IBM：超越基本的机器人功能,迈向智能互动 流程自动化演进之路s
计算机行业周观点：从IBM的进与退，看国产软件崛起与未来
从IBM的进与退，看国产软件崛起与未来计算机行业周观点本周观点:复盘计算机板块，计算机板块周涨幅为-0.7%，远远跑输大盘，仅好于电子和医药，可见仍在延续上上周板块估值消化的趋势。
由于疫情导致的国内外宏观经济增长放缓，叠加各类因素带来的不确性，当前市场风险偏好水平较低。
从基本面看，行业各板块下游信息化市场需求非常旺盛，行业景气度非常高。
计算机是明显的贝塔属性非常强的板块，同时也是弹性最大的板块之一，随着市场不确定性的消除和风险偏好的提升，优秀的计算机龙头公司有望率先实现V型反弹。
►从IBM的进与退，看国产软件崛起与未来1、并购：IBM收购Instana，意在混合云计算。
11月19日消息，据国外媒体报道，IBM日前宣布有意收购应用性能管理（APM）公司Instana，IBM认为，交易应该会在未来几个月内完成。
我们发现，IMB收购Instana意在发展混合云计算业务。
混合云是IBM重新崛起的第二次机会，有望复制微软云转型逆袭之路。
云计算发展已经进入第二时期。
到2020年，混合云将有1万亿美元的市场需求，但至今仍有80%的企业数据尚未迁移到云上，究其原因主要就是欠缺了一套一致性和高安全性的云管理机制，这也是IBM看好混合云的原因。
2、拆分：IBM战略性拆分，聚焦云计算业务10月9日，路透社发布消息，IBM将拆分托管基础设施服务部门，成为一家新的上市公司，以便能专注于包括红帽在内的混合云业务。
回顾IBM业务发展和转型历程，109岁的蓝巨人之所以在多次科技浪潮中仍屹立不倒，最重要的是抓住了利润最丰厚的业务环节，逐步剥离传统业务保持持续增长。
3、退出：民族厂商崛起，外资集体裁员撤退在拆分的同时，IBM也宣布了裁员计划，IBM将进行大规模的裁员。
本次裁员受影响岗位约2万个，裁员将涉及GTS、GBS、系统、渠道以及云和认知软件等事业部。
无独有偶，许多全球知名的科技巨头，在中国日益增长、民族企业崛起的今天，都陆续裁员、甚至退出了中国市场。
ibm企业文化变革转型启示和感悟
ibm企业文化变革转型启示和感悟IBM企业文化变革转型启示与感悟在当今竞争激烈的商业环境中，企业不断进行文化变革和转型已经成为一种常态。
这种变革和转型不仅仅是为了适应市场的变化，更是为了提升企业的竞争力和持续发展。
IBM作为一个历史悠久的跨国公司，其成功的文化变革与转型经验无疑对其他企业具有重要的启示和感悟。
1. 文化变革的必要性在IBM的案例中，文化变革的必要性体现在市场变化和公司发展战略上。
随着科技的不断进步和市场的变化，原有的企业文化如果无法适应新的市场需求，就会阻碍公司的发展。
IBM通过不断调整企业文化，使其更加致力于创新和客户需求，从而在市场中取得了成功。
这告诉其他企业，只有不断进行文化变革，才能符合市场需求，保持竞争力。
2. 沟通和领导力的重要性IBM的成功文化变革与转型离不开高效的沟通和强大的领导力。
在整个变革过程中，IBM领导人员通过积极的沟通，清晰地传达了公司的变革方向和目标，同时引领员工一起迈向这个目标。
这种良好的沟通和领导力为整个变革过程注入了正能量，使得员工更容易接受和支持变革。
其他企业可以借鉴这一点，加强内部沟通，树立良好的领导力，为企业的变革和转型打下坚实的基础。
3. 注重员工的发展和参与在IBM的文化变革中，公司注重员工的发展和参与，将他们视为变革的主要推动力量。
IBM通过不断提供培训和发展机会，激励员工参与到变革中去，使他们成为变革的积极参与者。
这种注重员工发展和参与的模式，不仅激励员工做出更大的贡献，同时也为公司的发展注入了新的活力。
其他企业可以借鉴这一点，建立员工参与和发展的机制，为企业的变革和转型注入新的力量。
4. 持续创新的重要性IBM一直以来都注重创新，而在文化变革和转型中更是如此。
IBM通过引入新的技术、新的理念和新的业务模式，不断推动企业发展，为企业变革和转型带来了新的动力。
这种持续创新的精神让IBM始终保持在市场的前沿，取得了长足的发展。
其他企业可以从IBM的例子中学习，注重创新，不断引入新的元素，为企业的变革和转型注入新的动力。
IBM人工智能探索智能化未来
IBM人工智能探索智能化未来随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）成为当今社会的热门话题。
IBM作为全球知名的科技企业，一直致力于推动人工智能的发展和应用。
本文将探讨IBM在人工智能领域的探索与创新，展望智能化未来的发展前景。
一、IBM人工智能的背景人工智能是模拟人类智慧的研究和应用，近年来受到广泛关注。
作为一家拥有百年历史的跨国企业，IBM早早就认识到人工智能的重要性，并且持续进行相关研究和投资。
自20世纪50年代开始，IBM就开始研发人工智能技术，不断推动其在应用领域的发展。
二、IBM人工智能的技术突破IBM在人工智能领域积累了丰富的技术实力，并在多个方面取得了重要突破。
