人工智能数字化技术精选(九篇)

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第1篇：人工智能数字化技术范文

关键词：智能技术；无人化数字棉纺工厂；网络化；大数据

中图分类号：TS118 文献标志码：A

Building Unmanned Digital Cotton Spinning Mill Based on Intelligent Technology

Abstract： Chinese textile industry is in a critical period for industrial upgrading， and this requires textile machinery producers strengthen their R&D on digital， intelligent spinning equipment to help cotton spinning mills use less labor or build unmanned workshop. Nowadays， although domestic cotton spinning industry has the largest production capacity around the world， most domestic cotton spinning machines are not so good in intelligent performance. To meet the requirements of market， it is significant for textile machinery producers to develop cutting-edge textile machinery applying new ideas and technology， and help to build new intelligent unmanned cotton spinning mill.

Key words： intelligent technology； unmanned digital cotton spinning mill； internet-based； big data

1 引言

近几年，我国纺织行业的生产成本普遍上涨，大量企业出现了用工成本大幅度上升和招工难并存的局面，而企业自身科技创新能力不足、产品附加值不高，也严重了影响纺织企业的竞争力。

与此同时，全球经济发展方式正在发生深刻变革，科技创新孕育新的突破，“智能制造”已成为世界制造业发展的大趋势。《经济学人》2012 年4月发表的“第三次工业革命：制造业与创新”专题报道中阐述了目前由技术创新引发的制造业的深刻变化，指出数字化与智能化的制造技术是“第三次工业革命”的核心技术。

在发达国家，汽车、电子电器、工程机械等行业已大量使用工业机器人自动化生产线，出现了数字化、智能化工厂。近年来，物联网、云计算、人工智能等领域内各项新技术得到了快速发展和广泛应用，这将对纺织行业向数字化、网络化、连续化和集成化、智能化方向转型发挥强劲的驱动作用。

目前欧、美等发达国家和地区已经有纺织工厂实现了从原料到成品的全流程智能化生产，生产状况和车间环境实现了集中监控和远程控制，工人劳动强度大幅降低。作为纺织科技的重要载体，数字化、智能化的纺织工厂将是纺织行业未来重要的发展方向，是现代纺织工业化与信息化深度融合的应用体现。

2 经纬纺机新型无人化棉纺工厂

棉纺是纺织行业最重要的组成部分之一。在国内，棉纺机械较早推广使用数字化技术，棉纺工厂的自动化水平有了很大的提高，但与国际新技术相比在高速、高产、高质、连续化、智能化及稳定性、可靠性等方面还有很大差距。国外先进纺机具备了高度智能化的功能，生产自动化、连续化程度很高。

作为中国最大的棉纺织成套设备供应商，经纬纺织机械股份有限公司（以下简称“经纬纺机”）拥有30多家分、子公司，产品覆盖清、钢、并、粗、细、络、捻、织、染等工艺流程。经纬纺机通过原始创新、集成创新和消化吸收再创新，加强产、学、研间的技术合作与交流，利用棉纺装备开发平台协同分、子公司研发和应用当代先进的数字化、智能化技术，致力于打造新型无人化数字棉纺工厂。图 1 描述了经纬纺机新型无人化数字棉纺工厂的构想。

经纬纺机新型无人化数字棉纺工厂主要由智能化单元设备、车间数据采集与监控系统、智能物流与搬运系统、基于大数据和云计算的智能数据处理与分析等系统组成。数字棉纺工厂提供的棉纺成套工艺方案包括：精梳/紧密纺成套工艺、普梳成套工艺、气流纺成套工艺。紧密纺流程：清梳联合机（含清花设备、异性纤维分检机、梳棉机）头并并条机条并卷联合机精梳机末并并条机自动落纱粗纱机集体落纱环锭细纱机细络联型自动络筒机。转杯纺流程：清梳联合机并条机转杯纺纱机。

无人化数字棉纺工厂能够把传统上分为多个工序的棉纺装备通过自动化、连续化、数字化技术集成为一个智能化的整体进行管理，将原来需要大量人工管理的生产流程统一在系统智能管控之下，将原来大量需要人工搬运的原料和半成品实现自动输送，将原来大量需要一线工人掌握高超技能的操作简化为装备的自动化标准操作，各项生产工艺数据实现自动采集分析、预测。无人化数字棉纺工厂是现代纺织工业化、信息化、智能化融合的综合体现，也是实现智能化纺织的必经之路。 2.1 棉纺单机设备由机电一体化走向智能化

