人工智能醫療市場前景精選(九篇)
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第1篇：人工智能醫療市場前景范文
關鍵詞：人工智能 優選教材 考核方式內容 手段 實踐
人工智能（Aritificial Intelligence，英文縮寫為AI）是一門綜合了應用數學、自動控制、模式識別、系統工程、計算機科學和心理學等多種學科交叉融合而發展起來的的一門新型學科，是21世紀三大尖端技術（基因工程、納米科學、人工智能）之一。它是研究智能機器所執行的通常與人類智能有關的職能行為，如推理、證明、感知、規劃和問題求解等思維活動，來解決人類處理的復雜問題。人工智能緊跟世界社會進步和科技發展的步伐，與時俱進，有關人工智能的許多研究成果已經廣泛應用到國防建設、工業生產、國民生活中的各個領域。在信息網絡和知識經濟時代，人工智能現已成為一個廣受重視且有著廣闊應用潛能的前沿學科，必將為推動科學技術的進步和產業的發展發揮更大的作用。因此在我國的大中專院校中開展人工智能這門課的教學與科研工作顯得十分緊迫。迄今為止，全國絕大多數工科院校中的自動控制、計算機/軟件工程、電氣工程、機械工程、應用數學等相關專業都開設了人工智能這門課程。南京郵電大學自動化學院自2005年成立至今，一直將“人工智能”列為自動化專業本科生的選修課程，到目前為止已經有八年的歷史了。由于南京郵電大學是一所以郵電、通信、電子、計算機、自動化為特色的工科院校，因此，學校所開設的許多專業都迫切需要用人工智能理論和方法解決科研中的實際問題。在問題需求的推動下，南郵人經過多年的努力工作，在人工智能科研方面取得了豐碩的成果，如物聯網學院所開發的現代智能物流系統、自動化學院所開發的城市交通流量控制與決策系統，為本課程的開設提供了典型的教學案例。我們結合近幾年的實際教學經驗，從優選教材、考核方式、教學內容調整、教學手段的改進和實踐教學等方面對人工智能課程教學方法進行了總結歸納。
一、優選教材
目前，國內有關人工智能課程的中英版教材種類非常多，遵循實用、簡單、夠用的原則，再經過授課老師和學生們的共同調研，我們選用由中南大學蔡自興教授主編的《人工智能及其應用》第三版作為南郵本課程的授課教材。本書覆蓋的人工智能知識體系比較全面，包含知識表示、搜索推理、模糊計算、專家系統等。本書主要針對計算機、自動化、電氣工程等本科專業的學生所編寫，內容基礎，難度適中。蔡教授所編寫的這本教材全面地介紹了人工智能的研究內容與應用領域，做到了內容新穎、簡單易懂、兼顧基礎和應用，受到了全國廣大師生們的一致好評，多年的教學實踐證明我們所選擇的教材是恰當的、正確的。
二、考核方式
在全國大部分高等院校，“人工智能”這門課大都選擇開卷考試的方式來進行考核。為了強化學生對人工智能這門課基礎知識的掌握，南京郵電大學自動化學院選用閉卷考試的方式來進行考核。為了打消部分學生想在期末閉卷考試中通過作弊手段來完成人工智能這門課考核的僥幸心理，我們加強了對學生平時考勤成績、課下作業成績和實驗成績的考核，從而杜絕了“一紙定成績”的現象。我們對人工智能這門課的最后期末成績是按如下權重來劃分的：平時考勤成績占10%、課下作業成績占10%、實驗成績占20%、最后的期末考試卷面成績只占60%。為了克服國家現行教育體制的弊端，避免學生“機械式”地的應對教學和考試，我們對考試題型進行了調整，不再是以往的填空、選擇、簡答等題型，而是改為以解決實際問題為導向的應用題型為主，這樣學生只需要在理解授課內容的基礎上利用自己的思維來解題就可以了，這也體現了國家目前正在提倡的應用型教學導向。
三、教學內容調整
對于本科生而言，人工智能這門課程所需要講授的內容實在太多，由于課時所限，我們必須精簡教學內容，讓學生在掌握基礎知識的同時，也能夠了解它的具體應用。因此，我們將人工智能這門課程的教學內容分為兩個部分：第一部分是基本理論和方法，包括人工智能的概述、知識表示方法、確定性推理方法等；第二部分為人工智能研究成果的具體應用，包括神經元網絡計算、模糊智能計算、專家知識庫系統、機器語言學習等。通過對教材內容的合理調整和安排，使得授課計劃能夠比較全面地覆蓋了人工智能這門課程的基本知識點，從而滿足了學生們的求知需求。
四、教學手段的改進
（一） 激發學生的學習興趣
經過長時間的教學我們發現，在選修“人工智能”這門課程時，每個學生的心中所想各有不同，這些學生在剛開始學習時興趣還比較強烈，但隨著教學內容變得越來越抽象，學生逐漸對這本課的學習失去了信心，甚至上課時間不去聽課，使授課教師對教學也漸漸失去了信心，導致惡性循環，嚴重影響了教學質量。針對這種現象，我們認為，在開課前充分激發學生的學習興趣是很有必要的。我們要結合學校的實驗條件，開課前給學生演示“機器人醫療服務”實驗，通過該實驗的演示，讓學生們看到機器人能夠給病人提供多項人性化的服務，理解人工智能技術在開發醫療服務機器人多項關鍵技術中的應用，讓學生在開課前能夠對本課程的學習產生極大的興趣，實踐證明這種方法是有效的。
（二） 借助多媒體教學
多媒體教學是現代教學過程中一種非常重要的形式，它往往根據教學目的和學生們的特點，通過合理的設計、選擇教材內容，應用公式、圖形、文字、視頻等多種媒體信息進行有機組合并通過電腦和投影機顯示出來，與傳統教學手段相結合，形成合理的教學過程結構，達到最優化的教學效果。人工智能這門課具有針對性強、內容抽象、公式繁瑣等特點，學生學習起來比較困難，為了讓學生生動、形象地學習該課程，我們在教學過程中充分利用了多媒體技術來組織教學。例如在課堂教學過程中播放南郵自動化學院梁志偉博士帶領學生所開發的“智能足球機器人”比賽片段；讓學生在線觀看北京大學工學院謝廣明博士帶領學生所開發的“自主視覺機器魚”錄像片段等。在講解某些重要的求解算法時，借助Matlab軟件和投影機，直接展現該算法的求解過程，從而改善了課程教學的形式，提高了教學質量。
（三）提倡課堂辯論
我們在教學過程中打破了傳統的“老師講課學生聽課”的教學模式，多次組織課堂辯論，辯論的主題包括人工智能研究過程中出現的技術困惑、人工智能研究成果轉化中的市場前景等。如組織了“電腦PK人腦”“電腦是否讓電視消失”“電腦的未來發展方向在哪里”等一系列辯論會。經過激烈的辯論，無論正方還是反方都感覺自己收獲很大，增長了知識，開闊了眼界。在教學過程中通過將學生由“被動聽課”角色變換為“主動參與”角色，大大地調動了學生的學習積極性，從而提高了課堂教學質量。
