中美智能管理与商务分析学术交流年会召开

第一篇：中美智能管理与商务分析学术交流年会召开

中美智能管理与商务分析学术交流年会召开

5月29日上午，2015年中美智能管理与商务分析学术交流会在我校召开。出席会议的有美国博林格林州立大学管理学院Ray Braun博士，应用统计与运筹学系主任Arthur Yeh博士，财务金融系主任Mingsheng Li博士，Pivotal公司数据分析经理Greg Whalen博士，清华大学教授、长江学者、教育部管理科学与工程教指委主任陈国青博士。我校科技处处长吴中元教授和管理学院院长蔡为民教授担任会议主持。200余名相关专业的教师、研究生和本科生参加了会议。

交流会上，Arthur Yeh博士发表了题为《美国商业数据分析教育》的演讲。他提出的大数据时代教育发展的理念，获得了众多教师的称赞。陈国青教授发表了题为《大数据时代的管理寓意与能力构建》的演讲。他在演讲中提到的数据分析方法和大学生应对大数据时代应具备的技能，为学生们拓宽知识层次提供了方向和指导。Greg Whalen博士发表了题为《行业数据分析技术与团队建设》的演讲。他在其演讲中列举了多个案例，详细分析了应对不同需求、多角度分析数据的思路、方法和模型。

随后，在问答环节，三位专家对老师、学生提出的数据来源、数据分析资格证书获取、数据分析主流方法和模型等问题进行了回答和解释。最后，吴中元教授作了总结发言。他结合专家们的意见鼓励教师进行数据分析领域的教学改革，号召学生应对时代需求，扩宽知识结构。代表学校对各位领导、专家的莅临表示衷心的感谢。

学术交流会前，我校副校长赵宏亲切会见了Ray Braun院长一行，并简要介绍了我校的基本情况，希望双方以此次交流活动为契机，继续完善两校的合作办学。双方就商务分析与智能管理合作项目的教学安排、教师赴美研修、硕士层次合作等方面进行了充分交流。

第二篇：中美学校管理异同分析

中美学校教育管理异同分析

摘要：美国是当今世界上毋庸置疑的超级强国，他的教育事业，特别是在高等教育领域的成就也是世人所瞩目的，在中国还在发展的阶段，教育事业更是急需发展的时候，我们能借鉴别的国家的成功经验也是必须的，而美国就是这么一个值得借鉴的国家。本文通过总结中国、美国现阶段的教育管理实践，对比中国、美国教育管理差异，找出我们需要向别人学习的地方，为我们教育事业提一点微薄的建议。

Abstract: the United States is undoubtedly superpower in the world today, his education career, especially the achievements in the field of higher education also is the world attention, is still in development stage in China, the education development is urgently needed, we can draw lessons from the successful experience of other countries is also required, and the United States is such a nation worthy of learning.This paper summarized in the present stage of China, the United States education management practice, comparing differences between China and America education management, find out where we need to learn from others, for our education career is a small advice.关键字：学校管理，高等教育，中国教育，美国教育，比较

Key words: the school management, higher education, Chinese education and American education, comparison

中国和美国是当今社会比较有影响力的国家，由于历史的原因，两个国家的社会性质不相同，美国早在十八世纪就成为了资本主义国家，而中国成为社会主义国家才不过六十多年。两个不同社会背景下的大国教育值得我们去研究他们的相似之处和不同之处。本文通过分析两个国家的学校管理概况来看在教育管理中的异同。

1.学校管理

我们可以把学校管理理解为是学校领导按照一定目标，运用一定职能和手段，对学校的人、财、物、时间、信息等因素施加影响，并最终实现学校目标的活动过程

本文主要是从学校的地位，学校的内部管理，还有学校的最高权力机关来分析的。而这三个方面在小学、中学、高等学校方面有存在差别，本文在各个方面都做一些分析比较。

2.中国学校教育管理 2.1小学学校教育管理

在中小学方面，中小学是中国教育的重要组成部分，他的存在是为了普及基本知识，努力制止文盲的产生，目前中国已经基本上普及了九年制义务教育，基本上扫除了青少年文盲，可以说在这一方面来讲，中国的基本教育是办的很成功的。在中学阶段，还有一个高中阶段，高中是连接初中和高等教育的纽带，高中目前在中国不属于义务教育，他是在学生有一定的知识积累的情况下再造而能达到进入高等教育水平的中间环节。