智能化纺织机械是在原有机电一体化设备的基础上，通过数字化和计算机技术，融合传感器技术、信息科学、人工智能等新思想、新方法，模拟人类智能，使其具有感知、推理和逻辑分析功能，以实现自适应、自学习、自组织、自主决策能力。比如，纺织过程各种工艺参数、运行状态能够在线检测、显示和自动调节；机台具有自适应的生产控制、智能化加工编程、故障自动诊断、远程监控等功能。智能化纺织机械是新型无人化数字棉纺工厂的重要组成部分，表 1列出了几种主要棉纺单机的作用和智能化功能。

综上所述，棉纺机械单机的智能化主要体现为：（1）在机电一体化的基础上进一步融合机器视觉、模式识别等技术实现质量在线监测系统，如异纤分检机、自动络筒机的断纱智能检测装置和空管自动识别装置；（2）先进控制技术的应用：并条机自调匀整系统、细纱机集体落纱全过程恒张力控制技术、半自动转杯纺纱机张力精确控制系统；（3）先进的驱动技术，有变频调速、交流伺服、步进电机等；（4）联网接口、RFID射频识别、现场总线和人机界面，实现工艺参数、运行状态的在线监测、显示和自动调节，使机器运行在最优状态，具备故障显示和自动排除、远程诊断和服务等功能。

2.2 棉纺工序连续化

随着纺织工厂自动化水平的提高，单机自动化已经无法满足纺织行业发展的需求。通过智能化技术将纺纱工序进行合理的硬连接或软连接，实现工序连续化已经成为棉纺工厂目前的迫切需求，并为最终实现纺纱全自动化铺平道路。

2.2.1 联合机

联合机是将不同工序设备进行有机的自动联结，如：清梳联、粗细联、细络联等，使部分纺纱工序连续化，实现少人或无人管理的从原棉到成品纱的连续生产。

（1）清梳联：将清花工序与梳棉工序组合成一条新的生产线，实现棉纤维的抓取、开松、除杂、混合、梳理自动联接，直接生成棉条。该设备精确配合自调匀整系统，对棉流、棉箱、棉层、棉条进行智能控制；工艺参数在线调整、数据实时采集、传递；设备故障自动诊断和维护。

（2）粗细联轨道自动输送系统：与自动落纱粗纱机配合，使用空中电动轨道小车系统EMS（Electrified Monorail Systems）牵引运纱单元将满筒粗纱送至满筒纱库，待细纱机发出需求信号后再将满筒粗纱送至细纱机；将细纱机用完的空管送回空管库，待粗纱机发出需求信号后再将空管送至粗纱机，供粗纱机自动落纱使用，实现粗细联。

（3）细络联：在细纱机和自动络筒机之间增加一个轨道联接系统，其主要功能是将经细纱机自动落纱装置落下的管纱自动运输到自动络筒机进行络纱，并将空管自动运回到细纱机。经纬纺机研发的新型细络联型自动络筒机，可以与细纱机直接连接，自动落纱、生头、插管、换管、空管返回，实现了管纱从细纱机到络筒机的自动输送，改善纱线的清洁情况，避免纱线的接触损伤，减少毛羽增量，生产效率大大提高。

2.2.2 智能化柔性物流仓储系统

自动导引车AGV（automated guided vehicle）、电动轨道小车系统EMS与机器人技术在一些现代制造企业，比如汽车制造等领域已广泛应用，但是在棉纺行业中尚无应用。AGV、EMS系统配有电磁、磁条、光学、视觉等自动导引装置，按规定的导引路线自动行驶，用于多功能运输，是一个完全自动化、智能化的系统。

AGV、EMS系统具有自动导航、优化路线、自动作业、交通管理、车辆调度、安全避碰、自动充电、自动诊断、多传感器控制、网络交互等功能。数字棉纺工厂利用AGV、EMS系统与机器人技术，实现智能物流系统的柔性搬运、传输、打包等功能，包括条桶智能输送系统、精梳棉卷智能输送系统、粗纱空中输送系统、筒纱智能整理输送与包装系统等。