五、實踐教學
實踐教學是課堂教學不可缺少的重要組成部分，通過讓學生親自動手實驗來對理論知識進行檢驗和應用是目前國內外各個大學提高學生綜合素質、增強學生市場競爭力的重要手段。人工智能實驗教學的目的是讓學生通過親自動手體會授課中的各種智能控制算法，從而使學生能夠更加形象地掌握課本知識。人工智能教學計劃安排了4學時實驗課，設置了“傳教士和野人過河”“機器人路徑規劃”這兩個人工智能問題，要求學生獨立完成這2個實驗題目的編程，并書寫實驗報告。通過實驗，學生動手實踐了課堂上所掌握的理論知識，加深了對智能算法的理解。
人工智能是一門實用性較強的課程，我們總結了近幾年來的教學經驗，從優選教材、考核方式、教學內容調整、教學手段的改進和實踐教學五個方面對人工智能課程教學進行了總結。從學生的反饋來看，我們所總結的教學經驗對于指導新教師講授“人工智能”這門課程具有積極的作用，需要指出的是，我們仍有很多不足之處，需要在以后的教學過程中不斷努力完善，提高自己的教學能力，爭取更好的教學效果。
參考文獻
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第2篇：人工智能醫療市場前景范文
關鍵詞：產業機器人；電氣自動化；技術；應用
在當今社會，人們正逐漸擴大產業機器人的使用范圍，由原來的配件生產、服裝制造以及食品加工等領域，開始探索新領域的應用價值。由于產業機器人的投入使用，讓生產工序更加全面化、流程化，使得制造行業的生產效率穩步提升，更符合我國社會經濟體系發展的實際需求。電氣自動化的引入，能為產業機器人提供更好的技術支撐，兩者聯合應用能夠開拓更為廣闊的市場前景。
1產業機器人的概述
產業機器人，又被稱為工業機器人，主要是通過計算機對各項電氣元件進行控制，以實現智能化操作的目的[1]。產業機器人最早的使用記錄可追溯至20世紀50年代，1961年，約瑟夫?恩格爾伯格和喬治?德沃爾兩位機器人科學家將發明的機器人“尤尼梅特”投入通用汽車公司的生產流水線中使用。雖然早期的產業機器人并不能進行復雜操作，僅能用于重復撿拾零配件，但這一事件成為了產業機器人應用的開端，約瑟夫?恩格爾伯格也被尊稱為“機器人之父”。隨著第二次工業革命的發展，技術創新也為產業機器人帶來了重大變革。傳感器的使用讓產業機器人的可操作性得以加強；計算機技術的參與也擴大了產業機器人的能力范圍；人工智能的引入，使產業機器人的發展更上一個臺階。產業機器人由于可替代工人應對各種繁重、枯燥的工作流程，適應惡劣的工作環境，因此，應用領域也越來越寬廣。隨著各種高新技術的應用，產業機器人在動力機械與計算機后續發展中，衍生出全方位延伸人的智力與體力的新時代生產工具，這是實現生產數字化、智能化、自動化的重要方式[2]。再加上其精準的操作性優勢，可在制造過程中提高企業生產效率，并且逐漸降低人工成本，減少人力資源損耗，對提升企業效益、維持社會經濟的可持續發展意義重大。
2電氣自動化技術中的概述
2.1電氣自動化技術。電氣自動化技術屬于工程技術中一門專業，是由電氣信息領域引申出的一個新學科。早期的電氣自動化多應用于電氣設備及電子行業，電氣自動化通過對信息的搜集，使企業管理者能更好的了解和掌握企業的整體生產運營情況[3]。再加上與自動化相結合，就能在自動化控制和機電管理等高精尖行業中發揮出其巨大的潛能。通過對這項技術的不斷探索，電氣化自動技術的應用也更加常見，由于其與工業生產和日常生活關系緊密，所以發展速度較快，目前已是高新技術產業的重要組成部分之一。2.2電氣自動化技術設計重點。電氣工程及其自動化設計包含了硬件設計和軟件設計兩個部分，安全性與先進性是其設計的關鍵所在[4]。在硬件設計上，首先要明確產品的實際用途，從使用環境、設備功能、操作流程等方面綜合考慮，在保證穩定性和耐用性的前提下，將電氣自動化技術打造成適合制造需求的產品設備。在軟件設計方面，要體現出產品的簡便性，因為設備是供日常生產生活使用的，所以簡單、易上手的操作性是產品設計的主要目的；在制造過程中，還要充分考慮人性化的特點，提升控制者對設計方案的滿意度。將硬件與軟件合理結合，同時關注到安全性和先進性兩大重點，是電氣自動化技術設計的最終追求。2.3目前我國產業機器人電氣自動化技術現狀。雖然我國工業化起步較晚，在機器人研究領域和電氣自動化技術水平上落后于西方國家，但是我國投入了大量的人力、物力和財力，采取切實可行的對策，嘗試將人工智能應用到電氣自動化領域當中，以改變原有落后的生產結構模式，實現電氣自動化的大范圍應用[5]。隨著我國科技水平的進步和生產制造的革新，產業機器人與電氣自動化技術的聯合應用已初見成效，有望在未來實現技術升級，改變現狀。
3產業機器人電氣自動化技術的聯合應用
3.1產業機器人的技術革新應用。傳統的產業機器人多從事單調、重復性較高的工作，引進電氣自動化技術后，可加強其運行穩定、精確定位、復雜裝配等功能，實現傳感系統的升級。比如，提升產業機器人的觸覺傳感能力，使之接觸物體時更加敏感，靈巧性和能動性更好；強化視覺傳感功能，通過對周邊環境的溫感、光感、體感等因素綜合分析，辨別自身位置。根據實際使用需求，加裝聲吶、紅外、藍牙、GPS衛星定位等技術，使產業機器人突破傳統限制，為人類社會提供醫療手術、貨物配送或救援定位等服務支持。通過電氣自動化技術對產業機器人進行系統編程，還能充分發揮機器人內部的各種元器件的組合效果，跳出傳統加工制造的思維限制，實現技術革新。3.2產業機器人的應用領域擴展。以往產業機器人多應用在簡單的電氣控制、電氣設備管理以及工廠制造等領域。主要原因在于，技術條件制約了產業機器人的功能拓展，使其一再重復乏味的工藝流程。借助電氣自動化技術的幫助，產業機器人不僅可以提升在原有電氣行業中的影響力，而且還能擴大在其他領域的影響范圍。以電氣行業為例，電氣自動化技術可改變以前電氣設備連接復雜的困境，使用電氣控制器實現智能化管理，提供故障預警服務和自動排查功能，解決報修時人工逐一排查的難點；同時，集成電氣控制系統，使自動化理念更好的融入產業機器人制造當中，實現真正的一鍵式智能管理。信息技術的不斷發展催生出各種新型的電氣自動化技術，包括高精度運動控制、模塊化與嵌入式控制系統設計、高可靠性實時通信網絡、復雜設施設備系統仿真技術等[6]。將電氣自動化與醫療、配送、救援等多個領域相結合，也能提業機器人的跨領域服務，如果穩定性和安全性得到提升，還可以進一步拓寬市場應用前景。3.3應用于精密零部件制造。產業機器人與電氣自動化技術聯合應用，可保障精密零部件的加工質量，提升制造業的現有加工水平。電氣自動化的使用能輔助產業機器人由簡單加工逐步走向深度研制，開發全數字開放式控制系統，能正確測量零部件的大小、規格等數據，實現精密零部件的批量生產。而且，二者的作用是相互的，產業機器人也能在制造期間通過前端反饋，完善電氣自動化技術的數據庫，在研發和制造過程中逐步提升行業水平。3.4培養產業機器人的自學能力產業機器人和電氣自動化技術的聯合還能增強機器的自主學習能力。依托機器人—環境交互、人機交互等系統的技術支持，產業機器人能與外界環境協調聯系，執行裝配、監測或是較為繁雜的組合任務。通過云端服務器的連接，能更加自主化的判斷所處環境形勢，以適應不同環境的工作需求。
