中国智能制造面临的问题？

一、中国智能制造面临的问题？

1、企业高层无意识

企业高层没有意识到智能制造的必要性、紧迫性和复杂性，观念还停留在部署常用的IT系统。实际上，数字化转型远远不是IT部门能够实现的，必须由企业的决策层引领，自顶向下推进。

2、企业信息系统不完善

企业已经应用了诸多信息系统，但是孤岛纵横，由于基础数据不准确、编码体系不统一等原因，推进智能制造无从下手。

3、重自动化、轻智能化

不少企业认为推进自动化系统效果更能够立竿见影，因此普遍存在重自动化、轻智能化的状况。通过走访很多企业，发现企业都更加重视产线的自动化和少人化，但是设备联网和数据采集的基础差，车间没有真正实现可视化。

4、数字化转型效果不佳

企业投资推进数字化转型没有取得显著效果，制约了企业进一步推进智能制造的积极性。例如，一些企业虽然投资自建了电商平台，但在流量为王的时代，客户还是被主流的电商平台掌控，自建平台达不到预期效果。

5、资金不足

制造业的各个细分行业差异很大，处在各个产业链中不同位置的企业个性化很强，智能制造的突破口也各不相同，并没有可以直接照搬的模板。我国制造企业的利润率较低，推进智能制造往往缺乏足够的资金进行投入。

目前，世界各国都对智能制造系统进行了各种研究，未来智能制造技术也会不断地发展。数夫软件二十多年专注家居管理软件、管理咨询、智能制造、智能营销的开发与推广，为家居企业的信息化管理提供全面成熟的解决方案。

二、无人驾驶技术面临的问题与挑战？

在谷歌自动驾驶汽车项目进行的早期，该公司员工（你可以称他们为beta测试人员）被允许开着配备自动驾驶技术的汽车回家。

该项目的领导者们发现，同伴们如此迅速地过度信任了这项还处于萌芽阶段的技术——他们选择放松注意力，并盯着手机，而不是观察前方的道路。

“我们的发现相当可怕。”Waymo的前首席执行官约翰·克拉弗西克（John Krafcik）回忆起2017年的测试时说。“他们已经失去了观察周围环境的意识。”Waymo是该项目的商业化后续。

Waymo前首席执行官约翰·克拉弗西克▼

一个测试者在方向盘后面打瞌睡，这让谷歌官员感到不安，他们放弃了对这种涉及人机结合的自动驾驶技术的追求，转而采用一种不让人类参与驾驶的自动驾驶路线。

其他公司，比如特斯拉，仍然看好人机共存，而对于将自动化引入汽车的同时仍需要人类承担操作责任的担忧，几乎没有消除。

特斯拉在2014年推出了Autopilot驾驶员辅助系统的硬件，并在2015年通过OTA升级启用了这一功能。2021年，这家汽车制造商以同样的方式发布了其“完全自动驾驶”（Full Self-Driving）系统。

2021年10月下旬，该公司的市值超过了1万亿美元，这在很大程度上要归功于这些功能，这两个功能在该公司狂热的车主中激发了相当大的热情。特斯拉在财务上的成功，让行业专家（至少在某些方面）怀疑Waymo是否做出了错误的决定。

然而，从安全的角度来看，担忧仍在增加。

自动化自满

美国国家交通安全委员会（NTSB）调查了多起涉及Autopilot的致命事故，并创造了“自动化自满”（automation complacency）这个词，来描述人类驾驶员过于信任驾驶辅助系统（并非自动驾驶系统）的行为。

美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）的联邦调查人员在2021年的大部分时间里对Autopilot和高级驾驶辅助系统进行了进一步调查。

2021年4月，该机构的撞车事故特别调查小组开始调查五年间发生的39起事故，这些事故造成了12人死亡，其中33起事故涉及特斯拉汽车。

最近，NHTSA开始对12起事故展开更严格的调查，在这些事故中，启动了Autopilot系统的特斯拉汽车撞上了停放的急救车辆。

2021年9月，特斯拉对其Autopilot软件进行了OTA升级，而现在监管机构想知道，这家汽车制造商为何进行了升级，却没有发起召回。

亚利桑那州立大学社会创新未来学院教授安德鲁·梅纳德（Andrew Maynard）表示，监管机构刚刚才开始考虑软件定义汽车的安全影响，这本身就是个问题。

“如果一家制造商说，‘我们推出了一种新型制动系统，我们不太确定它是否会起作用，但我们会把它放在一些汽车上，看看会发生什么，’没有人会认为这是可以接受的。”他说，“从监管角度来看，这是完全不可接受的。那么为什么软件可以这样做，而硬件却不行呢？”