2.3 网络化、智能化系统实现棉纺工厂管控一体化

2.3.1 棉纺设备网络监控和管理系统

棉纺设备网络监控和管理系统利用传感器、通信、总线、数据库、物联网等技术，把棉纺厂单机设备的运转数据、产量数据、质量数据（如异纤分检机、电子清纱器等）、设备的用电数据、人员、环境温湿度、空压、除尘系统、电力供应、ERP数据等相互独立的信息流集成在一个平台上，消除生产过程的黑箱运行，实现纺织工厂的敏捷化、透明化、数字化生产和现代化管理。

该系统以数据采集为基础，实时显示设备的状态，记录主机设备运行的各种数据；可按班组、员工、品种自动统计报表；实时记录设备的每个状态变化，如细纱机的落纱次数、落纱时间、落纱长度；把数据转换为状态的管理报警，如速度过高、CV值过高的报警；车间环境智能监控系统，可对温湿度、空压、粉尘浓度等环境状况进行监控，使得电力供应统一调度，工厂少人或无人值守，为各种设备的运行维护提供有利工具。

该系统通过有线或无线网络把棉纺工厂的各个单元联接起来，消除信息孤岛，构建全厂信息流，实现生产高效的管理；可对整个工厂的各种资源（如设备、能源、人员等）进行优化配置，提高效率，降低能耗；提高棉纺工厂的智能化、信息化、管控一体化水平。

2.3.2 大数据、云计算技术、物联网技术的融合

随着信息化的发展，棉纺工业将应对大数据时代来临的挑战。数字化纺织工厂设备（棉纺设备、辅助设备）众多，棉纺设备网络监控和管理系统实时采集成千上万个传感器的数据，并生成各种统计图表。企业ERP系统每天都在生成大量数据和报表。图 2 展示了数字化棉纺工厂信息数据处理流程图。这些数据不仅体量巨大，而且种类多样、实时性强。面对大数据，处理数据的效率就是企业的生命，传统关系型数据库对其难以存储，单机数据分析统计工具也无法对其处理。

拥有数千万台机器的大规模并行运行的云计算平台为这些海量数据提供了廉价的存储空间和超强的计算能力。云存储不仅为数字棉纺工厂提供了远端大容量存储空间，而且可以对这些数据进行管理，如对重要数据进行本地与云端的两级备份。另外，还可通过web方式、PC客户端、手机客户端等形式访问数据，对设备状态进行监控，对生产进行控制和管理等。

大数据的核心是要获得数据价值，数据需要理解才能转化为有用的信息，最关键的部分是数据分析。打造智能化的数字棉纺工厂，就要依靠专家系统与智能软件对大数据进行自动分析、归纳推理，从中挖掘出潜在的模式，调节纺织机械设备达到最优的状态，进而更好地控制生产，同时将有用的信息反馈给管理者帮助其正确决策、执行，减少风险。随着网络化、数字化技术的发展，基于机器学习、统计学、数据库、可视化等技术的数据挖掘方法有了很大的进步。利用数据挖掘技术对采集的数据进行分类统计、对比分析、关联分析、聚类分析、异常分析、预测分析等，能够及时发现设备的问题，并对生产异常状况进行报警、预测、判断和敏捷响应。

大数据和云计算技术相辅相成，与棉纺设备网络监控和管理系统、企业ERP等系统的融合，将会对棉纺企业带来革命性的影响，改变企业传统的管理和运营模式，成为企业的神经系统及决策中心，能有效降低管理成本，提高生产、商务和服务的智能化水平。

3 结论与展望

新型无人化数字棉纺工厂实现了从原料到筒纱的自动化生产流程；从工厂环境辅助设备的监控到设备运转数据的采集；从设备单元的自动化、智能化到工厂生产的连续化、网络化、智能化，并最终实现少人化、无人化管理。智能棉纺设备具有高速、高产、高效的性能，能极大提高成纱品质和产品附加值。联合机和基于AGV、EMS、机器人系统的物流仓储系统实现了棉纺工序之间的刚/柔性联接，保证了全流程运行的稳定性、可靠性、连续性，极大地提高了生产效率。大数据和云计算技术将助力棉纺设备网络监控和管理系统、ERP系统，提高棉纺工厂的信息化水平。因此，利用智能化技术，融合新思想、新技术，打造新型无人化数字棉纺工厂将成为当前和今后一段时期内纺织装备企业的主要任务之一。

建设新型无人化数字棉纺工厂，将对加快棉纺企业的转型升级，提高生产效率、技术水平和产品质量，降低能源、资源消耗，节约用工成本，实现纺纱生产过程的数字化、智能化、网络化，提高企业竞争力，在应对国际挑战中发挥重要作用。因此，智能化数字棉纺工厂将会给纺织行业、纺机制造业带来巨大的经济效益和社会效益，具有良好的发展前景。

参考文献

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[14] Z H Zhou. Ensemble Methods：Foundations and Algorithms[M]. Boca Raton，FL：Chapman & Hall/CRC，2012.