4未來發展趨勢
4.1產業機器人的未來趨勢。從長遠的角度來看，產業機器人的應用肯定會涉及到更多的領域，并且機器人的數量規模也會越來越大。伴隨著科學技術發展的日新月異，產業機器人必然會在現有基礎上整合更多的技術功能，使用范圍變得更加專業性，分工也更加具體明細。從之前的單一重復操作到現在的精細化加工，由此可見，產業機器人的未來發展趨勢，會逐漸開始由單純的體力勞動角色向更多的腦力勞動角色轉型。4.2電氣自動化技術的未來趨勢。電氣自動化技術的發展也由當初傳統的電氣控制技術到如今的人工智能技術，發展速度較快。而且隨著當前技術的發展，電氣自動化技術與物聯網、通信行業、仿真技術的聯系日益緊密，和計算機行業的聯系也逐漸增多，符合人類社會發展的技術需求。4.3實現全行業覆蓋。產業機器人與電氣自動化技術的應用能夠體現出人機協作、自主化的優勢。毋庸置疑是產業機器人未來必然會進入到一切原本以為人類才能夠進入的領域．從事非線性的工作，甚至在決策領域發揮作用[7]。除了已經基本全面使用產業化機器人的農業耕收、裝配制造以及食品加工等行業外，產業機器人已經在新聞、醫療手術、航空航天這些行業接管了人類的部分日常工作，例如，自動即時短訊、提供精細化手術治療、提供航空航天對接幫助等等。因此在未來，機器人會逐步實現對人類社會全行業的產業化覆蓋，為社會經濟發展提供更好的服務。
5結語
產業化機器人屬于時展的產物，同時，電氣自動化技術經過人類不斷的探索和實踐，從單一行業發展而來，并結合多項技術逐漸走向成熟。就目前狀況而言，二者相互融合已經能夠各取所長，節省更多的的勞動力資源和時間成本，為人們提供更加高效、便捷的服務。不僅有利于實現技術的交融與變革，而且更有利于企業生產效率的提升，促進社會經濟水平的發展。具備廣闊的未來應用前景，能實現更多行業的技術專業化發展、精細化管理，朝著智能化社會的方向穩步邁進。
參考文獻：
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第3篇：人工智能醫療市場前景范文
關鍵詞？演天津濱海新區；3D打印；政策建議
中圖分類號？演F407 ？眼文獻標識碼？演A ？眼文章編號？演1673-0461（2013）12-0068-05
一、引 言
2012年4月，英國《經濟學人》雜志刊載封面文章《第三次工業革命》，將 3D 打印作為第三次工業革命的重要標志。同一時期，美國《時代》周刊將3D打印列為“美國十大增長最快的工業”。這一系列標志性事件，將3D打印技術推上前臺，引發了世人的廣泛關注。
二、3D打印技術概況及產業特點
（一）3D打印技術概況
3D打印技術是指通過連續的物理層疊加，逐層增加材料來生成三維實體的技術，綜合了數字建模技術、機電控制技術、信息技術、材料科學與化學等諸多方面的前沿技術知識，具有很高的科技含量。與切削等材料“去除法”不同，3D打印技術的主要流程是應用計算機軟件設計出立體的加工樣式，運用特定的成型設備，將粉末、液體、片狀等離散材料逐層堆積，“打印”出產品（如圖1所示）， 因此又稱為添加制造（AM，Additive Manufacturing）。
3D打印技術常在模具制造、工業設計等領域用于制造模型，現在正逐漸用于一些產品的直接制造，已經有使用該技術打印而成的零部件。在汽車，航空航天、醫療產業、工業設計、建筑、教育、地理信息系統、土木工程以及其他領域都有所應用。
（二）3D打印產業特點
雖然3D打印技術出現已有十幾年的歷史，但3D打印產業仍處于發展階段的初期，業態尚不豐富，行業成熟度低，但未來的成長性非常好，從整個產業來看具有以下兩個特點。
產業鏈長，輻射帶動效應顯著。3D打印產業涉及材料技術、信息技術、裝備制造、生產業等諸多領域。僅耗材一項，就包括7個大類30余種工藝設備、幾百種打印材料。產業應用輻射面極廣，是制造業與服務業融合的典型產業，能夠催生大批新興產業。無論是從技術還是應用角度來看，3D打印相關技術及設備都屬于機械工程、自動控制、激光、計算機、新材料等多個領域的交叉融合。從產業鏈角度來看，3D打印技術領域與上下游相關行業領域關聯十分緊密，帶動作用很強。
科技含量高，帶動制造業數字化變革。3D打印技術的應用大大縮短了新產品研制周期，能夠迅速提升復雜零件的制造能力，使復雜模型的簡單直接制造成為可能。3D打印技術顯著提高了新產品投產的成功率，大大降低了新產品的研發成本。目前，一個預測觀點在產業界廣為流傳，觀點認為：未來的制造業，人力、資金、設備等生產要素大規模集中化的工廠式生產方式將被摒棄，替代的將是更加靈活、所需要投入更少的3D打印生產方式。英國《經濟學人》雜志將這種趨勢稱之為“社會化制造”，認為它將“與其他數字化生產模式一起推動實現第三次工業革命”。
三、3D打印產業發展現狀與發展趨勢
（一）國外3D打印產業發展現狀
當前，全球正興起新一輪數字化制造浪潮。發達國家為解決其制造業競爭力下降的難題，倡導“再工業化、再制造化”戰略，提出智能機器人、人工智能、3D 打印技術是實現數字化制造的關鍵技術，希望通過這三項數字化制造技術的突破，鞏固和提升其制造業主導權。3D打印技術隨著工藝、材料與裝備的逐漸成熟，引起了世界范圍的廣泛重視。美國是全球3D打印技術和應用的領導者。2012年3月，美國在“全美制造業創新網絡”計劃中對3D打印產業作出重點部署。據美國權威3D打印行業咨詢機構Wohlers提供的數據，截至2011年底，全球3D打印機累計裝機臺數超過5萬臺，其中美國累計裝機臺數約占全球總量的50%，美國制造商所占全球市場份額超過70%。美國3D打印服務提供商Shapeways表示，他們已經“打印”了75萬種產品，材料已經涵蓋塑料、不銹鋼、銀、陶瓷和玻璃等。
