數字經濟及人工智能精選(五篇)

序言：作為思想的載體和知識的探索者，寫作是一種獨特的藝術，我們為您準備了不同風格的5篇數字經濟及人工智能，期待它們能激發您的靈感。

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關鍵詞：人工智能技術；數字圖書館；個性化信息服務系統

隨著社會的不斷發展和進步，人工智能技術更具發展潛力，應用范疇不斷拓展，其在搜索、獲取以及系統方面更加突出。人工智能技術在圖書館個性化信息服務系統中的應用屬于推理類，成為人工智能發展的重要方面。

1 在數字圖書館個性化信息服罩杏τ萌斯ぶ悄薌際醯募壑

1.1 實現對個性化信息需求的智能收集和分析

在當前個性化信息服務體系中，使用者能夠結合自己的實際需求，對圖書館內的資源進行選擇和明確。但是，鑒于圖書館內資源的規模性，涉獵全球領域內數字化的網絡資源，因此，很難在海量信息中進行最快和最準確的選擇。人工智能技術恰好能夠應對這一問題，發揮神經網絡技術的作用，結合用戶需求，實現對其目的和意圖的預測，有效提升個性化信息服務系統的效率，進一步滿足用戶個性化需求。

1.2 推動個性化服務的智能分類和推送

在目前的個性化信息服務中，需要對信息的種類進行逐層選擇，而后對選擇進行提交，結合信息類別，實現信息的有效匹配，這種系統效率不高，給整個系統增大了壓力，尤其是面對網絡時代的服務系統，在線需求人數巨大，存在選擇和提交過于集中的問題，很可能造成系統崩潰。在人工智能技術的支持下，借助智能化的信息收集和分析，而后進行合理分類和展示。

1.3 推動智能人工服務模式的發展

針對智能化服務，其應用的前提是對用戶不了解，根據系統自身掌握的信息，分析其操作模式，實現對用戶操作的替代。為此，要發揮人工技能的作用。在這種系統的操作下，能夠對用戶操作進行評定，對其需求進行判定。在人工智能技術的應用下，數字化圖書館信息服務水平得以提升。

2 人工智能技術應用中需要面對的關鍵性問題

2.1 個性化信息的收集和獲取

對于個性化新的收集和獲取，需要應用兩種模式，一種是靜態模式，主要結合的是圖書館現有的讀者信息，是用戶在首次使用系統后留下的基本信息，進行推理。另外一種是動態化的方式，主要模式是跟蹤和記錄，滿足個性化需求的推理，構建個性化信息需求庫。

2.2 重視個性化信息的智能篩選

在個性化智能篩選服務系統的應用中，重要的內容是掌握用戶的基本信息，實現對網絡信息的智能化選擇。借助用戶的基本信息，進行初步篩選，形成具有針對性的知識庫，而后結合操作動態，實現個性化信息的明確，構建興趣知識庫。之所以選擇層次化的篩選，主要原因是網絡信息的海量特征，同時，變化性較大，存在諸多重復性。在海量信息中定位所需本部分，同時進行分類呈現，難度極大，同時，信息面臨著更新，信息篩選難度更大。人工智能技術需要應用神經網絡算法，發揮其作用，完成智能化操作的過程。另外，在整個系統跟蹤中，主要是由顯式和隱式跟蹤組成。在第一種中，需要用戶的積極參與，實現有效的反饋，而后完成推送，直到客戶滿意為止。第二種是隱式跟蹤，主要針對用戶的操作進行跟蹤，實現需求的推斷，這種方式更具效率性和智能化。

2.3 對用戶模型構建的介紹

在目前的數字圖書館個中，被動模式應用較多，對信息分析的不夠深入，信息服務功能不突出。為此，要重視智能服務信息知識庫模型的構建，達到對信息的智能獲取和篩選。同時，實現對知識庫的完善，提升服務能力和水平。

3 全面分析人工智能技術環境下數字圖書館個性化信息服務系統的構建

3.1 對總體架構的介紹

在數字化圖書館個性化信息服務系統中，主要分為三個層次，即客戶、中間層以及后臺數據庫層?？蛻魧拥淖饔檬翘峁┬畔g覽的功能。中間層是對信息進行獲取、分類及推送。后臺數據庫對數據進行存儲和管理。在三層體系結構的支持下，能夠在同一計算機上進行運行。通常，客戶層與后臺數據層不進行直接數據交換，借助中間層進行處理，實現了服務系統效率的提升，達到了對數據庫的有效保護。

3.2 對個性化信息服務系統整體功能的介紹

在整個個性化服務系統中，其依據的是信息服務智能化，與傳統系統的區別是能夠滿足個性化需求，需要發揮個性化信息需求庫的功能，實現對信息的準確輸送，同時，也能夠實現對信息的智能選取、篩選和分類。其功能主要體現在，首先，完成智能定制的目的，其次，完成智能搜索，再次，實現對用戶基本信息的管理。第四，滿足個性化頁面設置的需求。

3.3 對個性化信息服務系統模塊設計的分析

在人工智能化的數字圖書館個性信息服務中，發揮三層結構模塊的作用。在客戶層中，發揮登陸、搜索和展示的作用。中間層主要是完成數據信息的分析和分類。后臺數據層實現用戶和系統數據的應用。

4 基于人工智能技術的數字圖書館個性化信息服務模式的創新

4.1 重視個性化信息智能推送

對于信息智能化推送，主要是結合讀者的意圖，自動進行數據信息的推送。主要通過兩種方式實現，一種是頻道方式，主要是結合讀者的想法進行推測，與選頻道相似，在選定的站點進行信息的瀏覽。第二種方式是郵件，發揮郵箱的作用，進行信息的推送。讀者可以通過兩個方式進行信息的獲取，一種是推測讀者意圖，一種是讀者輸入所需信息，在海量信息中進行智能分類和篩選，以主動的方式進行傳遞。

4.2 發揮個性化智能定制服務的作用

在整個數字化網絡資源中，個性化智能定制的出發點是讀者的實際需求，應用信息服務系統的功能。在這一功能的支持下，能夠實現對讀者意圖的推斷，滿足讀者自動化信息搜索的需求，擺脫了手動操作的束縛。同時，讀者也可以根據需求，進行信息的調整。

4.3 應用個性化智能服務

智能是智能化的服務方式，依據智能信息系統和平臺，完成對虛擬信息的處理。在這種服務中，突破目標和需求的限制，根據讀者的操作實際，完成信息自動化推介的目標。在這種服務模型下，信息查找的速度更快。

