按日归档：2020-03-06

智能会议助手在企业中起到什么有利作用？

会议的召开是企业的重要组成部分，是进行技术、经验及工作总结的沟通平台，随着会议系统的不断发展完善，会议的人性化、高效化以及智能化被越来越多的企业所重视。而传统的会议形式不仅在开启会议时步骤繁琐，会议资料获取还比较困难，纸质化的会议宣传资料携带不便等问题无形中增加了会议的成本，影响会议效果。

针对以上难题，幽澜智能为了帮助企业获取更加出众的会议效果，以人工智能的方式提出了智能会议的相关解决方案：

• 无需携带的电子手册

在会议召开前，提前通过小程序、网页等形式分发会议电子手册，可包含会议介绍、组织机构简介、特邀报告、会议专家介绍、会议交通指引等信息，帮助参会人员快速了解会议相关内容，解放双手。

• 实时的公告显示

针对参会人数较多的会议，难免会遇到消息传达不到位的问题，使用智能会议助手，通过小程序等方式即可快速接收公告通知，重要的的通知还支持一键短信通知功能，避免参会人员错过重要的通知信息。

• 可视化的会场信息

可在程序中提前录入会场的三维地图信息，精准地呈现会场会议室等位置分布情况，进行中的会议信息也可实时可视化，为参会人员提供更加直观的会场分布信息。

• 资料共享功能

针对会议中会使用到的PPT、文档、宣传视频等重要会议资料，可经过系统提供统一的资料共享平台，支持参会人员快速查找需要的会议资料。

• 线上宣传功能

可以以小程序或公众号的形式，接通系统，制作会议助手小程序，通过二维码、微信分享等方式进行线上的分享推广，同时支持虚拟赞助商推广、产品展示等，大大提高会议的推广效果和曝光程度。

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人工智能在制造行业上有哪些发展趋势？

据行业专业人士分析，今后国内智能制造系统解决方案将面临两大发展趋势。

第一大趋势：智能制造是一项系统性工程，系统解决方案领域的合作将更加活跃。

智能制造发展具有复杂性、系统性，涉及设计、生产、物流、销售、服务等产品全生命周期，涉及执行设备层、控制层、管理层、企业层、云服务层、网络层等企业系统架构，需要实现横向集成、纵向集成和端到端集成。

限于资金投入不足、技术研发周期较长以及工艺壁垒等因素，单个系统解决方案商很难满足各个细分行业的智能制造发展需要，企业间将不断加强协同创新，以强化智能制造系统解决方案供应能力。

第二大趋势：智能制造系统架构将进一步完善，工业软件领域的集成与发展将成为重点。

从企业系统架构来看，国内目前还没有出现能够打通整个架构体系的智能制造解决方案商，但随着技术水平的不断进步，系统解决方案提供商将不断完善架构体系。

智能制造系统解决方案主要依托于软硬件产品及系统，实现制造要素和资源的相互识别、实时交互、信息集成。从硬件层面来看，基于成本大幅降低的现实需要，硬件中通用性强的部分将日趋模块化、标准化发展。

从软件层面来看，工业软件存在于智能制造的每个角落，智能制造解决方案将更加倚重于与硬件层关系密切的软件部分(SFC、MES、ERP、PLM)的集成与发展，其中MES是软件层中最核心部分。

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人工智能在指挥系统上面临的八大挑战

人工智能技术在指挥控制系统中已经有了一些成功应用的实例,但它的广泛应用正面临着挑战,其中有人工智能技术本身的原因,更多的则是指挥控制系统的使命和任务对人工智能技术提出了更高的要求:

• 思维活动是人脑的高级智力活动,它本身所固有的特征、如模糊性、并行性和联想能力,是目前人工智能系统所无法比拟的。指挥控制系统要完成复杂的指挥控制,对人的智能要求很高,同样对人工智能的要求也很高,不仅需要模拟一般的逻辑推理能力,还需要模拟人的思维中的对模糊信息的处理能力、对相关信息的联想处理能力和人的神经网络的并行处理能力,以使指挥控制系统达到增强人的指挥控制能力的目的。
• 对人的思维活动的运行过程、思维活动的基本工具和思维活动的加工对象的描述能力仍无法满足实现人工智能系统的功能的需要。同样对于指挥控制过程中的信息和指挥控制方法的描述手段也难以满足指挥控制系统对信息和知识的需求、如对信息中的不确定性的表示、对指挥控制方法的可信度和适用性的表示、对指挥控制过程的描述等,都不仅仅是一些规则和一些数学模型所能充分表示出来的,需要针对指挥控制过程、方法和信息的特点,结合人工智能的新技术研究适合使用的描述手段。
• 广泛存在于指挥控制过程所需要的输人信息、处理方法和控制策略中的不确定性仍然是实现智能化指挥控制系统的一个无法回避的难题。这些不确定性主要来自信息不完全、度量不精确、信号不清晰、情报不一致、欺骗、干扰、指挥控制过程的解题路径的不确定性以及人的主观意向与客观实际的差异等,’它们代表了指挥控制系统面对的真实环境。对于这些不确定性,不能完全用确定性的假设来解决,必须用处理不确定性的方法处理,如模糊方法、概率方法等。应该研究适合指挥控制系统的近似推理和不确定性信息表示方法,有效地利用这些包含不确定性的信息和方法。
• 知识获取技术和自动学习技术的缓慢发展是制约人工智能技术在指挥控制系统中广泛应用的重要因素.人工智能无法在创造性思维上超过人的智能,人工智能系统如果不在知识、解决策略等方面不断补充修正,终究会被人的智能系统击破,智能化的指挥控制系统也面临同样的问题。知识获取技术和自动学习技术是智能系统扩充修正其知识和银题策略的关键技术手段,但是这些技术本身还并未成熟,还不能直接应用于指挥控制系统中。
• 人工智能系统,主要是基于知识的系统,存储和使用的知识一般局限于解决二个范围狭窄的指定领域中的问题,系统既不能大量存储常识性知识,又缺乏对知识的融汇贯通能力,因此,这种系统在解决问题时往往表现出相当严重的脆弱性(或称不稳定平衡性),问题一旦稍微超出系统指定的约束,系统提供的方案就可能根本不具备实用性、甚至是完全错误的。指挥控制系统面临的问题的范围是很广泛的,处理这类问题的系统应该具有很强的健壮性,才能适应实际应用的需要。
• 人的主观能动作用是指挥控制过程的主导因素,人的因素如何反映到指挥控制系统中.指挥控制系统如何跟上指挥人员的思路,如何满足不同的指挥人员的决策偏好,使指挥控制系统和指挥人员融为一体,发挥人机大系统的综合效益,达到指挥径制系统的目的,是人工智能应用与指挥控制系统要认真解决的问题。
• 人与指挥控制系统的交互技术对于实现一个优秀的指挥控制系统是十分重要的,但人机交互对于一个人工智能系统来说又是十分复杂的,它包括:紧迫实时任务时的人机交互.系统输出方案和对方案的解释,人输人自己的设想、意见、提示等。人机界面的研究工作,对于人工智能技术在指挥控制系统中的应用是十分重要的。
• 人工智能系统的运行速度往往难以满足指挥控制过程的需要。人工智能技术在不断地发展到,近年来尤其在模糊推理与软计算、并行处理技术的应用和人工神经网络等方面取得了许多新成果,这些成果无疑为人工智能技术在指挥控制系统中应用提供了更为广阔的前景,随着人工智能技术的不断成熟和发展,人工智能技术必将在指挥控制系统中得到越来越多的应用,也必将为提高指挥控制系统的整体性能提供越来越多的手段。

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