以IBM的人工智能系统Watson为例，它利用深度学习和自然语言处理等技术，能够模拟人脑的思维和判断能力。
Watson不仅在国际象棋和Jeopardy!等比赛中战胜了人类冠军，还在医疗、金融、能源等行业的应用中取得了显著成果。
除了Watson，IBM还在机器学习、图像识别、语音识别等领域进行了重要研究。
通过不断提升算法和硬件性能，IBM使得人工智能技术更加成熟和可靠，为实现智能化未来打下坚实基础。
三、IBM人工智能的应用领域人工智能在各个领域的应用正发挥着越来越重要的作用，而IBM 在此方面也不断创新和探索。
以下分别介绍几个典型的应用领域：1. 医疗健康：IBM的人工智能系统在医疗领域已经取得了一系列重要的突破。
通过分析大量的医学文献和病例数据，IBM的人工智能系统可以提供精准的诊断和治疗建议，帮助医生做出更准确的决策，提高医疗效率。
2. 金融服务：IBM利用人工智能技术，开发了智能投资咨询系统。
该系统可以分析市场数据、企业财务报表等信息，为投资者提供个性化的投资建议，帮助其做出更明智的决策。
3. 城市管理：IBM的人工智能系统可以分析城市大数据，帮助城市管理者更好地规划交通、能源等基础设施，提高城市的运营效率和生活环境。
E-Era
IBM：彻底改变我们生活的五个智能枝术
链 上不 断创 新 ，使低 成 本 ，从这 点来 看 ，他 们 的超高 效运作 ，似 乎没 有人 能够超 越它们 。
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四海一家的解决之道蓝色巨人IBM
四海一家的解决之道—蓝色巨人IBM一、IBM概况IBM（Internal Business Machines），即国际商用机器公司，1914年创建于美国，是世界上最大的信息工业跨国公司，目前拥有全球雇员20多万人，业务遍及150多个国家和地区。
2001年全年的销售额为859亿美元，剔除汇率损失同比增加1%，纯盈利77亿美元。
稀释后每股纯利润为4.35美元。
2001年不同地区的销售额方面，美洲大陆为374亿美元；欧洲/中东/非洲为240亿美元；亚太地区为172亿美元；OEM（Original Equipment Manufacturer ）收入为72亿美元。
对于2001财年的业绩，IBM公司董事长兼首席执行官Louis Gerstner 表示：“尽管2001年景气低迷，但我们还是取得了优良的业绩。
在实现了高利润的同时，本公司在软件、存储及服务器等主力业务上的市场份额进一步得到扩大”。
“从全年来看，大型主机的销售额自1989年以来首次出现增长”。
而美国IBM公司在美国当地时间2002年1月10日宣布该公司获得的美国专利数量已连续9年排名第一。
目前，IBM已经拥有了全方位的电子商务蓝图，能够在企业电子商务应用的各个阶段提供全方位的技术支持：在企业数据应用方面，IBM的DB2通用数据库能够提供强大的信息处理能力；在企业系统资源管理方面，IBM的全资子公司Tivoli能够提供良好的网络安全保障；在跨平台信息交换方面，IBM拥有MQSeries、CICS等领先业界的中间件产品；在安全领域，IBM还掌握了最先进的防火墙和CA认证体系；而以Lotus Notes/Domino则可为企业提供先进的Intranet解决方案及前端应用。
另外，IBM软件还拥有ViaVoice，Internet Solution Set等许多个人应用软件。
作为IBM中文网站（）的主要构成部分，IBM电子交易网站下设电子商务随需应变（随需应变的电子商务是商务和计算机领域的一个新动向，它改造了技术和商务流程合作的方式，帮助企业从简单地整合各种流程发展到可以根据需要实时地感觉和反应市场波动。
人工智能发展历程及趋势
人工智能发展历程及趋势人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指一种模拟或复制人类智能的技术和方法。
它通过计算机系统模拟人类的思维过程，实现自主学习、推理和问题解决能力。
人工智能在过去几十年取得了长足的发展，不断涌现出新的技术和应用。
本文将回顾人工智能的发展历程，并展望未来的趋势。
一、人工智能的起源和发展历程人工智能的起源可追溯到上世纪50年代。
在当时，科学家们开始研究如何使计算机能够模拟人类的智能行为。
1956年，美国达特茅斯会议上，人工智能首次被正式提出并定义为一门学科。
在接下来的几十年中，人工智能研究经历了曲折的发展过程。
20世纪60年代至70年代，人工智能的研究重点主要是基于规则的推理和专家系统。
专家系统是通过将专家的知识转化为计算机程序，使计算机能够模拟专家的推理和决策能力。
但由于专家系统的知识表示和推理方式有限，应用范围受到限制。
80年代到90年代初，人工智能的研究进入了低谷期。
由于计算机算力和数据存储能力的限制，人工智能技术的应用和发展都受到了制约。
同时，人工智能领域也面临了巨大的挑战和争议。
随着计算机硬件性能的提升和大数据时代的到来，人工智能开始迎来新一轮的繁荣。
