中国知网收录计算机国际学术期刊吗?

lausius Scientific Press
克劳修斯科学出版社
克劳修斯科学出版社（Clausius Scientific Press, 简称”CSP”）是一家致力于为学术服务的科学出版商，旗下共有期刊和图书273本，涵盖17个学科领域，旨在为科研人员提供最好的论文服务与发表平台。
CSP旗下有“计算机、电气工程”领域期刊40余本，均为全英文发表，一般10天左右即可见刊。
本期重点推荐以下7本，详情如下：
CNKI收录计算机与电气领域，40余本期刊可选，最快10天见刊
1
Advances in Computer, Signals and Systems
收录：中国知网（CNKI）
周期：一般10-15天左右见刊
ISSN 2371-882X(Print)
ISSN 2371-8838(Online)
发文量稳定，传播范围广
接收领域：
架构和实现
阵列信号处理
生物医学信号和图像处理
通信系统
MIMO 通信和信号处理
网络
信号处理和自适应系统
语音、图像和视频处理
2
Journal of Wireless Sensors and Sensor Networks
收录：中国知网（CNKI）
周期：一般10-15天左右见刊
ISSN：2616-1656
国内编辑审稿，快速审稿录用
接收领域：
用于通信、雷达、定位和成像应用的无线传感器
用于定位和跟踪的无线传感器
无线集成传感器、前端和构建块
适用于恶劣环境、健康、家庭和商业应用的无线传感器
无线传感器网络、智能传感器系统和自主网络
RFID传感器和传感器标签
用于传感器网络拓扑和传感器网络通信架构的传感器网络
混合和社交网络中的共存、同步和调度
Ad-Hoc、传感器和网状网络中的密码学、安全性、隐私问题
六端口和多端口技术
物联网硬件、协议和应用
无线传感器在可穿戴计算和体域网中的应用
QoS 感知设计：能源优化和部署技术及网络拓扑
3
Journal of Web Systems and Applications
收录：中国知网（CNKI）
周期：一般10-15天左右见刊
ISSN 2560-6905(Print)
ISSN 2560-6913(Online)
网络系统领域重要文献参考来源
接收领域：
缓存和复制
众包系统和社交媒体
数据挖掘和分析
电子商务和货币化
基础设施：数据中心、内容交付网络和云计算
网络电话
部署系统的测量研究
移动性和无处不在的网络
多媒体内容分发
安全和隐私

人工智能行业主要上市公司：目前国内人工智能行业的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。

本文核心数据：人工智能技术层重点分类,计算机视觉发展历程,计算机视觉市场规模,语音识别发展历程,语音识别市场规模

1、 机器视觉和语音识别是主要市场

技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。中游技术类企业具有技术生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。

该层面包括算法理论(机器学习)、平台框架和应用技术(计算机视觉、语音识别、自然语言处理)。众多国际科技巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来，我国技术层围统垂直领城重点研发，在计算机视觉、语音识别等领城技术成熟，国内头部企业脱颖而出，竞争优势明显。

2、计算机视觉发展历经三大理念，规模突破400亿元

1982年马尔(David Marr)《视觉》(Marr，1982)一书的问世，标志着计算机视觉成为了一门独立学科。计算机视觉的研究内容，大体可以分为物体视觉(object vision)和空间视觉(spatial vision)二大部分。物体视觉在于对物体进行精细分类和鉴别，而空间视觉在于确定物体的位置和形状，为“动作(action)”服务。正像著名的认知心理学家JJGibson所言，视觉的主要功能在于“适应外界环境，控制自身运动”。适应外界环境和控制自身运动，是生物生存的需求，这些功能的实现需要靠物体视觉和空间视觉协调完成。

计算机视觉近40年的发展中，尽管人们提出了大量的理论和方法，但总体上说，计算机视觉经历了三个主要历程。即：马尔计算视觉、多视几何与分层三维重建和基于学习的视觉。

国际市场研究机构Research And Markets发布的最新报告显示，2019年全球计算机视觉市场规模为46433亿美元，预计到2027年将达到950805亿美元，从2020年到2027年，预计年复合增长率为469%。

