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第三，我国制造业竞争力指数持续攀升，应对发达国家和发展中国家“双重挤压”的能力日益增强。随着我国制造业产品结构和出口结构不断向高附加值方向升级，未来我国与发达国家制造业的分工关系将从目前的垂直分工转为垂直分工与水平分工并存，尤其在轨道交通、电力设备、海工装备等高端制造领域与发达国家的竞争更加激烈。同时，在轻工、纺织等劳动密集型产业领域，转型升级的步伐也在加快，正在努力摆脱与东南亚等低成本国家的同质竞争。发达国家在中高端产业转移“回流”发展中国家在中低端领域承接产业和资本转移我国增强应对“双重挤压”的能力制造业创新模式和创新体系正在加速重构 第一，创新载体从单个企业向跨领域多主体的协同创新网络转变。在传统的创新活动中，新技术、新产品的推出很大程度上依赖于单个企业的技术研发和商业化等活动。但是随着产业分工日益细化，产品复杂程度日益提升，技术集成的广度和深度大幅拓展，单个企业无法覆盖全部创新活动，需要与大学、科研机构、行业协会及其他企业等不同创新主体组成新型的协同创新网络。例如，C919大飞机就是由中国商飞公司通过构建跨领域、多主体、全球化的协同创新网络研发制造的。 第二，创新流程从线性链式向协同并行转变。信息技术的迅猛发展和加速应用，推动网络化条件下创新链各环节之间的联系更加紧密，创新链条表现得更加灵巧。传统意义上的基础研究、应用研究、技术开发和产业化边界日趋模糊、紧密衔接，甚至重叠并行，新技术从研发到进入市场的周期大幅缩短。近代工业文明以来，重要的技术发明从科学原理的发现到技术应用转化的周期越来越短。例如，从1782年摄影原理的发现到1838年照相机的发明，用了56年；时至今日，互联网、智能终端等领域，一个想法从产生到实现的周期往往用月和周来计算。 第三，创新模式由单一的技术创新向技术创新与商业模式创新相结合转变。随着互联网的快速发展和全球化进程的日益深入，商品、技术和资本在全球范围内的流动性不断扩大，技术的溢出效应不断增强，技术创新的模仿壁垒和垄断利润急剧下降，单纯依靠技术创新的盈利模式被打破，商业模式创新正成为制造业创新驱动发展的新方向。技术创新与商业模式创新融合互动越来越成为创新的主流模式。例如，苹果和小米就是技术创新与商业模式创新成功的典范。我国制造业面临的新机遇 第一，基于全面深化改革的新制度改革优势。十八届三中全会以来，我国陆续出台了一大批重大改革措施，如深化国有企业改革、行政审批制度改革，以及金融、财税、要素价格等改革。这一系列全面深化改革的举措都为制造业发展营造了良好的制度环境，有利于支持制造业创新创业，激发国有企业的创新活力，降低中小企业的创新成本。 第二，基于高素质劳动者的新人口质量优势。我国制造业就业人口靠数量取胜的人口红利期逐渐消退，但我国每年有700多万的大学毕业生，其中大部分补充到制造业就业人口中。同时，我国又在大力发展劳动技能型人才培训，我国制造业就业人员质量必将大幅提升。新增高素质劳动者带来的人口质量优势，将推动我国制造业的创新发展和转型升级。 第三，基于创新驱动的新资源要素优势。我国过去长期依赖资源要素驱动制造业发展，但我国要从制造大国发展为制造强国，必须面临新旧动能转换，即由土地、劳动力等传统要素驱动，转为科技、信息等新的创新要素驱动，推动科技创新、模式创新、管理创新、业态创新、机制创新等全面创新，释放中国制造业发展的巨大潜能。 第四，基于“一带一路”战略的新全球化发展优势。我国长期依靠低要素成本优势参与国际分工，成为全球制造业发展的重要推动力，但这种低要素成本的全球化发展优势正日趋弱化。随着我国“丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”战略构想的提出，我国制造业又迎来新的全球化发展优势。“一带一路”战略将大力推进我国在全球范围内优化整合发展资源，加快化解过剩产能和推动产业转型升级，推动我国制造业迈向全球价值链中高端，提升“中国制造”的全球影响力。四个新优势 新制度改革优势 全面深化改革，金融、财税、国企、要素价格改革 新增就业人口优势 我国每年大学毕业生总数高达700多万人，十年下来就差不多等于一个德国的总人口 新资源要素优势 技术、信息等新资源要素；资源得到优化配置 新全球化发展优势“一带一路”，产业、资本和资源能源对外深度融合第2章智能技术发展趋势人工智能越来越聪明集成电路发展奠定智能技术基础 智能技术即人工智能（Artificial Intelligence，AI），是利用计算机等信息技术对人的意识和思维的模拟，是研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统，属于计算机科学的一个分支。