4.4 提升智能定制服務的專業化水平

隨著信息技術的不斷發展和進步，人工智能更具發展速度，尤其是在圖書館中的額營業，使得其不受館藏資源的約束，更好地發揮網絡數字信息資源的功能。當前，圖書館資源不斷增大，涉及更多領域的知識，尤其是面對海量的數字信息，傳統服務模式很難滿足現代化的需求。在人工智能的應用下，與信息服務系統相結合，能夠在規模信息中進行智能化的搜索，滿足用戶真正需求，形成特定的專業化的智能定制服務。

5 結束語

綜上，隨著人工智能技術的不斷發展和完善，其在數字化圖書館個性化信息服務系統中的應用將不斷拓展，尤其是有效解決了數字化圖書館個性化信息服務系統中個性需求的問題。同時，在這種技術的支持下，提升了整個系統的智能化水平，滿足系統的服務功能。

參考文獻

[1]夏秀雙.大數據環境下高校圖書館個性化信息服務研究[D].曲阜師范大學，2015.

[2]左素素.基于智能過濾的數字圖書館個性化信息服務研究[J].圖書館學研究，2016，03：80-84.

[3]陳靜.基于多Agent的高校數字圖書館個性化信息服務系統模型研究[D].西安電子科技大學，2011.

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關鍵詞：機械電子工程；人工智能技術；應用

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A

在現代經濟社會發展速度不嗉涌斕謀塵跋攏社會生產力水平明顯提高。對于我國而言，在工業機械工程發展過程中，現代電子技術的應用促進傳統機械工程逐步過渡至現代電子機械工程，而隨著計算機技術以及信息技術的蓬勃發展，機械工程開始呈現出智能化、自動化的發展方向。特別是人工智能技術發展以來，此項技術在機械電子工程領域中的應用日益廣泛，對提高生產力水平的意義同樣非常確切。本文即圍繞機械電子工程領域中人工智能技術的相關應用問題進行分析與探討，望能夠引起各方重視與關注。

一、人工智能的概述

人工智能是研究、開發用于模擬、延伸以及擴展人的智能的理論、方法、技術以及應用系統的全新學科。作為計算機科學的重要分支之一，人工智能技術所追求的是了解智能的本質，并研發出一種與人類智能高度相似的智能機器。從人工智能誕生以來，相關理論與應用技術不斷成熟，人工智能技術的應用范圍也明顯擴大?？梢灶A見的是，未來人工智能技術下所帶來的一系列科技產品將成為人類智慧的“容器”。

二、人工智能技術的作用分析

人工智能技術的應用對意識結構的變化有非常重要的影響，使意識論研究領域明顯擴大。人工智能終端作為一種全新形態的機器設備進入人意識器官范疇中。人工智能技術下，除了能夠完成人腦的一部分意識活動以外，甚至在部分功能上較人腦有著更為明顯的優勢，如對信息進行處理，以及采取行動的速度，以及對動作和記憶的準確性等方面。除此以外，通過對人工智能技術的應用與發展，還為未來ICT等網絡技術的發展提供了方向與指導，包括云計算、深度學習、以及智能算法等在內的大規模網絡應用成為ICT產業重要的發展方向之一，深度學習作為人工智能研究領域中的重點關注對象之一，可通過構建模擬人腦進行分析學習的神經網絡的方式，促進互聯網領域的飛躍式發展。

三、機械電子工程及人工智能分析

1.機械電子工程特點

機械電子工程是將電子工程、機械工程以及自動化工程結合起來的綜合性學科，在機械電工工程中占據非常重要的地位。現階段機械電子工程主要具有以下幾個方面的特點：（1）機械電子產品結構相對簡單。機械電子產品構造復雜程度不高，產品占地面積有限，能夠改變傳統意義上機械電子產品占地面積大且外觀笨拙復雜的特點，對優化機械電子產品工作性能也有重要意義；（2）機械電子工程設計方案合理性高。在電子工程、機械工程以及自動化工程相互融合的背景下，設計人員能夠更為全面的決策設計方案，促進機械電子工程的不斷進步與發展。如，將機械電子工程技術與管理技術相結合，一來能夠促進機械電子工程在管理體制層面的發展革新，二來能夠促進機械電子技術在管理層面的發展進步，綜合價值突出。

2.人工智能特點

人工智能是研究、開發用于模擬、延伸以及擴展人的智能的理論、方法、技術以及應用系統的全新學科。作為計算機科學的重要分支之一，人工智能技術所追求的是了解智能的本質，并研發出一種與人類智能高度相似的智能機器，研究對象包括圖像識別、語言識別、機器人、自然語言處理以及專家系統等多個部分。人工智能技術的應用具有以下幾個方面的特點：（1）人工智能技術使人與人之間的溝通交流更加密切。人工智能技術作為高新科學技術，為大眾間的溝通交流提供了極大便利，實現與不同群體的溝通，在促進人類社會進步的同時還對人工智能技術的改革創新提供動力；（2）人工智能技術對促進經濟增長有重要意義。應用人工智能技術能夠促進社會消費，擴大國內市場需求，對實現經濟平穩健康發展有積極價值；（3）人工智能技術的應用有助于企業經濟目標的快速實現。人工智能技術大量應用會促進行業市場的擴大，吸引投資，提高企業經濟效益。

四、機械電子工程中人工智能應用

1.機械電子工程與人工智能的關系

不穩定性是機械電子工程普遍面臨的問題之一，該特點的存在導致機械電子工程系統信息輸入與信息輸出之間的關系難以準確地描述出來。由于建設規則庫方法、學習并生成知識描述法以及數學方式推導法這3種傳統機械電子工程系統描述方法在嚴密性與精確度方面存在一定的局限，因此往往難以滿足機械電子工程系統日益復雜的描述需求。但從信息處理的角度上來說，人工智能技術的應用及其與機械電子工程系統的融合對于解決系統不穩定性、不確定性以及復雜性問題有非常確切的優勢。從這一角度上來說，將人工智能技術與機械電子工程相結合已成為機械電子工程領域發展的必然方向與趨勢之一。

