智能制造基金申請(qǐng)書 智能制造基金申請(qǐng)書模板(5篇)

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有關(guān)智能制造基金申請(qǐng)書一

回顧生產(chǎn)制造中心20__年的工作，主要有以下六個(gè)方面的進(jìn)展：

1.生產(chǎn)制造中心20__年年產(chǎn)量比20__年提高1.2倍，人均日產(chǎn)量從7.5件提升到9件左右，超越了當(dāng)時(shí)預(yù)定的1.1倍的目標(biāo)。

2.通過(guò)精細(xì)化管理，制定一系列控制卡，對(duì)生產(chǎn)制造中心的工作流程進(jìn)行了規(guī)范。從執(zhí)行結(jié)果來(lái)看，雖然有些控制卡還需完善改進(jìn)，但車間日清工作、后道回修、“6s”等改善明顯，生產(chǎn)管理看板的運(yùn)行也使生產(chǎn)部每天可以直觀看到各班組效率，并采取相應(yīng)措施調(diào)整改進(jìn)。

3.品控部的品質(zhì)控制，從原料到成品的整個(gè)環(huán)節(jié)，控制得更為完善，品質(zhì)的數(shù)據(jù)更科學(xué)與客觀，并有針對(duì)性，如不良率、線毛、違規(guī)率等等。

4.技術(shù)ie部通過(guò)模版改進(jìn)、普及，ie流程中轉(zhuǎn)款、清尾的加快，提高了生產(chǎn)制造中心的產(chǎn)品加工能力以及快速周轉(zhuǎn)能力。轉(zhuǎn)款時(shí)間基本控制在該款工時(shí)的3.5倍以下。比起往年，進(jìn)步明顯。

5.測(cè)時(shí)部標(biāo)準(zhǔn)工時(shí)數(shù)據(jù)搜集工作已完成，并已整理出各品類的標(biāo)準(zhǔn)工時(shí)基本框架。

當(dāng)然，20__年生產(chǎn)制造中心還有很多工作有待改進(jìn)，如車間員工流失率太高，冬裝計(jì)劃完成有拖延，精細(xì)化管理中有些控制卡執(zhí)行后效果不明顯，車間有些班組效率低下等等。

20__年，生產(chǎn)制造中心主要針對(duì)上述情況作出相應(yīng)調(diào)整。歸納起來(lái)有以下幾點(diǎn)：

1.生產(chǎn)產(chǎn)能爭(zhēng)取20__年比20__年再提高1.05至1.1倍，具體來(lái)講，即從人均9件提升到9.5-10件之間。

2.加強(qiáng)以班組為單位的基層管理團(tuán)隊(duì)建設(shè)，開(kāi)設(shè)試點(diǎn)并推行包括工會(huì)小組長(zhǎng)在內(nèi)的核心領(lǐng)導(dǎo)小組管理機(jī)制，提高管理團(tuán)隊(duì)服務(wù)能力與溝通能力，讓員工工作生活更和諧、穩(wěn)定。

3.完善現(xiàn)存的各類流程控制卡，對(duì)工作中存在的不規(guī)范流程繼續(xù)進(jìn)行整理規(guī)范，使精細(xì)化管理更深入生產(chǎn)各環(huán)節(jié)。

4.生產(chǎn)效率提升方面：

①逐步在車間開(kāi)始試行標(biāo)準(zhǔn)工時(shí)，公開(kāi)工序工價(jià)，提高員工工作積極性與主動(dòng)性。

②培訓(xùn)標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作，提高員工技能，減少動(dòng)作浪費(fèi)。

③技術(shù)ie部的工作流程更為獨(dú)立。封樣等產(chǎn)前準(zhǔn)備工作提前，工價(jià)提前到上線前。制訂更為科學(xué)統(tǒng)一的節(jié)拍模式。

④對(duì)自動(dòng)智能化設(shè)備的接觸與學(xué)習(xí)引進(jìn)，以及模版夾具的提升，如自動(dòng)化模版機(jī)、充絨機(jī)、自動(dòng)化裁床、自動(dòng)化訂扣機(jī)等，都可節(jié)約人手，提高效率。

⑤技術(shù)ie部流程優(yōu)化，定點(diǎn)扶持較弱班組，營(yíng)造同步氛圍，不斷提高各班組的同步能力。

⑥更加科學(xué)運(yùn)行生產(chǎn)管理看板，提高生產(chǎn)制造中心的計(jì)劃達(dá)成監(jiān)控能力，與解決生產(chǎn)異常能力。