3、语音识别发展科追溯到1956年

语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代。在1952年，AT&T贝尔研究所的Davis，Biddulph和Balashek研究成功了世界上第一个语音识别系统Audry系统，可以识别10个英文数字发音。这个系统识别的是一个人说出的孤立数字，并且很大程度上依赖于每个数字中的元音的共振峰的测量。1956年，在RCA实验室，Olson和Belar研制了可以识别一个说话人的10个单音节的系统，它同样依赖于元音带的谱的测量。到21世纪之后，深度学习技术极大的促进了语音识别技术的进步，识别精度大大提高，应用得到广泛发展。

目前，语音识别技术已逐渐被应用于工业、通信、商务、家电、医疗、汽车电子以及家庭服务等各个领域。例如，现今流行的手机语音助手，就是将语音识别技术应用到智能手机中，能够实现人与手机的智能对话功能。其中包括美国苹果公司的Siri语音助手，智能360语音助手，百度语音助手等。

随着语音技术和自然语言理解技术的快速进步，AI语音语义技术已在智能翻译、智能医疗、智能汽车、智能客服、互联网语音审核等多个领域实现场景应用。

疫情之后不仅是工业领域，政务服务领域的语音机器人、传统行业企业的语音机器人也将有较高的市场增长空间。另外，NLP、AI数字员工、RPA的发展，一定程度上也将重塑AI应用场景。

2018年，全球智能语音市场仍呈现快速增长趋势，市场规模为1421亿美元，根据预测到2024年全球智能语音市场规模将达到215亿美元，其中智慧医疗健康、智慧金融以及各类智能终端智能语音技术需求将成为主要的驱动因素。

4、美国AI高层次学者数量大幅领先

AI高层次学者是指入选AI 2000榜单的2000位人才，由于存在同一学者入选不同领域的现象，经过去重处理后，AI高层次学者共计1833位。从国家角度看AI高层次学者分布，美国A1高层次学者的数量最多，有1244人次，占比622%，超过总人数的一半以上，且是第二位国家数量的6倍以上。中国排在美国之后，位列第二，有196人次，占比98%。德国位列第三，是欧洲学者数量最多的国家;其余国家的学者数量均在100人次以下。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

　比特币背后的技术建立起了一个可依赖的账薄，从而改变很多人的生活，其意义远远超过加密货币的范畴。
1，当洪都拉斯警方在2009年某天冲进Mariana Catalina Izaguirre家里并要驱逐她离开的时候，她已经在这个破旧的房屋住了三十多年。与她的邻居不同，Mariana Catalina Izaguirre甚至都有政府的房屋证明，但很不幸，来自当地政府房屋委员会的资料显示，该房屋署与另外一个人，而这个「房主」向法院申请驱逐令，最终 Lzaguirre女士被迫离开。
由于登记不详或记录丢失，这类扯皮的事情在全球都很普遍。房屋所有权保障的缺失也是不公正的源头。也从让利用房屋或土地作为抵押物进行融资等等变得困难。
比特币可以让这类问题消失，比特币是一种基于加密算法的「聪明」货币，我们更应该关注的是比特币背后的技术：区块链。它的意义要远远超越货币或现金。它创造的一种解决彼此之间不信任的记账方式。
这正是政客们咨询Factom公司来清理洪都拉斯财产机构的原因，Factom是一家美国的创业公司，为基于区域链的土地登记提供一种原型。希腊也对此产生了兴趣，它没有合适的土地登记政策，只有7%的土地在绘出的地图上是正确的。
2，区块链与相似的「分布式账簿」的其他应用可以扩展到阻止钻石偷窃与超市流水线。NASDAQ交易所很快就会用区块链系统来记录私有企业的交易。英国银行以不喜欢科技文明，但看起来也被刺激了：它在去年的研究报告中写到，分布式账簿是个了不起的创新，会对金融业有着深远的影响。
政客则想得更远：当合作伙伴与左翼聚集在今年的巴黎的OuiShare Fest来讨论草根企业是如何撼动了大型数据公司如Facebook的时候,区域链出现在了每一场演说中。在世界的自由梦想里，更多的政府规范被个人间的私人合同所取代——加密算法会自行加强。
区块链由Satoshi Nakamoto所设想，了不起且至今唯一被确认身份的比特币创始人——「完全对等的电子货币」，他在2008年发表的文章里写道。为了让它像货币一样，比特币必须要从争取的账户里转移，可以被同一个人消费两次。为了实现Nakamoto这样去中央化的系统的梦想，比特币必须避免任何对第三方的依赖，例如隐藏在普通支付系统背后的银行。
而区块链可以替代第三方。它可以容纳每个比特币的交易历史，提供任何时间任何人物的证据。分配系统可以在几千台电脑中复制——比特币的「节点」——在全世界的每个地方，并可以公开。但即使有如此的公开性，它依然是可信的，安全的。数学算法的复杂性与建在它的「共识机制」——节点同意根据比特币流通来升级区块链的处理过程——内的计算暴力破解保证了这一点。
举个例子，Alice希望给Bob支付租赁服务。他们都有着比特币钱包——一种直接通往区块链，而不是像浏览器通往网页但没有识别系统内的用户的软件。Alice的钱包开始提出申请的时候交易开始了，区块链开始改变，以显示Alice的钱包少了一些，而Bob的多了一些。