2.模糊系統及神經網絡系統

模糊系統的理論基礎與模糊集合，設計工具為模糊理論。模糊推理系統具有模糊信息的處理功能，在自動化控制、數字處理等諸多領域中得到了大量的應用，所取得的效果非常顯著。模糊推理系統創建模擬人腦的相關功能，并分析語言信號，在網絡結構的依托下無限接近連續函數，并遵循域至域的映射規則對信息進行儲存。但模糊推理系統在應用中具有連接性不固定的特點，計算量偏小，因此應用范圍存在一定的限制。

神經網絡系統是人工智能技術領域中的關鍵分支之一，神經網絡將信息分布于網絡上的主要模式是神經元的興奮模式。在神經網絡系統干預下，可實現對信息的分布儲存以及對動態信息的協同處理。神經網絡系統可在確保行為豐富的前提下最大限度地精簡結構，利用神經網絡系統功能直接模擬大腦結構，并分析數字信號，在各個神經元間構成點對點的映射關系，進而達到提高信息數據輸入、輸出精度，并提高計算量的目的。

結語

綜上所述，人工智能技術的應用與人工智能系統的構建、發展在很大程度上促進了現代機械電子工程的快速發展與進步?，F代機械電子工程設計必須以人工智能技術的合理應用為依托，達成雙贏的理想局面。在這一過程中，相關人員必須充分關注機械電子工程與人工智能技術的融合，不斷開拓全新的人工智能技術，把握兩者發展中的相通點與共同點，以促進兩者的共同發展與進步。

參考文獻

[1]梁國強.試論人工智能技術在供水設備機械電氣自動化控制中的應用[J].中小企業管理與科技，2015（27）：252.

[2]韓斌.機械電子工程與人工智能的關系分析[J].數字技術與應用，2013（6）：254-254.

[3]孫偉.電氣自動化控制中人工智能技術的應用研究[J].科技創新與應用，2014（7）：70-70.

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關鍵詞：數字農業；數據；人工智能；農業生產

1數字技術助力傳統農業轉型升級

1．1物聯網

物聯網在農業生產環節適用較廣，依據物聯網的農業提升方案，通過實時采集并分析處理現場數據，實現提高農業生產效率、增加收益、減少損耗的目的。智能大棚、智能澆灌、精準農業等各種依靠物聯網的應用將推進農業快速發展。物聯網技術可以用來解決農業生產環節的一些問題，建設基于物聯網的智慧農場，實現農作物產量和質量雙提升。

1．2大數據

萬物互聯在促進眾多設備聯入的同時，還會在云端形成大量的數據，而提取這些通過物聯網產生的大數據中隱藏的重要信息就必須依靠人工智能，物聯網最重要的農業價值就是對形成的海量的數據進行智能化分析、處理，從而全面提升農業生產各環節的質量。

1．3人工智能

在種植方面，人工智能可以增加糧食產量、避免造成浪費。在養殖方面，依靠人工智能能夠有效預防畜禽疾病的發生。人工智能能夠縮短農業研發進程，幫助培育出更好的農作物基因，生產出更安全、更有效的化肥。

2中國數字農業面臨的問題

2．1對軟件重視不足

不管是政府還是農民都容易將數字農業與農業機械化的定義混淆，數字農業和農業機械化的本質差別在于，農業機械化是依靠農機裝備來替代人力作業，而數字農業是指依靠數據來控制機械，實現自動化作業和智能化調節，沒有數據和軟件來控制的物聯網，本質上還是工具，與機械農業沒有實質上的區別，掌握軟件平臺才能真正實現大數據、智慧農業和數字經濟。

2．2數據利用化不高

數據是數字農業的根本保證，當前政府同企業在數據采集上合作頻繁，但是往往沒有明確的利用化方向，缺少必須的數據運營手段，對采集數據的正確篩選、處理分析和建模應用等領域的工作跟進不夠及時，數據的采集與利用是一個相互促進的關系，只有不斷通過采集的數據產生農業價值，才會形成長期有效的數據來源渠道。

2．3數字經濟發展不足

目前我國農業電商的模式是通過數字來驅動市場經濟，但這種方式在市場推廣營運、產品特性突出、物流運輸等方面有很多明顯的缺點，如果農業電商的經營方式以數據為基礎，利用市場資本來反向驅動農業數字經濟，一些問題的處理就變得簡單許多。我國數字農業技術的利用基本上都是在農業生產階段，數字農業的信息化和經濟化水平不高，數字經濟創新突破的同時，也將帶動“全產業鏈”的農業大數據快速提升［2］。

2．4數據服務產品化不強

隨著數字農業的發展，農業數據服務企業越來越多，但數據產品的服務能力完全依靠于所采集的數據質量，一些企業對農業生產經營主體的服務水平不足，導致產品市場化受阻，只有通過持續積累高價值的數據，不斷增強數據產品的實用性，讓數據產品具有強大的生命力，才能開拓巨大的農業數字化市場。

3未來數字農業的發展趨勢

3．1數據定制化供應

數據資源是數字農業發展的根本保證，當前我國數字農業具有數據采集費用較高的問題，隨著數字農業優勢的顯現，數據采集的組織成本會慢慢下降，同時農業物聯網持續升級換代、公共數據的利用不斷開源、數據分析者的信息化水平逐漸增強，數據采集的綜合成本也逐漸減少。今后農業數據服務企業將會逐步建立起自己的定制化數據供應系統，并且數據庫里以往采集的高價值數據信息，將會隨著企業的數字化服務能力提升而持續匯入到產業鏈中，通過交換、融合或再生來創造更多的價值，實現數據服務的數字化驅動。

3．2國產數據模型得到發展

實現數據價值是數字農業最困難，也是最終的根本目標，硬件設施可以從國外買到，但對于后臺系統國外卻對我國嚴防死守，所以必須掌握實現數據價值模型的核心技術。目前國與國之間的科技力量競爭不斷加劇，引進科技成果的壁壘持續增高，同時國內外農業生產經營模式存在很大差別，因此不能直接套用國外的數據模型。我國不斷鼓勵科研成果的轉化利用，農業數據模型的跨界合作正在逐步深入，所以農業核心數據模型的自主研發在今后一定會實現。

3．3農業機械智能化加快

農業機械化與農業智能化最根本的區別就在于“數據驅動”，“中國制造2025”明確要把“智能制造”作為今后的努力方向。順應時展，海爾等一些國內的制造企業已經逐步進行數字化轉型升級，從而獲得新的經濟增長點，農機企業也必須通過數據來對農機裝備賦能，適應數字農業的發展要求，完成從農機制造商向農機服務商的轉型升級目標［3］。