5.品控部重點(diǎn)提高產(chǎn)前與半成品品質(zhì)控制能力，讓車間更加順利地生產(chǎn)。

以上就是20__年生產(chǎn)制造中心主要的工作設(shè)想與目標(biāo)。生產(chǎn)是企業(yè)品牌運(yùn)營(yíng)中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，只有做好了每個(gè)環(huán)節(jié)的工作，企業(yè)才有可能在危機(jī)中求得生存，繼而變危機(jī)為商機(jī)，抓住機(jī)遇促使品牌取得新的發(fā)展。

有關(guān)智能制造基金申請(qǐng)書二

21世紀(jì)以來(lái)，世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，人們開(kāi)始走向智能化的時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、人機(jī)交互技術(shù)以及各種各樣的智能設(shè)備充斥著我們的日常生活，這不僅使我們的生活越來(lái)越有效率，也對(duì)制造企業(yè)做出了很大貢獻(xiàn)。

縱觀當(dāng)今社會(huì)，智能制造技術(shù)無(wú)疑是世界制造業(yè)未來(lái)發(fā)展的重要方向之一。所謂智能制造技術(shù)，是指在現(xiàn)代傳感技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、自動(dòng)化技術(shù)、擬人化智能技術(shù)等先進(jìn)技術(shù)的基礎(chǔ)上，通過(guò)智能化的感知、人機(jī)交互、決策和執(zhí)行技術(shù)，實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)過(guò)程、制造過(guò)程和制造裝備智能化，是信息技術(shù)和智能技術(shù)與裝備制造過(guò)程技術(shù)的深度融合與集成。接下來(lái)，我們談?wù)勎覈?guó)的智能制造技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀以及存在的一些問(wèn)題。

一．我國(guó)智能制造技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀

我國(guó)對(duì)的研究開(kāi)始于20世紀(jì)80年代末。在最初的研究中在智能制造技術(shù)方面取得了一些成果，而進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)的十年當(dāng)中智能制造在我國(guó)迅速發(fā)展，在許多重點(diǎn)項(xiàng)目方面取得成果，智能制造相關(guān)產(chǎn)業(yè)也初具規(guī)模。我國(guó)已取得了一批相關(guān)的基礎(chǔ)研究成果和長(zhǎng)期制約我國(guó)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的智能制造技術(shù)，如機(jī)器人技術(shù)、感知技術(shù)、工業(yè)通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、控制技術(shù)、可靠性技術(shù)、機(jī)械制造工藝技術(shù)、數(shù)控技術(shù)與數(shù)字化制造復(fù)雜制造系統(tǒng)、智能信息處理技術(shù)等；攻克了一批長(zhǎng)期嚴(yán)重依賴并影響我國(guó)產(chǎn)業(yè)安全的核心高端裝備，如盾構(gòu)機(jī)、自動(dòng)化控制系統(tǒng)、高端加工中心等。建設(shè)了一批相關(guān)的國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、國(guó)家工程技術(shù)研究中心、國(guó)家級(jí)企業(yè)技術(shù)中心等研發(fā)基地，培養(yǎng)了一大批長(zhǎng)期從事相關(guān)技術(shù)研究開(kāi)發(fā)工作的高技術(shù)人才。

隨著信息技術(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)的高速發(fā)展，我國(guó)智能制造裝備的發(fā)展深度和廣度日益提升，以新型傳感器、智能控制系統(tǒng)、工業(yè)機(jī)器人、自動(dòng)化成套生產(chǎn)線為代表的智能制造裝備產(chǎn)業(yè)體系已經(jīng)初步形成，一批具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的智能制造裝備也實(shí)現(xiàn)了突破。

二．我國(guó)智能制造技術(shù)存在的問(wèn)題

近年來(lái)，我國(guó)智能制造技術(shù)及其產(chǎn)業(yè)化發(fā)展迅速，并取得了較為顯著的成效。然而，制約我國(guó)智能制造快速發(fā)展的突出矛盾和問(wèn)題依然存在，主要表現(xiàn)在以下四個(gè)方面。