除美國外，其他國家也在不斷加強3D打印技術的研發及應用。澳大利亞在2013年制定了金屬3D打印技術路線；南非正在扶持基于激光的大型3D打印機器的開發；日本著力推動3D打印技術的推廣應用。表1為2011年各國和地區3D打印技術應用的市場份額。
（二）我國3D打印產業發展現狀
我國3D打印技術研究起步較早，20世紀90年代初就開始對快速成形技術及設備進行研發，初具產業發展基礎。已有西安交通大學、華中科技大學、清華大學、北京航空航天大學等多家研究單位自主開發了成形設備并實現產業化，擁有自主知識產權。其中，部分便攜式桌面3D打印機已具備國際競爭力，進入了歐美市場。我國是繼美國、日本、德國之后第四個擁有3D打印設備的國家。但總體看來，國內缺乏能夠制造工業級3D打印機的企業；一些核心部件，如激光器、光路系統等仍依賴國外技術；打印材料單一，與國外材料的品種和性能等方面有差距；缺少原創性的3D打印新技術及裝備；應用寬度和深度不夠，與量大面廣的產品制造進程相比，還不具備價格優勢。
2012年10月，亞洲制造業協會聯合華中科技大學、北京航空航天大學、清華大學等權威科研機構和3D行業領先企業成立了中國3D打印技術產業聯盟。鑒于3D打印技術的戰略意義，工信部、科技部也正在組織專家對我國3D打印技術的發展開展專項研究，制定規劃，在全國進行重點布局。
國內部分地區正積極繪制3D打印產業的發展藍圖。2013年3月，江蘇省《江蘇省三維打印技術發展及產業化推進方案（2013-2015年）》，并組建三維打印產業技術創新聯盟，推進3D打印產業發展。南京市與中國3D產業聯盟簽署中國3D打印技術產業總部基地和中國3D打印技術產業創新中心合作協議，建設3D打印應用中心、示范中心以及科普、教育、培訓、加工等中心。武漢市搶先成立了“中國首個3D打印工業園”。東莞市將3D打印作為戰略性新興產業寫入了2013年的《政府工作報告》。此外，成都、重慶、長沙、青島等地正在建設或籌建3D打印產業園。
（三）3D打印產業發展趨勢
雖然3D 打印等數字化制造的核心技術仍處在發展的初級階段，產業還不成熟，但在產品設計、復雜和特殊產品生產、個性化服務等方面已顯示其獨特優勢，產業鏈已初具出行，整體產業發展迅速，其發展趨勢具有以下兩個特點。
市場前景廣闊，未來發展潛力巨大。3D打印技術以操作簡單、成形精準、高效低耗等特點著稱，擁有廣泛的市場前景。據美國消費者電子協會最新的年度報告顯示，隨著汽車、航空航天、工業和醫療保健等領域市場需求的增加，3D打印服務的社會需求量將逐年增長，到2017年有望增長至50億美元。近20年來，3D打印產業市場規模正以每年超過17%的速率遞增（如圖2所示），沃勒斯（Wohlers）最新報告顯示，2012年3D打印全球市場規模為22億美元，同比增長了29%；其中3D打印機的銷售量同比上升了25%，其中有38%產自美國，8.5%來自中國。
產業集中度不斷提升，壟斷形勢正在形成。美國上市公司3D Systems和Stratasys，Z Corpration公司、Solidscape公司以及德國的EOS公司、以色列 OBJET Geometries等公司，是目前全球3D打印產業的領軍企業。近幾年，3D打印設備制造企業正在一輪洗牌。美國Stratasys公司收購了OBJECT Geometries公司；3D Systems公司在2012年初收購了Z Corporation 公司和Vidar Systems公司。目前，Stratasys公司和3D Systems公司成為行業內兩大巨頭，Stratasys公司2011年擁有41.5%的市場份額。表2為國際最主要的5個3D打印企業或研發團隊以及它們的技術優勢。
四、天津濱海新區3D打印產業發展基礎
天津濱海新區是新世紀我國改革開放的最前沿，近年來憑借區位、政策優勢，發展勢頭迅猛，濱海新區具備發展3D打印產業的良好基礎：
一是具有相應的研發基礎。天津市擁有“天津快速成形技術工程中心”和“天津市激光技術工程中心”等快速成形技術研發單位。其中天津快速成形技術工程中心是國內最早開始此項業務的科研單位之一，在激光快速成形、快速制模、快速鑄造、快速測量、液壓及光機電產品開發、內燃機工作過程仿真、強度和流場計算、光彈應力分析、CAD/CFD /CAE/ CAM技術集成及產品優化設計等方面擁有較強研發實力。同時河北區的快速模具創新研發基地、塘沽海洋高新區濱海國際工業設計園等產業園區等也提出聚集一批3D打印企業。
二是擁有一定市場規模。目前天津市電子信息、裝備制造、汽車、醫療器械、新能源、模具等行業對3D打印技術有一定的認知。全市已有超過200家企業應用了3D打印技術。濱海新區在3D打印技術應用方面的企業，主要有霍尼韋爾、富士通、亞安科技、新巨升電子等企業。在3D打印技術研發方面的企業，有濱海高新區天津微深科技公司、天津濱海雷克斯激光等企業。
三是具備產業鏈向下延伸優勢。隨著技術的不斷發展，3D打印已經逐步應用于制造業的各個領域。從近十年3D打印設備下游應用行業分布來看，個人消費品（以電子行業為主）和交通運輸設備占據主要份額；同時，醫療方面的占比在持續提升。而3D打印設備在航空航天領域的應用也穩中有升。而上述幾類產業正是濱海新區大力推進的優勢產業，3D打印技術服務相關產業在新區發展，擁有廣闊的潛在目標客戶群，前景十分看好。
五、天津濱海新區發展3D打印產業的政策建議
根據3D打印產業的特點和未來發展趨勢，結合濱海新區的實際情況，濱海新區推進3D打印技術及產業的發展，需要從以下幾個方面入手：
一是做好3D打印技術與產業發展的頂層設計。通過深入調研區域內醫療行業、食品業、汽車制造業、航空航天制造業等相關行業未來對3D打印應用的市場需求，明確濱海新區3D打印產業發展思路，找出突破口，制定3D打印產業發展規劃，編制濱海新區3D打印技術發展及產業化推進方案，制定新區3D打印產業發展路線圖。
二是加強技術攻關，促進產業化。設立3D打印技術攻關和產業化專項，開展相關軟件、工藝、材料、裝備、應用、標準及產業化的系統性攻關。推進建設3D打印技術與其他先進制造技術融合的新型數字化制造體系。重點圍繞3D打印工藝優化和制件性能提升技術、高效打印制造技術、精度控制技術、符合材料零件制造技術、智能制造技術、超限制造技術、生物組織打印制造技術等技術領域，加大項目資助力度。設立3D打印產業發展投資基金，探索稅收優惠政策。