3．4產業鏈向虛擬化方向發展

由于農業生產各環節數字化水平的逐漸提高，數字化驅動的農機智能與商業智能同農業生產經營聯系越來越緊密，數字農業產業鏈將慢慢走進網絡世界中，通過互聯網進一步實現農業數字化的映射，數字農業產業鏈虛擬化會慢慢消除農業信息不對稱，提高產業整體效率，促進數字農業更好更快的發展。

3．5供應鏈金融普惠化

近年來，供應鏈金融高速提升，2020年我國供應鏈金融的市場規模已達到14．98萬億元，供應鏈金融是農業產業提升的重要環節，可以改善資金流從而促進農業產業、尤其是中小型企業的良好發展。依靠物聯網、大數據及人工智能等一系列科技手段，數字農業會進一步促進中小企業逐漸融入到農業產業體系中，為供應鏈金融普惠化打下良好的發展基礎。農業產業虛擬化的同時，會使其變得更加透明，信用責任也更容易得到保證，因此金融風險的量化管理也變得不再復雜。

3．6數據安全更加重視

不管是地塊的信息數據，還是企業的經營數據都能直接表現出農業生產經營主體或企業的當前情況，數據促進農業發展的同時，也有被泄露和亂用的風險，所以保證數據安全也是農業數字化發展不可忽視的問題，存儲和使用數據的信息化系統的安全性要求越來越高，數據所有權的保證也會隨著法律的不斷優化而徹底解決。

4數字農業的發展領域

4．1智能農機裝備

智能農機裝備是農業生產的重要工具，通過物聯網和信息化技術可以達到最優的農業實施方案，從農作物耕種收等各個環節來降低農業成本，實現農產品增產增收，從規模化種植角度，能夠實現農業資源可持續發展，農業生態良性循環［4］。

4．2智能灌溉

提高澆灌效率和避免水資源浪費是農業良好發展的根本要求，可以依靠建設可持續和高效節本的智能灌溉系統來達到節約水資源的目的。目前以物聯網為基礎的智能灌溉系統，可以利用空氣濕度、土壤濕度、土壤溫度和光照度等參數進行精準的計算，從而根據用水需求來進行智能化控制灌溉，大大提高效率且降低成本。

4．3農業無人機

無人機在農業領域具有廣泛的應用，可以用來進行農作物生長情況檢測、農業攝影、農作物植保和牲畜管理等。農業無人機可以提高監測效率、降低監測成本，同時還可以采集大量的數據傳輸至后臺。

4．4智能溫室

智能溫室可以連續不間斷地測量溫室內的各項環境數據，包括室內溫度、室內濕度、光照度和土壤濕度等，當這些重要的參數超出設定的正常范圍時，系統會對這些參數進行分析和評估，并做出自動響應，將這些參數的誤差進行校正，從而使溫室的環境保持在農作物生長的最佳范圍內，極大地降低了人力和物力成本。

4．5收獲監測

收獲監測不只是針對農作物產量這一個指標，而是對收獲環節所有可能影響最終收獲量的因素進行監測，包括糧食含水量、糧食飽滿度、糧食破碎量和總收獲量等。對在收獲監測中獲得的實時數據進行有效的分析處理，可以輔助農民做出正確的決斷，從而降低成本，增加產量。

4．6土壤監測系統

土壤監測系統主要用來監測和改良土壤綜合性能，避免土壤退化，此系統可以監測土壤的大部分重要參數（包括土壤緊實度、蓄水保墑能力、土壤溫度等），從而防止土壤板結、土壤侵蝕等。

4．7農業管理系統

農業管理系統可以為農業工作者和相關企業提供數據收集和管理功能。得到的數據被存儲和分析從而為使用者提供決策依據，農業管理系統還可以用來建立農業數據模型。其優勢包括為使用者作出重要決策時提供了理論數據支持，提高了農業生產的綜合管理能力。

5互聯網巨頭布局數字農業案例

5．1阿里巴巴：盒馬村

阿里巴巴數字農業事業部始終將農業全產業鏈數字化轉型升級作為戰略目標，力爭盡快建成1000個高效規模化的數字農業示范基地。從去年開始，阿里巴巴數字農業事業部更是全面加緊了對盒馬村的布局和建設，以希望先于其它企業完成數字農業示范基地建設的戰略任務。盒馬村并不是指某一個村落，而是所有為盒馬種植農產品的村落的統稱，盒馬村模式是新時代農村轉型升級的一個標桿，根據訂單情況，針對不同的村落，因地制宜地發展數字農業，讓種植戶和銷售企業直接對接，從而使優質的農產品快速入城，同時將城里的優質資本引進村落，形成良性循環。通過阿里巴巴建設的“產—供—銷”一體化平臺，讓原本分散孤立的村落緊密聯系在一起，成為現代數字農業產業鏈的一部分，種出更優質的農產品，讓農民獲得更大的收益。依托阿里云技術和淘寶電商平臺，盒馬模式幫助農業產業的種植端和銷售端實現了數字化的升級，盒馬利用其強大的銷售匯聚能力，解決了小農戶難銷售的問題，改變了以往小農生產模式產銷散亂的面貌，幫助農戶降低了風險，開拓了銷售渠道，提高了銷售效率。據有關新聞報道，截至2020年底，上海、江蘇、海南等全國13個省、市、自治區已經建立盒馬村，盒馬村模式為我國數字農業發展提供了良好的參考。

5．2京東：京東農場

從2018年開始，京東農場便逐步進行數字化農業的試驗，京東農場廣泛同全國各地的高標準農場開展合作，共同建立更高品質的農業生產基地，全面實行農作物標準化和規范化種植，從源頭開始建立農作物全程可視化追溯性模式，讓農作物從田間到餐桌的安全性得到保證，全面提升京東農場的農產品質量。其建立的“京品源”品牌，擁有產銷一體化的全套服務體系，對京東農場的農產品在品牌、品質、供應、產銷等方面進行全面的支撐。根據有關新聞報道，京東農場進行了廣泛的戰略布局，截至2020年底，其已經在全國各地建立了17個示范農場。從農產品的種植、加工、運輸，到供銷的各個階段，京東農場利用區塊鏈、人工智能、物聯網等技術對傳統農業進行賦能，徹底改變了傳統農業的產銷模式，為數字農業發展作出了重要貢獻。

