最近有位客户向我们要一个美国色彩管理产品的介绍，该产品没有中文说明，于是我们从网页上把英文材料拷贝下来，用谷歌在线翻译。不到10分钟，同事就完成了一个英译中的产品介绍，居然一个字都不用修改，就像一个精通中英文还懂色彩管理的专业人士翻译的作品。这是因为，谷歌在线翻译在2016年底改版，将原来自然语言算法的翻译系统改成了有学习能力的人工智能翻译系统(Neural Machine Translation)，更改后的翻译水平竟然大幅改善，十分出人预料。

　　今天，大数据提供了海量的教材，人工智能因为机器学习的技术，突飞猛进。

　　生活中的智能化

　　2005年有一本畅销书《世界是平的》，作者Thomas Friedman在书中用一个场景来描述：地球再大，有了互联网距离不再是什么问题，从而彰显世界是平的。他提到：美国的医生白天要求一个病人照X光，这个X光片的数据立刻传到印度，12小时后印度医生上班了，打开X光片数据文件做了一个分析报告，第二天美国医生就能根据这个报告，给病人诊断、开处方。

　　许多人可能不知道，印度的X光分析专业医生已经下岗了，经过了十几年收集了千千万万的X光片数据和相应的分析报告。经由机器学习，电脑写的X光报告比印度专业医生更精准。不止是专业医生被人工智能取代了，连厨师、股票交易员、门诊医师、iPhone装配工、球鞋制造工等部分岗位也都被人工智能替代了。

　　没人怀疑人工智能是21世纪以来最重要的科学发现，或者说是科学进化。有科学家甚至认为人工智能是地球生命创始以来最重要的演变，地球上的所有生物都是由相同DNA程序主导的细胞分裂出来的，当人工智能有了机器学习的能力，终将演化出各种可能。既然，各行各业都开始导入人工智能，2000年前开始数字化的印刷业，如何能对人工智能视而不见?

　人工智能发展不是创造全新存在，绝大多数的人工智能的研究应用都是谋求人类“既有”工作能力的增强，和数字化的目的是一脉相承的。只是使用电脑的目的有所不同，以前数字化让电脑帮人干活，今天的人工智能更进一步，给电脑赋予了新的使命，不但要帮忙干活，还得帮人“看”“听”“感觉”，最主要的是帮人作“判断”。

　　数字化印刷流程加上人工智能会出现什么新工具?

　　数字化过程中，电脑或者说电脑工程师一直不断地学习人如何管理印刷生意，学会了一样就可以帮忙一项。我们都知道电脑已经学会了报价、接单;今天已经有ERP可以利用订单的信息指挥制版。也有自动整理文件的人工智能，可以识别文件里面有几个版面，哪一个是背面，哪一个是正面，对于彩色单页的文件，可以判断哪里可能会出现印刷问题，并指定加以修正，如果电脑无法辨识，就转成人工处理。

　　比较先进的文件整理技术如小羚羊的印果，转人工处理的比例差不多只有5%，也就是自动处理文件的成功率已经达到95%，已经可以帮助大部分印刷厂节省大量的客服的人工成本。印前流程的工序之间都是数字化处理，原稿转换成PDF小版，再拼成PDF大版，再RIP成CTP印版的文件，都是软件干的活，一旦发生漏图缺字现象，可能等到印刷后才会发现。

　　今天有审稿机器人可以避免审查电子稿，可以自动审查首印的扫描稿，也可以在机器上在线检测。这些技术应用的电脑视觉(Computer Vision)都算是人工智能的范畴。人工智能和以往的电脑程序的主要不同在于多了专业领域的判断能力，人工智能其实只是数字化的延伸，数字化曾经是印刷产业改变的动力。今天印刷技术可以数字化的都已经实现了数字化，在这一长串的印刷流程中，几乎所有的工序都可以一键搞定，印刷如果有CIP3预放墨，印后如果应用了JDF也可能按一个键就把裁切、装订、上光、覆膜都做好了。

　　技术生生不息，印刷技术数字化以后，接下来改变印刷竞争力的动力，非人工智能莫属。