建成4条自主开发设计的机器人生产线即型钢、条材、先行小组立、小组立焊接生产线。该公司初步建立了以数字化、模型化、自动化、可视化、集成化为特征的智能造船和精益管理体系，建成了具有示范作用的船舶制造智能车间，实现了研发、设计、生产、管理一体化，贯穿了零件设计信息、工艺信息、工装信息、材料配套信息、加工信息和装配信息的生成和传输全过程，并且采购申请单、物料清单、托盘清单等业务全面实现了无纸化。此外，南通中远川崎在引进先进软件系统的同时，还先后研发应用了成本系统和支付系统、pSpC涂装管理系统、固定资产管理系统、成本控制管理系统、安全信息管理系统、信息共享系统，提升了公司业务管理的集成化、自动化水平。
修正总吨工时远低全国平均水平
众所周知，造船业拼的是成本控制，主要用修正总吨工时（生产效率）这个数据来衡量。谁的生产效率越高，也就是完成一个单位工作量耗费的时间越少，谁的生产成本就越低，企业竞争能力就越强。目前，全国造船业平均修正总吨工时在35左右，而中远川崎只有15.3，不足全国水平的一半，与韩国造船修正总吨工时基本相同。这就是该公司应用机器人生产线和智能车间的显著成效。南通中远川崎副总经理许维明表示，公司生产效率比原来提高了2～4倍，大大地减少了人力消耗，降低了工人劳动强度，改善了劳动环境，提升了作业安全水平，稳定和提升了产品质量。
除了上述效果外，数字化工厂还使南通中远川崎实现了柔性制造，不但生产线实现自行控制，优化了制造工序，而且节省了放置半成品的置场和缓冲区，提高了单位面积产出。正是借助数据应用和智能制造，该公司在生产管理上不断趋向低成本和便捷，在市场上日益焕发强大竞争力。值得强调的是，南通中远川崎的数据都是真实的，其效率、成本、安全都是设计出来的，再加上训练有素的工人，最终实现了高效率、低成本的智能制造。这说明学习南通中远川崎时一定要立足真实数据，从提高设计和技术水平开始。
走自己特色的智能化道路
智能生产计划篇10
前言：本文是互联网大脑计划启动建议的第五篇，互联网大脑计划是在新世纪新的科技背景下，将互联网、人工智能与脑科学领域进行交叉研究，从而建立具有中国特色的“大脑计划”，其特点可以总结为：““三个支点，两个目标，一个基础“。
本文将重点介绍互联网时代大脑计划中国面临的机遇，互联网神经学提出的背景和主要研究方向的详细内容。提出互联网神经学应该成为互联网时代大脑计划的理论研究基础。
1.互联网时代大脑计划的中国机遇
十八大以来，国家主席提出“中国梦“，确定中国人民到新中国成立100年时建成富强民主文明和谐的社会主义现代化国家的目标，从而实现实现中华民族伟大复兴，另一方面通过“人类命运共同体”的阐述，第一次向世界传递对人类文明走向的中国判断。
在不同时间、不同场合强调：“综合国力竞争说到底是创新的竞争。”“创新是引领发展的第一动力。抓创新就是抓发展，谋创新就是谋未来。”“创新始终是推动一个国家、一个民族向前发展的重要力量，实施创新驱动发展战略，就是要推动以科技创新为核心的全面创新。”
互联网与脑科学的交叉对比、互联网大脑架构体系建立、互联网神经学的提出，是在过去10年里在中国形成的创新成果。互联网与脑科学的结合作为21世纪科技发展的新方向和新领域。留给中国难得的重大前沿理论创新机遇，这需要中国各领域科学家，特别包括互联网，神经学，人工智能，进化论，科技哲学等领域的科学家抓住机遇，勇于探索，抢占这个新时代条件下的基础科学理论制高点。
2015年两会期间，李克强在政府工作报告中提出制定“互联网+”行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展，从而抢占新兴产业和新兴业态的竞争高地。在李克强总理的号召下，在中国，互联网已经与越来越多的行业，产业结合，释放出巨大的能量。包括金融，农业，制造业，交通，服务业等等。
互联网+脑科学，同样蕴含了巨大的创新能量和拓展空间，有可能使中国在21世纪的前沿科学领域占领制高点。并深刻影响到包括网络理论、科学技术哲学、神经心理学，认知科学，乃至中国传统文化和思辨方式在新科技条件下的价值体现，国家军事政治在互联网条件下的发展策略和理论架构等。