网络在此过程中需要通过数个阶段来完成改变。当申请通过网络内多个节点检查，检查账本，确认Alice是否有她想要花费的比特币。如果一切看起来没问题，特定节点会指令miners捆绑Alice的请求连通其他相似的有信誉的交易，在区块链中创造一个新的模块。
这其中牵涉到需要通过给加密一个散列函数来将模块分解为一系列指定长度的数据（见图表）。像许多加密一样，这种散列是一条单行路。数据分散可以，但反过来由分散聚合为数据是不可能的。但是尽管散列并不容纳数据，它依然是独特的。通过任何一种方法来改变进入模块——通过简单的一个数码来改变交易——散列就会不同。
3，随着其他的数据一起，散列会被放置在制定模块的首位（header）。首位继而变成切实数学谜题的基本，又一次涉及到散列函数。谜题只能被测试与错误解开。通过网络，miners要实验上亿种可能来寻找答案。当一个miner终于找出答案时，其他节点会迅速检查（又一次通过单行路：解决很难，但检查容易），每个节点会确认解决方法随之升级到区块链。首位的散列会成为新模块的确认线，这个模块现在是账簿的一部分了。Alice支付给Bob，模块里容纳的其他所有交易都被确认。
解密阶段引进了三种大大加强比特币安全性的东西。一个是偶然性。你无法预测哪个矿工会解决谜题，因此无法预测谁会在指定时间升级区块链，除了它必定是最用功的一个矿工，而不是其他随机的怠工者。这让作弊很困难。
第二点是历史。每一个新的首位容纳了之前模块首位的散列函数，其容纳了后者之前的散列函数，如此循环往复直至起点。这种关联让模块成了一个循环链。从账簿里的所有数据开始，重新产生最新模块的首位是一件小事。尽管在任何地方制造一个改变——甚至返回到最早的几个模块之一——改变了的模块首位会变得不同。这意味着下一个模块也是如此，以及所有以后的模块。账簿将不会通过最新的模块识别器，并被拒绝。
有没有解决的办法呢？想象一下Alice改变了支付Bob的主意，试着重写历史，这样的比特币就会还在她的钱包里。如果她是一个有能力的矿工，她可以解决亟待处理的谜题，并制作出一个区块链新版本。但是在她这样做的时间内，网络中的其余人会已经延长了原始的区块链。节点会一直在区块链最长的版本中工作。这个规定阻止了两个矿工同时找到了解决办法的情况并导致了链中出现比临时叉更糟的后果。它还会阻止作弊。为了让系统接受她的新版本，Alice需要比其他人更快地延长它。无法控制一半以上的电脑——专业术语叫做「51%的攻击」——那应该是不可能做到的。
4，且不说颠覆上述网络的可能性，另一个深层次的问题是：为什么要成为这个网络的一员呢？这个答案就是第三个「解密」步骤，而且还是有奖励的，每个新区块有新的比特币，解开谜题的人会得到25个比特币奖励，约合7500美元。
所有上述精巧的设计并非比特币真正吸引人的原因。其价值在于不稳定性和不可预测性，如下图所示，但比特币的总量却是一定的。区块链的机制也运行良好。根据一家名叫blockchaininfo的网站数据，平均每天有超过12万的交易记录被添加到区块链中，这意味着大约有7500万美元的交易。目前有38万区块，这个帐本的大小将近45GB。

