主导产业演进顺序排序？

一、主导产业演进顺序排序？

食品、建材——纺织——钢铁、煤炭、电力、机械——汽车——服务业、建筑。（罗斯托）

罗斯托把经济成长阶段划分为传统社会、起飞前提、起飞、成熟、高额群众消费、追求生活质量6个阶段，后5个阶段分别对应上述5种主导产业

二、产业结构演进的实质有哪些？

纵观世界各国现代经济发展的历史，三次产业结构演进一般有以下几种趋势：

（1）在三次产业结构之间，第一产业存在不断减少的趋势，第二产业先是迅速增加，然后趋于稳定，第三产业则呈不断上升的趋势。

（2）在第二产业中重工业比重不断上升，轻工业比重不断下降，最后逐步趋于稳定。

（3）在第二产业内的各工业部门之间，加工工业与基础工业(采掘业和原材料工业)相比，比重趋于增大，呈现出高加工度化趋势。

（4）在20世纪70年代前后，西方发达国家产业结构的变化出现了新的趋势。这就是：在整个产业的各种行业中，传统行业逐渐被新兴行业所取代，新兴行业不断从传统行业中脱颖而出，逐渐成为主导性行业；在制造业内部中，产业结构逐步表现出技术密集型趋势，技术或者说高科技密集产业不断涌现；整个产业非农业、非工业倾向日益明显化，第三产业的地位越来越突出。

三、人为什么朝智能方向演进？

第一次位于20世纪50-70年代，这段时间是人工智能的黄金时代。期间美国研制出了第一台真正意义上采用人工智能的机器人“Shakey”并且发明了世界上第一个聊天机器人“ELIZA”。当时的“ELIZA”就已经能够通过脚本理解简单的自然语言，产生类似人类的互动。

但随后到来的70-80年代，人工智能就进入了第一次低谷，发展遭遇了瓶颈。由于当时的计算机处理能力有限不足以支撑人工智能的发展，不得不叫停对人工智能的研究。

第二次是在1980年-1987年，这段时间是人工智能的繁荣期。期间日本研发出了人工智能计算机，并且受到各国的响应，纷纷为研究注入资金。除此之外，带美国人的带领下，启动了Cycle项目，3D打印机也是在这个时期问世的。该时期也是一次人工智能的崛起

但是紧接着的六七年，就是人工智能的发展史上大的第二次寒冬。由于对专家系统过高的追捧，最终的发展却达不到期望，专家系统的实用性仅限于某些特定情景，事实摆在眼前，不得不将人工智能的研究转向更容易出成果的方向。

经历了两次崛起，两次没落，终于在1993年，迎来了真正意义上的人工智能的崛起。从1993年至今，人工智能的发展一直处于良好的状态，期间也取得了许多的成就。无论是技术、思想还是应用，人工智能都迎来了前所未有的突破，实现了一次完美的崛起。

其实在人工智能的发展史上，这两起两落是必然的，因为当时的社会环境不足以推动人工智能的发展。最终人工智能的崛起也是必然的，因为计算机时代已经到来，互联网的发展也在推动着人工智能的发展，种种机遇摆在眼前，人工智能在今后只会越来越强大。

四、汽车定位系统：从GPS到智能驾驶的发展演进

汽车定位系统是指利用先进技术实现车辆在地图上的精确定位，从最早的GPS导航到如今的智能驾驶，其发展经历了怎样的演变？

GPS导航系统

全球定位系统（GPS）是最早应用于汽车定位的技术之一。通过卫星信号的定位，车辆可以准确地在地图上显示位置并实现导航功能。GPS系统的发展，让驾驶者不再迷失在陌生道路上，成为汽车定位史上的重要里程碑。

车联网技术

随着科技的不断发展，车联网技术成为汽车定位系统的新宠。通过将车辆连接到互联网，驾驶者可以实现更个性化的导航体验，并且实时获取交通状况以及路况信息。这项技术的出现，使得车辆的定位系统变得更加智能化。

自动驾驶技术

近年来，随着人工智能和大数据技术的发展，自动驾驶技术逐渐走进人们的视野。利用激光雷达、传感器等设备，车辆可以在不需要人工干预的情况下实现自主导航和定位。这一技术的应用，标志着汽车定位系统的又一次技术革命。