前文中提到，从技术进步导致科学突破的角度看，互联网带来的科学突破即将发生在脑科学领域，也就是破解大脑奥秘的钥匙就在互联网身上而不是其他，但从各国目前脑计划的制定看，互联网这个因素并没有得到足够的重视。没有互联网作为参照物，宏大的脑计划必将成为无源之水，无根之木，目前欧美脑计划出现的问题已经反映出这种倾向。
“这是因为缺少一个脑科学的统一框架。”美国哥伦比亚大学神经学家拉斐尔尤斯特说，科学家现在只能研究其中的个体或小部分，就像是“通过一个像素来理解电视节目一样”。这些连接之间的每一层次都有各自的运作法则。但是，“这些运作法则，我们目前几乎一无所知”。
基于此，我们建议在相关部门的支持下，采取科研自组织和国家队相结合的方式，聚集来自神经科学，计算机，人工智能，科技哲学，网络经济，国家战略等方向的(青年)科学家组成攻坚力量，启动互联网大脑计划，抢占新时代条件下的互联网，脑科学方向基础科学理论和科技成果研究制高点。互联网大脑计划的特点可以归纳为：“三个支点，两个目标，一个基础“。
三个支点：
以互联网，人工智能，脑科学三个领域作为支点进行跨学科交叉研究，从而形成21世纪中国原创的重要科学成果；
两个目标：
1)通过脑科学预测互联网和人工智能未来发展趋势；
2)利用互联网作为研究大脑的参照系，建立以互联网架构为参考的人脑模型，从而为揭开神经学科学难题建立一条新的科学路径；
一个基础：
以形成中国原创的互联网神经学学科作为未来脑计划的基础。
2.互联网神经学的提出和研究方向
从过去10年科学研究进展看，互联网与脑科学这两个原本距离遥远的领域，关系远比想象的要深入和密切，我们认为互联网大脑计划的核心以互联网，人工智能，脑科学为基础，建立在中国原创的互联网神经学学科，目标是通过脑科学预测互联网和人工智能未来发展趋势，建立以互联网架构为参考的模仿大脑模型，从而为揭开大脑之谜建立一条新的科学路径。并以此为基础，从而找到撬动中国脑计划向纵深发展并引领世界科技发展的关键因素。
可以这样描述互联网神经学(internetneurology)：基于神经学的研究成果，将互联网硬件结构，软件系统，数据与信息，商业应用有机的整合起来，从而构建互联网完整架构体系，并预测互联网沿着神经学路径可能产生的新功能和新架构；根据互联网不断产生和稳定下来的功能结构，提出研究设想，分析人类大脑产生意识，思想，智能，认知的生物学基础；研究互联网和人类大脑结构如何相互影响，相互塑造，相互结合，相互促进的双巨系统交叉关系。
如果以脑科学和互联网为横坐标轴两端，生理学和心理学作为纵坐标的上下两段，互联网神经学将由四部分组成：互联网神经生理学，互联网神经心理学，脑互联网生理学，脑互联网心理学，它们之间的交叉部分将形成第五个组成部分-互联网认知科学，他们的关系如图2所示，更为详细的介绍如下：
(1)互联网神经生理学(internetneurophysiology)重点研究基于神经学的互联网基础功能和架构，包括但不限于互联网中枢神经系统，互联网感觉神经系统，互联网运动神经系统，互联网自主神经系统，互联网神经反射弧，基于深度学习等算法，运用互联网大数据进行图像，声音，视频识别等互联网人工智能处理机制。
(2)互联网神经心理学(internetneuropsychology.)重点研究互联网在向成熟脑结构进化的过程中，产生的类似神经心理学的互联网现象。包括但不仅限于互联网群体智慧的产生问题，互联网的情绪问题，互联网梦境的产生和特点，互联网的智商问题等。
(3)脑互联网生理学(Braininternetphysiology)重点研究大脑中存在的类似于互联网功能结构的地方，使得不断发展的互联网成为破解大脑生物学原理的参照系，包括但不仅限于大脑中的类搜索引擎机制，大脑中类互联网路由机制，大脑中的类ipv4/ipv6机制，大脑神经元类社交网络的交互机制，人类使用互联网对大脑生理学结构的重塑影响等。
(4)脑互联网心理学(Braininternetpsychology)重点研究互联网对人类大脑在心理学层面的影响和重塑，包括但不仅限于互联网对使用者产生的网瘾问题，互联网对使用者智商影响问题，互联网对使用者情绪和社交关系的影响问题等