1.智能制造基礎(chǔ)理論和技術(shù)體系建設(shè)滯后

智能制造的發(fā)展側(cè)重技術(shù)追蹤和技術(shù)引進(jìn)，而基礎(chǔ)研究能力相對(duì)不足，對(duì)引進(jìn)技術(shù)的消化吸收力度不夠，原始創(chuàng)新匱乏?？刂葡到y(tǒng)、系統(tǒng)軟件等關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)薄弱，技術(shù)體系不夠完整。先進(jìn)技術(shù)重點(diǎn)前沿領(lǐng)域發(fā)展滯后，在先進(jìn)材料、堆積制造等方面差距還在不斷擴(kuò)大。

2.智能制造中長(zhǎng)期發(fā)展戰(zhàn)略缺失

金融危機(jī)以來(lái)，工業(yè)化發(fā)達(dá)國(guó)家紛紛將包括智能制造在內(nèi)的先進(jìn)制造業(yè)發(fā)展上升為國(guó)家戰(zhàn)略。盡管我國(guó)也一直重視智能制造的發(fā)展，及時(shí)發(fā)布了《智能制造裝備產(chǎn)業(yè)“十二五”發(fā)展規(guī)劃》和《智能制造科技發(fā)展“十二五”專項(xiàng)規(guī)劃》，但智能制造的總體發(fā)展戰(zhàn)略依然尚待明確，技術(shù)路線圖還不清晰，國(guó)家層面對(duì)智能制造發(fā)展的協(xié)調(diào)和管理尚待完善。

3.高端制造裝備對(duì)外依存度較高

目前我國(guó)智能裝備難以滿足制造業(yè)發(fā)展的需求，我國(guó)90%的工業(yè)機(jī)器人、80%的集成電路芯片制造裝備、40%的大型石化裝備、70%的汽車制造關(guān)鍵設(shè)備、核電等重大工程的自動(dòng)化成套控制系統(tǒng)及先進(jìn)集約化農(nóng)業(yè)裝備嚴(yán)重依賴進(jìn)口。船舶電子產(chǎn)品本土化率還不到10%。關(guān)鍵技術(shù)自給率低，主要體現(xiàn)在缺乏先進(jìn)的傳感器等基礎(chǔ)部件，精密測(cè)量技術(shù)、智能控制技術(shù)、智能化嵌入式軟件等先進(jìn)技術(shù)對(duì)外依賴度高。

4.關(guān)鍵智能制造技術(shù)及核心基礎(chǔ)部件主要依賴進(jìn)口

構(gòu)成智能制造裝備或?qū)崿F(xiàn)制造過(guò)程智能化的重要基礎(chǔ)技術(shù)和關(guān)鍵零部件主要依賴進(jìn)口，如新型傳感器等感知和在線分析技術(shù)、典型控制系統(tǒng)與工業(yè)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、高性能液壓件與氣動(dòng)原件、高速精密軸承、大功率變頻技術(shù)、特種執(zhí)行機(jī)構(gòu)等。許多重要裝備和制造過(guò)程尚未掌握系統(tǒng)設(shè)計(jì)與核心制造技術(shù)，如精密工作母機(jī)設(shè)計(jì)制造基礎(chǔ)技術(shù)、百萬(wàn)噸乙烯等大型石化的設(shè)計(jì)技術(shù)和工藝包等均未現(xiàn)國(guó)產(chǎn)化。幾乎所有高端裝備的核心控制技術(shù)嚴(yán)重依賴進(jìn)口。

綜上所述，我國(guó)的智能制造技術(shù)還存在著一些問(wèn)題，需要我們?nèi)ネ诰蚋行У姆椒▉?lái)解決，我們更應(yīng)該著重于思路的創(chuàng)新性，與國(guó)際化接軌。目前，世界各國(guó)都對(duì)智能制造系統(tǒng)進(jìn)行了各種研究，未來(lái)智能制造技術(shù)也會(huì)不斷地發(fā)展。目前，以3d打印為代表的“數(shù)字化”制造技術(shù)已經(jīng)嶄露頭角，未來(lái)智能制造技術(shù)創(chuàng)新及應(yīng)用也會(huì)貫穿制造業(yè)全過(guò)程，世界范圍內(nèi)智能制造國(guó)家戰(zhàn)略將會(huì)空前高漲，這對(duì)我國(guó)來(lái)說(shuō)，無(wú)疑是一項(xiàng)挑戰(zhàn)也是巨大的動(dòng)力。