智能交通系统

未来，随着智能交通系统的逐步建立，汽车定位系统将迎来新的发展机遇。智能交通系统将通过人工智能、大数据等先进技术，使车辆之间和车辆与道路基础设施之间实现更加精准的定位和无缝的信息交互，进一步提升道路安全和交通效率。

总之，汽车定位系统经历了从GPS导航到车联网、自动驾驶技术，再到智能交通系统的跨时代发展。随着科技的不断进步，相信汽车定位系统未来将在智能化、精准化方面迎来更大的突破。

感谢您阅读本文，希望通过这篇文章，能给您带来对汽车定位系统发展演进的全面了解。

五、产业演进的理论有哪些?各有什么优缺点？

产业演进就是产业在发展过程中结构和内容的不断变化过程，是产业不断自我更新的过程，在数量上提高了经济规模和总量，在质量上提高了经济效益和素质，在时间上的演进表现为产业结构的不断合理化和高级化的过程，在空间结构上的演进，指它在空间上的横向扩张，包括产业整体规模的不断扩大、产业区域分布的扩张、布局优化与产业转移。

产业演进是资源配置结构转换的过程，是连续性与非连续性的统一。

工业化实质上是产业演进的过程，既是以农业为主的产业结构向以工业为主的产业演进的过程，也是工业内部结构演进的过程，不断淘汰衰退产业，加强传统产业的技术改造，实现主导产业的合理转换，扶持和引导新兴产业。

世界各国经济发展的经验表明，伴随着国民收入水平的提高和经济的发展，产业演进具有明显的规律性，但对于不同的国家和地区，由于各自的资源构成、社会制度、传统文化、发展的先后顺序等方面存在差异，其产业演进呈现出自身明显的特殊性。

经济发展的实践和理论表明，产业演进与经济发展有着特殊的联系，经济发展水平与产业结构高度是同步演进的，产业结构已成为衡量国家社会经济文化发展阶段的重要标志。

从深层次看，经济发展核心是产业结构的演进与优化。

产业的结构演进速度不但反映工业化的速度，而且反映生产、生活现代化的质量和水平。

因此，经济发展的基本命题是产业结构的演进，合理的产业结构对经济的发展具有重大作用。

以产业结构为中心的经济结构的演进，是现代经济增长和发展的基本特征和内容，产业结构的变动构成经济增长和发展的生动的内涵，产业结构演化规律则是各国制定经济发展战略的依据。

因此，研究产业演进机制，探索产业演进规律，理所当然地成了现代经济发展研究领域的热点和重点，研究产业结构演进对我国经济发展更有实际的意义。

20世纪70年代以来，自组织理论研究开始兴起并成为一门新兴学科，它创造的新方法和新的科学思想，正启迪社会学家、经济学家去探索社会运动和经济运动的规律。

自组织理论主要包括耗散结构理论、协同学、突变论等理论。

产业系统演化过程的外在表现即为产业经济现象，产业系统的开放性、非平衡、非线性是产业经济现象复杂性与多样性产生的源泉。

产业系统的自组织演化是一个循环往复和结构不断进化的过程。

自组织理论的产生、发展，以及它与国家创新系统理论、演化经济学和增长经济学理论的融合，为研究产业演进机制提供了新的更为广阔的视野。

同时，一些诸如演化经济学、演化博奕论、实验经济学、混沌理论和非线性动力学等分析工具也在演化经济模型中不断涌现，使得研究对象的复杂性与分析工具之间有了很好的协调。

我国是一个发展中的转轨经济大国，经济发展与经济结构调整存在着非常密切的关系。

改革开放以来，随着国民经济持续快速增长，我国产业结构调整取得了显著成就，通过优先发展轻工业、扩大高档耐用消费品进口、加强基础产业和基础设施建设、大力发展第三产业等一系列政策和措施，使我国的产业结构逐渐趋于协调，并向优化和升级的方向发展。