普通中小学的内部管理机构相对来说是比较简单的，在中国。普通中小学实行的都是校 ①

① http:// 还有一个特别的特征：就是市场体制，从根本上来说，美国高等学校的组织与管理除了与政治、经济、文化以及高校组织本身的特性以外，主要是为了适应市场竞争的需要的结果。

4.中美学校管理的比较分析

学校管理的比较主要是比较高等学校的管理问题。在中国，由于是在一党执政，多党参政的体制下面，并且在党指挥枪的观念下面，在大学的管理中，党的组织是学校政治的领导核心，起到监督和指导的作用。校长是学校行政的主要负责人，是学校的法人代表，一般由国家教育委员会任命。⑥美国是一个自由明主的国家，这也在教育系统中体现了出来，美国高等学校的管理机构是董事会、评议会，董事会全面负责学校的管理和领导工作，评议会主要管理学术和教学工作。美国的校长一般从该校的董事会中推选出来。⑦在中国有一个很明显的特点就是在高校中存在党派组织，而且还是处在领导阶层。必须指导和监督贯彻党的指导方针。而在美国，规定教育行政人员在政治上必须保持中立⑧

为什么会出现这样的结果呢？本文做出了一下分析：

（1）社会背景不同：中国是一个社会主义国家，政权集中在共产党的手里，而共产党要保持自己的领导地位，就必须在思想上引导下一代的知识分子向共产党靠拢，以这样的循环才能保证共产党的领导地位。这就必须在高校中有自己的组织，这也就导致了高校的校长是在党的领导下的校长负责制。而美国是一个民主自由的资本主义国家，在教育中就体现出了政治自由，没有政治的因素影响学校，并且在美国一流的大学基本上是私立大学，这样的大学也不存在被政府部门太多的牵制。民主就体现在董事会的制度上。

（2）文化背景不同：在中国的传统思想中就有一种官本位的思想。特别是在古代，权利集中在皇帝的手中。而且在苏联的一长制的影响下，权利就得集中在一个人的手上。这样在处理很多事的时候就能高效的完成。而在美国，在流亡的教徒发现美洲大陆的时候就已经明确规定了要建立一个自由的国家，实行的都是民主决策的制度。其实高校的管理从文化的角度上来说，可以说是两种制度的比较，中国的是一长制，这样可以高效的完成任务，但是可能会造成独断的后果；美国实行的是委员会制，能够集思广益，全面的考虑事物，但是会导致事务拖拉，无人负责。

中国是一个地大物博的国家，我们不缺资源，缺德只是先进的理论、观念，通过对中国和美国在教育管理中的对比，以及显示中我们的高等教育确实比美国差的现象，本文在总结原因的同时提出了几点小建议。⑥⑦李春生主编《比较教育管理》，南京.江苏教育出版社 2008年11月 第452页 李春生主编《比较教育管理》，南京.江苏教育出版社 2008年11月 第451页 ⑧李道揆：《美国政府和政治》，北京.中国社会学出版社，1990年版，第467页（1）既然我们知道美国的管理实践经验比我们国家的优秀，那么我们就需要多学习他们的管理经验。行政的原因在我们国家一定的程度上制约了教育的发展，目前我们正在提的就是在高校去行政化，虽然结果还没有明显的出现在我们面前，但是至少我们在不断的向美国靠近。

（2）在文化方面，美国是一个自由民主的国家，高校中基本上没有受到政府的影响，高校有很大的自主权。在中国，虽然高校相对来说有一定的自主权，但是还是在政府的管辖之下。所以如果政府能够加大对高校的放权，让高校能有更多的自主权，我们国家的高等教育也会发展得更好。

在当今的世界上，美国无可否认的是世界性的超级大国，他在教育领域，特别是高等教育领域中取得的成就也是不可磨灭的。在中国还处在发展状况的社会主义初级阶段，我们很有必要学习美国的管理经验。并在结合中国实际情况的前提下运用到教育领域，为我们的教育再创辉煌提供可能。

本文在总结分析中国、美国的学校的基本状况是有很多的信息没有准备充分，也不能全面的对已有的材料进行总结，很多不到之处希望读者能够见谅。但里面的材料基本上是有合理的出处，真实性不需质疑。本文中还有很多未发现的不足之处，还望读者在发现后不奢指教。谢谢！

