花开并蒂：人与AI协同的场景化产品开发机会识别案例研究

在数字经济背景下,如何有效识别出满足用户个性化场景需求的产品开发机会,既是理论前沿问题,也是实践难题。本研究以美的集团利用A I协同开发生活电器产品为例,回答两个问题：人与A I协同识别场景化产品开发机会的过程机制是什么？这一过程机制反映的机会识别逻辑是什么？本研究发现：（1）人与A I协同的场景化产品开发机会识别过程由全场景机会洞察、焦点场景机会发现和个性化场景机会创造三个阶段构成;（2）与以人为单一主体的机会识别逻辑不同,人与A I协同的场景化产品开发机会识别是协同互补逻辑。该逻辑通过经验与数据的动态交互与持续验证,既规避了仅凭经验判断的草率创新,也克服了仅由数据决策的欠完备。据此,本研究构建了人与A I协同的场景化产品开发机会识别模型,并提出数字经济时代人与A I协同的场景化产品开发机会识别的协同互补逻辑,形成理论创新。同时,本文结论对数字经济时代企业高效识别产品开发机会具有启示价值。     

人工智能使能系统的可信决策：进展与挑战

人工智能的应用已经渗透到许多领域,对社会经济和人民生活产生了重大影响。但其在自动驾驶和智能医疗等高风险应用中产生了许多不可预知的风险和事故,使得人们对人工智能使能系统决策产生了信任危机,人工智能可信决策的研究也随之兴起。本文首先分析了人工智能使能系统的风险和不确定性,根据其风险来源,从模型、数据和信任等三方面重点阐述了人工智能可信问题的研究进展,从管理视角提出了多重不确定情境下人工智能使能系统可信决策的挑战,以及贯通人工智能系统生命周期的人机协同可信决策框架,最后对人工智能使能系统可信决策研究进行了展望,期望对解决多重不确定情境下的可信决策问题具有理论上和实践上的指导意义。     

混合智能管理系统理论与方法研究北大核心CSCDCSSCI

随着人工智能技术的飞速发展及其在诸多行业中广泛和深入的应用,人机混合智能系统逐渐涌现.以人机协同混合智能为特定管理目标的混合智能管理系统,正处于萌芽阶段,已逐渐受到学术界、政府部门和产业界的重视,相关研究对实施科技强国战略具有重要意义.结合国家自然科学基金委管理科学部“十四五”规划相关领域专家的前期讨论意见,本文凝练出该领域值得深入探索的五个研究方向,并给出了每个方向的典型科学问题示例.     

混合智能管理系统理论与方法研究

随着人工智能技术的飞速发展及其在诸多行业中广泛和深入的应用,人机混合智能系统逐渐涌现.以人机协同混合智能为特定管理目标的混合智能管理系统,正处于萌芽阶段,已逐渐受到学术界、政府部门和产业界的重视,相关研究对实施科技强国战略具有重要意义.结合国家自然科学基金委管理科学部"十四五"规划相关领域专家的前期讨论意见,本文凝练出该领域值得深入探索的五个研究方向,并给出了每个方向的典型科学问题示例.     

基于人工智能的预测与决策优化理论和方法研究

数据-预测-决策是当前管理科学领域进行科学决策的主要模式,而人工智能的出现使数据处理效率更加完善、决策场景预测更加精准、决策结果优化更加智能,其核心优势在于实现了数据-预测-决策的高效转化。在分析国内外研究现状和发展态势基础上,聚焦人工智能驱动下管理预测与决策优化理论和方法,提出在该领域要开展五大方向的相关研究,即人工智能驱动决策范式转变机理研究、数据特征驱动的人工智能预测理论和方法研究、数据特征驱动的人工智能决策优化理论和方法研究、领域知识依赖的人工智能预测与决策理论和应用研究、可解释人工智能系统预测与决策优化理论和应用研究。针对每个研究方向,给出相应的研究背景和研究对象,并在此基础上列举了若干典型科学问题。希望能够推动与基于人工智能的预测与决策优化理论和方法相关的研究探索与实践发展。     

高端装备智能制造价值链的生产自组织与协同管理：设计制造一体化协同研发实践

新一代信息技术环境下，高端装备制造企业正在积极寻求和推动产品研制过程实现全球更大范围的物理空间、社会空间和信息空间中的数据串联、信息融合、业务协同和价值活动整合。作为一种以数据与模型集成融合为核心的新型制造服务模式，智能制造价值链成为数字化时代高端装备制造企业打造全新竞争优势的战略方向和核心途径。本文结合高端装备技术与管理深度融合的设计制造研发实践，探讨了高端装备设计制造一体化协同管理架构，从价值场景与工作场景两个维度揭示高端装备设计制造一体化协同流程的生成过程，分析了面向组织协同、资源协同、协同决策的生产自组织构建过程，为高端装备的协同创新和高质量研制提供理论方法支撑。     