我国产业结构的变化主要呈现出以下特点：①工业化进程进一步加快，第二产业的稳步增长构成了我国经济增长的主要内容；②农业的内部结构日趋合理；③轻重工业的增长日趋合理； ④第三产业发展迅速；⑤生产资源逐渐向优势企业汇集。

但中国作为一个发展中的大国，其产业结构调整更有其独特之处。

中国存在着城乡间和工农业间的二元经济结构。

从当前来看，我国经济生活中暴露出的突出矛盾是结构失衡，供给过剩、需求不足，产业尚待优化和升级。

从深层次来看，供给过剩的本质是供给结构尤其是产业结构不合理，不能适应市场需求结构的变化，其本质还是产业结构落后的问题。

目前，国际经济全球化趋势日趋明显，国际竞争日益激烈，随着中国经济日益融入全球经济之中和中国加入世贸组织的步伐的加快，这不仅给中国带来了发展的机遇，也使中国经济面临日益严峻的挑战。

经济全球化背景下，面对世界产业结构调整的热潮，加速中国产业结构优化和升级将是我国经济发展的主要任务。

党的十六大报告提出：“实现工业化仍然是我国现代化进程中艰巨的历史性任务”，“要坚持以信息化带动工业化，以工业化促进信息化，走出一条科技含量高、经济效益好、资源消耗低、环境污染少、人力资源优势得到充分发挥的新型工业化路子”，“推进产业结构优化升级，形成全面发展的产业格局”。

走新型工业化道路，是我国实现工业化、现代化的必然选择。

我国作为最大的发展中国家，目前正处在经济全球化背景下的新型工业化进程的关键时期，因此，通过产业结构调整，实现产业结构优化，提高我国产业经济的竞争力，对实现新型工业化具有特别重要的意义。

本文以马克思经济理论为指导，同时借鉴国内外产业经济学及西方经济学的理论，运用微观分析和宏观分析相结合、规范研究和实证分析相结合的方法，重点研究产业演进模式与影响因素、方式等关键环节，并借鉴国际经验，利用我国统计数据，对我国产业结构变化进行回顾和分析，对我国产业演进过程及规律进行探索，对我国产业结构的存在问题、比较优势、调整方向及对策进行研究。

在研究中，将基于自组织理论与方法和演化经济学理论，通过建立非线性动力学数学模型，借助于逻辑斯谛方程，对产业演进自组织演化机制、过程进行了探讨。

论文结构和主要内容为： 第1章，系统介绍国内外的研究现状和成果，主要介绍了产业演进的基本理论，包括马克思主义产业结构理论、西方产业演进理论和我国学者的研究，详细分析了目前的产业演进理论的研究现状及最新进展，从不同的研究角度对产业演进理论进行综述。

第2章，简要分析了世界产业演进。

介绍了全球产业升级的历史变迁，总结了当前世界产业演进的新趋势，总结了发达国家经验对我国产业升级的启示。

第3章，分析了产业演进的模式，归纳了产业演进的影响因素，探讨了产业演进的方式，总结了产业演进的规律，探讨了产业演进判断标准和保障体系。

第4、5章，产业演进的影响因素分析。

从自然资源、劳动力资源、消费需求、投资、对外贸易、制度、技术进步、柔性生产、产业集中度、产品差别化、进入壁垒和分工等宏观和微观经济因素对产业演进的影响进行了系统详尽的分析，归纳出各自的作用机制、动因和机理。

第6、7章，探讨了当前世界产业系统的演进的方式和趋势，详细分析和研究了产业结构软化、产业融合、产业生态化、经济服务化、产业国际化、高技术产业化、产业集群、产业转移、产业集成化的动因和演进趋势。

第8章，论证了产业结构合理化和高度化、产业国际竞争力和产业布局的内容和分析方法。

从产业结构优化、国际竞争力提高和布局优化角度分析了产业演进的判断标准和要求。

第9章，我国产业演进的实证研究。

结合我国历年统计年鉴的数据，实证分析了我国产业演进的历史与现状。

重点对产业结构演进的历史进行回顾，对产业结构的现状特征进行描述，指出产业结构存在的问题和原因分析，对我国三次产业的演进阶段、方式、影响因素及未来发展趋势进行探索。