第2篇：人工智能数字化技术范文

关键词：电气；自动化控制；人工智能技术

前言

随着社会的飞速发展，传统的生产已经不能满足现如今生产力的发展需求，于是，人工智能技术被开发和推广。人工智能技术具有智能化、自动化等特点，其发展潜力巨大，不仅可以提高生产效率，还能确保生产质量。与此同时，电气自动化控制也是一门新兴专业，主要运用在电力电子技术、信息处理、工业过程控制、运动控制等方面。将人工智能技术应用在电气自动化控制中，使其自动化、智能化的水平显著提高，设备运用更加高效、流畅。人工智能技术能够降低电气企业的运营成本，还可以增加其运行的稳定性，是一次巨大革新。

1人工智能技术简介及其重要性

人工智能技术在近年来飞速发展，广泛的应用在各个领域，是全球尖端技术之一。它是利用计算机系统模拟人的思维方式，将计算机智能化，以便于应用到更高层面。因此，人工智能技术离不开计算机技术的支持，是运用计算机技术进行模拟，从而实现人工智能控制。通常情况下，人工智能技术是用来解决一些比较复杂、困难的问题，而且有时还需要用到智能机器人。人工智能技术是模拟人脑的思维过程，通过收集各类信息，不断的整合、编辑、反馈，使它具有智能化、人性化等特点。所以，现在很多企业都在使用人工智能技术，用于日常生产，以达到智能化、自动化的目的。人工智能技术以计算机理论为基础，是新的科学技术，其重要性有目共睹。它不仅是众多学科的交互、融合，被广泛应用，而且它模拟人脑，具有人类智能本质，可以用于生产，代替人类工作。人类的大脑最为复杂、精密，能够用人工智能技术模仿出人脑思考过程，可见这一技术是多么的伟大。而且这项技术逐步完善，取得了一定的成果，深受企业的青睐。然而，人工智能技术虽然取得了一定的成果，但由于其还不是相当的成熟，其中或多或少的存在着些许不足，还需继续完善与改进，以便更好的运用在各个领域中，取得更高的成绩，为国家的发展做出贡献。

2我国人工智能技术的发展现状

我国已经开始转向积极培育人工智能产业，将以举国之力振兴相关企业和新技术，目标是在2018年之前形成千亿元级的人工智能市场应用规模。我国以互联网巨头百度和腾讯控股为代表，已有100多家企业涉足，正在形成百花齐放的局面，在因竞争过热而被指存在泡沫的背景下，中国的人工智能产业能否起飞还是一项重要的问题。中国之所以积极致力于人工智能开发，是由于认为其有助于电子和汽车等现有产业的升级。中国的优势是每天有数十亿人利用的无数的互联网数据，李彦宏表示拥有数十亿条搜索数据和多达百亿的位置信息。数据越多，人工智能的学习效率就越高。虽然明星企业正在成长，但是也有不少问题存在。很多人指出人工智能鱼龙混杂，很多企业宣布涉足人工智能业务只是为了推高股价。

3人工智能技术在电气自动化控制中的应用

3.1人工智能技术在电气设备中的应用

在电气设备中应用人工智能技术，最主要的就是其设计问题。因为一般的电气设备都比较庞大，其线路也较为复杂，从而导致设计工作费时费力，而且工作效率还比较低。这不仅需要设计人员有较高的知识储备，还要求其具有很强的专业技能以及丰富的工作经验。但是，即使设计人员全都符合要求，由于巨大的工作量和落后的生产条件，也使得工作效率提升不上来。然而，在电气设备的设计中引入人工智能技术就可以很好的改善这一状况，人工智能技术，特别是智能机器人，是专门用来解决一些比较复杂、困难的问题。因此，用人工智能技术与计算机制图软件相结合，辅助设计工作，就可以提高工作效率，确保设备质量，缩短设计周期。