第三篇：建立功能层EAI 集成知识管理与商务智能

商务智能技术可以帮助企业管理层在最短的时间内面对浩瀚如海的数据做出最为快速和科学的反应和处理，以提高企业决策水平。

知识经济时代，信息和知识已成为企业发展的战略资源。知识管理是伴随知识经济出现的一种创新管理，知识管理要综合运用战略、组织、流程、技术、变化等多种措施和管理工具，以富有效率的方式动员组织拥有的一切资源来实现其管理目标。商务智能是近几年来企业和学术界的研究热点，商务智能技术可以帮助企业管理层在最短的时间内面对浩瀚如海的数据做出最为快速和科学的反应和处理，以提高企业决策水平，从而获得新的竞争优势。知识管理和商务智能都为企业提供决策依据，都以提升企业核心竞争力为目的，对企业而言，如何做好两者的集成是极为重要的。1 商务智能与知识管理的区别 1.1 定义不同

商务智能(Business Intelligence，简称BI)的概念最早是Gartner Group的Howard Dresner年提出来的。当时将商务智能定义为一类由数据仓库(或数据集市)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的的技术及其应用。不同的专家和著名咨询机构从不同角度对商务智能做了定义，简单地说商务智能是指将企业的各种数据及时地转换为企业管理者感兴趣的信息(或知识)，并以各种方式展现出来，帮助企业管理者进行科学决策，加强企业的竞争优势。这里的数据不仅仅指企业内部的各种数据，而且包括企业外部的数据。

关于知识管理，专家学者们众说纷纭，目前仍无定论。巴斯(Bassi)认为，知识管理是指为了增强组织的绩效而创造、获取和使用知识的过程。奎达斯等(P.Quitas)则把知识管理看作是“一个管理各种知识的连续过程，以满足现在和将来出现的各种需要，确定和探索现有的和获得的知识资产，开发新的机会”。一般认为知识管理就是对一个企业集体的知识与技能的捕获，然后将这些知识与技能分布到能够帮助企业实现最大产出的任何地方的过程。1.2 发展历程不同

商务智能的出现是一个渐进、复杂的演进过程，而且仍处在发展中，其演进过程经历了事务处理系统(Transaction Processing System，TPS)、经理信息系统(Executive Information System，EIS)、管理信息系统(Management Information System，MIS)、决策支持系统(Decision Support System，DSS)等阶段，最终演变成了今天的商务智能。在决策支持系统基础上进一步发展起来的BI能够向用户提供更为复杂的商业信息，可以更为方便地定制各种报表和图表的格式，能够向行政管理人员、技术人员和普通员工提供个性化的多维信息，使分析处理信息的能力和信息的利用率大为提高。在此基础上，可以进一步解决企业决策时需要了解的各种问题，并帮助企业更快、更好地制定和做出决策。知识管理的历史有些短，起源于公司图书馆、竞争智能、质量管理中的最佳实践共享、知识转移的努力中。它最早的焦点是捕捉、共享、分发非结构的文本和图形信息，与商务智能关注的结构的、定量的信息相反。1.3 运作过程不同

商务智能中信息组织的过程是这样的：从不同的数据源收集的数据中提取有用的数据，对数据进行清理以保证数据的正确性，经提取、转换后将数据加载入数据仓库(这时数据变为信息)，然后通过联机分析处理工具、数据挖掘工具加上决策规划人员的行业知识，对信息进行处理(这时信息变为辅助决策的知识)，最后将知识呈现于用户面前转变为决策。商务智能帮助我们在业务管理及发展上做出及时、正确的判断。也就是说把各种数据及时地转化为企业管理者感兴趣的信息(或者知识)，然后根据这些信息来采用明智的行动。

知识管理涉及四个运作过程，它们是知识集约过程、知识应用过程、知识交流过程和知识创新过程。知识集约过程指对现有的知识进行收集、整理、分类和管理的过程，它通常包含了隐性知识显性化和显性知识综合化这两个模式的知识转化;知识应用过程指利用集约而成的显性知识去解决问题的过程，也是显性知识内化为员工个人的隐性知识，导致员工隐性知识储备、扩展的过程;知识交流过程指通过交流来扩展整体知识储备的过程;知识创新过程指企业整体的知识储备扩大并由此产生出新概念、新思想、新体系的过程。这四个过程不是相互独立的，而是相互关联的。知识创新是知识管理的目的，实现这一目的的关键在于隐性知识显性化和显性知识内部化。而知识集约促进隐性知识显性化，知识运用和知识交流促进显性知识内部化。因此，知识集约、知识运用和知识交流是实现知识创新所不可缺少的重要步骤。1.4 关注重点不同