论文研究产业演进的规律和特点，并对我国产业演进进行实证分析，工作是开创性的，研究的创新点主要有以下几个方面： 1、运用自组织理论、非线性动力学、新贸易理论和新增长理论等基本原理研究产业演进的规律，推导出产业演进模型。

在研究中，借助于逻辑斯谛方程，对产业系统整体演化过程的数量特征进行了分析，对产业系统演进模型进行了探讨，分析了产业生命周期和产业升级过程，得出产业演进的路径。

2、传统的产业经济学简单地归纳了产业演进的基本影响因素，本文结合产业演进规律，进一步深化了产业演进的基本影响因素分析，探讨了各自的作用机理和影响方式。

本文专门研究了产业演进的微观层面的企业影响因素，研究了柔性生产、市场结构、企业并购、分工和高附加值等对产业演进的影响。

3、研究了当代世界产业演进的新方式和趋势，包括：产业集群化、产业融合化、产业生态化、高技术产业化、产业国际化、经济服务化、产业集成化等的影响因素和演进趋势。

4、传统经济增长理论仅以产业结构合理化和高级化来判断产业演进的程度和效果，本文增添了产业国际竞争力提高和产业布局优化两个判断基准，完善了可持续发展理论下产业演进的判断基准。

5、结合我国产业结构演进的历史和现状，运用历年统计年鉴数据，对我国产业演进过程、阶段、方式、影响因素及未来发展趋势进行了全面和深入研究，分析产业演进存在的问题和原因，提出了产业演进的战略措施和政策建议。

六、智能制造的演进过程都有哪些阶段？

一、智能制造演进阶段

随着计算机技术的发展，工业自动化系统大量使用计算机，引入了越来越多的IT技术，智能制造系统便是在这个过程中被提出。智能制造的发展总体上应该是一个循序渐进的过程，需要依据生产需求和相关技术在不同发展阶段的特点，合理确定相关技术所能发挥的作用，以及其在整个生产体系的地位，最终目标是实现各项技术与现有的工业自动化系统结合，形成有机的整体，有效地实现企业的发展目标，从这个目标出发，可以将智能制造的演进过程分为3个阶段。

第一阶段——智能制造初级阶段

在这个阶段，生产仍由传统的工业自动化系统为主导来控制，智能制造所依赖的工业大数据、人工智能等先进技术主要作为辅助手段，针对企业的痛点和问题提出解决方案，但仍需要工人依据经验，在工业自动化系统的基础上做出最终决策。这个阶段，智能制造系统只能影响整体生产的一些点并且作用有限，并没有形成一个完整的、独立的运作系统。

第二阶段——智能制造中级阶段

伴随着智能制造各项技术的发展和成熟，智能制造系统在制造生产中的作用越来越重要，并逐步针对特定生产环节实现完全控制，局部形成相对完备的自主管理系统，此时，传统的工业自动化系统可作为智能制造系统的补充或后备。在这个阶段，智能制造系统通过构建“状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升”的数据闭环，以软件形式的数据自动流动来消除复杂系统的不确定性，在给定的时间、目标场景下，实现生产过程的优化。

第三阶段——智能制造高级阶段

当智能制造系统在整个生产过程中由辅助地位过渡到统领地位时，就需要将智能制造的理念贯穿到规划、设计、施工、运维、生产、管理的整个过程中，实现统筹规划和顶层设计都由智能制造系统统一搭建。在这个阶段，智能制造系统在企业生产活动的各个层面以决策者的身份出现，全面占据统领地位，在整个生产流程中形成一个完备自治的系统体系，形成具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。

二、国内外发展现状

随着互联网、大数据、人工智能等技术的迅猛发展，人类生产水平发生了翻天覆地的变化，人类生活水平也因此得到了进一步提升。为应对全球工业快速发展带来的挑战，德国率先提出了“工业4.0”发展计划，随后，我国也根据自身发展的实际需要，提出了《中国制造2025》的国家战略规划，智能制造作为各国工业发展规划的重要方向，毋庸置疑的成为世界制造业的发展趋势。