特别是20世纪90年代中期提出的机器学习（Machine Learning）技术，使得人工智能能够通过大量的数据自主学习，并通过模式识别和深度学习来提高自身的能力。
这一时期，人工智能应用开始涉及到语音识别、图像识别、智能推荐等领域。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，人工智能在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的突破。
同时，人工智能的应用也从传统的领域逐渐延伸到金融、医疗、交通、物流等各个行业。
二、人工智能的发展趋势1. 强化学习的进一步发展：强化学习是一种通过智能体与环境的交互学习最优策略的方法。
未来，强化学习有望在自主驾驶、机器人控制等领域发挥重要作用，实现机器的自主决策能力的提升。
IBM的计算巨头：从硬件到软件的创新之路
IBM的计算巨头：从硬件到软件的创新之路IBM（国际商用机器公司）是一家全球知名的计算机技术和咨询服务提供商，也是全球顶级的科技巨头之一。
自其成立以来，IBM一直致力于引领科技的革新，并在硬件和软件领域取得了重大突破。
本文将重点探讨IBM从硬件到软件的创新之路。
IBM成立于1911年，最初是一家制造商，主要生产打卡机和计量机。
随着计算机技术的发展，IBM逐渐转型并投身于硬件行业。
作为计算机硬件领域的巨头，IBM在机械技术和电子技术方面都有着很高的技术水平。
它的硬件产品包括服务器、大型企业存储设备和超级计算机等。
IBM的硬件技术为各行各业提供了强大的支持，帮助许多企业提高工作效率和管理能力。
然而，IBM并没有满足于硬件领域的成就，它积极进行技术创新，开始将注意力转向软件开发。
软件是计算机硬件的灵魂，决定着计算机的功能和性能。
IBM意识到软件对计算领域的重要性，于是开始大力投资并大规模开发软件。
IBM的软件产品包括操作系统、数据库管理系统和企业应用软件等，为各种行业提供了多种解决方案和工具。
IBM在软件领域的创新主要表现在两个方面：首先，IBM积极参与开源软件的发展。
开源软件是指任何人都可以自由使用、学习、修改和分发的软件，IBM意识到开源软件的潜力，积极参与到开源社区中。
它与Linux操作系统的开源社区合作，共同开发和改进Linux操作系统。
这种开源软件的发展模式为IBM提供了更多的创新机会，也使得IBM的产品更具竞争力。
其次，IBM开始注重云计算技术的研究与应用。
云计算是一种基于网络的计算方式，通过将计算机资源按需交付给用户，实现计算资源的共享和高效利用。
IBM开发了自己的云计算平台，并提供云计算服务给企业和个人用户。
通过云计算，IBM可以将硬件和软件进行整合，提供强大的计算和存储能力，为用户提供更加便捷和灵活的服务。
除了硬件和软件创新，IBM还在人工智能领域取得了重大突破。
人工智能是一种模拟人类智能的技术，可以通过机器学习和深度学习等方法实现自主学习和自主决策。
北人智能：从“中国制造”跨向“中国智造”
科学之友 302023-12方向比努力更重要“耐心之树，结黄金之果。
”这句话用来形容北人智能的发展再合适不过。
作为中国印刷设备制造业的开拓者，北人智能亲历中国印刷业从“铅与火”到“光与电”的发展历程，行业变迁中，北人智能有过辉煌，也经历过低谷，然后重回巅峰。
企业的发展史述说着一个从“中国制造”跨向“中国智造”的精彩故事。
北人智能：从“中国制造”跨向“中国智造”北人智能装备科技有限公司（下简称“北人智能”）主导产品在出版印刷装备和软包装印刷装备细分市场占有率名列前茅，是当之无愧的国内印刷装备制造头部企业。
诸多殊荣背后，是一家装备制造企业对企业管理的精进，对创新技术的不懈“追求”和对工匠精神极致的“苛求”。
文｜马丹丹 周宇杰深耕印刷装备制造领域30余年的北人智能党委书记、董事长陈邦设总结出一条北人智能的“发展公式”——正确把握企业发展的方向，明确实现目标的路径和打造有活力的组织三者缺一不可。
“把握正确发展方向，方向比努力更重要。
”陈邦设说，北人智能如今已是国内印刷装备制造头部企业，这也得益于企业从始至终坚持战略引领、创新驱动，以及对研发能力、生产制造能力、经营管理能力等多维度的能力建设。
在产品研发上，北人智能始终坚持高强度的研发投入；在市场开拓上，北人智能更是凭借强硬的技术实力和及时周到的精准服务，获得了客户认可和良好的市场口碑；近年来，北人智能引入MES系统（一套面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统），该系统通过对原材料、生产过程以及在用户使用中的产品的整个生命周期进行数字化、网络化和动态化的管理，实现对产品质量的管控和追溯。
与此同时，北人智能将党建与生产经营、团北人智能主导产品订单资源充足，满足市场需求企业风采创新 31队建设、企业文化相结合。
“营造健康良好的企业文化可以传递正能量。
”陈邦设说，2021年，北人智能获得“首都文明单位”“2021工业企业文化建设创新示范单位”，坚持将企业文化建设作为提升凝聚力和竞争力的重要手段，增强企业和员工队伍的凝聚力和向心力。
从电子商务到智能星球——蓝色巨人IBM的3次战略转型