商务智能定义为从结构化的数据中提取规则，它合并了之前的决策支持系统、经理系统、数据仓库、数据挖掘，但是没有集成知识管理。最初的商务智能集中在技术，商务智能文献充满了为统计分析、报告结果和规范记分卡而做的数据抽取、转换、装载的讨论。商务智能论者认为商务智能的重点是提供分析的内容和数据驱动的知识。

从历史的观点来说很多知识管理团体回避跟数据和信息有什么关系，知识管理纯化论者认为知识管理关注知识而不是数据和信息。在知识管理形成的早些年里，知识管理学者定义数据、信息、知识的层次，讨论数据如何转化成信息和信息如何转化为知识。知识管理实践者很快指出他们处理的是知识而不是数据或信息。知识管理论者只是集中于知识的提供，他们认为知识管理和商务智能没有太多的联系。1.5 采用的核心技术不同

1.5.1 商务智能核心技术。商务智能核心技术主要在以下4个方面：数据仓库(Data Warehouse，DW)技术、联机分析处理(On-Ling Analytical Processing，OLAP)技术、数据挖掘(Data Mining，DM)技术和企业信息门户(Enterprise Information Portal，EIP)技术。

a.数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、包含历史数据的数据集合，用于支持管理决策的制定。数据仓库是实现商业智能的数据基础，是企业长期事务数据的准确汇总。数据仓库完成了数据的收集、集成、存储、管理等工作，商务智能面对的是经过加工的数据，使得商务智能更专注于信息的提取和知识的发现。

b.联机分析处理技术可以对基于数据仓库中多维的商务数据进行在线分析处理，生成新的商业信息，又能实时监视商务运作的成效，使管理者能自由地与商务数据相互联系。c.数据挖掘是指从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘人们感兴趣的知识的过程。利用该技术的商务智能智能化程度最高，在海量数据和文档中发现以前未知的、可以理解的信息，以预测未来的企业行为。

d.企业信息门户技术提供了一个用户与企业的商业信息和应用软件间的接口。企业的商业信息，不只是被储存在数据仓库中，而是分布在不同的系统和应用软件之中。

从应用的角度讲，BI也可以理解DW+OLAP+DM。从技术角度来看，BI重视分析数据的技术。

1.5.2 知识管理的主要核心技术。分布式存储管理、群集系统、因特网/内联网、数据库、字处理、电子表格以及群件都是知识管理系统的技术基础。知识管理技术是现有技术的重新组合，其中最重要的是文档管理技术、群件技术、文本挖掘与检索技术、企业知识门户技术等。知识管理的技术焦点是基于Web、知识库、协同技术等。从技术角度来看，知识管理重视管理和分发知识的技术。知识管理和商务智能的共同属性 2.1 它们最终都处理知识

知识管理中的知识是明显的，总是直接来自人;商务智能中的知识源自数据，但是它是经过分析产生的知识。例如，如果一个公司通过商务智能分析得出在假期推出产品促销可以获利，这就是一条他们可以捕捉、存储、分发的知识，并且可以像其他知识一样使用。从这点来说，商务智能是使数据转化成知识，然后管理知识的过程。

2.2 都受企业文化和人的影响

BI和KM都很强调人的因素，尽管这还不常在商务智能领域讨论。众所周知，知识管理的内容是管理知识以及和人相关的文化和行为。商务智能最初的焦点是技术和数据。事实上商务智能做得好坏和人的技能有很大的关系，人在开始商务智能活动时，用专业的技术进行定量方式分析，解决商业问题，基于事实做决定的经理人员要面对组织内文化，企业文化影响商务智能的效果和决策行为。应用商务智能技术既要充分考虑技术因素，还要注重相应企业文化及理念的培育。毋庸质疑，商务智能技术对大力提升企业的智能化决策水平提供了新的工具和手段，但企业能否真正从商务智能中获得预期的效果，既取决于一些技术因素，还会受到诸如企业文化理念的影响。技术因素包括实施商务智能的数据仓库技术、专家智能系统的进步、相应配套计算机软件的开发等等。而文化因素则是指企业能否塑造自身独有的企业文化，而这种企业文化的塑造必须是能够不断吸纳和整合企业的各种运作理念并贯穿于整个企业的日常管理和经营之中，当然也包括对商务智能理念和思想的整合与贯彻。事实上，成功的企业文化，其力量是无穷的，它能将企业的战略、组织、结构、资源等有序结合起来，以在竞争中保持一种整体优势。3 建立功能层EAI，集成知识管理和商务智能