5．3華為：聯手北大荒，助力數字化轉型

技術實力雄厚的華為，一直希望利用其技術優勢，幫助傳統企業進行轉型升級。2019年8月，華為同北大荒農墾集團簽定了戰略合作協議，按照協議內容，雙方將建立長期的戰略合作伙伴關系，彼此會充分利用行業地位和自身技術為另一方提供全面的幫助，貫徹取長補短、互惠互利的原則，在人才培養、平安墾區、智慧農業、華為云建設等多方面進行密切合作，攜手探索數字農業的新發展模式，全面開展北大荒集團的轉型升級。華為除了和北大荒合作以外，還將利用其大數據、云計算、人工智能及5G技術與袁隆平團隊共同打造“互聯網農場”。

篇4

新技術、數字化趨勢催生管理變革

當前，我們處在一個快速發展的時代，一個技術井噴的時代，一個日新月異、充滿變革的時代，技術的發展極大地推動了社會的進步。沒有任何時候比當前更能體現“科學技術是第一生產力”，在諸多新興技術中，智能化無疑代表了當前技術發展的趨勢，是現代通信與信息技術、工業技術、智能控制技術的集大成者。

智能化已經滲透到了經濟和社會發展的方方面面，能源、交通、醫療、公共安全、建筑、基礎設施等行業迎來了深刻的變革，社會的發展催生了智能化技術的快速應用，智能化技術的進步又推動了社會形態的演變。

企業管理從泰勒的科學管理開始進入現代管理時代，歷經諸多演化和變革。企業形態從獨立的個體組織，到上下游價值鏈整合，到平臺化演進和生態關系的構筑，其組織形態和內部管理架構一直在演變。任何管理思想都有其生存的土壤和產生的時代背景，在工業化高度發達，社會分工益發精細，企業發展和社會、環境之間的聯系益發緊密的今天，要求企業管理者深刻認識價值創造的本質，以及探索應該用什么樣的思維方式、管理系統和工具方法來應對這樣的挑戰。工業時代以生產線、價值鏈為代表的線性思維在推動企業規模發展的同時，導致了大量內外部的問題包括環境問題、社會問題和企業管理問題。近年來，平臺化、生態化等新型社會理念已經成為社會發展的新觀念，企業管理者必須運用復雜系統管理思維應對快速變化、多維交織的時代挑戰。

信息技術的發展和互聯網的深度應用已經成為企業發展的重要推動力。信息互聯網，移動互聯網和物聯網技術的應用已經為企業鋪就了數字化的康莊大道。在互聯網上，阿爾法狗已經證明了人工智能在某些專業領域能夠超越人類最優秀的選手，這昭示著在企業領域，智能化亦將創新變革傳統企業的方方面面，包括企業管理變革。

IT/OT/MT技術融合推動智慧企業誕生

機械化、電氣化、自動化、信息化代表了工業革命的四個階段，我們看到在信息網絡和信息技術推動下，信息技術應用已經從單點應用向多技術集成和跨領域融合邁進，信息處理大步向知識挖掘和創造演進。

在兩化融合應用方面，工業化和信息化的融合促進了各類工業系統從自動化向智能化的發展。智能機器人、數控機床、智能工廠、智能電網、智能電站等新概念和技術的應用已經預示了大的方向和前景，其意義在于實現工業系統層級的智能化。

現代信息技術和工業技術的融合不僅促進了工業系統從自動化向智能化的發展，同時也促進了管理技術的發展。而現代管理技術也越來越依賴現代信息技術和工業技術的進步。

信息技術（IT）、工業技術（OT）、管理技術（MT）三者融合，使企業在社會組織系統層面，通過將工業系統、企業組織、流程體系、人等要素的有機組合而發生深刻變革，流程體系、制度建設、集團管控等管理概念在新技術、數字化的趨勢面前即將發生深刻的變化，層級制、管控型的組織范式將讓位于扁平化、自主決策的的新型組織范式，超大規模的企業組織管理挑戰將因內部生態化、動態組織而大大簡化流程，信息技術的高度應用將大大提升自主決策的效率，從而實現一種更高效、智慧的企業組織形態和管理模式，本文稱之為智慧企業。

在日趨激烈多變的市場競爭環境下，面對信息技術革命的又一次沖擊，企業的競爭力主要表現在對企業內外部信息的處理能力和對數據價值的發掘能力之上，企業必須突變求生，才能迅速有效地處理大量信息，沉淀“知識資本”，打造“智慧企業”。

智慧是“對事物能迅速、靈活、正確地理解和解決的能力”（引自《新華字典》）。此處所指的智慧是一個相對概念，是在信息化發展到了一個較高階段的歷史背景下提出來的，其含義是通過傳感、網絡、數據處理等信息技術的廣泛深入應用，使社會生產、生活以更便捷、更高效、更健康、更環保、更安全、更可持續的方式向前發展。

我們通過業界同仁的若干描述可以一窺智慧企業的概念：

所謂智慧企業，是指以企業內外部數據為基礎，充分利用ERP、CRM、BI等信息化系統建立集企業信息流、資金流、物流、工作流于一體的網絡平臺，能將海量的云數據變為信息，將信息加工成知識，再從知識中提煉出智慧，最終轉化為“道”的企業。（清華大學博士：吳鏑）

智慧企業是利用智能科學的理論、技術、方法和信息、通信及自動化技術工具，通過智能感知、云計算、物聯網、移動互聯、大數據挖掘、專家系統等手段，實現企業核心I務智能化（工業企業實現產品智能化、研發設計智能化、生產過程與機械裝備智能控制）、經營管理、決策和服務智能化、企業各種資源獲得智能調配和優化利用，實現信息流、資金流、物流、業務工作流的高度集成與融合，實現社會經濟效益雙豐收的企業。智慧企業是數字化企業、信息化企業發展的結果，是高度現代化企業，信息化與產業化深度融合的企業，是具有創新力、生命力和競爭力的企業，是有智慧的領導和職工可持續發展和基業常青的企業。（中國電子信息產業集團公司六所研究員：龔炳錚）