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映一 个公 司 的经 营 隋况 。郭 士纳 上 任 ３ ０天 ， 就从 公
司 的业绩报 表 七了解到 公 司 的财务 情况 ，并 给 公 司
种类 、 争 分析 、 术 前 景 、 济 情 况 和 短期 的关 键 竞 技 经 问题 以及下 一年 的发展 前 景 。 述 对 ＩＭ 的总 体看 描 Ｂ 法 。 ２） 公 室帮 郭 士纳起 草 一份 走访 时 问表 ， （ 办 以便 尽 早与 顾 客与 员工 交 流 。 （ 到公 司各 部进 行 实地 ３） 考 察 。 （ 召 开客 户 大会 。 ４）
坚定战术 的企业 ， 才能走得更远。当时的 Ｉ Ｍ是如 Ｂ
何 力挽 狂澜 的呢 ？ １９ ９ ３年 ３月 ， 经历 了一 场 地毯 式 的 “ Ｅ 在 Ｃ Ｏ搜
司限制其野心 ， 避免 “ 山望着那 山高”， 这 使管理者
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２ 现金 流 郭 士纳认 为 ， 司里 的现金 流最 能反 ） 公
从电子商务劐智能星球
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蓝 色 巨人 ＩＭ的 ３次 战 略转 型 Ｂ
本刊编辑 ： 国 为
从 古至今 ， 一永恒 不变 的 ， 唯 就是 “ ”。 瞬息 变 在
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万变 、 分秒必争的全球经济大转型 的舞台上， 谁能 以
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９ 年代 的 Ｉ ０ Ｔ界正在迎来个人电脑时代 的兴起和互
联 网时代 的到 来 ， Ｍ却 错 过 了这两 大 历 史 机 遇 的 Ｉ Ｂ 最好 时机 ， 微 软 和 康 柏 等竞 争 对 手 瓜 分 了新 “ 被 蛋
人工智能计算机发展的重要里程碑
人工智能计算机发展的重要里程碑随着科技的发展，人工智能逐渐成为影响我们生活的重要技术之一。
而在人工智能计算机的发展过程中，有一些重要的里程碑成就了我们今天所见的种种应用。
本文将从早期的人工智能计算机研究开始，逐步介绍人工智能计算机发展的重要里程碑。
一、早期的人工智能计算机研究1956年，人工智能的领域正式确立，并举办了达特茅斯会议。
在早期的人工智能计算机研究中，主要集中于原始的逻辑推理和问题解决能力的开发。
这其中最为著名的里程碑是IBM公司于1956年推出的Dartmouth人工智能计划。
该计划的目标是开发一种具备智能的计算机系统，能够模拟人类的思维过程。
二、专家系统的出现20世纪70年代，专家系统作为人工智能领域的重要分支开始受到关注。
专家系统是一种基于规则和知识的程序，可以模拟领域专家的知识和推理能力。
1974年，Mycin专家系统的问世引起了轰动。
Mycin系统主要应用于临床诊断，能够根据症状和测试结果给出相应的诊断建议。
这标志着专家系统在医疗领域的应用开端，对人工智能计算机的发展起到了重要的推动作用。
三、深度学习的突破进入21世纪，随着大数据和计算能力的飞速发展，深度学习成为人工智能计算机发展的重要支撑。
深度学习是一种基于人工神经网络的方法，通过多层次的神经元组织和学习算法来解决复杂的模式识别和决策问题。
2012年，谷歌的“谷歌大脑”团队开发的深度学习算法在ImageNet图像识别挑战中取得了震撼人心的成果，大幅度提升了计算机图像识别的准确率。
这一突破不仅使得人工智能计算机在图像、语音和自然语言处理等领域取得了巨大进展，也为其他领域的研究和应用带来了新的可能性。
四、人工智能计算机与大数据的结合近年来，人工智能计算机逐渐与大数据技术相结合，形成了一种新的发展趋势。
大数据技术可以处理和分析海量的数据，而人工智能计算机则能够从这些数据中学习和发现规律，进而做出智能化的决策。
这种结合在许多领域得到了应用，比如智能交通、智慧医疗和智能制造等。
ibm发展历程
ibm发展历程IBM发展历程：IBM成立于1911年，最初作为国际商业机器公司（International Business Machines Corporation）的子公司，在时任总统托马斯·J·沃森的领导下开始了其发展历程。
在20世纪20年代，IBM开始扩大其业务范围，推出了新的机械制表机和更先进的打字机。
它还进入了类似数据处理和数据记录的新市场。
20世纪30年代，IBM推出了世界上第一台计算卡机，这是一种用于管理数据的机器。
这一创新进一步加强了IBM在商业领域的地位，并导致了其在全球市场上的快速增长。
在第二次世界大战期间，IBM成为了盟军的关键合作伙伴，为军队提供计算技术和数据记录系统，这进一步巩固了IBM 的地位，并且使其成为当时最大的计算技术公司之一。
随着时代的变迁，20世纪50年代至60年代，IBM开始致力于计算机的开发。