有關(guān)智能制造基金申請(qǐng)書三

隨著達(dá)日縣經(jīng)濟(jì)社會(huì)快速發(fā)展，改革開(kāi)放不斷深入，基層社會(huì)治理中各種新舊矛盾相互交織，治理的復(fù)雜性和艱巨性更加凸顯，基層社會(huì)治理短板弱項(xiàng)較多。為切實(shí)提高牧區(qū)社會(huì)治理科學(xué)化、規(guī)范化、精細(xì)化水平，實(shí)現(xiàn)對(duì)片區(qū)內(nèi)全覆蓋、全方位、全過(guò)程動(dòng)態(tài)管理和服務(wù)，達(dá)日縣提檔升級(jí)“牧長(zhǎng)制”，呈現(xiàn)出黨建引領(lǐng)、牧民為主、數(shù)據(jù)支撐的自治集群效應(yīng)，為全縣和諧發(fā)展、牧民安居樂(lè)業(yè)提供了有力保障。

劃分片區(qū)，科學(xué)合理劃分484個(gè)牧業(yè)片區(qū)，將村、社區(qū)、寺院、學(xué)校等全部納入片區(qū)。較之前增加了227個(gè)，管理更加精細(xì)。健全隊(duì)伍，實(shí)行黨員領(lǐng)導(dǎo)干部帶頭進(jìn)片區(qū)，將鄉(xiāng)鎮(zhèn)政法委員、村“兩委”班子成員、離退休黨員、人民調(diào)解員、寺院指導(dǎo)員、草原管護(hù)員等全部納入牧長(zhǎng)隊(duì)伍，領(lǐng)導(dǎo)干部、優(yōu)秀黨員擔(dān)任片區(qū)組長(zhǎng)，推動(dòng)黨員在基層社會(huì)治理中指導(dǎo)幫帶、組織協(xié)調(diào)、示范引領(lǐng)。截止目前，共有牧長(zhǎng)1310個(gè)，較之前牧長(zhǎng)增加609人，黨員占總?cè)藬?shù)的41%。完善機(jī)制，深入推行“縣—鄉(xiāng)—村—社—片區(qū)”五級(jí)牧長(zhǎng)管理機(jī)制，制定“牧長(zhǎng)十大員”職責(zé)和“牧長(zhǎng)十三條”紀(jì)律，實(shí)行“一年一聘”制，嚴(yán)格落實(shí)片區(qū)牧長(zhǎng)招聘考核程序和片區(qū)牧長(zhǎng)準(zhǔn)入退出機(jī)制，對(duì)片區(qū)內(nèi)事項(xiàng)定人、定崗、定責(zé)，規(guī)范事件采集辦理流程。

縣鄉(xiāng)村三級(jí)共44個(gè)綜治中心已掛牌，工作人員由各級(jí)牧長(zhǎng)兼任，牧長(zhǎng)制領(lǐng)導(dǎo)小組辦公室發(fā)揮牽頭抓總協(xié)調(diào)作用，推動(dòng)綜治中心規(guī)范化運(yùn)行。統(tǒng)籌要素，將鄉(xiāng)村級(jí)綜治中心與基層黨員活動(dòng)室、派出所、基層司法所有機(jī)融合，發(fā)揮基層黨政的主體作用，實(shí)現(xiàn)對(duì)基層社會(huì)治理工作集中統(tǒng)一領(lǐng)導(dǎo)，統(tǒng)一指揮調(diào)度，抓實(shí)綜治中心職能建設(shè)，賦予黨組織“總開(kāi)關(guān)”作用。建設(shè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)。結(jié)合綜治“9+x”模式，以搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái)為出發(fā)點(diǎn)，以建立數(shù)字化社會(huì)服務(wù)管理體系為落腳點(diǎn)，打造了集應(yīng)急指揮中心、綜合治理中心、牧區(qū)社會(huì)治理大數(shù)據(jù)管理中心為一體的達(dá)日縣綜治中心，形成綜治中心最強(qiáng)“大腦”。