所谓EAI，一般是指将企业内部多个不同数据源和相互分离的应用系统进行协同自动化处理的解决方案，其功能主要是协调企业现有和将来的应用程序、数据及员工与合作伙伴之间的互动。广义的EAI，不仅包括企业内部的各种应用系统集成，还包括企业与企业之间的集成，特别是随着企业电子商务的逐步开展普及，ERP，SCM，CRM等系统的应用，将企业放到整个供应链的整个流程中进行考虑，也已成为企业的共识，也是真正提升企业竞争力的必要途径，从而实现企业与企业之间信息交换、商务协同、过程集成以及组建动态联盟等。

国外学者认为EAI的集成可以在三个层次上实现：表示层、数据层、功能层。表示层上的集成多是利用统一的用户界面导向不同的企业应用系统来实现，并不能实现各个孤立的企业应用系统的实质整合;数据层上的集成直接进入应用软件的数据结构或数据库来创建集成;功能层上的集成要求在业务逻辑层上完成集成。功能层企业信息门户将知识管理和商务智能进一步集成，形成整合了知识管理和商务智能系统的企业智能门户，为企业的决策和管理提供更便利的信息和知识服务。知识管理和商务智能在内容获取和显示上都共有终端技术。现在，他们指的是平台，可以容易地显示数据、信息、数据驱动的知识以及人驱动的知识，很多公司实际上把这些内容组合到一个平台。集成了应用系统、知识管理、商务智能的应用平台模型。顾客或用户在大多数情况下，根本不关心知识管理和商务智能在概念、运作过程、采用信息技术等方面的不同。他们仅仅想完成工作，从数据、信息、知识中获取帮助以改善商业流程业绩。他们几乎没有兴趣为了他们需要的不同类型内容去访问不同的知识库。实际上，许多组织开始提供集成内容的平台以支持个体任务和工作，强调把员工的任务和需要的全部信息整合。例如在电信公司，呼叫中心“顾问”有权使用客户帐户的交易数据、商务智能的客户流失可能性和提供交叉销售和服务、关于如何解决客户的特殊服务或技术问题的知识。所有的内容集成在一个屏幕上，可以最大化顾问的工作效率和为客户提供最好的服务。集成知识管理和商务智能的EAI平台，简化了用户的操作，同时可以提供全面的信息和知识，提升企业智能决策水平，加快决策速度，减小从数据产生到制定决策、采取行动的时间滞后，保证企业在激烈的市场竞争中不断发展。

第四篇：追逐浪潮---写在2011中国智能交通年会召开之际[范文模版]

“在智能化交通管理技术不断丰富和完善的同时，要加速发展智能化交通服务技术”中国智能交通协会理事长吴忠泽，在中国智能交通年会的主题报告中说 “这是我国智能交通未来发展的趋势。”9月6日上午，由中国智能交通协会主办的“2011年中国智能交通年会暨中国国际智能交通展览会、第七届国际节能与 新能源汽车创新发展论坛暨展览会”在北京开幕。科学技术部副部长王伟中出席了开幕式并致辞，“先进的智能交通系统和新能源汽车技术的高度融合，将变革我们 的出行方式，为全社会提供可持续的低碳交通和绿色出行”他强调，“我们对发展形成以自主知识产权核心技术为支撑的新能源汽车产业和智能交通系统充满信心和期待。”来自科技部、工业和信息化部、交通运输部等有关部门，协会组织机构以及国内外行业近500名代表和专家出席开幕式。

本次活动为期5天，包括高层论坛、中国智能交通年会、智能交通技术专场、新能源汽车技术专场等内容。智能交通相关技术发展难题、技术成果展示成为被追逐的热点，与会代表就相关问题的政策、技术进行了研讨与交流。

技术——“车联网”与“车路协同”

自从2010年无锡举行中国国际物联网大会后，“车联网”概念一夜蹿红，原因是作为智能交通重要组成部分的车联网项目已被列为我国重大专项第三 专项中的重要项目之一，一期拨款有望达到百亿元级别，预期2020年实现可控车辆规模达2亿辆。在看似很美的市场面前，2011中国智能交通年会的车路协同技术专场自然热闹。