1、美国

美国作为智能制造技术思想的起源地之一，一直高度重视智能制造的发展。二十世纪末，美国便已投入大量精力用于智能制造领域的研究，研究主要包括智能分析、智能决策、智能设计等内容。为了保持自身在全球制造业的竞争优势，美国还颁布了如《实现21世纪智能制造报告》、《先进制造业国家战略计划》等一系列调整政策，无一不体现着美国政府对于发展技术密集型先进制造业的高度重视。

2015年，美国通用电气倡议出版了《工业互联网—打破智慧与机器的边界》一书，正式提出了“工业互联网”的概念，通过把工业与互联网结合，将机器、设施、数据、人连接起来，建立更加开放、全球化的网络，从而提高制造业的生产效率。

2、欧洲

1982年欧洲颁布的《信息技术发展战略》，便开始强调智能制造技术的研发，如瑞士ABB、德国西门子、法国施耐德电气等公司也已经将部分人工智能技术应用到了工业控制设备与系统中。英国作为全球最早实现工业革命的国家，自第三次产业革命之后，制造业就一直在走下坡路。，直到2008年金融危机，严重受创的经济使这个老牌资本主义国家重新认识到制造业的重要性，制定了“高价格制造”策略，刺激本国企业创新制造生产高附加值产品，想要以此促使制造业回流，抢占全球制造业的领先地位。2011年英国政府科技办公室颁布《英国工业2050战略》，此项战略通过分析目前制造业所面临的的机遇和挑战，提出了英国制造业发展与振兴的政策。

同样作为工业强国的德国为了进一步巩固自己在制造业的现有优势，于2013年在汉诺威工业博览会提出了“工业4.0”计划，此计划是以智能制造为核心的第四次工业革命，主要分为“智能工厂”、“智能生产”、“智能物流”三大主题。德国推行的“工业4.0”主要是以网络实体系统和物联网为基础，其主要目的是通过建立具有适应性、资源效率的智能工厂从而提升整个制造业的智能化水平。

3、中国

伴随生产成本的不断上升，传统制造业的优势不断被削减，中国世界工厂这种依靠发达国家拉动制造业发展的局面正在发生改变，如何实现从制造向创造的转变，是我国制造业需要长期思考的问题。早在1993年，我国就对“智能制造系统关键技术”进行了探讨研究，但受限于客观条件并未取得较大的进展。

近年来国家为推动智能制造发展，颁布了《智能制造装备产业“十二五”发展规划》、《智能制造科技发展“十二五”规划》等一系列政策，各地方政府也以《中国制造2025》为总纲，出台各类支持政策。同时国家积极推动智能制造示范试点，按照《2015年智能制造试点示范专项行动实施方案》和《关于开展2015年智能制造试点示范项目推荐的通知》，已经确定好覆盖38个行业的46个试点示范项目，涉及智能装备、智能服务、智能管理等6个类别。

当然目前我国的智能制造发展还面临着许多问题，比如智能制造行业发展还没有统一的规范、企业智能转型升级要面临巨大的成本压力、智能制造相关的现代服务业发展还较为滞后。不过我们始终相信在党和政府的领导下，我们可以把握住这次发展实际，在“互联网+”和大数据的驱动下，实现“中国制造”向“中国智造”的转型。

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参考文献：

[1]王云波，李铁.智能制造发展过程的阶段及其特征[J].冶金自动化，2020年，第44卷，3-5

[2]闫伟.浅谈国内外智能制造的现状和发展趋势[J].2017年第七届全国地方机械工程学会学术年会暨海峡两岸机械科技学术论坛论文集,2017年，477-479

（本文作者：大客户事业中心 庞怀东）

七、人工智能的演进

人工智能的演进

人工智能（AI）是当今科技领域最备受关注的话题之一，随着科技的进步和创新，人工智能的发展也日新月异。从诞生之初的概念蓝图，到如今在各行各业展现出的应用成果，人工智能的演进历程让人们目不暇接。

在过去的几十年里，人工智能经历了多个阶段的发展，从最初的弱人工智能到如今逐渐走向强人工智能的发展道路。弱人工智能是指专注于单一任务的AI系统，如语音识别、图像识别等。而强人工智能则更加接近人类智能水平，具备更广泛的认知能力和学习能力。