1953年，它推出了IBM 701计算机，这是世界上第一台商业计算机。
在60年代和70年代，IBM推出了一系列创新的产品，包括世界上第一台硬盘驱动器和第一台商用微处理器。
到了20世纪90年代，IBM进入了电子商务和与互联网相关的领域。
它积极参与了互联网的发展，并在1997年推出了深受欢迎的电脑“Deep Blue”，这是世界上首次击败世界象棋冠军的计算机。
在21世纪的头十年，IBM进一步发展了其云计算和大数据分析业务，成为这些领域的领先公司之一。
它还在电子商务和人工智能领域取得了显著进展。
如今，IBM继续致力于推动科技创新并提供商业解决方案。
它已经成为世界上最大的IT和咨询服务公司之一，与全球各个行业的客户合作，为其提供技术和解决方案。
人工智能在历史中的重要成就
人工智能在历史中的重要成就人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学的一个重要领域，致力于研究和开发能够执行类似于人类智能的任务的技术和系统。
随着计算机技术的发展和人工智能算法的进步，人工智能在历史中取得了许多重要的成就。
以下是人工智能在历史中的一些重要成就。
1. 逻辑推理和推理引擎：人工智能的早期研究集中在逻辑推理和推理引擎上。
1955 年，贝尔实验室的 Allen Newell 和Herbert A. Simon 开发了 Logic Theorist，这是第一个能够自动进行数学证明的计算机程序。
这项成就奠定了逻辑推理和知识表示在人工智能研究中的基础。
2. 专家系统：20世纪70年代和80年代，专家系统成为人工智能研究的热点。
专家系统利用知识库和推理机制来模拟专家的知识和决策过程。
1984年，美国计算机科学家 Edward A. Feigenbaum 和 Joshua Lederberg 开发了一种基于知识库和推理引擎的专家系统 Dendral，用于分析化学物质的质谱图。
这是第一个成功应用专家系统的例子，标志着专家系统在医学、金融和其他领域的广泛应用。
3. 机器学习：机器学习是人工智能的一个核心领域，致力于开发能够自动学习和改进的算法和模型。
20世纪90年代以来，机器学习取得了许多重要的成就。
例如，1997年，国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫在IBM的深蓝超级计算机下输给了机器。
这一事件展示了机器学习在复杂决策和智能游戏中的强大能力。
4. 自然语言处理：自然语言处理是人工智能的一个重要分支，致力于让计算机能够理解和处理人类语言。
近些年来，自然语言处理取得了长足进展。
2011年，IBM的Watson系统在美国智力竞赛节目《危险边缘》中战胜了两位前冠军选手。
Watson系统利用自然语言处理和知识图谱来理解并回答问题，这一成就引起了全球范围内的关注。
5. 图像识别：图像识别是人工智能的一个重要应用领域，致力于让计算机能够理解和识别图像中的内容。
IBM智慧引领全新工作方式 以自身发展与收购推动BPM持续演进
何摆 放 ， 只如何停 靠 ； 如在去年 四川 地 震时， 船 又 Ｉ 银 行该 如何修 改流程 ， 暂停 向灾区用户实施催款 ， 些 这 在 实际业务 中所面 临 的具体 问题 ， 需要业务 流程 都
管 理 的支 持 和 实 施 ， 这也 正 是 本 次 大 会 中 ｌ 而 ＢＭ反 复 强 调 Ｂ Ｍ的 原 因所 在 。 Ｐ 旧 Ｍ 软 件 集 团 大 中 华 区Ｗ ｅ Ｓ ｈ ｒ 总 经 理 韩 ｂ ｐ ｅｅ 菊 芳 女 士 也 表 示 ：“Ｍ Ｐ Ｔ 会 作 为 Ｉ Ｍ 软 件 一 年 ｌ ＡＣ 大 Ｂ
中专 门设 置一 些协 同工作 的区域 ； 而在互 联互 通 方
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倍 以上 。Ｉ ＢＭ希望 藉由 白皮书调查 报告所得 ， 言中 谏
国企 业 ， 动 态 、 作 和 互 联 互 通 等 智 慧 运 作 实 践 从 协 三 方 面 入 手 ， 索 全 新 的 工作 方 式 ， 应 对 未 来 日益 探 以
一
此 次 ｌ Ｍ发 布 的 《 新 的工作 方 式 》白皮书 ， Ｂ 全
其 目 的 就 是 让 企 业 们 能 够 更 加 关 注 组 织 的 业 务 敏 捷 性 ， 优 化 流 程 以 实 现 组 织 的动 态 、 作 和 互 联 并 协
互通 。
同时ＩＭ也认 为， 术 显然 是组 织 实现 动态 、 Ｂ 技 协 作 和 互 联 互 通 等 智 慧 运 作 实 践 的 重 要 手 段 ，白皮 书 数 据 显 示 ， 些 领 先 行 业 的企 业 应 用 面 向 服 务 的 那 架 构 （ ｅｖｃ — ｒ ｎｅ ｃ ｉ ｃｕｅ Ｓ Ｓ ｒｉｅ ｏｉ ｔｄＡｒｈ ｅ ｔｒ， ＯＡ） 术 是 ｅ ｔ 技 普 通 企 业 的 ９ 以 上 ， 用 业 务 流 程 管 理 （ ｕ ｉｅ ｓ 倍 应 Ｂ ｓｎ ｓ
人工智能的发展历程
人工智能的发展历程
人工智能（AI）的发展历程可以追溯到上世纪50年代。