大多数位于区块链里的数据都是比特币，但这也不是必须的。Mr Nakamoto 也创造一种分布式系统，并且撰写了相关阐释。科技极客们称之为：开放式平台。这个平台仿照的就是就是互联网，也包括诸如Android或Windows这样的 *** 作系统。开发者可以开发基于区块链上基本功能的应用程序，并不用得到任何人的许可。投资多家比特币创业公司的Andreessen Horowitz公司Chris Dixon表示：这种网络最后会变成一个公开的数据库。据了解，Andreessen Horowitz公司已经投资了比特币钱包公司Coinbase以及面向大众的比特币硬件设备公司21。
目前基于区块链的应用有三大领域。第一种就是将所有建议都通过区块链的方式完成。创业公司Colu押注在这个模式，他们开发了一种算法去「润色」一些小额的比特币交易，从而使得这些交易可以代表诸如证券、贵金属交易。
保护土地或房屋签名有效性成为第二类的典型应用。比特币交易都会将签名一起加入到区块链的账本上。一家名叫everledger的创业公司用这种方式保护奢侈品，比如他们在区块链数据中记录一块宝石的质地属性，假如宝石丢失可以提供最直观的证明。Onename使用类似方式存储个人信息；注意，由于这种应用并非纯粹的比特币交易，因此你需要首先赋予更多信任，比如你需要将自己的一些准确信息告诉应用开发者。
第三种应用则有着更大的雄心，「智能合同」能够自动检测是否具备生效的各种环境。这是因为，比特币可以被编程，这样就能保证在特殊情境下的可用或不可用。
由一位知名比特币工程师Mike Hearn开创的Lighthouse就是一个去中心化众包的项目。如果足够多的资金进入这个项目，那么一切就启动，如果目标没有达到，就停止。Heran认为，他的项目能够比那些以比特币协议的友商们更便宜也更独立。
5，在纽约风险资本公司Albert Wenger of USV看来，分布式账本的出现开启了一个几乎是全新象限的可能性，这家公司已经投资了多家去中心化的公司，比如提供P2P交易的OpenBazaar。在对区块链一片欢呼声之外，也有人质疑其的安全性和扩展性。区块链在比特币上很适用，但在一些小众的应用程序上，还无法承载数百万用户的使用。
尽管 Nakamoto的对区块链的设计到目前为止证明是攻坚不摧的，学术研究也认为，假如没有控制整个区块链的51%，想在区块链上做坏事几乎也是不可能的。过去比特币的玩家都局限在很小的圈子里，如今的比特币挖矿被各种大比特币池把持，在这里「池」里，小的挖矿者分享他们的努力并获得奖励。
另一个对担心则是对环境。为了获得更多比特币，挖矿者对于计算能力的要求很高，也这意味着要不断增加计算机的功耗。根据blockchaininfo的数据显示，挖矿者每秒要进行45万次的计算尝试，这些都会带来巨大的能量消耗。
由于矿工们对于硬件的情况守口如瓶，外界很难知道这些计算机的具体功耗。一份粗略的计算显示，如果每个人都采用最具效率的硬件，每比特的电力消耗为2兆瓦，一年的电力消耗约为加州15000居民的用电量。
但这些围绕比特币的挥霍都是有极限的。Nakamoto当时对于比特币的设计是这样的：每兆数据中约有1400次交易，这意味着每秒的交易数为7次。相比于目前美国的确每秒1736次的Visa卡交易，比特币区块还能更大，不过更大的区块要通过花费更长时间去生成，也会增加一定的风险。
以前的一些经验或许可以参考。当上世纪90年代网络浏览器发明后，数百万的人开启了在线生活，很多预言家都预测互联网会停滞发展。但事实上互联网一直在发展中，同样道理，比特币的发展也不会停滞。更多可用于挖矿的计算设备会更节能，开发者们也会更热衷于基于比特币的平台上开发应用，并使用比特币交易，更快的网络连接也会加速比特币区块的扩大速度。
关于比特币的很多问题并非是缺乏解决方案，比特币机制的任何变化都需要得到比特币社区的许可，而要达成意见并不容易。一方主张尽快扩大比特币区块的规模从而能够成为传统支付的颠覆者，但另一方却认为如果不进行调整，现有的系统可能会在明年崩溃。
6，Hearn先生与Gavin Andresen是两位比特币大亨，是比特币大交易的领头人。他们呼吁挖矿企业来安装比特币的新版本，支持更大的交易规格。一些矿工们的确遭受到了网络攻击，并且在广泛证明其需求与危险下，这次升级与系统正在被浩如烟海的微小交易逼到极限。
这一切都为比特币区块链建立一个替代品的提出奠下基础，可以优化存储分布式账簿而不是加密运行。复试链（multichain），Coin Science所提供的一个定制区块链的平台证明了可能的方向。它还提供了建立一个像比特币一样的区块链的所需资源，并可以用来建立私有链，仅对特定用户开放。如果所有用户开始相信矿工的需求，工作z据被减少或消除，那么现有对账簿的连接就变成了多余的选择。