三是建設高水平研發轉化平臺。為促進3D打印技術產業化，中國3D打印技術產業聯盟擬選擇10個工業城市集中建設3D打印技術產業創新中心，投資2 000萬元，地方政府按照1∶1配套扶持。濱海新區應抓住這個機會，積極爭取創新中心落戶，借力亞洲制造業協會和中國3D打印技術產業聯盟，推動新區3D打印盡快走上產業化道路。同時，吸引清華、華中科技、西安交大、北航等研發機構在新區設立研發基地、檢測試驗平臺，開展科研成果轉化，率先布局3D打印技術及服務聚集區。
四是組建3D打印產業技術創新聯盟。依托天津市快速成型技術工程中心、天津市激光技術工程中心、天津大學、天津工業大學、天津職業技術師范大學、天津濱海雷克斯激光、天津微深科技公司等高校、企業，并邀請清華、北航、西安交大、華中科大、江蘇紫金電子、杭州先臨三維科技等3D打印技術研究和應用的領軍者，組建濱海新區3D打印產業技術創新聯盟。依托聯盟，策劃舉辦國家級3D打印高峰論壇，3D打印產業年度發展報告，舉辦產學研合作洽談會、研發成果信息會、企業需求對接會等，推動3D打印技術產業化。
五是培育3D打印產業龍頭企業。目前，濱海新區在3D打印方面關鍵裝備研發制造能力不足是制約產業發展的主要瓶頸。因此，需要充分發揮濱海新區科技創新資源聚集優勢，通過開展3D打印技術專題招商引智活動，吸引海外3D Systems、Stratasys、Solidscape、Shapeways、EOS等跨國公司，以及國內南京紫金立德、湖南華曙高科、杭州先臨三維、深圳光韻達、北京隆源、上海聯泰、無錫飛而康等企業，彌補新區在3D打印設備研發制造能力的不足。
六是進一步發揮試點示范的帶動作用。建設3D打印技術研發和產業示范基地，推動3D打印技術應用和產業發展。重點在航空航天、汽車制造、醫療器械等領域分步驟、分層次開展示范應用，形成通用性、標準化、自主知識產權的應用平臺，在示范過程中制定相關行業標準，加快推進濱海新區3D打印技術、產業與應用協同發展，探索和積累3D打印機的運營和管理經驗。
七是促進 3D 打印技術的社會化推廣。從區域層面出發，營造良好的3D打印技術相關產業發展氛圍。強化3D打印方面的教育培訓，將 3D 打印相關技術納入相應學科建設體系，加快培養 3D 打印技術相關人才。依靠相關行業協會、博覽會、論壇等組織形式來進行 3D 打印技術和應用的培訓，并宣傳、推廣3D 打印技術，使更多的人能夠接觸3D打印技術，產生興趣，并逐步接受和使用相關技術。在科技館、文化藝術中心、青少年活動中心等公共機構進行 3D 打印技術的展示、宣傳和推廣。發展 3D 打印服務機構，推廣 3D 打印技術應用，為發展 3D 打印產業積累應用經驗。
六、結 語
近來，全球正在興起新一輪數字化智能化制造浪潮。發達國家為解決制造業競爭力下降難題，大力倡導“再工業化、再制造化”戰略，提出智能機器人、人工智能、3D 打印技術是實現數字化制造的關鍵技術，并希望通過這三大數字化制造技術的突破，鞏固和提升其在制造業的主導權。雖然以3D 打印技術為首的數字化制造核心技術仍處在發展的初級階段，產業還不成熟，但在產品設計、復雜和特殊產品生產、個性化服務等方面已顯示出獨特優勢。所以，我們應充分認識智能制造、數字化制造對我國的深刻影響，在區域發展尤其是轉變經濟發展方式中，跟緊全球技術前沿，抓住這一制造業加快發展的機遇，深入研究以 3D 打印技術相關產業為代表的新型數字化智能制造產業發展規律，融入數字化智能化制造業發展浪潮，從而加快推動我國由“工業大國”向“工業強國”轉變。
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A Policy Research on the Regional Development of the 3D Printing Industry
——A Case Study of Tianjin Binhai New Area
Yang Zhao
（Binhai Research Institute in Tianjin，Tianjin 300456，China）
第4篇：人工智能醫療市場前景范文
關鍵詞：物聯網應用趨勢
Abstract: the content networking is regarded as the application of the Internet expansion, the application of innovation is the core of the development of the Internet content, the user experience as the core of innovation is the soul of the development of the Internet content. This paper mainly introduces the content in the application of network technology in the future now and will play a bigger role.
Keywords: things networking application trend
中圖分類號：TP393.4 文獻標識碼：A文章編號：
前言
Internet of Things（IOT），也稱為Web of Things。物聯網物聯網是指通過各種信息傳感設備，如傳感器、射頻識別（RFID）技術、全球定位系統、紅外感應器、激光掃描器、氣體感應器等各種裝置與技術，實時采集任何需要監控、連接、互動的物體或過程，采集其聲、光、熱、電、力學、化學、生物、位置等各種需要的信息，與互聯網結合形成的一個巨大網絡。其目的是實現物與物、物與人，所有的物品與網絡的連接，方便識別、管理和控制。
物聯網
物聯網自從其誕生以來，已經引起世界各國的巨大關注，并被認為是繼計算機、互聯網和移動通信網之后的第三次信息產業浪潮。