在那
个时候，计算机科学家们开始探索如何赋予计算机类似于人类智能的能力。
1956年，达特茅斯会议标志着人工智能的起步。
会议上，计
算机科学家们开始讨论机器能否模拟人类思维和解决问题。
会后，该领域受到了广泛关注。
然而，随着时间的推移，人们逐渐认识到当时的技术还无法实现人工智能的梦想。
在1960年代，人工智能研究进入了一段
相对低迷的时期，被称为“AI寒冬”。
到了1980年代，由于硬件性能的提升和算法的改进，人工智
能研究再度兴起。
专家们开始探索基于知识推理的方法，以及机器学习的技术，从而实现机器智能。
1997年，IBM的深蓝（Deep Blue）计算机战胜了国际象棋世
界冠军卡斯帕罗夫。
这是人工智能在游戏领域取得的重要突破，也让人们开始认识到AI的潜力。
进入21世纪，随着大数据的普及和云计算的发展，人工智能
迎来了蓬勃发展的时期。
机器学习、深度学习和神经网络等技术被广泛应用于图像和语音识别、自然语言处理、机器翻译等领域。
2011年，IBM的Watson系统在美国电视智力竞赛节目《危险
境地》中击败了人类选手。
这一成就引起了全球的关注，将人工智能带入了更广阔的应用领域。
如今，人工智能已经渗透到我们生活的方方面面。
智能助手、智能家居、自动驾驶等应用正在改变着我们的生活方式，而这只是人工智能的开始。
随着技术的不断进步和创新，人工智能的未来将会变得更加令人期待。
有关ibm的书籍 -回复
有关ibm的书籍-回复题目：探索IBM的书籍：从技术创新到商业转型引言：IBM（International Business Machines Corporation）是一家全球知名的科技创新企业，以其独特的理念和实践在业界赢得了声望。
作为一个具有悠久历史的公司，IBM凭借其不断推进的技术创新和商业转型，成功地适应了不断变化的市场需求。
在其发展过程中，IBM的书籍起到了至关重要的作用，这些书籍不仅仅是知识的传承，更是对IBM文化和价值观的延续。
第一部分：IBM的知识文化IBM在其多年的发展历程中积累了丰富的技术知识和商业智慧。
为了让这些知识得以传承和发扬光大，IBM出版了众多的书籍，从技术手册到管理实践，从技术创新到商业转型，涵盖了各个层面的知识。
这些书籍不仅是对IBM人才的培养，也是对行业发展的贡献。
IBM的书籍在全球范围内广为人知，并成为了许多科技从业者和商业管理者的重要参考。
第二部分：IBM的技术创新之路IBM以其对技术创新的执着追求而闻名于世。
根据这一理念，IBM的书籍涵盖了从硬件到软件各个领域的技术创新。
例如，《IBM System/360初稿》一书记录了20世纪60年代末IBM的研发过程，它不仅深入解析了IBM System/360的设计思路和技术原理，也是当时计算机工程师们激动人心的创新之光。
此外，《深度学习：IBM研究员讲述如何实现人工智能的新方法》一书则记录了IBM在人工智能领域的努力和突破，为读者提供了全面且深入的了解。
第三部分：IBM的商业转型之路除了技术创新，在商业转型方面，IBM同样以敏锐的洞察力和决策力引领潮流。
《IBM's Corporate Service Corps: A Model for Service and Globalization》一书详细讲述了IBM的企业商旅项目，该项目不仅加强了IBM员工的全球意识，还在社会责任方面做出了积极的贡献。
《IBM: The Rise and Fall and Reinvention of a Global Icon》一书详细叙述了IBM 历史上的商业起伏和转型之路，为读者提供了深入洞察企业变革的案例。
人工智能发展历程
人工智能发展历程人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指机器通过模拟和模仿人类智能行为的能力。
它从20世纪50年代开始引起了科学家们的兴趣，从那时起，人们一直在努力开发出能够模拟人类智能的机器。
人工智能的历程可以追溯到20世纪50年代。
在1956年，达特茅斯会议召开，标志着人工智能作为一个学科的诞生。
此后，人工智能的研究开始取得了突破性的进展。
从20世纪50年代到60年代，人工智能的研究主要集中在基于规则的系统上，也被称为“弱人工智能”。
这些系统根据预定义的规则进行操作，但它们无法从经验中学习新的知识。
到了20世纪70年代，人工智能的研究进入了一个新的阶段，也被称为“专家系统时代”。
专家系统是一种基于知识的计算机系统，通过将专家的知识编码成规则和推理算法来模拟专家的思维过程。
这一领域的研究引发了人工智能的高潮。
然而，人工智能的发展并没有像预期的那样迅速。
到了20世纪80年代，人们开始意识到，专家系统的局限性是人工智能发展的一个瓶颈。
由于缺乏大规模的训练数据和计算能力的限制，专家系统无法应对现实世界中复杂和不确定的问题。
在20世纪90年代，随着计算机技术的进步和互联网的普及，人工智能的研究进入了一个新的阶段。
研究人员开始使用机器学习技术，这一领域致力于开发能够自动学习和改进性能的算法。