第一个采用这样的区块链的后代的企业也许正是那些最开始失败并启发了Nakamoto的公司之一：金融。在最近的几个月，私有区块链以防止破坏的银行融资热情开始涨高。比讽刺还要讽刺的是，其中一个原因是反政府自由人士的技术诞生可以让银行在知晓它们的客户与反洗钱规则后更好地符合政府需求。但是这里还有一个更深层的吸引存在。
工业历史家们指出新能源早在最高效的处理方法产生前就存在。当电动机第一次研发时，它们就像之前出现过的巨大的蒸汽引擎机器一样。生产商花费了数十年才看到了分散的电动机可以重组他们做事的任何方面。英国银行在它的数字货币报告中写到，它也在金融行业中看到了相似的东西正在前进中。这要感谢便宜的计算金融公司已经将它们内部的工作数字化，但是它们还没有将自己的组织改变到足以与之相匹配。支付系统目前仍然是中心化的：货币的转移要通过中央银行。当金融公司彼此生意往来时，同步内部的账簿是个耗时几天的繁重任务，桎梏住了资本并带来了风险。
分布式账簿在几分钟甚至几秒钟就完成交易，对解决这些问题和实现数字化银行的承诺可能大有帮助。账簿还可以帮助银行节省很多钱：Santander银行，到2022年这些账簿可以降低行业每年高达200亿美元的账簿。供应商仍然需要证明，他们可以处理过高的比特币交易价格；但大银行已经开始推动比特币这种新兴技术标准化。其中瑞银联合银行，已提议建立一个标准的「结算货币」。R3 CEV的第一要务是块环链的启动，瑞士投资银行与高盛、摩根大通和其它22家银行联合投资，为私人帐开发标准化的架构。
7，银行的问题也并不是唯一的。很多公司和公共机构都难以维护，同时还有经常不兼容的数据库和相互交流的高成本问题。这就是Ethereum想解决的问题，可以说是最雄心勃勃的分布帐项目。21岁的加拿大编程天才Vitalik Buterin的创作品，Ethereum的分布式分类帐可以比「比特币」处理更多的数据。它有一个编程语言，允许用户编写更复杂的智能合约，当货物到达自动支付并打印发票，或如果利润达到一定水平，自动发送给业主股息。Buterin先生希望，如此聪明的「去中心化的自治组织」的形成——基本上，虚拟企业只是给「Ethereum blockchain」设置一些运行的规则。
这样的想法可能有激进影响的领域之一就是在「物联网」——数十亿之前静音日常用品，如冰箱、门闩和草坪洒水装置。从IBM最近的一份题为「设备民主」的报告，认为不可能集中跟踪和管理这些数以十亿美元计的设备，这样的尝试也不明智；这种尝试会让他们容易受到黑客攻击以及政府的监督。分布式寄存器似乎是一个不错的选择。
Ethereum提供的可编程性，不仅仅是让人们的财产被跟踪和注册。它有一些新的用途。在各种各样的方法规则下，车钥匙中嵌入Ethereum blockchain，就可以被出售或出租，产生出租或共享汽车的新P2P。更远，一些人谈论应用该项技术，使自动驾驶的汽车成为社会公共资源。根据预先设置的程序规则，这样的车辆可以自己存储一些数字的钱来支付他们从出租燃料，维修和停车位。
8，不出所料，一些人认为这些计划过于激进。Ethereum1(「创世纪」)，8月才被开发，目前只是一个小的启动生态系统集群。虽然Buterin先生在最近的博客中承认这有点缺钱，但区块链最终繁荣的特定细节，远远少于广泛分布式帐的激情，而真实这些激情带领着初创企业和现有的大型企业，检查他们各自的潜力。尽管社会对会计师的能力总是嘲笑，但帐目确实重要。
当今世界深深依赖着复式记账法。其记录着借方和贷方的标准化系统，是理解一个公司核心财务状况的必然选择。在20世纪早期，德国社会学家的维尔纳桑巴特声称，现代资本主义为了发展，是否绝对需要这样的簿记，值得更深入地去讨论。虽然复式记账系统始于文艺复兴时期的意大利商人，也刚好是一个时间巧合；那时候，复式记账在世界各地的传播比资本主义的传播更缓慢，直到在19世纪末才开始广泛使用。但毫无疑问，技术的根本重要性，不仅仅在于记录一个公司做什么，而是能够定义公司的未来。
帐目，不再需要由公司或政府维护，可以及时刺激新公司和政府关于工作方式的变化、对未来的期望以及当下能做的工作。没有集中记录的系统，可以一样值得信赖，因为他们也能带来彻底的改变。
这些想法虽然仍是一个只适用在几个领域的新奇事物，和他们传播能力以及被扩大的可能性。他们还面临一些未知的阻力。一些比特币的批评人士一直将其视为最新「加州意识形态」的尝试。(加州意识形态意指那种以技术拯救世人的使命感）。这只是一个编码的信任机制，而并非民主政治、合法性和问责制，很难吸引人或者授权。
与此同时，整个世界都会被数字化地记录，这也将有很多好处。如果区块链有一个基本的矛盾，也就是：即使提供了相同的过去和现在，区块链的未来会很不一样。
本文选自《经济学人》，机器之心编译出品，参与成员：黄志臻、Chen、赵赛坡
瑞泰币、莱特币、狗狗币等数字加密货币也都是利用了区块链技术。