注意力不集中

在驾驶辅助系统方面，这是几个没有明确答案的挑战之一，因为专家们认为驾驶辅助功能（而不是自动驾驶系统）至少在未来十年将成为主导技术，至少在传统车主购买和维护的车辆中是如此。

其他挑战同样是根本性的。人类很难监控大多数时候运行良好的自动化系统——这不仅是Waymo在十年前学到的教训，而且从航空到核能等各行各业都明白这一点。

麻省理工学院研究人员9月份发表的一项研究强调了这一点。

他们发现，当启用Autopilot时，特斯拉司机眼睛偏离道路的频率更高、时间更长。对其他汽车制造商驾驶辅助系统的进一步研究正在进行中。

如果系统引起了注意力不集中，它们会被认为是安全的吗？包括通用汽车在内的一些汽车制造商正在寻求和推广驾驶辅助技术，允许驾驶员将手从方向盘上移开。

卡内基梅隆大学专门研究嵌入式安全系统的教授菲尔·库普曼（Phil Koopman）说：“ADAS安全的问题在于，你是否正在构建一个非超人司机也能安全操作的系统？”

“我们告诉他们不要睡着，但我们知道事实并非如此。你不能忽视可预测的人类反应。”

随着驾驶辅助系统在汽车行业的普及，了解驾驶员的状态以及他们的反应准备，将比以往任何时候都更加重要。

监测司机

在多次调查与自动驾驶相关的致命事故后，NTSB发现特斯拉对驾驶员行为的监控能力不足。

该委员会的建议包括，汽车制造商、标准机构和NHTSA都应该开发更好的应用程序和规则，以监测人类驾驶员的状态。

2021年4月，行业组织汽车创新联盟概述了一套安全原则，以应对人们对驾驶员监控系统日益增长的需求。值得注意的是，特斯拉并不是这个行业组织的成员。

但这些自愿原则并没有与安装驾驶辅助系统的棘手问题发生冲突。他们只是说，例如，应该“评估”可预见的系统滥用。

NTSB的报告明确指出，特斯拉通过监测方向盘扭矩来监控驾驶员参与度的方法是不够的，该联盟只是表示，应该“考虑”基于摄像头的座舱系统——许多驾驶辅助系统的供应商都喜欢这种系统。

也许，与驾驶员监控技术的萌芽状态相比，这些原则的中庸性质是一个较小的问题。内视摄像头系统可以确保驾驶员的头部朝向前方的道路，更好的系统甚至可以透过太阳镜跟踪司机的眼神。

然而，在驾驶员注意力已经偏离，或者在他们需要纠误时，车载报警器才向发出鸣叫，不一定是最有效的。

“预测是预防的关键。”以色列初创公司Adam CogTec的联合创始人兼现任董事长埃雷兹·阿卢夫（Erez Aluf）说。该公司致力于开发一种技术，可以衡量司机的认知能力，并有助于提高人类的表现。

更好的决策

从这个意义上说，驾驶辅助系统不仅监控司机，还是一种驾驶员管理技术，试图促进人与机器之间的合作关系。“这不是一个或另一个，”阿卢夫说，“而是一加一。”

当汽车不仅了解司机是否在盯着前方的道路，还了解司机在驾驶工作中的参与程度，它就能更好地决定何时交出控制权或保持控制权。

信任是这种微妙合作的核心。德国亚琛工业大学的人类系统集成教授弗兰克·弗莱米施（Frank Flemisch）将其比喻为骑马者随着时间的推移，与他们的动物共同学习的一种直觉平衡。

但是，如果说机器驾驶员和人类驾驶员之间需要相互信任，那么在更广泛的层面上，驾驶员、大肆宣传自动化技术前景的汽车制造商、独立的第三方（如学术界和保险公司）以及监管机构之间，也需要这种信任。

建立这种信任，不仅仅要在事故发生时承担责任，还要确保每个利益相关者以透明和负责任的方式，开发和部署技术。

亚利桑那州立大学教授梅纳德说：“在一个更好的社会中，这个链条上的每个人，无论是特斯拉的首席执行官、制造产品的工程师，还是做决定的其他人，他们都有社会责任创新的心态。”

“在这种模式下，他们会不断问自己，‘这样做合适吗？’如果他们这么做了，我想事情就会不同了。”

