关键词： 人工智能   产学互增   增长型人才   二次循环   学科建设  

摘要： 当前社会亟需人工智能人才,而该领域知识更新快、人员淘汰率高的特点,引发高校对理论研究体系和人才培养机制的升级需求。高校作为科学理论的主要输出方,在人工智能领域,缺乏在传统数理科学领域中的前瞻性和理论上的独立性。人工智能专业出现时间较晚,课程往往由计算机科学、统计学等组合完成,系统性尚有改良空间。该文提出一种培养具有自我成长能力的人工智能人才的理念,以深圳技术大学中德联合伦琴AI班基地为依托,以“产学互增”为培养理念,通过“学科建设—企业实习评估—校内升级—求职合作—学科建设”这一闭环,完成本科生在大学和产业界“二次循环”式的成长过程。一方面培养具有成长活性的本科生,从源头上提高就业率和学生的长线竞争力;一方面建设更合理的学科平台,既能满足社会需求,又可以保证大学作为科研和教学场所的前瞻性和独立性,与产业界形成优势互补的合作,并巩固高校的理论优势。

关键词： 人工智能   DeepSeek   技术创新   企业创新   国家创新体系   产业变革   组织变率   数据要素   技术—组织—生态”框架  

摘要： 2025年《政府工作报告》明确提出持续推进“人工智能+”行动,以DeepSeek为代表的人工智能企业通过开源创新与敏捷研发范式,重构全球AI产业格局,成为“人工智能+”国家战略落地的典型案例。现有研究对解析此类创新现象存在创新范式的跃迁缺乏系统性解释、动态理论解释力不足、开源与国家创新体系协同机制薄弱等局限。因此,有必要建立“技术—组织—生态”三维分析框架,以突破传统创新范式研究的局限性,为AI驱动的产业变革提供系统性解释。系统解析DeepSeek如何通过构建“开源迭代—商业化”创新闭环;如何推动企业研发从线性流程转向场景驱动升级的螺旋上升机制;如何形成“技术扩散—生态共建—标准输出”的良性循环。研究揭示了开源创新与国家战略协同的新型机制:通过技术开源降低创新门槛,以场景应用倒逼技术迭代,最终形成自主可控的产业生态。同时该框架为“人工智能+”政策体系完善提供了双重价值:一是为企业提供“敏捷研发—生态整合”的创新路径范式,二是为数据治理、伦理监管等政策设计提供实践依据。

关键词： 人工智能技术   企业新质生产力   管理者短视主义   创新文化   专利IPC分类  

摘要： “十四五”规划指出,到2025年人工智能等前沿技术将加速推动企业生产力向创新驱动跃迁。本文以2012—2022年沪深A股上市企业为研究样本,借助《关键数字技术专利分类体系(2023)》中IPC分类号,匹配识别企业人工智能技术专利以测度人工智能技术水平,探究人工智能技术对企业新质生产力的直接影响和间接作用机制。研究结果表明:(1)人工智能技术显著提升企业新质生产力水平,且经过一系列稳健性检验后结论依旧成立。(2)人工智能技术通过缓解管理者短视主义正向作用于企业新质生产力。并且,企业创新文化水平越高,人工智能技术对新质生产力的促进效果越显著。(3)异质性分析结果表明,位于高水平数字基础设施城市的企业,人工智能技术对新质生产力的促进效果优于低水平数字基础设施城市的企业。与高科技行业相比,非高科技行业企业的人工智能技术对新质生产力的提升效果更为显著。相较于低水平智能化投资的企业,高水平智能化投资的企业在应用人工智能技术后,新质生产力得到更显著的提升。

关键词： 信息技术   人工智能   社交媒体   防灾减灾救灾  

摘要： 随着全球气候变化和城市化进程加速,洪水、地震和台风等自然灾害对人类社会构成了严重威胁。信息技术的发展为防灾减灾救灾体系提供了新的动力和可能,极大地提升了灾害管理的效率和效果。综合分析了信息技术在防灾减灾救灾体系中的关键应用,讨论了信息技术在提高灾害响应速度和减少人员伤亡方面的潜力,即信息技术的应用显著提升了灾害预警的精度和响应速度,为减少灾害损失提供了技术保障。随着信息技术的进一步发展和多源数据的集成应用,灾害管理的智能化和精准化将得到持续提升,为社会提供更加稳健的安全保障。