打造时代国有企业，一是从生产关系视角推进，二是从生产力的视角推进。两者融合推进，这是推进国有企业改革“系统性、整体性和协同性”的根本要求。基于“竞争中性”“所有制中立”理念，基于“生产力优先标准”，基于国有企业“转型升级”要求，基于国有企业“做强做优做大”思路。国有企业首先是企业，国有企业必须按照市场经济规律导向运行。因此，从生产力的视角，按照时代特征要求重构现代国有企业成为客观必然。

按照融合发展思想

推进国有企业高质量发展

当今社会，融合发展成为时代特征。例如，制造业和服务业的融合，工业化和信息化的融合，实体经济和金融的融合，线上和线下的融合，一二三次产业的融合，军民融合发展，等等。目前正在推进的混合所有制改革，即“混改”，其实质是国有企业和民营企业在产权方面的融合。今后，根据大融合、广义融合的思想，国有企业和民营企业可在更大范围、更多方面实行深度融合。通过深度融合，国有企业和民营企业可以“取长补短、相互促进、共同发展”。

按此理念，除产权融合外，首当其冲的是国有企业和民营企业的产业融合。经过40多年的改革开放，在宏观布局上，我们着重解决了国有经济整体“有进有退”问题，即国有经济的战略性布局；今后，在微观业务上，我们应该着重解决国有企业内部“有进有出”问题，即国有企业自身的产业结构优化配置问题。

过去，产业就是产业(指一二三次产业)。随着分工深化细化，部门成为产业，产品成为产业，部件成为产业，区段成为产业，环节成为产业。例如，组装、包装、配送、维修这些区段、环节成为产业，即小区段大产业、小环节大产业。作为国有企业，其深化细化产业可分为两大板块：一是优势产业板块，二是非优势产业板块。对于优势产业板块，通过打造网络、平台，把全社会这一领域的产业板块集中过来，即将国有企业的优势产业板块为全社会所“共享”；对于非优势产业板块，通过打造网络、平台，向全社会这一领域的最佳企业包括民营企业实现“众包”，国有企业以此利用全社会范围的最优资源寻求发展。这里，如果国有企业内部产业进、出和民营企业内部产业出、进深度配置成功，可将两者产业融为一体，由此可以最大限度提高资源配置效率。这样，国有企业和民营企业的融合发展，即从产权融合进一步拓展到了产业融合。