國內外普遍認為物聯網的概念最早是由美國麻省理工學院 Ashton 教授于 1999 年提出的，其理念是基于射頻識別( RFID) 技術、電子代碼( EPC) 等技術，在互聯網的基礎上構造一個實現全球物品信息實時共享的實物互聯網，即物聯網。可見，物聯網是基于互聯網、RFID 技術、EPC 標準，在計算機互聯網的基礎上，利用射頻識別技術、無線數據通信技術等，構造了一個實現全球物品信息實時共享的實物互聯網“Internet of Things”( 簡稱物聯網) 。此理念有兩層含義: 首先，物聯網的核心和基礎是互聯網，是在互聯網基礎上的延伸和擴展; 其次，其連接終端延伸和擴展到了任何物體與物體之間，并能進行信息交換和通信。物聯網的核心是物與物以及人與物之間的信息交互，其基本特征可簡要概括為全面感知、可靠傳送和智能處理。
一、物聯網的鮮明特征
1、首先，它是各種感知技術的廣泛應用。物聯網上部署了海量的多種類型傳感器，每個傳感器都是一個信息源，不同類別的傳感器所捕獲的信息內容和信息格式不同。傳感器獲得的數據具有實時性，按一定的頻率周期性的采集環境信息，不斷更新數據。
2、其次，它是一種建立在互聯網上的泛在網絡。物聯網技術的重要基礎和核心仍舊是互聯網，通過各種有線和無線網絡與互聯網融合，將物體的信息實時準確地傳遞出去。在物聯網上的傳感器定時采集的信息需要通過網絡傳輸，由于其數量極其龐大，形成了海量信息，在傳輸過程中，為了保障數據的正確性和及時性，必須適應各種異構網絡和協議。
3、物聯網不僅僅提供了傳感器的連接，其本身也具有智能處理的能力，能夠對物體實施智能控制。物聯網將傳感器和智能處理相結合，利用云計算、模式識別等各種智能技術，擴充其應用領域。從傳感器獲得的海量信息中分析、加工和處理出有意義的數據，以適應不同用戶的不同需求，發現新的應用領域和應用模式。
4、目前，由于網聯網內涵和應用的不斷發展，加之不同研究機構對于物聯網研究的角度和側重點不同，物聯網仍沒有一個權威和公認的標準定義。但從物聯網的本質特征分析可知，物聯網是現代信息技術發展到一定階段后的一種聚合性應用與技術提升，它是各種感知技術、網絡技術和人工智能與自動化技術的聚合、集成和應用。因而被稱之為繼計算機、互聯網信息產業后的第三次革命性創新。
二、物聯網的發展
從 1999 年概念的提出到 2010 年的崛起，物聯網的發展已經歷了 10 年的歷程，特別是最近兩年的發展極其迅速，已不再停留在單純的概念、設想階段，逐漸成為世界各國國家戰略、政策扶植的重點對象。表2所列是物聯網發展歷程中的幾個關鍵時期及主要事件。
表2國際物聯網發展的主要事件
1、國外物聯網發展概況
(1) 美國在物聯網基礎架構、關鍵技術領域具有領先優勢
作為物聯網技術的全球主要推動國，美國在物聯網產業上的優勢正在加強與擴大。美國國家情報委員會在《2025年對美國利益潛在影響的關鍵技術》中，把物聯網列入6種關鍵技術之一，并在“智慧地球”計劃中將物聯網上升為國家戰略層面。美國國防部的“智能微塵”(SMART DUST)、國家科學基金會的“全球網絡研究環境”(GENI) 等項目的開展提升了美國的創新能力。目前由美國主導的 EPCglobal 標準在 RFID 領域中呼聲最高，德州儀器(TI) 、英特爾、高通、IBM、微軟在通信芯片及通信模塊設計制造上全球領先。美國物聯網已經開始在軍事、工業、農業、環境監測、建筑、醫療、空間和海洋探索等領域投入應用。
(2) 歐盟出臺系列政策促進物聯網技術研發和應用
2009 年 6 月歐盟委員會了《歐盟物聯網行動計劃》，提出歐盟政府要加強對物聯網的管理，確保歐盟在基于物聯網的智能基礎設施發展商的領先地位。同年9月又了《歐盟物聯網戰略研究路線圖》，提出歐盟到2010年、2015年、2020年三個階段的物聯網研發路線圖，并提出物聯網在航空航天、汽車、醫藥、能源等18個主要應用領域和識別、數據處理、物聯網架構等12個方面需要突破的關鍵技術。目前，除了進行大規模的研發外，作為歐盟經濟刺激計劃的一部分，歐盟物聯網已經在智能汽車、智能建筑等領域進行應用。
(3) 日本國家戰略推動物聯網發展
2004年，日本政府提出了以發展泛在網絡社會為目標的“U-Japan”計劃，其戰略目標是實現無論何時、何地、何物、何人都可受益于 ICT 的社會。2009年將該計劃上升為“I-Japan”戰略。通過這些戰略，日本開始推廣物聯網在電力、交通、醫療、教育、環境監測和災難應對等方面的應用。
2、我國物聯網發展現狀
（1) 各級政府部門相繼出臺物聯網發展相關戰略規劃面對物聯網的巨大發展空間，我國制定了“十二五”發展規劃，將物聯網納入國家五大戰略性新興產業，相關產業標準也正在緊鑼密鼓制訂之中。盡管對物聯網的理解還不統一，各地方政府面對萬億級市場以及中央出臺的一系列政策支持，長三角、珠三角、京津唐等各地政府緊急調研，紛紛把物聯網列入重點培育的新興產業。物聯網還被列為《國家中長期科學與技術發展規劃( 2006-2020 年) 》和“新一代寬帶移動無線通信網”重大專項中的重點研究領域。[1]
(2) 江蘇無錫建立了國家傳感網中心
以江蘇省無錫市國家傳感網為中心，全國各地建成了一批物聯網研發基地和物聯網產業聯盟，物聯網研發企業如雨后春筍般涌現，為物聯網的發展奠定了扎實的產業基礎。2010 中國國際物聯網博覽會上的《2009-2010 中國物聯網年度發展報告》稱，2009年中國物聯網產業市場規模達 1 716 億元，預計 2010年中國物聯網產業市場規模將超過 2 000 億元。至2015 年，中國物聯網整體市場規模將達到 7 500 億元，年復合增長率超過 30%，市場前景將遠遠超過計算機、互聯網、移動通信等市場。[2]
三、物聯網發展面臨的問題
物聯網的發展和市場潛力巨大。但是實現物聯網需要解決一系列問題，主要集中體現在核心技術、標準規范、信息安全、隱私保護、產品研發等方面。
1 核心技術有待突破
目前，物聯網關鍵技術研發和規模化應用處于初始階段，其中，傳感器核心芯片和傳感器接入技術和中間件技術有待進一步發展。一是當前傳感器所能連接的通信距離受限，傳感器對外部工作環境指標要求較高，受外部環境影響較大。二是傳感器節點計算能力、存儲能力和通信能力不足，能量有限。
2 標準規范有待統一
標準是推動物聯網應用的保障，統一標準體系的缺乏將阻礙物聯網的發展。目前，物聯網標準體系尚在建立，中國、美國、德國和韓國是世界物聯網領域標準的重要制定國。ISO/IEC 在傳感網絡、IUT-T 在泛在網絡、IEEE 在近距離無線、IETF 在 IPv6 的應用、3GPP 在 M2M 等方面紛紛啟動了相關標準研究工作。由于物聯網發展涉及國家間巨大利益，制定一種能被世界各國認可的統一的物聯網國際標準，難度很大，短期內標準難以統一，規范協議難以形成。[3-4]
3 信息安全和保護隱私有待解決.