关键词： 发展趋势   科学研究   AI4S   科研范式   人工智能  

摘要： 人工智能驱动的科学研究(AI for Science,AI4S)是以人工智能(AI)手段辅助或独立完成科学研究任务的一种模式,代表着新的科研范式发展趋势。科研范式的变革则是推动科学中心转移和一国科学崛起的底层力量,关切AI4S的发展特征和趋势,对抢抓新科学革命的机遇意义重大。

关键词： AIGC   视觉传达设计   技术美   设计美学  

摘要： 随着5G技术的推广,智能设备带动社会进入智能化时代,影响了人们的生活和思想观念,特别是审美意识。信息技术的创新使得人们的审美视角和体验方式发生变化,对视觉传达设计产生了重大影响。从设计学角度看,技术进步不仅改变了设计的形式,也重新定义了人们对设计的感知。智能化时代的设计美学面临的挑战是受众审美意识的变化,主要体现在对技术美的理解上。文章探讨了智能化时代中AIGC普及对设计受众和视觉传达设计的影响,以及这些变化如何重塑对技术美的讨论。

关键词： 血液乙醇检测   质量控制   人工智能   数据追溯   大数据  

摘要： 本文研究了一种血液乙醇浓度检测的全链条智能质控系统,目的是提升交通执法与司法鉴定中酒驾、醉驾检测的准确性和法律接受度,面对采样不规范,保存条件不达标,信息缺失等情况,给出利用图像识别,环境传感,唯一标识符追踪和智能分析来创建涵盖采集,保存和送检三大环节的智能质控系统的方法,此体系做到检测全流程风险预报,具备对样本状况识别、操作留痕以及流程可视且可控的功能,模仿测试显示,该办法拥有较高的问题识别能力和流程衔接能力,生成的结构化报告可以很好地融入司法程序。本研究为血液乙醇浓度检测供应了科学的、可追查的手段,有效地改善了检测结果的可靠性和规范化程度,有很强的推广价值。

关键词： 自然语言处理   预训练大模型   主索引平台   合并算法  

摘要： 目的探索自然语言处理和预训练大模型等人工智能在医院信息集成平台患者主索引合并算法和平台构建中的应用。方法患者历史索引数据分为2类进行处理,非语义类采用Levenshtein算法、Jaro-Winkler算法、精确匹配算法等计算相似度;语义类采用预训练大模型计算余弦相似度,最后综合评估记录是否合并,并基于上面的算法,构建了主索引管理平台,为其他系统提供建档、查询等服务。结果采用人工智能方法构建的主索引管理平台,患者历史记录合并准确率达到98.2%,合并效率提高了26.55个百分点,2024年全年建档量比2023年降低54.57%。结论利用人工智能算法开展患者主索引数据合并和主索引平台构建是解决院内数据互联互通和关联患者就诊数据的有效措施。

关键词： 气象服务   预报   大数据   科技   智能预测   气象监测  

摘要： 从1945年气象事业在战火中奠基起步,到如今构建起现代化气象防灾减灾救灾体系,科技始终是贯穿其中的核心驱动力。作为国家科技型、基础性、先导性社会公益事业,气象事业肩负着“观云测雨、服务民生”的重要使命。人工智能与大数据作为气象现代化的四大支柱(气象卫星、气象雷达、数值预报、人工智能和大数据)之一,其价值不仅体现在技术层面的革新,更在于推动气象服务模式从“基于经验”向“数据驱动”“智能预测”的根本性转变。人工智能与大数据技术的深度融合,正成为新时代气象事业突破发展瓶颈、实现跨越式进步的关键引擎,推动我国从气象大国向气象强国迈进。

关键词： 人工智能建筑教学   五阶螺旋教学框架   机器学习课程   项目制学习   跨学科协同  

摘要： 生成式AI的兴起令传统建筑设计教学面临挑战。以建筑学“机器学习”课程为依托,本文构建五阶螺旋教学框架并嵌入四步实践路径,以贯通AI技术与建筑专业教育。教学实践表明,该框架有效提升学生跨学科创新能力,并连接AI技术、行业需求与建筑人文价值,为建筑教育提供可复制的AI赋能范式。