按照共享经济思想

推进国有企业高质量发展

当今时代，共享经济成为时代特征。即：从过去以追求所有权为核心的经济体系，转向现在以追求使用权为核心的经济体系。以汽车为例，追求所有权的成本可概括为“四高”：购置成本很高、使用成本很高、闲置成本很高、机会成本很高；而追求使用权的成本可概括为“三零一低”：购置成本为零、使用成本很低(碎片化支付)、闲置成本为零、机会成本为零。总之，共享经济可在更大范围、更高层次、更深程度上推动各类要素资源开放、协同，旨在最大限度优化资源配置方式、提高资源配置效率。

共享经济，从共享生产到共享消费，从共享有形产品到共享无形产品。包括：共享物品、共享出行、共享服务、共享空间、共享医疗、共享教育、共享时间、共享组织。总之，可谓共享一切。

这里，特别提出“共享组织”问题。当前，组织资源成为国有企业最大闲置资源。尤其是职能部门，诸如战略规划部、投资融资部、财务会计部、人力资源部、教育培训部、审计监察部等，作为国有企业的最大资源集中之地，不仅大量闲置浪费，甚至产生内耗。以人力资源部为例，搞得好了，某一国有企业的人力资源部可为全社会提供服务；搞得不好，全社会都是某一国有企业的人力资源部。即国有企业人力资源部门无论全社会“共享”或是全社会“众包”，都能降低成本、提高收益。其他职能部门也是如此。这样一来，同业务部门获取收益一样，职能部门通过公司化、市场化、平台化、网络化同样可以获取收益。比较而言，国有企业的职能部门比业务部门在某种程度上更具竞争优势。由此可见，在新时代突出国有企业职能部门“社会共享”是其关键所在。

按照价值共创思想

推进国有企业高质量发展

当今社会，价值共创成为时代特征。过去，倡导顾客概念，顾客是企业的购买者、消费者，处于企业外部，企业与顾客间是一次性的交易关系；现在，倡导用户概念，用户是企业的合作者、生产者，进入企业内部，企业与用户间是连续性的交互关系。国内领航企业，已将企业用户一体化，内部外部一体化，包括：创新来自用户、资金来自用户、制作来自用户、销售来自用户、定价来自用户、管理来自用户、薪酬来自用户、思想来自用户。目前看来，用户作为一种战略性资源融入企业，其融入程度可有三种：用户参与企业、用户引导企业、用户主导企业，最终形成企业、用户价值共创。

企业、用户价值共创，实为企业价值创造活动的“部分社会化”。在实践中，还产生了企业、社会价值共创，即把大量社会创客变为企业在线员工，由此实现企业价值创造活动的“完全社会化”。例如海尔，一方面把在职员工变为企业创客，人人成为创客；另一方面把社会创客变为在线员工，或称U盘式员工，即需即插，即插即用。

按照生态系统思想

推进国有企业高质量发展

当今社会，把企业打造成商业生态系统成为时代要求。无论融合发展、共享经济，还是价值共创，其最终都致力于打造商业生态系统。因此，向商业生态系统演进，是国有企业“组织架构、运营模式、经营机制”演化的不二选择。

过去，产业组织和企业组织分离；现在，随着部门、产品、部件、区段、环节成为产业，产业组织和企业组织融合，尽管国有企业“做强做优做大”目标不变，但是路径不一样了。过去，就国有企业做国有企业，把外部内部化，重心在内部；现在，跳出国有企业做国有企业，把内部外部化，重心在外部。也就是说，国有企业组织架构发生了从母子公司体制向商业生态系统的转型。作为商业生态系统的组织架构，其典型特征是：内外部一体化，“四小四大结构”：小实体大虚拟、小规模大网络、小核心大外围、小脑袋大身子，可从旧的“大一统结构”之大变为新的“模块化结构”之大，即在“更强更优”基础上变得“更大”。