堅(jiān)持把加強(qiáng)智治支撐作為推動(dòng)社會(huì)治理體系和治理能力現(xiàn)代化建設(shè)的有效手段，不斷加快構(gòu)建“黨建＋牧長(zhǎng)制＋信息化＋n”的牧區(qū)社會(huì)治理新模式，努力讓數(shù)據(jù)多跑路、群眾少跑腿。信息采集智能化。牧長(zhǎng)利用電子民情采集儀、手機(jī)app等方式采集多方面信息，適時(shí)錄制矛盾糾紛調(diào)解、談心談話、應(yīng)急處置、幫扶管控等方面影視資料，通過(guò)縣鄉(xiāng)村綜治中心平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)信息互聯(lián)互通，為各類風(fēng)險(xiǎn)隱患預(yù)測(cè)預(yù)警和分析研判提供“原始標(biāo)本”。人員管控自動(dòng)化。通過(guò)大數(shù)據(jù)管理中心實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)重點(diǎn)場(chǎng)所、重點(diǎn)人員動(dòng)態(tài)，對(duì)發(fā)現(xiàn)的可疑動(dòng)向第一時(shí)間自動(dòng)向牧長(zhǎng)發(fā)送指令，方便牧長(zhǎng)及時(shí)進(jìn)行教育引導(dǎo)跟蹤，確保重點(diǎn)人員牢牢掌握在牧長(zhǎng)視野中。應(yīng)急處置一鍵式。結(jié)合應(yīng)急指揮平臺(tái)發(fā)揮預(yù)警、分析、指揮、調(diào)度作用，牧長(zhǎng)第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)并趕赴現(xiàn)場(chǎng)，一鍵上報(bào)事態(tài)、協(xié)助開(kāi)展應(yīng)急處置工作。

近年來(lái)，在基層黨組織和黨員的模范帶頭下，組建了一批為地方治安防控、矛盾化解、宣傳教育、便民服務(wù)、慈善救助等做出積極貢獻(xiàn)的人民隊(duì)伍，大大降低了基層治理成本。兩年來(lái)，基層牧長(zhǎng)采集錄入上報(bào)各類數(shù)據(jù)300余萬(wàn)條，解決了牧區(qū)長(zhǎng)期以來(lái)家底不清的問(wèn)題。“隨手調(diào)”各類矛盾糾紛1000余件，調(diào)處歷史遺留、跨區(qū)域、疑難復(fù)雜重大矛盾糾紛42件，調(diào)解成功率100%，為社會(huì)穩(wěn)定奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。通過(guò)這兩年的努力，黨組織的凝聚力越來(lái)越強(qiáng)了，為基層服務(wù)越來(lái)越周到了，群眾的心氣兒越來(lái)越順暢了，牧民群眾參與社會(huì)治理的積極性也越來(lái)越高了。雖然牧長(zhǎng)制提檔升級(jí)工作取得了顯著成效，但仍然存在一些不足。一是思想認(rèn)識(shí)還需再提高。二是牧長(zhǎng)職責(zé)培訓(xùn)還需再加強(qiáng)。三是鄉(xiāng)、村級(jí)綜治中心等陣地建設(shè)還需強(qiáng)化。四是數(shù)據(jù)應(yīng)用方面還需再提升。

經(jīng)過(guò)這幾年的探索，我們深刻感到，基層黨組織是社會(huì)治理的核心，只有覆蓋到底，才能確?；鶎诱?quán)堅(jiān)強(qiáng)有力；群眾是社會(huì)治理的主體，只有發(fā)揮群眾作用，才能切實(shí)提高基層公共服務(wù)精細(xì)化水平；服務(wù)是最好的治理，只有全心全意為群眾服務(wù)，才能夯實(shí)牧區(qū)社會(huì)治理基礎(chǔ)；智治是實(shí)現(xiàn)資源共享的有效途徑，只有加強(qiáng)科技的運(yùn)用水平，才能實(shí)現(xiàn)社會(huì)治理體系和治理能力現(xiàn)代化。

有關(guān)智能制造基金申請(qǐng)書四

實(shí)踐出真知。答主就依我公司石油黨建平臺(tái)為例，解答如何借助智慧黨建平臺(tái)做好智慧黨建工作。

我公司黨建平臺(tái)分六大核心功能。分別包括信息資訊、業(yè)務(wù)管理、線上活動(dòng)、學(xué)習(xí)教育、交流服務(wù)、考核監(jiān)督功能。

借助信息資訊平臺(tái)，充分發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢(shì)，中央精神、上級(jí)要求、黨建動(dòng)態(tài)、基層聲音等信息資訊一鍵傳遞，直達(dá)基層黨組織及廣大黨員、群眾，增強(qiáng)黨建工作的覆蓋面、影響力，成為傳遞高層聲音的新渠道。