人与机器,谁的建议更容易被采纳?不同决策情境下建议者类型对建议采纳的影响研究

在数字经济时代,人类会更加面临“有限处理能力”和“无限增长信息”的矛盾,而利用机器帮助提高决策者决策质量是解决或缓解这一矛盾的途径之一。本研究从接纳建议的角度研究人们对于人机工作的态度,通过引入“机器”作为建议者,比较人们在接纳机器和人提出建议上的差别以及重要的认知条件。研究的主要发现包括:(1)决策者在主观决策情境中会倾向于人的建议,而在客观决策情境中则倾向于机器的建议;(2)在客观决策情境中,高认知闭合需要的个体对人和机器建议的采纳无显著差异,而低认知闭合需要的个体会更倾向于采纳机器的建议;(3)在客观预测情境中,决策者在困难任务时更倾向于采纳机器的建议,而在简单任务时,对人和机器建议的采纳无显著差异;(4)在主观决策情境中,对人的建议的采纳不受建议框架的影响,但对于机器提出的建议在负性建议框架描述更容易采纳。研究的理论贡献在于:丰富和完善了不同决策情境下建议者类型(人/机器)对建议采纳的影响的理论体系;研究的实践意义是:帮助决策者更充分地利用机器来辅助决策,更全面地了解机器建议过程中的作用机制与路径,提高了决策质量。     

人工智能时代企业财经管理工作的重要性

随着人工智能时代的到来,人们逐渐将智能化技术应用于实际生产生活中,体现出智能化技术对增加经济效益产出的现实价值。基于此,文章将研究人工智能时代企业财经管理工作的重要性,从信息处理、人员转型两个方面明确应用人工智能技术的积极意义,并提出完善财经管理工作的建议,以期为我国企业构建高效、智能的财经管理体系提供支持。     

协同商务智能综述

商务智能使人们能从庞大而繁杂的业务数据中提炼出有规律的商业信息,为商业决策提供依据。本文首先介绍了传统商务智能的构架和核心技术。然而当代商务智能技术的发展已经不再能够满足决策者和知识专家的需求,故而又提出了协同商务智能这一概念,这是一种将传统BI嵌入协同环境中的系统。     

国外基于本体技术的组织人岗智能匹配研究述评

智能化人岗匹配技术是当前人力资源管理领域的一个研究热点,通过文献梳理与总结,从基于人力资源管理领域、组织能力管理和招聘与就业的人岗知识本体智能匹配三个方面,对现有研究进行了介绍,并提出了未来这一领域的研究方向。     

企业信息化环境下人-信息系统交互效率的内涵与外延

提出了"人-信息系统交互效率"一词,并给出相应的定义,指出人-信息系统交互效率的研究属于知识工作研究的范畴.分析了人-信息系统交互效率的内涵,提炼出人-信息系统交互过程具有交互性、协同性、快速响应性和相互适应性;指出交互效率是人与信息系统协同完成任务的协同效率.从认知心理学和信息技术等方面界定了人-信息系统交互效率的外延,并给出了人-信息系统交互过程中人的信息加工模型.提出在人-信息系统交互效率方面值得进一步研究的问题,旨在寻求人-信息系统交互的最佳途径,进而提高人和信息系统的协同工作效率.     

当创意遇到智能：人与AI协同的产品创新案例研究

随着市场供给的竞争加剧和消费需求的快速多变,企业既希望能创造原创性的产品,又希望能高效匹配用户的异质需求,二者兼顾对产品创新而言是巨大挑战。然而,AI的出现为应对这一挑战提供了条件。本文基于一家智能创意广告企业的案例研究发现,在复杂多变的环境下,人与AI的协同既能有助于实现创意的多样化,又能有效匹配用户的异质需求,据此提出人与AI协同的产品创新模式。研究表明：（1）大数据构成人与AI协同的产品创新资源基础,AI智能设计、联合计算和即时分析构成人与AI协同的产品创新能力基础;（2）产品创意智能化、异质匹配与市场洞察、产品创意更新构成人与AI协同的产品创新过程机制;（3）人与AI的协同不仅有助于促进产品创意与用户异质需求的匹配,还有助于启发人的创意思维,从而实现创意与效率的平衡。由此,将现有AI作为产品创新辅助工具的研究拓展为AI作为创新主体与人协同创新的研究,提出人与AI协同的产品创新启发式验证,区别于以往研究的经验验证与数据验证而形成创新,丰富数字经济时代的产品创新理论内涵,为企业应对产品创新中创意与效率的兼顾难题提供启示。     