国有企业成为商业生态系统，基于外部共建、共生、共享、共荣，与外部进行能量交换，包括能量输出、能量输入。国有企业之所以要和外部共建、共生、共享、共荣组建商业生态系统，这是因为，以互联网、物联网、大数据、云计算、区块链、人工智能为代表的新一代技术群的出现，导致外部交易成本(包括搜索成本、信任成本、签约成本、履约成本等)大大降低，特别是虚拟空间的出现，导致了“零时间、零距离、零成本、无边界”的连接，这样一来，以外部为重心重构国有企业成为一种必然选择。

作为商业生态系统的国有企业可有如下若干特征：做大做小融为一体，有界无界融为一体；社会企业融为一体，内部外部融为一体；市场企业融为一体，契约产权融为一体；分工整合融为一体，独立联合融为一体；线上线下融为一体，虚拟实体融为一体；自转他转融为一体，静态动态融为一体。

综上所述，只有按照以上四大“时代特征”重构国有企业，国有企业才能“跟上时代”“在时代里”。这里，推进国有企业与新时代相匹配的高质量发展大局。这是因为，高质量发展是解决一切问题的根本。

（文章来源：经济参考报） 郑重声明：发布此信息的目的在于传播更多信息，与本站立场无关。

科技日新月异，一些现阶段的成果让我们从现在也能预视未来，其中包括人工智能、大数据等，代表未来科技发展方向的技术，它们在未来生活扮演的角色愈加突出，我们不得不去面对这种时代发展潮流。
在人工智能方面，基于深度学习和机器学习，现在的智能机器人是未来传统行业打破瓶颈的一大“利器”。智能机器人涵盖多个行业和不同形态的机器人，虚拟机器人是客户服务和日程安排等，它能通过很多不同的方式对商业带来深远影响。随着智能系统和自动化进一步发展为关键的商业功能提供支持，商业机器人会协调服务和业务推出，使之相互配合。在不远的将来我们一定可以看到这样的场景。
想象一下，一个企业家，他的顾问建议他开始一次新的尝试，向老年时髦市场推销复古电动滑板。企业家将会把这个任务委托给一些商业机器人。研发机器人会把设计的挑选众包给随需应变的自由设计师， *** 作机器人会对合作的制造商和生产进度进行管理。随着商业机器人变得越来越智能，它们执行复杂 *** 作任务的能力和进行数字控制平台服务的能力能够帮助新的企业家更快、更精准地扩大他们的投资规模。
这是人工智能在未来发展，给人类带来的冲击。在未来，因为我们利用人类的行为与选择帮助机器进行学习，我们也将接受人类从机器中学习的方式。观察计算机组合文字的方式是否有助于我们成为更有创造力的作家？假如我们能同时教授儿童与计算机进行翻译又会怎样？从机器学习中进行学习会对我们的教育与训练方式产生直接影响，培养出人类-机器学习的共生方法。
另一方面，大数据也是引领未来科技发展的重要方向。
对于社会进步的今天来看，各界中数据量的产生已经达到了我们无法进行不理的地步，对于这样的局面大数据技术的运用和处理是给这些庞大的数据准备了一个很好的“安定场所”这样的处理方式给企业方面的运行带来了前所未有的保障。
我们现在的生活中有很多的问题等待着我们的发现和挑战，尤其是对于现在的投资行业来说没有一个准确的投资目标怎能能够进行投资呢大数据技术中的数据分析恰好做到了这一点，能够对企业数据进行分析分析其未来的发展走向以及分险的评估。
对于现在信息量巨大的社会来说，饿哦们现在所有的电子计算机进行数据的处理根本就不能达到我们预估时间内的信息量的处理，但是大数据技术中的Hadoop集群框架的搭建能够更加快速的处理这些实用的数据这样就是能够在所需的时间内对数据进行批量的处理。
总而言之，未来科技的发展方向，必然离不开人工智能和大数据，但并不仅仅只有两个，它应该是多方面发展的，还涵盖了物联网、智慧城市等，这些方向构成了未来科技发展的重要领域，是我们不可忽视的。

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