三、我国生物智能产业发展面临的问题和挑战？

1.生物质能的战略地位尚未确定

生物质能利用有机废弃物生产可再生的清洁能源，能够同时实现供应清洁能源、治理环境污染和应对气候变化，是实现碳中和目标的有效措施之一。生物质能有利于生态文明建设、美丽乡村建设和乡村振兴，能够增加创造就业岗位，提高农村居民收入，具有良好的社会效益和环境效益。但是目前，生物质能的战略地位还未确定，各方重视程度不够，影响了行业发展。

2.生物质非电领域应用优先准入保障不足

《可再生能源法》对生物质热力、生物燃气、生物柴油等非电领域的保障未能充分体现，生物质能的优先开发利用没有得到应有重视，受特许经营限制，生物质热力、生物燃气、生物柴油等生物质能非电领域产品难以公平进入相应市场，甚至受到品质、价格歧视。《可再生能源法》未出台相关细则，开放准入市场、保障生物质能产品的优先应用。对于违法情况，缺乏有效监管和处罚措施。

3.生物质非电领域应用经济激励措施不足

目前，对于生物质能的经济激励政策主要集中在发电领域，在生物质热力、生物燃气、生物柴油、生物炼制产品等非电领域还没有明确的激励政策支持。生物质能区别于其他可再生能源的特性就在于产品多样，可广泛应用于供热、供气、交通燃料等各个能源领域。生物质能作为可再生能源、战略新兴产业，在经济性上很难与传统化石能源竞争，但生物质能在环保效益和社会效益方面，特别是减少温室气体排放、大气环境治理方面优势明显，缺乏相应经济激励措施，限制了产业价值的体现。

4.生物质能产业标准和监管体系薄弱

生物质能各领域仍缺乏权威标准引导行业规范化发展。尽管生物质能各领域的标准体系框架基本形成，但在标准实施和监管方面存在较大难度。现有标准多数为非强制标准，仅作为行业指导参考的推荐标准。生物质能产品类别多样，除国家级标准外，不同地区的不同产品也有各自规定和标准，标准体系缺乏规范，使标准执行难度加大。在监管方面，行业信息数据缺乏有效统计，未形成有效的监管标准体系，在融入化石能源体系过程中，受到标准和监管制约影响较大。

5.生物质资源保障和产业数据统计体系有待完善

我国虽然开展了一些生物质资源调查的相关工作，但未形成定期开展生物质资源调查与评价的机制，尤其是对能够能源化利用的生物质资源缺乏详细的统计数据，没有明确提出建立生物质原料的资源保障体系，生物质能相关数据更新信息滞后严重。生物质能项目开发过程中，常出现资源竞争问题，对周边地区的资源状况缺乏充分了解，是导致原料竞争和供给不足的重要原因。

四、人工智能面临的问题

随着科技的迅猛发展，人工智能面临的问题也日益凸显。人工智能作为一项重要的技术革新，正在影响着我们生活的方方面面。然而，随着其应用范围的不断扩大，一些问题也逐渐浮出水面。

数据隐私和安全性

在人工智能的应用过程中，数据隐私和安全性一直是备受关注的焦点。大量的个人数据被使用于人工智能系统中，这就带来了数据被滥用的潜在风险。同时，数据泄露也可能导致用户信息的泄露和个人隐私权受到侵犯的问题。

算法的偏见和公平性

另一个人工智能面临的问题是算法的偏见和公平性。由于人工智能系统是通过历史数据进行学习和训练的，在数据存在偏见的情况下，人工智能系统很容易产生歧视性的结果。这会导致一些群体受到不公平的对待，加剧社会不平等问题。

可解释性和透明度

人工智能系统通常被认为是“黑盒子”，即其决策过程难以被解释和理解。这就导致了人们对于人工智能系统的怀疑和不信任。为了增强人们对人工智能系统的信任感，提高其广泛应用的可行性，迫切需要提高人工智能系统的可解释性和透明度。

人机关系和道德问题

人工智能技术的快速发展也带来了人机关系和道德问题的挑战。随着人工智能系统的普及，人们开始思考人类与机器之间的关系，以及人工智能在道德层面的应用。如何在人机关系中实现平衡，保障人类的核心价值和尊严，是当前亟待解决的重要问题。

技术发展与法律法规的不平衡

由于人工智能技术的发展速度远远超过法律法规的跟进速度，导致了技术发展与法律法规的不平衡。在人工智能的快速发展过程中，很多相关的法律规定和监管措施并没有跟上步伐，这就给人工智能的应用和发展带来了一定的风险和挑战。

教育和培训的重要性

面对人工智能面临的问题，教育和培训的重要性不言而喻。人工智能技术的应用需要专业人才来支撑，而当前人才短缺的现状并不能很好地满足市场需求。因此，加强人工智能相关领域的教育和培训，培养更多高素质的人才，已经成为当务之急。

