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人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。我们通过对二十多位具有十多年以上从业经验的央企信息化负责人的实际座谈、调研，结合多年央企信息化一线项目实施经验，对央企如何融合人工智能进行了深入分析并提出可行性建议，希望对央企以及正在与央企合作的人工智能企业具有参考价值。
（一）数据孤岛问题凸显，系统真正集成度不高
企业做了很多业务系统，但是需要整合各类经营数据时，各个部门很可能会在配合上出现问题，根本原因就是业务系统独立运行，数据孤岛问题凸显，数据管理缺乏标准、系统没有集成，不能有效进行经营汇总，更无法基于大数据为企业提供专业决策；制定企业数据标准、规范开发接口是解决数据孤岛的关键。
（二）协调成本过高，新技术应用被削弱和流产风险大
部门利益协调难度大、协调成本高，而信息化建设涉及多个管理部门和业务部门协作，在实施过程中必然要求业务需求梳理、流程整合，如部门之间缺乏大局意识、合作意识、不积极承担责任，将加大信息化难度和新技术融合的隐患；重要原因是信息化可能会削弱一些部门的权力和利益范围，如立项不能考虑周全，系统建设将变成一个利益争夺工具。
（三）项目决策周期过长，系统建设效率低
央企相对复杂的组织架构体系，严格的成本控制和预决算管理制度，导致项目从调研分析、立项、预算批准、招投标、供应商签约、需求分析、项目实施、上线验收、后评价等每个阶段都可能面临着复杂冗余的决策过程，各种评审会、讨论会，重大项目还需要投入大量的人力和时间去校验、追溯各个环节的程序是否合理合规，导致系统建设效率极低。
那么基于AI的创新发展已正式步入产业应用领域，创新融合将涵盖经营数据自动采集与智能分析、智能机器人生产与智慧巡检、语音与图像自动识别系统、智能终端、智慧城市、智慧安防及基础资源公共服务工程等；只有抓住“融合”这个关键词，才能真正拥抱“人工智能”。
1 加快企业内外资源、经营信息与统一情报信息的融合
央企需要转变目前信息系统建设以企业内部资源为主的现状，加快外部资源整合力度，扩展合作边界，可结合自身资源和优势与互联网巨头成立联合基金、人工智能研究院、人工智能科技园区等，如国机集团所属国机智能致力于机器人、智能装备及关键零部件的技术研究与开发，助力行业智能化升级；保利地产在东莞投资的基坑观摩示范点，首次实现GISS系统——SWM工法桩和人工智能检测系统的联合运用，大大提升工地的施工安全和精准管理；五矿地产与哈工大科技园开发的南京汤山科技园项目，打造“AI乐岛”、“人工智能主题园
2 着眼管理变革与业务创新的融合
管理和组织的变革与创新将是央企实现IT融合的有力保障。精细化管理、成本费用控制、实现社会效益最大化是中央企业的重要使命，随着央企创新体系及创新成果转化的时机趋向成熟，需重点推动从单一的管理提升到与业务创新的融合发展；实现IT职能由技术服务型组织向战略管理型组织和价值创新组织的根本性转变。
下面我们看下
Python进入浙江省高考等新闻，为什么大家都对Python如此关注?又为什么说2018年你应该学Python呢?Python还是一门容易理解高效的语言，首先对新手来说，上手比较容易，设计开发语言时简化了语法和强调自然语言，使得开发者更快更好的开发Python代码，而且Python也是通用的，包括Web开发，桌面应用程序，移动应用开发。此外它被认为是真正通用的，可满足多种开发需求语言。
关于Python，不得不说的就是缺点，任何开发语言都有自己的弱项，Python也不例外，就像Python之父 Guido van Rossum在采访中提到的：“移动计算对我们来说仍然是一个很难攻克的平台。但是并不像浏览器平台那么糟糕，因为Python实际上能够运行在所有品牌的智能手机上。你只需要找到知道如何创建Python的版本的人就行了。不幸的是，标准的CPython源码只能差不多，但是不完全，编译成一个能够正确地运行在一台Android或者iPhone手机上的二进制文件。有很多人对于推动Python在移动计算领域出现、贡献补丁和诸如一些你如何确认你是在一个Android平台的小事感兴趣。它正在前进，虽然并不如我所期望的那么快。但话又说回来，我并不开发移动应用，因此我并不是很有动力去让自己深入了解这些。但是我很高兴看到正在发生的事。”看来Python还是有一些不足之处。目前Python在GIL上也被许多开发者吐槽，Python在多线程多核心的条件下无法实现并行运行，这点正好是Java的优点。Python的另一个问题就是无法进行代码加密，如果依靠Python的源码出售来获取利益的话是无法保证源码的保密性的。Python的框架选择是在太多了，作为一门上世纪90年代就有的开发语言，Python的开发框架真的是足够多，最常见的有Django、Diesel、Cubes、Web2py、Falcon、Bottle等等。
大量融资的风口企业，绝对会把钱拿到招揽人才。而现在最流行的人工智能技术栈就是 TensorFlow 和 PyTorch，使用它们就是一份 Python 编程开发工作。一时间，python程序员成了人才市场的“抢手货”，工资待遇也水涨船高了。口说无凭，我们去工作搜索引擎jobui.com找看。一看吓一跳，首先是薪资啊：
从上面我们看到python工程师和人工智能算法工程师平均月薪20K以上。Python后端、大数据分析、机器学习和 AI 工程师成功转型为Rails快速开发高手。但今天我们再看，Python 已经是数据分析和 AI的第一语言，网络攻防的第一黑客语言，正在成为编程入门教学的第一语言，云计算系统管理第一语言。但随着 AI 应用的发展，数百万之众的教师、公司职员、工程师、翻译、编辑、医生、销售、管理者和公务员将裹挟着各自领域中的行业知识和数据资源，涌入 Python 和 AI 大潮之中，深刻的改变整个 IT。Python 是Web 开发、游戏脚本、计算机视觉、物联网管理和机器人开发的主流语言之一，随着 Python 用户可以预期的增长，它还有机会在多个领域里登顶。
好了，今天知识就分享到这里，如果感觉到这篇文章对你有帮助，就分享一下，或关注一下我的头条号与你共成长。学习python或人工智能有什么问题，欢迎在下面评论区留言跟我交流。