信息與網絡安全是要保證被保護信息的機密性、完整性和可用性。與互聯網和移動通信網相比，物聯網還存在一些特殊的安全問題。首先，物品的感知是物聯網應用的前提，射頻識別是物聯網的關鍵技術。物聯網中的物與物、物與人之間互聯是通過 RFID ( 射頻識別) 、傳感器、二維識別碼和 GPS 定位等技術來自由地自動感知和獲取物品信息的。在數據處理過程中同樣存在隱私保護問題，如基于數據挖掘的行為分析等。因此要建立訪問控制機制，控制物聯網中信息采集、傳遞和查詢等操作，保證不會由于個人隱私或機構秘密的泄露而造成對個人或機構的傷害。[
四、結論
物聯網產業是一個新興戰略產業，目前在全球范圍內尚處于起步階段，但機遇與挑戰并存，其未來的發展空間十分巨大。我國的物聯網產業與歐美等發達國家相比，仍存在一定的差距，但已經具備一定的產業技術和應用基礎。[7-8]今后應重點在以下方面做出努力:
1、加大研發投入，突破核心和關鍵技術
在物聯網最核心部分的傳感網芯片的研發上，國內 RFID 仍以低端為主。高端產品多為國外廠商壟斷，80%以上的高靈敏度、高可靠性傳感器仍需要進口，高端技術缺乏無疑將對國際標準制定競爭產生影響。并嚴重削弱我國在該產業上的話語權。在傳感器及傳感器網絡、芯片等關鍵設備制造、海量數據處理等核心技術上，我國應集中多方資源，協同開展物聯網重大技術攻關。
2、加快物聯網標準的制定
標準、成本和技術一直是業界公認的阻礙物聯網發展的三大問題。統一標準是促進產業規模化發展的前提。標準化的缺失一直被認為是業內制約物聯網產業發展的重要因素之一，因此，物聯網標準的制定和技術的研發同樣重要。目前，國內提供物聯網最核心部分 RFID 服務的大部分都是國外廠商的集成商。這些公司都堅持著自己的標準。各系統間不能互聯互通。我國必須抓住時機，加強國際交流與合作，更多地積極參與國際標準的制定，掌握制定標準規范話語權。
第5篇：人工智能醫療市場前景范文
關鍵詞：大數據：企業決策：企業戰略
自2012年大數據被提及以來，大數據已經越來越被各行各業研究人員及管理者所關注并重視。一個大規模生產、分享、應用大數據的時代已經開啟。對于大數據所蘊含的潛在大價值，瑞士達沃斯論壇（2012）上的《大數據大影響》明確指出，數據已成為一種全新經濟資產類別，好比貨幣或黃金一樣；美國政府認為，大數據是未來新石油，一個國家擁有數據的規模、活性的大小及解釋運用能力將成為綜合國力重要組成部分，未來對數據的占有與控制甚至有可能將成為繼陸權、海權、空權之外國家的另一個核心資產。
在國內，大數據也得到國家政府、地方政府、企業及各類社會組織的高度重視。2014年，“大數據”首次被寫入中國《政府工作報告》：《“十二五”國家戰略性新興產業發展規劃》明確提出，支持海量數據的存儲、處理技術的研發與產業化；廣東、上海等地政府則在積極籌劃大數據管理局，其他各地方政府，如四川、陜西等地也在籌劃大數據產業集聚區。可以斷言，在未來，誰擁有了大數據以及對大數據的發掘處理能力，誰就將占領新一輪科技競爭和產業競爭的戰略制高點。對于企業而言，誰掌握了大數據技術，誰將是下一代企業的“王者”。
一、大數據的概念及內涵
大數據，到目前為止還沒有一個統一的定義。被譽為“大數據商業應用第一人”的舍恩伯格指出，大數據的“大”并不是指數據本身絕對數量大，而是指處理數據所使用的模式“大”，盡可能地收集全面數據、完整數據、綜合數據，同時使用數學計算方法對其進行分析、建模，挖掘背后相關關系，從而預測事件背后發生的概率。全球著名管理咨詢公司麥肯錫（Mckinsey&Company）將大數據定義為，“無法在一定時間內使用傳統數據庫軟件工具對其內容進行獲取、管理和處理的數據集合。”我國著名信息管理專家涂子沛認為，大數據中的“大”非實指，而是虛指，指的是人類通過科技手段有能力去發現數據中蘊藏的巨大價值，這才是“大”的真正內涵。與傳統數據相比，大數據特征可以用4個V來概況（Volume、Variety、Value和Veloeity），即體量大、多樣性、價值密度低和處理速度快。海量、快速、多樣性和不確定性的特點以及呈幾何級數增長的速度與規模，給數據的收集、存儲、構架、查詢、管理、利用等帶來更大的挑戰，且前所未有。
大數據的核心價值是預測。大數據的關鍵并不在于數據的“大”，而在于挖掘其中隱藏的大價值。把數學算法運用到海量的數據上，通過分析與某事物相關的所有數據，大數據可以自動搜索出其中有價值的信號和模式，預測事情發生的可能性，進而作出準確研判。這種能力被視為人工智能，是大數據的核心。例如，在零售業，對大數據的分析可以讓零售商實時掌握具體銷售動態，迅速調整相關庫存，同時制定更加精準有效的營銷策略。當前，大數據已經在醫療、教育、零售、交通運輸等行業得到應用，它的開發和利用將深刻改變傳統行業的運作方式并大幅提高行業運作效率。未來，企業決策行為會日益基于數據分析而作出，大數據決策必將成為信息技術下一次重大突破的重要方向之一。
與此同時，利用大數據決策也將成為企業決策的必然。能夠被企業隨時簡易獲取的數據，可以幫助、指導企業對企業相關業務流程進行有效優化，幫助企業作出科學決策。企業“智商。的基礎就是各式各樣各類的數據。大數據在重新定義企業“智商”同時，對企業核心資產同時也進行了重新定義，數據資產可以說必然成為現代商業社會的企業核心競爭力。
二、大數據對企業經營決策影響分析
大數據就是信息時代的“石油”，可以這樣說，“數據興則企業興，數據強則企業強”。對企業而言，大數據時代的到來，將對企業經營決策產生重大影響，甚至可以說是顛覆性影響。相關調研顯示，3/4的企業正使用大數據來支持營銷戰略、財務發展戰略及人力資源發展戰略。來自于行業資深數據管理解決方案供應商Stibo Systems的調查顯示，越來越多公司已經認識到大數據已經成為企業經營戰略決策的極為重要的支撐手段。
傳統企業決策程序，一般都要通過長時間的資料搜集、調查研究、分析論證、方案選擇與評估等幾個程序。但是，現代市場的激烈競爭客觀上要求企業能先他人動而動，迅速決策，實施戰略部署與推進，爭搶市場戰略制高點，最終在市場競爭中占有強有力的一席之地。但是，由于傳統決策程序的復雜，極有可能導致決策相對滯后，最終錯失發展良機。相對而言，在大數據時代，企業不僅要制定科學戰略決策，更要求決策程序高度簡化易行，即企業未來競爭將基于大數據決策的競爭。通過大數據應用，實現對數據的挖掘、分類、整合、分析，找出對決策有價值信息，并快速作出決策方案。
1.對決策主體的影響