全球合作与共治机制

最后，要解决人工智能面临的问题，仅仅靠一个国家或地区是远远不够的。推动全球合作与共治机制的建立，共同制定相关的标准和规范，共同应对人工智能带来的各种挑战，才能更好地引领人工智能技术向着更加健康、可持续的方向发展。

五、大学教育面临的问题？

        大学教育面临的问题是多方面的，各有见解，不能等同。

        本人认为，大学教育存在的主要问题：一是大学教育制度不够科学，对待学生的管理松散，对待学生的缺点不管不问；二是大学老师对学生不太负责任，造成有的学生慢慢走下坡路，甚至蜕变。就大学生而言，本人认为存在的问题：一是混日子；二是对学习不重视；三是贪图享受，自由散漫；四是学习效率低。

六、海浪发电的面临问题？

随着现代工业和人类社会的发展，人类对于能源的需求量越来越大，而在人类不断地向地球索取的过程中，可循环的绿色能源越来越多地受到人们的青睐，海浪发电便是其中的一种。据调查，海浪可以以每平方米30000牛的冲击力拍打崖岸，最大时，甚至可以达60000牛。

七、我国面临的资源问题？

（1）资源回收率低，不易回收利用的再生资源丢弃现象严重。据测算，目前我国可以回收而没有回收利用的再生资源价值达300～350亿元。每年约有500万吨左右的废钢铁、20多万吨废有色金属、1400万吨的废纸及大量的废塑料、废玻璃等没有回收利用。由于我国废旧物资零星分散，其回收、加工、运输费用高，销售价格低，致使部分品种回收量减少，与实际生成量相差较大，资源流失严重，再生资源回收利用率与世界先进水平相比差距较大。如我国每年丢弃的镉镍电池（二次电池）2亿多支；废旧家用电器、电脑及其他电子废弃物回收处理还未能提上日程。

（2）废旧物资回收利用企业普遍经营规模小，工艺技术落后。尽管国家出台了一系列优惠政策鼓励和扶持废旧物质回收行业的发展，但目前绝大多数废旧物资回收加工企业仍旧是微利或无利，基本没有条件和能力引进或采用新技术、新工艺、新设备，产品的技术含量和附加值较低，从而阻碍啊再生资源回收利用的发展进程。另一方面，国有回收企业由于历史原因形成人员、债务包袱重，市场竞争能力和抗风险能力弱，经济效益差，相当一部分回收企业亏损严重，某些回收公司经营难以为继，废旧物资回收行业发展呈低水平徘徊。

（3）再生资源回收利用技术开发投入严重不足。由于资金投入少，技术开发能力弱，导致废旧物资加工处理工艺落后，技术及装备水平极低，一些与再生资源加工处理相伴的环境污染物未能妥善处理。即使是先进适用的技术，也由于缺少资金而难以推广应用。大部分再生资源的加工处理技术还十分落后，与资源综合利用和环境保护的要求差距

八、高中教育面临的问题？

1. 高中教育面临的问题是多方面的，其中最主要的问题是“应试教育”，即只关注学生是否能够达到应试成绩，而忽略了学生的全面发展和素质教育。2. 高中阶段是学生人生中非常重要的一个时期，但是现实中很多教育资源依旧倾向于城市，而农村地区的教育资源相对较少，这也是高中教育需要解决的问题之一。3. 此外，高中教育中还存在着教材陈旧，师资力量不足等问题，这些问题也需要我们重视和解决。

九、留守儿童面临的问题？

留守儿童面临的发展困境问题涉及家庭忽视与虐待、监护缺失、家庭功能不良、疾病与健康

影响学习

由于经常不和爸爸妈妈在一起，就无法得到爸爸妈妈的约束和关爱，所以亲子之间的感情会比较淡漠，家里的老人学习程度不高，无法指导孩子学习，往往让孩子吃饱穿暖就很不错了。

因此，孩子的学习态度也不认真，觉得读书不是为自己读书，这样成绩肯定很不好。而且现实情况是，大部分的留守儿童往往只读了一个初中就开始工作了，导致这种现象的原因就是缺少家庭温暖和关爱。

十、食品物价面临的问题？

物价面临的问题是价格太高了疫情影响，工作收入的影响

近期食品价格上涨主要由水灾等供给面因素推动。新冠疫情影响下，消费结构出现分化。食品作为必需品，需求受疫情影响小，遭遇供给冲击后价格上涨。但非必需的服务消费受疫情影响大，房租等服务价格仍然面临下行压力。我们预计，水灾带来的供给冲击影响短暂，总体通胀上升压力不大