智慧企業體系框架設計的核心和建設目標是打造智慧的企業管理能力，根據企業屬性不同，發展環境和條件不同，各有其適應的對象和階段，智慧企業管理模型可分為以下兩類。

模型一

特點：層級管控與自動管理相結合。

適應對象：集團管控型智慧企業建設的初級階段，國有或有特殊要求的企業。

模型二

特點：企業自動管理。部門圍繞各種人工智能腦發揮科技研發、服務保障、戰略規劃等作用。

適應對象：單一生產型企業、小型企業、集團管控型企業的高級階段等。

關鍵路徑

在企業從當前企業向智慧企業轉型過程中，重點是要建立基于數字化的采集能力和構筑分層的以智慧為導向的業務能力。

在轉型過程中其核心關鍵路徑是建立數字化模型和支撐數字化模型的采集、傳輸、存儲、應用和服務的智慧技術架構。其關鍵路徑包括如下四個方面：

業務量化

通過科學設定標準、量化工作任務，實現精益化企業管理；運用智能設備和物聯網技術，實時采集、傳輸、處理各類信息數據，實現對企業各種要素的動態感知。

統一平臺

運用無邊界網絡技術、云計算技術、移動互聯技術，創建員工協同工作、數據實時交換、信息實時處理的信息化基礎平臺。

集成集中

通過整體規劃、系統整合、數據集中、集成運行等策略，消除業務系統分類建設、條塊分割、數據孤島的現象，構筑企業級統一服務平臺。

智慧協同

在相關數據、平臺、應用的支撐下，實現人、系統、設備之間的高效協作；在人工智能和大數據技術的支撐下，實現自動風險識別和智能決策管理。

關鍵技術

“云大物移智”（云計算、大數據、物聯網、移動互聯、人工智能）等信息技術為構建企業神經系統和大腦提供了關鍵技術支撐。

云計算技術

云計算技術是信息技術發展的最新進展。云計算作為一種概念，既代表了計算機科學層面對計算資源進行虛擬化和自動化資源調度的專業技術，同時又代表了以云計算技術構建的各類云服務平臺，包括公有云、私有云等，本文特別強調，云計算在企業層面表征了企業在未來數字世界里的數字化服務的抽象，是企業在數字世界的數字實體。

大數據技術

大數據，或稱巨量數據、海量數據；是由數量巨大、結構復雜、類型眾多數據構成的數據集合。大數據技術是數據科學的前沿技術，是從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。

大數據反映了人類測量、記錄和分析世界的渴望，忠實地反映了世界中各類對象的狀態、行為記錄，故也承載了這些狀態和行為后面的各種相關性和規律，通過合適的大數據分析和應用，可以獲得極大的現實價值。

通過大數據技術的應用，將有助于企業獲得某種智慧的能力，借助數據分析和人工智能技術的發展，將促進企業實現快速的業務決策、持續的業務優化和良好的風險應對。

物聯網技術

物聯網技術是通過射頻識別（RFID）、紅外感應器、全球定位系統、激光掃描器等信息傳感設備，按約定的協議，將任何物品與互聯網相連接，進行信息交換和通訊，以實現智能化識別、定位、追蹤、監控和管理的一種網絡技術。是在互聯網技術基礎上的延伸和擴展的一種網絡技術，其用戶端延伸和擴展到了任何物品和物品之間，進行信息交換和通訊。

物聯網技術在各行各業均具有豐富的應用，是企業對象數字化的重要手段，在智慧企業的建設過程中，將極大豐富數字化信息采集能力。

移動互聯技術

移動互聯技術是在傳統互聯網的基礎上，充分利用無線通訊網絡和智能移動終端實現更廣泛范圍內的信息溝通、工作協同和業務應用的一系列技術。尤其是在智能手機/平板等終端爆發式增長后，大量的移動應用被開發出來，極大延伸了人們處理信息的能力。

通過移動終端，原本必須在PC端處理的各種信息，可以隨時隨地在移動互聯網的支持下實現信息計算，進一步加大了人們溝通、協作的效率。同樣也為企業在業務運轉，員工溝通和協作，外部信息共享等多個方面提供了有效的支撐。

人工智能技術

人工智能是對計算機系統如何能夠履行那些只有依靠人類智慧才能完成的任務的理論研究，例如，視覺感知、語音識別、在不確定條件下做出決策、學習、還有語言翻譯等。對人的意識、思維的信息過程的模擬，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。

人工智能在計算機領域內，得到了愈加廣泛的重視。并在機器人、經濟政治決策、控制系統、仿真系統中得到應用。

人工智能技術的應用，已經對社會經濟的發展形成了積極的影響，就如機器人和汽車解放了人類的四肢一樣，人工智能將在一定程度上解放人的大腦。

在企業的各類涉及人的規劃、決策、預測、評估等業務過程中，通^人工智能技術的應用，將有助于實現更加快捷、高效和準確的業務邏輯。

智慧企業實踐的核心是實現企業管理自動化

智慧企業不是傳統的數字化、信息化、智能化，它是在企業實現業務量化的基礎上，將先進的信息技術、工業技術和管理技術高度融合，從而產生的一種全新的、具備自動管理能力的企業組織形態和管理模式。

智慧企業實踐的核心是形成企業智慧管理能力，在數字化技術支撐下，實現企業管理自動化。在企業數字化基礎上，基于扁平化、平臺化組織架構，在自動化流程機制下，重點解決企業在規劃、預測、評估、決策等環節的管理自動化問題，通過打造分層級的“單元腦”、“專業腦”和“決策腦”實現自動預判、自主決策、自我演進。

自動預判：企業風險識別自動化。指企業通過業務量化，采集并生成大數據，應用最前沿的大數據分析處理技術，實現企業各類風險全過程識別、判定，并自動預警。

自主決策：企業決策管理智能化。指企業針對自動預判的不同層級的問題及風險，運用信息技術、人工智能技術，由企業各類“專業腦”自動生成應對問題及風險的方案，提交企業“決策腦”進行決策。

自我演進：企業變革升級智慧化。指企業隨著各類原始數據和決策數據的不斷累積，通過記憶認知、計算認知、交互認知三位一體的認知網絡，實現自我評估、自我糾偏、自我提升、自我引領。企業逐漸呈現出數據驅動的管理形態和人工智能的特點。