人工智能的发展历程

人工智能的发展历程可谓曲折而又精彩，早在上世纪50年代，人们就开始探讨人工智能的概念。随着计算机技术的不断进步，人工智能逐渐从理论研究走向应用实践。上世纪80年代的专家系统、90年代的机器学习，到如今的深度学习和神经网络，人工智能的技术不断创新，不断演进。

随着大数据、云计算、物联网等新一代技术的蓬勃发展，人工智能得到了更广阔的应用空间。在医疗、金融、交通、教育等领域，人工智能的身影随处可见，为人们的生活带来了诸多便利。

人工智能的未来展望

虽然人工智能已经取得了巨大的进步，但仍有许多挑战和机遇等待着我们。在未来，随着量子计算、生物计算等新技术的涌现，人工智能将迎来更大的突破和发展。我们有理由相信，人工智能的未来将会更加智能、更加普及，为人类社会带来更多的惊喜和改变。

八、智能汽车产业：驾驶未来的新动力

智能汽车产业正以前所未有的速度迎来创新和发展，成为未来交通出行的新动力。

智能汽车技术的突破与应用

随着人工智能和物联网技术的迅猛发展，智能汽车技术取得了令人瞩目的突破。无人驾驶技术的应用，为传统汽车行业带来了颠覆性的变革。车联网技术的普及，使得车辆之间能够实现信息互通共享，增强了行车安全和车辆性能管理。

智能汽车产业的发展现状

全球范围内，智能汽车产业呈现出蓬勃发展的态势。美国、中国、德国等国家在智能汽车技术研发和产业化上处于领先地位，相关企业纷纷加大投入，推动着智能汽车产业链的持续升级。

智能汽车产业的挑战与机遇

智能汽车产业在快速发展的同时也面临诸多挑战，如数据安全、道路法规和道德伦理等问题。然而，随着社会对出行便捷性和环境友好性的追求，智能汽车产业在城市交通、物流运输、出行服务等领域仍然有着巨大的发展机遇。

未来智能汽车的发展趋势

未来，智能汽车产业将更加注重智能化、电动化和共享化发展。自动驾驶技术将更加成熟，车辆的智能化水平将不断提升，同时共享出行模式也会逐渐普及。同时，环保和能源节约的要求将推动智能汽车向清洁能源领域迈进，推动整个产业向更可持续的方向发展。

感谢您阅读本文，相信通过本文的了解，您对智能汽车产业的最新发展已经有了更清晰的认识，希望能为您对智能汽车的关注和了解带来帮助。

九、我国沥青产业发展史？

回答如下：中国的沥青产业发展历史可以追溯到20世纪初。在20世纪30年代，中国开始建立自己的沥青生产线，并在建设公路和铁路时大量使用沥青。在1949年新中国成立后，政府开始大力发展公路建设，沥青也成为重要的建筑材料之一。1956年，中国第一个炼油厂——大庆炼油厂开始生产沥青，标志着我国沥青工业的正式启动。

在20世纪70年代，我国沥青工业得到了进一步的发展。国内的石油化工企业开始大量生产沥青，并建立了沥青生产线。80年代初，我国沥青工业的产能和技术水平得到了显著提高，沥青的品种和规格也得到了丰富和完善。

随着国家基础设施建设的加速，我国沥青工业得到了进一步的发展。1999年，我国沥青产量达到了1500万吨，成为世界上沥青产量最大的国家之一。近年来，随着我国城市化进程的加速，公路建设和维护的需求也日益增加，沥青工业得到了进一步的发展和壮大。目前，我国沥青工业已成为国家重点支持的产业之一，产量和品种不断提高，技术水平和市场竞争力也得到了明显提高。

十、人工智能产业？

这是指的人工智能的产业集群、产业园区。它涵盖了人工智能专业、机器人工程专业等相关专业。当前我国人工智能产业加速发展，从基础支撑、核心技术到行业应用的产业链条正在形成，产业集群初步显现，一批创新活跃、特色鲜明的创新企业加速成长，新模式、新业态不断涌现，整体呈现蓬勃发展态势。但产业发展也面临核心基础技术薄弱、与实体经济融合不够深入等问题。