“没有本质区别”，当被问到“车联网”与“车路协同”有什么区别时，北京航空航天大学王云鹏教授说，“我个人认为没有本质区别，‘车路 协同’只不过是‘车联网’发展的更高阶段。”王云鹏把车联网的发展分为三个阶段，初级阶段面向信息服务；中级阶段面向智能服务；高级阶段面向协同控制。目 前的“车联网”主要指以为驾驶员提供定位导航、安防、娱乐等服务为主的Telematics（应用无线通信技术的车载电脑系统），该系统通过 CDMA/3G等通信技术，使车载终端与互联网连接，从而实现基于呼叫中心的信息服务。而更高级别的“车路协同系统”则是基于无线通信、传感探测等技术进 行车路信息获取，通过车车、车路信息交互和共享，并实现车辆和基础设施之间智能协同与配合，达到优化利用系统资源、提高道路交通安全、缓解交通拥堵的目标。2011年4月，交通运输部、公安部、国家安监总局、工业和信息化部联合下发《关于加强道路运输车辆动态监控工作的通知》，规定所有 “两客一危”车辆安装卫星定位装置，全国重点营运车辆联网联控系统建设完成。王云鹏认为，“车联网”的中级阶段应用面向营运车辆和应急车辆。

面对未来智能交通的发展，“车路协同”还只是个远景，突破车路协同智能控制关键技术，抢占智能交通前沿技术制高点，是未来我国能否形成智能交通产业核心竞争力的关键。城市——连续数据时代到来

早在2004年，建设“深圳城市交通仿真系统”已经拉开了中国城市交通规划、建设、管理的连续数据时代的序幕。在建设部主持的“深圳城市交通仿真系统设计鉴定会”上，同济大学杨东援教授就曾提出，连续数据环境下，城市交通系统将产生新的革命，促使交通规划、建设、管理流程再造。北京、上海、深圳、杭州等城市纷纷开始对城市规划、建设、管理全过程或部分，建设实时动态交通信息环境。“实时动态的分析、研究、评价交通系统是城市交通工作的理想境界”深圳市智能交通中心副主任关志超，在2011中国智能交通年会技术专场论坛上介绍说，“深圳市交通智能化体系架构，通过建设智能公交、设施、物流、政务‘四大平台’，来打造城市交通模型体系和智能仿真系统，实现交通数据的深入分析和挖掘能力，支撑交通运行监测、安全管理、应急指挥、决策支持和信息服务的五大功能。”

“通过解决大范围、高精度、连续交通运行特征数据采集与处理的难题，来实现决策科学化与出行智能化”北京交通发展研究中心主任郭继孚，在2011中国智能交通年会城市交通建设与运营技术论坛上非常肯定地说。目前，北京市建立了4万辆浮动车的实时处理系统，能够获取覆盖90%的城市道路 网，准确率达到86%以上的运行速度数据，解决了动态交通运行状况广域，廉价获取的难题。同时通过交通运行智能化分析平台，对路网、公共交通、出租车运行进行监测，通过拥堵强度指标体系情况发布，来科学引导路网交通流。郭继孚认为，智能交通不是治理城市交通拥堵的救命稻草，“如果业界还以这种观 念去说服政府立项，将影响智能交通的可持续发展。”促进交通发展模式“从各行业的独立运行向综合协调”转变，实现综合交通运输的统筹、协调和联动，建立常 态化综合交通运输管理体系也许能让智能交通系统发挥更大的作用。产业——热浪背后的隐忧

“智能交通产业将是二十一世纪世界范围内最有影响的产业之一”，此观点被世界上的发达国家普遍认同。在美国，智能交通的应用率超过80%，美国 智能交通运输系统协会对部分从事ITS相关业务的企业做了一次问卷调查，结果显示，2009-2010年，96%的企业在ITS领域的收入实现了正增长，其中1/3企业在ITS领域的收入增长率超过了50%。在欧洲，智能交通领域2010年的经济效益预计为1000亿欧元。而近邻日本从1998年到 2015年的市场规模累计将达到5250亿美元。与美国、日本、欧洲等发达经济体相比，中国的智能交通发展虽起步较晚，但在国家层面已将智能交通系统作为 中国未来交通发展的重要方向。据OC&C预计，2007—2012年中国智能交通系统建设投资的年均复合增长率将超过20%，预计未来3年，我国智能交通系统行业的投入将达到1500亿元。