結語

篇5

關鍵詞：人工智能；智能營銷；營銷趨勢；營銷挑戰

一、引言

隨著人工智能技術的快速發展，越來越多的企業將人工智能技術應用到企業的日常生產經營活動中來。NarrativeScience和國家商業研究所的報告顯示，在2016年僅有38%的企業表示引用了人工智能技術，而到了2017年這一數字迅速增長到了61%。與此同時人工智能技術在營銷領域的應用也越來越廣泛，在零售行業，人工智能可以通過自我學習，為消費者添加標簽，描繪用戶畫像；在網絡消費場景，智能人工助理可以幫助營銷人員及時在線回答用戶問題。人工智能的應用讓消費者與企業的互動更加頻繁，這也給企業營銷活動本身帶來了如隱私泄露、過度營銷、用戶倦怠等問題。如何正確處理人工智能技術在營銷領域的應用問題，成為了學者們日益關注的重點。以往的研究已經從人工智能營銷的技術基礎、概念、隱私擔憂等方面進行了分析，本文將從人工智能營銷的內涵、趨勢、挑戰等方面進行梳理研究，希望能夠對人工智能態勢下的市場營銷有更加全面的認識，為企業應對人工智能營銷活動中的問題提供有價值的參考。

二、人工智能態勢下的市場營銷

（一）智能營銷的內涵

智能營銷，是伴隨著人工智能應用的發展而產生的一個新的營銷概念。智能營銷不等同于電子營銷，它是建立在大數據、人工智能、云計算等綜合技術基礎上的一種智能化運作模式（汪濤2014），是可以模仿營銷人員的部分行為活動的過程。隨著人工智能技術在營銷領域的應用，智能化的設備通過仿真、思考、行動等模式完成了營銷人員所需要進行的一部分工作，深刻改變了營銷思維和方式。作為智能經濟條件下的新產物，目前學者們對智能營銷還沒有形成一致的概念界定。但是隨著對人工智能的逐步深入了解，業界逐漸形成了一種共識，即它是企業借助計算機網絡、移動互聯網等智能技術來進行營銷活動的各種新思維、新方法、新工具的一種創新營銷新概念（常亞平2018），它包括智能識別、智能存儲、智能執行等多個方面。

（二）智能營銷的技術基礎

人工智能營銷的興起離不開技術的支持，根據以往文獻的研究，可以將智能營銷發展的技術基礎大致歸為三個方面：首先，移動互聯網和5G技術為智能營銷發展提供了海量數據來源的保障。智能營銷發展的重要基礎就是數據，持續可靠的數據獲取是智能營銷所需的核心技術之一。隨著移動互聯網和5G技術的發展，營銷活動借助虛擬現實技術、仿真技術、人工生物智能技術廣泛深入到消費者的工作、娛樂、生活、消費等日常行為活動中，全方位地記錄了消費者的行為數據，為智能營銷的后續分析處理工作提供了海量的數據信息來源。其次，云計算幫助智能營銷完成了復雜的數據計算和處理分析。移動互聯網時代，大數據的發展使網絡數據成幾何倍增長，如何計算和處理分析這些海量數據成為了智能營銷發展所必須解決的重要問題。云計算技術憑借強大的數據計算能力，很好地解決了人工智能技術應用過程中的海量數據處理問題，通過多維度數據的連接實現了萬物互聯，從而使消費者和智能設備的交互體驗更加完善，營銷場景也因及時準確的數據分析而更加智慧化。最后，人工智能商業化應用技術為智能營銷發展提供了網絡應用環境。德勤2019年《全球人工智能發展白皮書》顯示，當前人工智能技術已進入全方位商業化階段，并預測全球人工智能市場在未來幾年會經歷現象級增長（錢明輝2019）。我國也出臺了相應政策來支持人工智能商業化應用的發展，2019年我國從事人工智能業務企業數量居全球第二。人工智能商業化的發展環境以及人工智能商業化應用技術的支持，為智能營銷的發展創造了良好的外部網絡應用環境。

（三）人工智能在營銷中的應用體現

人工智能技術在營銷中的應用，使營銷活動體現出了新的特點，如：視覺、聽覺、觸覺等多種形態的新互動方式、個性化需求的預測等。根據營銷活動的不同過程階段，可以從四個方面來分析人工智能在營銷中的應用體現。1.營銷調查研究階段。營銷調查研究是營銷活動的起點，通過提前的調研企業可以了解市場占有情況、消費者意愿、目標消費群體需求等重要信息。大數據技術以及人工智能技術的應用，極大地提高了企業營銷活動前期的營銷調研效率。消費者在各種生活消費場景中會留下自己的痕跡和使用信息，人工智能技術會幫助企業將海量的用戶數據進行歸類，如賬戶數據、交易數據、瀏覽數據等，并利用這些數據進行用戶畫像，從而準確分析出消費者的日常消費偏好、消費方式等信息，幫助營銷人員獲取營銷調研后的第一手分類數據。2.營銷策略的制定階段。人工智能技術從全網智能抓取相關數據進行分析，并智能分析出最新熱度關注點，幫助營銷人員完成尋找吸引消費者的創新點環節，擺脫了以往只依賴于營銷人員自身經驗判斷和小范圍營銷調研結果的限制。同時借助仿真技術、生物識別等技術，人工智能技術所創造的“人工腦”可以完成營銷策略制定過程中的一部分思考工作，如創意篩選、優化等方面。3.營銷執行階段。以往的營銷推廣活動，需要營銷人員提前進行宣傳媒介的選擇并且派大量人員進行實地配合，受限于地點、經費等外部因素。而人工智能技術根據網絡熱度數據分析，自行篩選出適合企業產品宣傳的網絡平臺，并且根據用戶使用偏好數據測算出適合的營銷時間點、次數等，在用戶進行相關網絡訪問時個性化推送符合該用戶需求特征的營銷方案，如喜馬拉雅會根據用戶年齡、性別、收聽歷史記錄等自動推送相關收聽圖書資源和購買活動等。4.營銷效果的評估階段。以前的營銷活動效果評估需要事后進行監測，而人工智能技術的應用幫助企業實現了實時監測，系統自動在全網絡進行相關內容的數據抓取和分析處理，并將監測效果及時反饋給營銷人員，方便營銷人員根據消費者反應及時修改營銷方案，降低了突發事件對企業營銷活動的影響。