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云计算再加上移动互联网，使智能技术普及应用向前迈了一大步，让信息系统更智慧，让人们随时随地都可以享受到智能技术的服务。计算机的复杂计算能力大幅提高 云计算中心既然是专业做计算服务的机构，就会使用大型的、计算能力强大的计算机。 高性能计算（High Performance Computing，HPC）是指从体系结构、并行算法和软件开发等方面研究开发高性能计算机的技术，通常使用很多处理器（作为单个机器的一部分）或者某一集群中组织的几台计算机（作为单个计算资源操作）的计算系统和环境。很多高性能计算系统是在高标准计算机大型集群的基础上，增加了更高性能的专用的计算、存储、传输等硬件。高性能计算机的主要用途是网络计算环境中的主机，以后将会出现数以十亿计客户端的数据及应用都会放在高性能服务器上。 云计算使计算能力与资源大规模集中，因此需要适应大数据的计算解决方案，这就产生了高通量计算（High Through Computing，HTC）。高通量计算是利用大量计算资源在一个较长时间段完成极大量计算任务的一种计算方式。与高性能计算的区别是，高通量计算是在高性能的同时，还要提供长时间的稳定计算服务，而高性能计算则更侧重短时间的高性能计算服务。HPC执行的任务可能是由很多紧密联系的并行任务构成，而HTC则可能需要将独立的串行任务在很多不同的计算资源上进行独立调度。为什么需要HTC？因为到了互联网时代，很多计算服务需要长年累月运行，而没有人负责日常的开机和关机等事务，这就需要持久、安全且高性能的计算服务。这种计算服务从关注单任务完成时间转变为提高系统吞吐能力及并行处理能力，未来并发执行规模需要提高至10亿级以上。高通量计算目前还正在研发过程中，是更适合智能技术和大数据应用的计算解决方案。 量子计算机则是一种依据量子力学理论而重新构建的，具备高速数学和逻辑运算、存储及处理量子信息的计算机。普通计算机中的2位寄存器在某一时间仅能存储4个二进制数（00、01、10、11）中的一个，而量子计算机中的2位量子位（qubit）寄存器可同时存储这四个数，因为每一个量子比特可表示两个值。如果有更多量子比特的话，计算能力就呈指数级提高。量子计算将使计算机的计算能力大大超过今天的计算机。2015年谷歌宣布其研发的量子计算机比传统计算机快1亿倍。近年来智能技术发展对计算能力的要求越来越高，如果真能研发成功量子计算机，将打开智能技术的长期发展瓶颈。机器会自己学习和改进机器拥有学习能力 机器学习（Machine Learning，ML）是研究计算机怎样模拟人类学习行为，让计算机在没有事先明确编程的情况下作出正确反应的科学，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。学习是人类获取新的知识或技能、不断提升自身能力的智能行为，机器学习就是让计算机像人类一样具有学习知识和技能，从而不断提升的能力。机器学习要综合应用心理学、生物学和神经生理学，以及数学、自动化和计算机科学，结合各种学习方法如机械学习、传授学习、类比学习、归纳学习、分析学习、事例学习等，从数据中自动分析获得和认知规律，从而达到不断自我完善、自我提高的智能境界。 深度学习是机器学习的一个分支，即利用构建人工神经网络、模仿人脑思维逻辑方法的机器学习。人类的大脑和神经系统在处理信息时是分层次和级别的，从低层到高层，其对事物的识别和认知能力就越来越抽象和复杂。深度学习提供了一种更智能的技术方法。一般的机器学习中，为了让机器具有认知能力，首先是以某种方式提取某个事物的特征。提取方式有时候是人工设计或指定的，有时候是在给定相对较多数据的前提下，由计算机自己总结出来的。而深度学习提出了一种让计算机自动学习和总结事物特征的方法，并将特征学习融入到了建立模型的过程中，从而减少了人为设计特征造成的不完备性。目前以深度学习为核心的某些机器学习应用，在满足特定条件的应用场景下，已经达到了超越现有算法的识别或分类性能。机器学习应用领域正在不断扩大 2016年3月，谷歌公司的机器学习电脑AlphaGo与世界冠军李世石进行了五场围棋比赛，AlphaGo以4∶1击败李世石，震惊了全世界。这是机器学习的一个典型案例。AlphaGo通过与棋手下棋或者和自己对弈的输赢情况，自主学习下棋经验，找到更加复杂的应对策略。从AlphaGo完胜李世石可以看出，机器学习已经让机器人有能力在相当复杂的环境下自主掌握到高度优化的决策策略。以上就是货拉拉叫车怎么叫的方法，希望对你有所帮助！