这使得人工智能在一些任务上取得了突破性的进展，如语音识别、图像识别和自然语言处理。
到了21世纪初，人工智能的发展进入了一个全新的阶段。
大数据和云计算的普及为人工智能提供了海量的数据和计算能力。
同时，深度学习技术的出现使得机器可以从大量的数据中学习复杂的特征和模式。
这使得人工智能在许多领域取得了突破性的进展，如智能驾驶、医疗诊断和金融风险分析。
总的来说，人工智能的发展历程可以被描述为从基于规则的系统到基于知识的专家系统，再到基于数据的机器学习和深度学习。
每个阶段都带来了新的突破和挑战，推动着人工智能的进步。
机器人技术发展趋势
机器人技术发展趋势机器人技术是近年来火热的话题，随着科技的不断发展，机器人技术也在不断地发展。
未来，机器人技术的应用将更加广泛，下面将分析机器人技术发展趋势。
1. 智能化趋势智能化是机器人技术的发展趋势之一。
未来，机器人将继续发展智能化技术，从单纯的执行简单任务到能够独立思考，做出策略性的决策。
目前的机器人已经能够通过机器学习自主学习和适应变化，接下来，机器人将继续向更高层次的智能化方向发展。
例如AlphaGo能够与人类职业围棋选手相匹敌，已经让机器人智能化的水平有很大提升。
未来，机器人智能化的方向将会向更广泛的人工智能技术领域发展，更好地实现人工智能和智能机器人的结合，以达到更复杂、更庞大、更综合的任务完成。
2. 人性化趋势机器人技术发展的另一个趋势是人性化。
人性化机器人包括外形、语言和动作等多个方面的考虑，让机器人形似人类，交流和情感方面更加逼近人类。
机器人外形的设计趋向人类或者动物形象，做到与人类沟通无障碍，表情和动作更加自然，更加逼真。
例如，类似于日本pepper机器人，近年来越来越受到欢迎。
它能够进入家庭、餐厅等地方，为人类提供服务，与人互动。
该机器人外形逼真，人性化，一笑一颦、语音识别和语音合成等功能都非常先进，已被证明在老年人护理、儿童教育等多方面都有应用价值。
3. 多功能化趋势机器人技术的第三大趋势是多功能化。
未来机器人将具有更多的功能，例如服务、医疗、军事、物流等。
机器人将不仅仅执行单一的任务，它们将逐渐成为多领域中的重要工具，能够进入事情的广宣场景。
例如，“4D Printing”技术能够制作出微型机器人，这样的机器人可大大提高机器人在探索局部环境上的应用价值；多项技术应用于增强现实技术(holography)、人机交互、深度学习等技术的涌现，也推动了机器人的多功能化。
总的来说，机器人技术发展已经有了实质性的进展，随着人工智能、智能物联网、大数据等综合类技术不断发展，机器人技术发展的趋势也日益清晰。
ibm提出的smart planet基本特点
ibm提出的smart planet基本特
点
ibm提出的smart planet基本特点是使社会万事万物可感知，即能将万事万物的信息数字化，使系统具有更好的自适应性、自调节性，最优化地满足人们工作、生活的需要。
IBM为计算机产业长期的领导者，在大型/小型机和便携机（ThinkPad）方面的成就最为瞩目。
其创立的个人计算机（PC）标准，至今仍被不断的沿用和发展。
2004年，IBM将个人电脑业务出售给中国电脑厂商联想集团，正式标志着从“海量”产品业务向“高价值”业务全面转型。
IBM软件集团分为软件行业解决方案以及中间件产品，包括业务分析软件（Cognos、SPSS）、企业内容管理软件、信息管理软件（DB2、Infomix、InfoSphere）、ICS协作（包括Lotus 等）、Rational软件（软件生命周期管理）、Tivoli软件（整合服务管理）、WebSphere软件（业务整合与优化）、System z软件。
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智能自动化是什么？
智能自动化汇集了最新的技术进步，能够自动持续地管理和改进业务流程。智能 自动化的组成部分包括： • 人工智能/机器学习 — 配备软件的系统应用，能够模拟人类智能过程，无需明
确指示即可开展学习。 • 自然语言处理 — 能够理解人类说的话。 • 机器人 — 使用机器人对物联网 (IoT) 数据和其他数据进行学习并做出自主决策。 • 预测性分析 — 借助统计算法和机器学习预测结果的做法。 在本报告中，我们从面向数据的角度询问了最高层主管对于智能自动化的看法， 同时分析了哪些业务流程最适合实现“自动化”。有关这一主题的以运营为重点的研 究，以及企业采用智能自动化的程度，请参考我们的调研报告“人机交融：智能自 动化如何改变业务运营模式”。4
流程自动化演进之路
超越基本的机器人功能，迈向智能互动
IBM 商业价值研究院
执行报告
IBM 自动化解决方案
IBM 如何提供帮助 IBM 自动化团队提供具有战略意义的咨询和 软件解决方案，致力于利用 IBM 的广泛能 力，帮助客户开发和使用新兴的自动化技 术。自动化技术将深刻影响企业的方方面 面，彻底转变人们的工作方式，孕育出全新 的运营模式、组织架构和价值创造机遇。我 们为客户提供各种咨询服务，助力他们迎接 转型挑战，从容应对快速变化的市场环境。 请通过以下网址，了解 IBM 自动化团队： /services/automation。