業(yè)務(wù)管理平臺(tái)可以將黨建工作管理制度、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范內(nèi)嵌到黨建信息化平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)黨建業(yè)務(wù)線上辦理，既規(guī)范了流程，又提高了效率，成為黨建業(yè)務(wù)高效運(yùn)行、規(guī)范管理的新助手。

學(xué)習(xí)教育平臺(tái)匯聚豐富的學(xué)習(xí)資源，通過(guò)網(wǎng)上黨校、黨建百科、知識(shí)庫(kù)等欄目，打造24小時(shí)在線課堂，實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)教育自主化、效果顯性化，成為黨員學(xué)習(xí)教育的新陣地。

線上活動(dòng)平臺(tái)利用平臺(tái)開(kāi)展線上活動(dòng)，彌補(bǔ)線下活動(dòng)的局限性，線上與線下相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)活動(dòng)形式創(chuàng)新、內(nèi)容創(chuàng)新，增強(qiáng)基層黨組織的活力，成為黨組織開(kāi)展活動(dòng)的新載體。

交流服務(wù)平臺(tái)利用移動(dòng)端全覆蓋優(yōu)勢(shì)，開(kāi)設(shè)討論組、對(duì)話、公眾號(hào)、專家問(wèn)答等多種在線互動(dòng)方式，增強(qiáng)黨組織親和力、凝聚力，推動(dòng)服務(wù)型黨組織建設(shè)，成為黨內(nèi)交流和服務(wù)的新方式。

考核監(jiān)督平臺(tái)建立黨建數(shù)據(jù)分析中心和考核評(píng)價(jià)中心，解決安排易、監(jiān)督難，重計(jì)劃、輕落實(shí)的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)考核過(guò)程公開(kāi)透明、及時(shí)高效，成為科學(xué)評(píng)價(jià)黨建工作的新工具。

越來(lái)越智能化的產(chǎn)品和服務(wù)滿足各級(jí)黨組織和廣大黨員群眾的需求，推進(jìn)黨建工作數(shù)字化轉(zhuǎn)型，建立一種線上線下相互融合、促進(jìn)的黨建工作新方式。

有關(guān)智能制造基金申請(qǐng)書五

人工智能主要研究用人工方法模擬和擴(kuò)展人的智能，最終實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能。人工智能研究與人的思維研究密切相關(guān)。邏輯學(xué)始終是人工智能研究中的基礎(chǔ)科學(xué)問(wèn)題，它為人工智能研究提供了根本觀點(diǎn)與方法。

12世紀(jì)末13世紀(jì)初，西班牙羅門·盧樂(lè)提出制造可解決各種問(wèn)題的通用邏輯機(jī)。17世紀(jì)，英國(guó)培根在《新工具》中提出了歸納法。隨后，德國(guó)萊布尼茲做出了四則運(yùn)算的手搖計(jì)算器，并提出了“通用符號(hào)”和“推理計(jì)算”的思想。19世紀(jì)，英國(guó)布爾創(chuàng)立了布爾代數(shù)，奠定了現(xiàn)代形式邏輯研究的基礎(chǔ)。德國(guó)弗雷格完善了命題邏輯，創(chuàng)建了一階謂詞演算系統(tǒng)。20世紀(jì)，哥德?tīng)枌?duì)一階謂詞完全性定理與n形式系統(tǒng)的不完全性定理進(jìn)行了證明。在此基礎(chǔ)上，克林對(duì)一般遞歸函數(shù)理論作了深入的研究，建立了演算理論。英國(guó)圖靈建立了描述算法的機(jī)械性思維過(guò)程，提出了理想計(jì)算機(jī)模型(即圖靈機(jī))，創(chuàng)立了自動(dòng)機(jī)理論。這些都為1945年匈牙利馮·諾依曼提出存儲(chǔ)程序的思想和建立通用電子數(shù)字計(jì)算機(jī)的馮·諾依曼型體系結(jié)構(gòu)，以及1946年美國(guó)的莫克利和?？颂爻晒ρ兄剖澜缟系谝慌_(tái)通用電子數(shù)學(xué)計(jì)算機(jī)eniac做出了開(kāi)拓性的貢獻(xiàn)。