大數據時代來臨，對企業決策主體的影響是顯而易見的。傳統的決策主體，因企業高管，即決策者擁有的數據具有相對壟斷性及數據可能的缺乏，企業經營決策基本上依靠高管的思維與經驗進行；在大數據時代，企業決策主體將不僅僅局限于高管，企業普通管理者及員工可以相對方便地獲得決策所需相關信息，決策能力在一定程度上可以說大幅增強，參與決策意愿也越來越強，決策在某種程度上可以說越來越傾向于依靠企業一線員工。此外，因民眾科學素養提升，特別是加上媒體宣傳與教育及企業決策相關數據的易獲性，普通民眾也可通過大數據參與決策。可見，決策主體在大數據時代將從傳統的商業精英向社會大眾參與轉變。多元決策在大數據環境下將變得更加突出、更加重要，決策參與者將越來越廣泛且關系也更加復雜。全員參與將成為大數據背景下企業決策的重要特點之一。
2.對決策技術的影響
傳統上，企業決策一般依據決策所面臨風險的大小而采取不同決策方式，如針對確定型決策，可以采用線性規劃法等，針對不確定型決策，一般采取大中取大、小中取大、最小最大后悔值法等。而大數據時代到來，對企業決策技術產生的影響也是顯而易見的，甚至可以說有可能顛覆傳統決策技術，具體表現在三方面：一是基于云計算的數據處理與分析技術。云計算作為管理、處理大數據的一種有效工具，可以為數據收集、整理、分析等提供技術上支撐，能夠有效幫助企業提升信息服務質量，促進決策難題加速解決；二是大數據下的知識發現技術可以有效提升決策質量與決策速度。因大數據類型多且價值密度相對較低，可以通過建立面向半結構化、非結構化存儲數據的知識發現方法、面向流數據的知識發現方法以及多源海量信息的知識發現和知識融合技術，找出隱藏其中的對提升決策有價值的信息。三是大數據下的決策支持系統。基于大數據決策環境越趨的復雜性，相對于傳統受限于少數人群使用且不能利用分散于其他處的系統資源等傳統決策系統，可在傳統決策系統基礎上進行變革，就是通過大數據云計算技術建立適應全員參與的決策方法，從而能夠適應全員參與的大氣候。
3.對決策組織與文化的影響
大數據決策對企業組織及企業文化的影響將極為深遠，甚至可以說是重塑。在大數據時代，全員決策成為可能，事實上這將會對企業決策權力進行重新分配，而決策權變化必然會對傳統的決策組織及其文化帶來沖擊。在企業決策中，集中決策、分散決策的選擇和決策權分配問題是影響決策組織相關因素中兩項極為重要的因素。在大數據時代，企業面臨的相關環境將會越來越復雜，數據變化也會越來越快，對決策時效性要求必然會越來越高。在此形勢下，分散決策將成為必然，在決策權力的具體分配過程中，企業必須給予員工或企業利益相關者相關決策權力，以提高組織決策水平。而這對企業文化的影響是顯而易見的，主要體現在以下兩方面：一是對管理者決策思維模式的改變，改變傳統的以往收集數據、分析數據，然后進行決策的模式；二是創新企業文化。將企業文化從過去依靠經驗決策轉向依靠數據決策，且將形成基于大數據形成“互聯網+決策”的全新模式。
4.對決策信息的影響
相對于傳統企業決策信息來源的單一性、狹隘性、局部性，在大數據時代，企業面對的數據信息將呈現幾何級增長，信息來源更廣、速度更快、渠道更寬、更新頻率更高且噪音更多。但是企業面臨的市場競爭環境變化也越來越快，競爭水平也越來越高，對信息質量的要求必然會水漲船高，客觀上對信息的敏感度也會越來越高。在需要獲得高質量決策背景前提下，相對于傳統決策所需的少量信息，如一般意義上的企業內部信息、相關競爭者信息、消費者信息、行業發展信息等等，已經遠遠不夠。若干看似不相干的信息，在大數據時代，都有可能對企業決策產生至關重要、不可忽視的影響。因此，企業需要的信息可以說要涵蓋與企業看起來貌似無關的信息。如生產啤酒的企業可能需要關注生產帳篷或生產輪胎的企業信息等等。在此類信息中，尤其是因偶然的、不可控因素導致的事件而產生的數據會源源不斷不斷發生，客觀上要求企業在數據收集、整理及分析上加快效率，充分挖掘信息價值并形成企業數據資產。
三、未來，大數據與企業決策相伴而生
將來，數據將不再是簡簡單單的為決策服務的工具，大數據將和決策相伴相生，有大數據的地方就有決策的產生，甚至是不需要人類參與，大數據將根據之前人類設定好的參數自動化的制定策略，從而達到為人類服務的目的，當然，不管何時，都應以人為本大數據應以輔為主，可以看出，大數據對決策的影響是深遠的，不僅僅是在當下，在了解了大數據對決策的影響，才能為企業決策提供一個方向，慢慢的改變，慢慢的適應，這樣才能走的更遠。
1.樹立大數據思維意識
大數據時代的到來，對人類社會各個層面，特別是人們的決策思維帶來巨大的影響。一是看待大數據要用歷史的眼光。相對于農業社會和工業社會，信息時代的生產要素與發展驅動力明顯不同，大數據、云計算的應用將對社會發展產生前所未有革命性的顛覆性的影響，在推動社會進步的同時，對人的思維也將產生顛覆性影響，應積極跟上。二是積極適應大數據時代，樹立大數據決策思維。大數據不僅僅是先進信息技術的外在表現，更是對企業決策者世界觀、方法論的改造。在新形勢下，如若不及時轉變決策思維則會被時代說淘汰，要學會緊跟時代步伐，學會收集、分析、處理數據，挖掘數據潛在大價值，全方位高效地實施決策。
2.正確認知大數據價值與效益
處于經濟社會中的任何人都期望中大數據中盡快挖掘出意想不到的“大價值”。對于企業決策而言，就是通過各類數據分析解決企業面臨的困難或實現價值增值。例如，非常經典的“啤酒+尿布濕”案例即告訴企業決策者，大數據中可以發現貌似極不相干的事件之間可能存在某種必然的有價值的商機值得去探索。在這之中，不是簡單的看到二者之間的聯系，而是通過現象發現問題存在的根本緣由，并通過緣由去發現新知識、新規律，事件相關性本身是無價值的。
3.大數據決策遠景美滿，但近期需謹慎
與世界上其他任何新生事物一樣，如交流電的廣泛應用，大數據技術運用也將前途無限，因此，無須擔心大數據技術的市場前景。與其他信息技術一樣，大數據技術同樣遵循指數發展規律，即指經過一段時間發展（通常要30年以上），且前期發展相對緩慢，經過相當一段時間逐步積累（可能需要20年以上）會出現一個拐點，經過該拐點后，則會出現暴發性增長。一般而言，暴發性增長一段時間后，最后進入良性發展穩定階段或消亡。因此，展望歷史發展長河，大數據技術也僅僅是歷史長河中一朵浪花，對當前近年來的大數據研究與應用可能還不能保存不切實際的幻想。
4.重視應用大數據決策面臨的挑戰
當前，大數據技術仍不夠成熟，面對海量的、動態的、異構的數據，傳統數據決策技術還難以應對，而現有技術效率低、成本高、不穩定，應用大數據進行決策還困難重重。具體而言，表現在以下幾方面：一是數據復雜性的挑戰。當前，知識的匱乏制約了人們對大數據模型的構建和方法的設計。運用大數據決策，還很難對所有不同類型、不同形式的數據之間的內在關聯或規律作出準確判斷。二是計算復雜性的挑戰。對于PB級別以上的數據，即使是傳統的線性計算方法也已經顯得捉襟見肘，甚至是無效的計算。因此，運用大數據技術決策不可能像過去處理小數據那樣做全局性統計與分析，需要重新構建全新的算法。三是數據處理系統復雜性帶來的挑戰。大數據的處理對計算機運行系統提出了超前挑戰，對于許多碎片化的信息處理與應用大大增加了信息系統的復雜性，特別是在運行效率及能耗上。