4
流程自动化演进之路
图1 几乎所有受访企业都采用了至少一种形式的自动化
12% 27%
52%
智能流程自动化 “机器人”具有自主决策能力，可 以通过高级算法和多种人工智能 的组合与人类互动
高级流程自动化 “机器人”由各种 不同的人工智能功能提供支持
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数字型企业中的自动化
自动化由来已久，历史可追溯至 5000 多年 前。1 随着人工智能 (AI) 的发展，自动化技 术迈上了新台阶：智能自动化。智能自动 化借助技术进步，优化业务流程，推动客 户体验个性化，提高企业决策能力，从而 改变企业的运营模式。在这份报告中，我 们揭示了先驱型企业在实现智能自动化过 程中所采取的措施，以及他们平衡运营效 率与员工队伍变化的方法。
任务自动化的发展涵盖了整个人类历史，从玛雅人使用引水渠实现用水自 动化运输，到亚当·斯密的自动化示例推动扣针制造商大步发展， 再到亨 利·福特发明自动化机械装配线。3 在大多数企业中，数字化重塑 (Digital Reinvention™) 如火如荼，新技术应用日渐广泛，自动化新时代 — 智能 自动化，就是顺理成章的事了。
用于业务流程管理的数据无处不在，这使得企业的智能自动化使用情况、 所采取的措施以及所取得的成果变得更加透明直观。在 IBM 商业价值研 究院 2017 年第二季度的最高管理层系列调研中，我们采访了 3,069 位最 高层主管，其中 91% 的受访者表示，他们的企业已经采用了一定程度的 智能自动化，既有事务性屏幕抓取功能，也有复杂的事务处理，还有依赖 人工智能的互动。6 几乎所有企业均可归入三类信息自动化用户之一：基 础、高级或智能。这种分类贯穿整份报告，用于描述所讨论的数据自动化 类型。为清晰起见，那 9% 没有采用任何自动化技术的企业忽略不计，本 报告未对他们进行研究（见图 1）。
2
流程自动化演进之路
超过 90%
的受访最高层主管表示，他们的企业 内已经实施某种程度的智能自动化。
超过 50%
采用智能自动化的受访最高层主管表 示，他们已经确定了可使用人工智能 增强或实现自动化的关键业务流程。
超过 90%
采用智能自动化的受访最高层主管表 示，他们的企业在管理组织变革以应 对新兴业务趋势方面的表现高于平均 水平。
高密度文件系统的出现，以及算法分析和人工智能工具的进步，为数据驱 动的任务自动化带来了全新的机遇。现代化的数据平台能够快速准确地处 理各种系统中海量的多格式数据，解读异常情况，效仿模式，并从最近实 现数字化的企业流程中捕获大量隐藏的洞察。随着融合用于处理和分析数 据的各种人工智能工具，自动化能力的应用范围也日渐扩大，在 20 世纪 60 年代，自动化只能处理基本的数据移动，现如今，已经可以指挥高级 系统，还有一些系统能够执行基于判断的操作和类似人类的互动。
引言
全球各地的企业纷纷利用新型数字化业务流程和技术进步，实施能够复制 人类行为的自动化解决方案，借此消除日常重复任务，让员工能够集中精 力处理高价值的任务。2 在我们调查的 3000 多家企业中，几乎所有企业 都不同程度地实施了智能业务流程自动化，大约 40% 的企业采用了基于 AI 的自动化技术。
纵观历史，自动化就是从人员、流程和技术的典型协同增效范例中创造新 价值的绝佳机遇。例如，在用水自动化运输中，技术（引水渠）使人员 （引水渠建造者）支持的流程（用水运输）成为现实。同样的协同增效效 应还开启了工业时代。
这种范例在信息时代发生了变化。与数据相关的任务要求人员（在键盘 上）实现由技术（电话、电子表格）支持的流程（事务或互动）。数据驱 动的企业任务自动化始于 20 世纪 60 年代，催生出企业资源规划系统， 并不断向前发展，现已扩展至机器人流程自动化（“机器人”）。
基础流程自动化 “机器人”按照预先设定的路径执 行简单的应用和数据管理任务
9%
未实现任何自动化
来源：IBM 商业价值研究院 2017 年第二季度最高管理层调研
全球性金融服务公司瑞士银行 (UBS) 最近披露了对于智能自动化发展的 看法：“空前数量的数据（大部分是非结构化数据）可供使用；计算机处 理能力呈指数级提升；数据存储解决方案的价格不断下降，而便利性日益 改进；同时机器学习算法持续精进，这些都为智能自动化领域的重大发展 提供了有力支撑。”5
但是，任务自动化一直为数据处理能力所限，只能采集结构化数据、标准 化格式数据，比如简单的“屏幕抓取”和数据分类操作；无法处理非数字化 或包含不可靠数据的企业运营流程。除了严重依赖于这些条件，任务自动 化还需要人为干预才能成功地完成基于信息的流程，直到最近这一问题才 得到解决。
智能自动化是一种新能力，有助于最大程度减少所需的人员支持。这实现 了流程负担从人类向技术的转移，有望彻底改变企业的工作方式。随着越 来越多、越来越复杂的任务交由流程自动化完成，企业员工就能够解放出 来，专心投入高价值的工作。