量子计算人工智能的发展现状、应用和未来展望

全世界量子电脑的发展已逐渐进入可商业应用的阶段,量子电脑延伸了半导体产业已经走到尽头的摩尔定律,引发新的量子摩尔定律,并且以更快的速度实现数字计算能力,这将对人类智能与科技带来极大冲击与推动。近几年来,人工智能已对人类社会产生巨大影响,量子计算与人工智能如何结合成量子人工智能?如何结合才会产生最大效应?量子计算机的量子计算与人工智能结合的影响,可能远远超出人们的想象。比如有了巨大演算能力的人工智能机器人会不会自行发明更厉害的量子计算机与量子算法,而这个更厉害的量子计算机与量子演算又使机器人再往前智能升级,如此不断循环。很多人忧虑在量子人工智能快速发展后,可能取代人类,人类如何因应?该文针对这些疑问作一阐述,提出一些见解,作为对未来展望的注脚。     

浅谈人工智能(机器)参与图书馆服务

在未来图书馆,人工智能(机器)将与人工服务共同互动存在,并使读者得以共享这一新的模式。为此,尽早构建一个严格的针对人—机共存状况下的"法规"和相关的道德行为框架极为重要。虽然人工智能(机器)会不断取代一些岗位,但只要有不断学习的有经验图书馆员存在,人机的同盟服务关系应是永恒的。     

网络化制造系统的建立与运行控制策略

针对网络化制造的组织、管理、信息、决策与控制方式,提出了半分散结构多智能体的网络化制造系统的建立与进行控制的体系和方案,探索了网络化制造平台、建模方法、资源配置、协同规划调度、异地监控等技术路线和关键技术,在适应国情的基础上,突出了系统的实用性和可操作性.     

小i机器人：人工智能三部曲

小i机器人试图从三个方面,将人工智能机器人与传统业务相结合：与客户服务系统结合产生的智能客服机器人;与微信、微博等社交平台相结合产生的智能营销机器人;与智能电视相结合的智能家电机器人。     

智能经济，不宣而至

<正>“人工智能将成为人类的智能助手，成为高信赖度、须臾不可离开的伙伴。人与机器、人与人工智能是共生关系，可以共同进化。而人的智能+人工智能，将催生一个从混合智能到超级智能的世界。”——李彦宏无电商不企业、无移动不企业、无物联不企业——近20年来，中国企业走过了这样三次公司战略的更迭。期间，有一部分企业脱颖而出，也有企业倒在了优胜劣汰的市场倾扎中。     

基于学习与协同效应的云制造任务动态双边匹模型

云制造环境下的智能服务单元具有自适应学习能力,并通过社会关系与其他服务进行资源传递、信息共享交互,协作完成复杂制造项目。根据云平台上制造任务关联性与服务协同性的新特征,提出考虑学习与协同效应的制造任务双边匹配决策方法。由于云交易的重复性、动态性,服务通过多次参与任务积累知识提升服务质量,构造基于学习效应模型的主体动态能力计算方法,运用期望效用理论聚合双方满意度。同时,应用协同网络刻画服务社会关系,基于社会网络理论计算服务间协同满意度。从而构建以任务、服务满意度、服务间协同满意度最大化的一对一双边匹配多目标模型。通过汽车云制造实例运算得到最优匹配方案,验证本文模型的有效性,并与一般双向匹配、考虑学习、考协同效应的3类模型比较,证明本文模型的优势,更符合实际制造场景要求。     

基于瓶颈供应商提前期的供应链协同契约研究

针对瓶颈供应商对制造商采购提前期制约的影响,在一个"两供应商--单制造商"组成的两阶供应链系统中,构建了分散决策契约模型和集中决策下的协同契约模型,通过比较供应链的总体收益,指出核心制造商从供应链的角度提高瓶颈供应商在提前期上协同的重要性并做了详细分析,并从提高供应商协同积极性的角度提出了对供应链渠道收益分配机制。最后,通过数值分析证明了文章中提出的新观点。     

人因工具在在建核电厂的推广

随着核电技术的发展,核电厂设计的目益完善和运行管理经验的积累,因设计缺陷和设备可靠性原因引起的各类事件比例呈下降趋势,而人因事件的比例却居高不下。对如何预防人因事件的研究也越来越深入,“三向交流、独立验证、工前／工后”等诸多人因工具被开发出来。以下从国内外运行核电厂在推进人因管理和推广人因工具的实践进行总结分析,并对在建核电厂人因工具推广工作提出具体建议。