今天，大數據提供了海量的教材，人工智能因為機器學習的技術，突飛猛進。

  生活中的智能化

  2005年有一本暢銷書《世界是平的》，作者Thomas Friedman在書中用一個場景來描述：地球再大，有了互聯網距離不再是什么問題，從而彰顯世界是平的。他提到：美國的醫生白天要求一個病人照X光，這個X光片的數據立刻傳到印度，12小時后印度醫生上班了，打開X光片數據文件做了一個分析報告，第二天美國醫生就能根據這個報告，給病人診斷、開處方。

  許多人可能不知道，印度的X光分析專業醫生已經下崗了，經過了十幾年收集了千千萬萬的X光片數據和相應的分析報告。經由機器學習，電腦寫的X光報告比印度專業醫生更精準。不止是專業醫生被人工智能取代了，連廚師、股票交易員、門診醫師、iPhone裝配工、球鞋制造工等部分崗位也都被人工智能替代了。

  沒人懷疑人工智能是21世紀以來最重要的科學發現，或者說是科學進化。有科學家甚至認為人工智能是地球生命創始以來最重要的演變，地球上的所有生物都是由相同DNA程序主導的細胞分裂出來的，當人工智能有了機器學習的能力，終將演化出各種可能。既然，各行各業都開始導入人工智能，2000年前開始數字化的印刷業，如何能對人工智能視而不見?

 人工智能發展不是創造全新存在，絕大多數的人工智能的研究應用都是謀求人類“既有”工作能力的增強，和數字化的目的是一脈相承的。只是使用電腦的目的有所不同，以前數字化讓電腦幫人干活，今天的人工智能更進一步，給電腦賦予了新的使命，不但要幫忙干活，還得幫人“看”“聽”“感覺”，最主要的是幫人作“判斷”。

  數字化印刷流程加上人工智能會出現什么新工具?

  數字化過程中，電腦或者說電腦工程師一直不斷地學習人如何管理印刷生意，學會了一樣就可以幫忙一項。我們都知道電腦已經學會了報價、接單;今天已經有ERP可以利用訂單的信息指揮制版。也有自動整理文件的人工智能，可以識別文件里面有幾個版面，哪一個是背面，哪一個是正面，對于彩色單頁的文件，可以判斷哪里可能會出現印刷問題，并指定加以修正，如果電腦無法辨識，就轉成人工處理。

  比較先進的文件整理技術如小羚羊的印果，轉人工處理的比例差不多只有5%，也就是自動處理文件的成功率已經達到95%，已經可以幫助大部分印刷廠節省大量的客服的人工成本。印前流程的工序之間都是數字化處理，原稿轉換成PDF小版，再拼成PDF大版，再RIP成CTP印版的文件，都是軟件干的活，一旦發生漏圖缺字現象，可能等到印刷后才會發現。

  今天有審稿機器人可以避免審查電子稿，可以自動審查首印的掃描稿，也可以在機器上在線檢測。這些技術應用的電腦視覺(Computer Vision)都算是人工智能的范疇。人工智能和以往的電腦程序的主要不同在于多了專業領域的判斷能力，人工智能其實只是數字化的延伸，數字化曾經是印刷產業改變的動力。今天印刷技術可以數字化的都已經實現了數字化，在這一長串的印刷流程中，幾乎所有的工序都可以一鍵搞定，印刷如果有CIP3預放墨，印后如果應用了JDF也可能按一個鍵就把裁切、裝訂、上光、覆膜都做好了。

  技術生生不息，印刷技術數字化以后，接下來改變印刷競爭力的動力，非人工智能莫屬。