三、人工智能帶來的營銷管理新趨勢

人工智能技術在營銷領域的應用深刻地改變了企業的營銷思維和營銷方式，也讓營銷管理活動有了新發展，對于人工智能帶來的營銷管理新趨勢可以從下面幾個方面來理解：一是技術驅動營銷變革。智能技術將成為下一代營銷變革的新支撐。目前，仿真技術和人工生物智能技術的初步使用已經能夠幫助智能設備進行部分營銷工作中的思考問題。營銷專家智能系統可以實現專業知識的傳遞和學習，在營銷專家的訓練下智能系統會增長解決問題所需的知識，并向用戶提供解決問題的辦法。電子自動訂貨系統，會根據企業線上線下的銷售數據自動進行分析，智能識別暢銷品和滯銷品，并根據實際情況自動交換訂單信息，減少營銷人員在了解銷售狀況和消費者偏好等信息時所投入的時間成本。人工智能技術的應用帶來了營銷理念、方法、手段、工具等各個方面的改變，未來如何利用好人工智能技術來幫助企業進行營銷活動是營銷人員需要關注的重點。二是營銷方式的多元化和營銷推薦的大規模定制化。人工智能技術的應用給營銷方式帶來了巨大的變革，短視頻營銷、直播營銷等新型營銷方式使企業營銷活動不再局限于傳統線下和網絡頁面廣告等方式。這種多元化的智能營銷方式，可以更加廣泛深入地獲取消費者的各種使用數據信息，如抖音小視頻會根據用戶關注信息來自動推送相關產品宣傳視頻。智能化的營銷方式讓大規模定制化成為可能，企業可以借助智能技術和數據處理技術實現對每個用戶的精準識別與記錄，從而為其個性化推薦相關信息，實現營銷個性化的批量自動生產。三是“AI+”智慧營銷帶來的跨場景營銷?！癆I+短視頻”營銷、“AI+KOL”的粉絲營銷等不同營銷策略，在人工智能技術的支持下各自發揮所長，應用到營銷活動的各個環節當中?！癆I+”的使用增強了消費者的互動體驗感和真實感，如唯品會的智能試裝功能可以幫消費者實現線上虛擬體驗，大大提升了消費者從“看”到“買”的效率，縮短了購買轉化時間。在移動互聯網時代，消費場景碎片化、消費行為流動化，人工智能技術的使用可以幫助企業處理復雜的消費使用數據，系統整合消費者在不同場景的多維行為數據，從而精準識別不同消費個體在不同消費場景下的差異化需求，結合消費者的實時場景，為消費者適時提供跨場景的營銷服務，突破圈層和場景的限制，擴大營銷推廣范圍，提升企業的56品牌宣傳度。四是基于智能識別、語音互動等技術的線上線下一體化智慧營銷。根據2018年人工智能應用行業報告，目前人工智能技術已經可以應用到零售的全鏈條環節，既可以線上進行用戶畫像和精準個性化推薦，也可以線下智能物流、智能選址、優化消費者行為分析和商品運營環節等，這種線上線下一體化智慧營銷，需要完整的人工智能技術體系的支持。通過分析消費者軌跡數據、可穿戴智能設備的身體數據以及社交消費平臺數據等信息，利用線上線下信息的同步傳輸、人臉識別等技術，人工智能可以及時捕捉消費者行為及心理需求，并實現精準匹配。

四、人工智能時代市場營銷面臨的挑戰

人工智能技術在營銷領域的應用給企業和消費者都帶來了極大的便利，但是技術都是具有兩面性的，我們必須理性對待人工智能技術，正視人工智能應用過程中產生的問題。根據以往文獻的研究，可以從以下幾個方面來認識人工智能時代市場營銷面臨的挑戰。一是人工智能背景下復合型營銷人才的不足，帶來的技術和營銷的進一步對接問題。當前，智能營銷領域的一個顯著問題就是技術與營銷的進一步深度銜接問題，懂技術、懂市場的復合型人才的不足使得企業在應用人工智能過程中出現很大障礙。一些機構掌握著最新智能技術，積累了海量數據；而另一些機構則了解市場，不掌握技術，技術應用與市場營銷之間的銜接出現了隔閡。人工智能技術在營銷的應用給所有領域的營銷人員都帶來了挑戰，人才和工作需求雙向失衡。企業必須培養復合型的營銷人才，引進新技術培訓課程，提升現有營銷人員的整體技術素質，從而幫助企業解決智能技術與營銷的進一步對接問題。二是人工智能營銷過程中暴露的數據隱私保護和流量造假問題。各種數據隱私新聞案件的曝光，讓越來越多的用戶對新技術的使用保持著高度敏感。大量未經用戶本人同意的數據非法監測和解讀嚴重干擾著消費者的日常生活，一些企業甚至利用智能技術對用戶個人信息進行預測分析來以此獲取用戶隱私。而流量數據造假問題更是進一步瓦解了消費者對網絡消費活動的信任，一些企業為了短期的盈利，利用內容剪切等網絡工具打造虛假流量信息，給消費者帶來了誤導，同時也嚴重干擾了正常的市場競爭秩序。為了能夠讓企業更有效地推進人工智能技術與營銷活動的銜接，必須及時懲治非法獲取消費者隱私的企業，營造良好的網絡使用環境，同時企業也要在內部加強管理，提升營銷人員的道德素養。三是全方位人工智能營銷環境下的消費者心理倦怠問題。人工智能技術可以給消費者推薦各種個性化信息，但這種根據消費者使用痕跡來進行持續性的精準推薦很難不讓消費者產生厭倦心理。隨時隨地的廣告推薦、跨屏的無廣告攔截、用戶瀏覽記錄的跟蹤推薦等行為，在智能技術的推動下變得更加自動頻繁。雖然人工智能技術可以幫助企業精準分析用戶數據，但數據也不能完全反映消費者的內心，企業要避免對智能技術的完全盲從，以防消費者產生厭倦心理。營銷活動是對人進行的活動，因此企業也要關注營銷人員的營銷經驗，不能以技術決定一切，要將技術與人的主觀感受相結合，真正做到從消費者本身需求出發。

五、結論

人工智能在營銷領域的應用目前還處于初步發展期，企業在應用人工智能技術時必須理性看待人工智能技術。既要看到人工智能給企業營銷帶來的數據分析、精準識別等便利，也要看到人工智能應用帶來的技術陷阱、用戶隱私等問題。當然，人工智能技術在營銷領域的應用未來還將有更進一步的發展，企業也要及時進行探索研究。本文僅從理論層面梳理分析了人工智能在營銷領域應用的相關問題，未來還可以在其他方面進行深入研究：如何更好地解決人工智能應用過程中帶來的隱私泄露問題，從而提升消費者的使用體驗；人工智能的特征如何對消費者的行為產生影響；智能互動方式的改變對營銷活動的影響，等等。

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