以上經(jīng)典數(shù)理邏輯的理論成果，為1956年人工智能學(xué)科的誕生奠定了堅(jiān)實(shí)的邏輯基礎(chǔ)。

現(xiàn)代邏輯發(fā)展動(dòng)力主要來(lái)自于數(shù)學(xué)中的公理化運(yùn)動(dòng)。20世紀(jì)邏輯研究嚴(yán)重?cái)?shù)學(xué)化，發(fā)展出來(lái)的邏輯被恰當(dāng)?shù)胤Q為“數(shù)理邏輯”，它增強(qiáng)了邏輯研究的深度，使邏輯學(xué)的發(fā)展繼古希臘邏輯、歐洲中世紀(jì)邏輯之后進(jìn)入第三個(gè)高峰期，并且對(duì)整個(gè)現(xiàn)代科學(xué)特別是數(shù)學(xué)、哲學(xué)、語(yǔ)言學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)產(chǎn)生了非常重要的影響。

2.1邏輯學(xué)的大體分類

邏輯學(xué)是一門研究思維形式及思維規(guī)律的科學(xué)。從17世紀(jì)德國(guó)數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家萊布尼茲(z)提出數(shù)理邏輯以來(lái)，隨著人工智能的一步步發(fā)展的需求，各種各樣的邏輯也隨之產(chǎn)生。邏輯學(xué)大體上可分為經(jīng)典邏輯、非經(jīng)典邏輯和現(xiàn)代邏輯。經(jīng)典邏輯與模態(tài)邏輯都是二值邏輯。多值邏輯，是具有多個(gè)命題真值的邏輯，是向模糊邏輯的逼近。模糊邏輯是處理具有模糊性命題的邏輯。概率邏輯是研究基于邏輯的概率推理。

2.2泛邏輯的基本原理

當(dāng)今人工智能深入發(fā)展遇到的.一個(gè)重大難題就是專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)和常識(shí)的推理?，F(xiàn)代邏輯迫切需要有一個(gè)統(tǒng)一可靠的，關(guān)于不精確推理的邏輯學(xué)作為它們進(jìn)一步研究信息不完全情況下推理的基礎(chǔ)理論，進(jìn)而形成一種能包容一切邏輯形態(tài)和推理模式的，靈活的，開(kāi)放的，自適應(yīng)的邏輯學(xué)，這便是柔性邏輯學(xué)。而泛邏輯學(xué)就是研究剛性邏輯學(xué)(也即數(shù)理邏輯)和柔性邏輯學(xué)共同規(guī)律的邏輯學(xué)。

泛邏輯是從高層研究一切邏輯的一般規(guī)律，建立能包容一切邏輯形態(tài)和推理模式，并能根據(jù)需要自由伸縮變化的柔性邏輯學(xué)，剛性邏輯學(xué)將作為一個(gè)最小的內(nèi)核存在其中，這就是提出泛邏輯的根本原因，也是泛邏輯的最終歷史使命。

邏輯方法是人工智能研究中的主要形式化工具，邏輯學(xué)的研究成果不但為人工智能學(xué)科的誕生奠定了理論基礎(chǔ)，而且它們還作為重要的成分被應(yīng)用于人工智能系統(tǒng)中。

3.1經(jīng)典邏輯的應(yīng)用

人工智能誕生后的20年間是邏輯推理占統(tǒng)治地位的時(shí)期。1963年，紐厄爾、西蒙等人編制的“邏輯理論機(jī)”數(shù)學(xué)定理證明程序(lt)。在此基礎(chǔ)之上，紐厄爾和西蒙編制了通用問(wèn)題求解程序(gps)，開(kāi)拓了人工智能“問(wèn)題求解”的一大領(lǐng)域。經(jīng)典數(shù)理邏輯只是數(shù)學(xué)化的形式邏輯，只能滿足人工智能的部分需要。

3.2非經(jīng)典邏輯的應(yīng)用

(1)不確定性的推理研究

人工智能發(fā)展了用數(shù)值的方法表示和處理不確定的信息，即給系統(tǒng)中每個(gè)語(yǔ)句或公式賦一個(gè)數(shù)值，用來(lái)表示語(yǔ)句的不確定性或確定性。比較具有代表性的有：1976年杜達(dá)提出的主觀貝葉斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的發(fā)生率計(jì)算模型，以及假設(shè)推理、定性推理和證據(jù)空間理論等經(jīng)驗(yàn)性模型。

歸納邏輯是關(guān)于或然性推理的邏輯。在人工智能中，可把歸納看成是從個(gè)別到一般的推理。借助這種歸納方法和運(yùn)用類比的方法，計(jì)算機(jī)就可以通過(guò)新、老問(wèn)題的相似性，從相應(yīng)的知識(shí)庫(kù)中調(diào)用有關(guān)知識(shí)來(lái)處理新問(wèn)題。