2009年下半年以来，我国智能交通系统领域就出现了企业IPO的高潮，仅2010年就有四、五家智能交通公司上市，发展智能交通成为一种普遍性的需求。但热潮与期盼的背后，是我们必须面对的现实，相比于国外智能化和动态化的交通系统，中国智能交通服务手段和内容单

一、运行效率和管理水平不高、地区分割和行业分割普遍，整体发展水平还比较落后。

目前，我国智能交通产业化程度较低，尚未形成具有一定规模的产业集群。一方面，尽管在宏观层面有全国智能交通协调小组在推进系统建设，但在城市层面 上，缺乏一个有力的机构进行协调。“我国智能交通发展已有多年历史，但各部门各司其责，缺乏统一主体，很难拿出统一方案。”有专家感叹，“这在一定程度上 加剧了堵车压力”；另一方面，从产业规模看，目前国内从事智能交通行业的企业约有2000多家，主要集中在道路监控、高速公路收费、GPS和系统集成等面向交通运输管理部门的研发。而面向服务公众出行，从事城市综合交通信息采集、快速路动态交通诱导信息系统以及停车信息诱导等 解决方案的企业还不多，智能交通产业潜力尚待挖掘。“围绕交通领域的创新需求，构建产学研用相结合的交通科技创新联盟平台，积极探索适应新形势、新要求的 体制机制。”在2011中国智能交通年会上，国家智能交通产业技术创新战略联盟理事长关积珍认为，政府引领，ITS的建设者、使用者、提供商和服务商优势 互补、分工协作，构建完善的ITS产业链，将推动智能交通产业健康持续的发展。

“新技术条件下，一体化交通体系架构的建立迫在眉睫”在智能交通技术专场论坛上，北京交通大学的贾利民教授说出了业内很多人的心声。中 国智能交通协会理事长吴忠泽认为，建立综合交通信息的共享机制和平台，促进综合交通系统的协同服务，利用综合交通信息平台进行多种运输方式间的有效协同已 经成为综合信息数据处理与集成技术的一个发展趋势。面对未来智能交通发展的浪潮，立足国情，运用新技术手段，构建具有中国特色的新一代智能交通系统，看清浪潮，追赶浪潮。

第五篇：中美生命科学联合研究中心传染病与防控学术交流研讨会召开-新祥旭考研辅导

中美生命科学联合研究中心传染病与防控学术交流研讨会召开

2015年10月16日，中美生命科学联合研究中心传染病与防控学术交流研讨会在京召开。会议由中科院北京生科院与美国内布拉斯加大学医学中心联合主办，来自中美两国的14位报告人与100余位听众围绕埃博拉疫情防控、慢性乙肝与艾滋病治疗、利用基因测序技术研究新发传染病等议题进行交流研讨。

北京生科院院长康乐、内布拉斯加大学医学中心副校长Dele Davies和医学院院长Brad Britigan共同出席会议开幕式并致欢迎辞。学术报告环节中，解放军302医院王福生、军事医学科学院杨瑞馥、首都医科大学陈煜、任峰、中国疾控中心舒跃龙、中科院微生物所刘翟、刘文军、内布拉斯加大学医学中心Angela Hewlett、Chris Kratochvil、John Lowe、美国陆军传染病医学研究院Sina Bavari、Gus Palacios、内布拉斯加州卫生署疾病监测和信息化处Ming Qu、埃默里大学医学院Colleen Kraft等14位报告人分别介绍了自己的最新的研究工作。提问环节中，参会人员珍惜难得的交流机会，与报告人进行了广泛交流和深入讨论。

背景资料：

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随着各类新发突发传染病的频繁爆发，人类生命健康正经受着严峻的威胁，科研人员和医务工作者正面临着全新的挑战。结合国内外传染病研究现状，从不同的防控策略等交流讨论如何应对新发突发传染病，对于保障人类生命健康具有重要意义。

本次会议是中美生命科学研究中心的第八届学术年会。中美生命科学研究中心是中科院北京生科院与美国内布拉斯加大学医学中心等美国高校联合建立的学术交流平台。旨在加强中科院与美国高校之间在生命科学领域的学术交流，推动发展双方的战略伙伴关系，并通过轮流在中国和美国共同举办学术年会的交流形式推动双方在生命科学领域的合作。

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会议现场

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