(2)不完全信息的推理研究

常識(shí)推理是一種非單調(diào)邏輯，即人們基于不完全的信息推出某些結(jié)論，當(dāng)人們得到更完全的信息后，可以改變甚至收回原來(lái)的結(jié)論。非單調(diào)邏輯可處理信息不充分情況下的推理。20世紀(jì)80年代，賴特的缺省邏輯、麥卡錫的限定邏輯、麥克德莫特和多伊爾建立的nml非單調(diào)邏輯推理系統(tǒng)、摩爾的自認(rèn)知邏輯都是具有開(kāi)創(chuàng)性的非單調(diào)邏輯系統(tǒng)。常識(shí)推理也是一種可能出錯(cuò)的不精確的推理，即容錯(cuò)推理。

此外，多值邏輯和模糊邏輯也已經(jīng)被引入到人工智能中來(lái)處理模糊性和不完全性信息的推理。多值邏輯的三個(gè)典型系統(tǒng)是克林、盧卡西維茲和波克萬(wàn)的三值邏輯系統(tǒng)。模糊邏輯的研究始于20世紀(jì)20年代盧卡西維茲的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的關(guān)系合成原則，現(xiàn)有的絕大多數(shù)模糊推理方法都是關(guān)系合成規(guī)則的變形或擴(kuò)充。

現(xiàn)代邏輯創(chuàng)始于19世紀(jì)末葉和20世紀(jì)早期，其發(fā)展動(dòng)力主要來(lái)自于數(shù)學(xué)中的公理化運(yùn)動(dòng)。21世紀(jì)邏輯發(fā)展的主要?jiǎng)恿?lái)自哪里?筆者認(rèn)為，計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能將至少是21世紀(jì)早期邏輯學(xué)發(fā)展的主要?jiǎng)恿υ慈?，并將由此決定21世紀(jì)邏輯學(xué)的另一幅面貌。由于人工智能要模擬人的智能，它的難點(diǎn)不在于人腦所進(jìn)行的各種必然性推理，而是最能體現(xiàn)人的智能特征的能動(dòng)性、創(chuàng)造性思維，這種思維活動(dòng)中包括學(xué)習(xí)、抉擇、嘗試、修正、推理諸因素。例如，選擇性地搜集相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，在不充分信息的基礎(chǔ)上做出嘗試性的判斷或抉擇，不斷根據(jù)環(huán)境反饋調(diào)整、修正自己的行為，由此達(dá)到實(shí)踐的成功。于是，邏輯學(xué)將不得不比較全面地研究人的思維活動(dòng)，并著重研究人的思維中最能體現(xiàn)其能動(dòng)性特征的各種不確定性推理，由此發(fā)展出的邏輯理論也將具有更強(qiáng)的可應(yīng)用性。

人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展和邏輯學(xué)的發(fā)展密不可分。

一方面我們?cè)噲D找到一個(gè)包容一切邏輯的泛邏輯，使得形成一個(gè)完美統(tǒng)一的邏輯基礎(chǔ);另一方面，我們還要不斷地爭(zhēng)論、更新、補(bǔ)充新的邏輯。如果二者能夠有機(jī)地結(jié)合，將推動(dòng)人工智能進(jìn)入一個(gè)新的階段。概率邏輯大都是基于二值邏輯的，目前許多專家和學(xué)者又在基于其他邏輯的基礎(chǔ)上研究概率推理，使得邏輯學(xué)盡可能滿足人工智能發(fā)展的各方面的需要。就目前來(lái)說(shuō)，一個(gè)新的泛邏輯理論的發(fā)展和完善需要一個(gè)比較長(zhǎng)的時(shí)期，那何不將“百花齊放”與“一統(tǒng)天下”并行進(jìn)行，各自發(fā)揮其優(yōu)點(diǎn)，為人工智能的發(fā)展做出貢獻(xiàn)。目前，許多制約人工智能發(fā)展的因素仍有待于解決，技術(shù)上的突破，還有賴于邏輯學(xué)研究上的突破。在對(duì)人工智能的研究中，我們只有重視邏輯學(xué)，努力學(xué)習(xí)與運(yùn)用并不斷深入挖掘其基本內(nèi)容，拓寬其研究領(lǐng)域，才能更好地促進(jìn)人工智能學(xué)科的發(fā)展。