3.2人工智能技术在电气过程控制中的应用

电气过程控制在电气自动化控制中占据着重要的位置，所以在这其中应用人工智能技术，不仅可以提高电气自动化控制的水平，还可以实现过程控制智能化。其中，人工智能技术是利用一些控制程序，在计算机系统的协助下实现电气过程控制的。而且，在这过程中，也要根据实际情况来具体分析、判断，适当地调整控制程序，以达到电气过程控制的需要。因此，若要提高人工智能技术，先要做好程序编制。人们也越来越重视程序控制工作，不断地完善与改进控制程序，从而加强人工智能技术。

3.3人工智能技术在故障检测中的应用

除了电气过程控制外，故障检测也是电气自动化控制中的重要部分。如果故障检测的不及时、不准确，那么会直接导致系统存在安全隐患，甚至是停止运行。由此可见，故障检测有着重要的作用，要不定期地进行检测，从而避免事故发生。但仅仅靠人力来达到这一效果是特别困难，这就要利用到人工智能技术。它不仅可以全面、系统地检测电子自动化控制装置，还能及时地发现设备存在的故障，从而将故障排除，确保设备正常运转。

4结语

综上所述，人工智能技术的作用巨大，在电气自动化控制中，可以对电气设备控制、电气过程控制以及故障检测产生重大的影响。因此，我们应重视人工智能技术的发展，不断地探索与研究，使其得到进一步的提高，让全世界看到中国的实力。

参考文献：

[1]马仲雄.浅谈电气自动化控制中的人工智能技术[J].电子技术与软件工程•自动化控制,2014(08):246-247.

[2]马龙.人工智能技术在电气自动化控制中的应用[J].山西焦煤科技,2014(08):50-55.

[3]林彤经.浅谈电气自动化控制中的人工智能技术[J].技术与应用,2013(12)165-165.

[4]贾刚,张萌.浅谈电气自动化控制中的人工智能技术[J].信息技术,2011(02):293-294.

第3篇：人工智能数字化技术范文

关键词：人工智能技术；电气自动化控制；应用

中图分类号：F470.6 文献标识码：A 文章编号：

引言

随着高科技渗透到社会生活的方方面面，给人们的生活及生产带来极大的快捷与方便。人工智能技术作为现代高科技的产物之一，目前已为很多人所熟知，并且出现在很多的生活及生产领域，其中人工智能技术在电气自动化过程中的有效运用就是一个很好的事例，并且由于人工智能技术的应用，大大减少电气自动化运营的成本，提高电气自动化的运作效率.

一、人工智能技术内涵及特点

1、人工智能技术内涵

人工智能技术是指探索人类智能的有关理论，且以此为依据对它进行模拟、延伸及拓展的一项方法与技术。它是计算机技术的一个组成部分，主要是了解人类智能出现的本质并对它进行模拟，以实现智能机的生产。人工智能技术的主要研究领域有机器人和专家系统等。人工智能化技术跨越很多学科，例如心理学和逻辑学以及语言学等，但是计算机科学是人工智能技术的重要基础。一般情况下，人工智能技术研究的均为一些复杂问题，并力求通过智能机器来完成这些复杂的工作。人的大脑是最精密的机器，但人脑的思考过程也可以被模仿，事实上智能机在编程过程中就是对人脑进行模仿，并对搜集的信息进行研究，从而实现回馈。所以，模拟人脑已成为大多数行业实现自动化的一个手段。

2、人工智能技术特点

人工智能技术是计算机领域的一个分支，是随着计算机技术的发展而产生的，它的突出特点就是可以代替人类复杂的脑力劳动，运用计算机编程解决一些诸如信息收集、识别信息资料或者图形文字等，然后根据分析，做出相应的处理方案。在电气自动化中应用此技术可以很好的提高电气系统计算的精确率，从而促进系统与设备运作的效率，此外还可以极大降低人力资源成本，很好的提高企业的经济效益。电气化领域人工智能技术的应用主要表现为人工智能控制器，下面将重点阐述一下该控制器的具体运作过程。

二、人工智能控制的优势

不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去讨论。但AI控制器，例如：神经、模糊、模糊神经以及遗传算法都可看成一类非线性函数近似器。这样的分类就能得到较好的总体理解，也有利于控制策略的统一开发。这些AI函数近似器比常规的函数估计器具有更多的优势，这些优势如下：

(1)它们的设计不需要控制对象的模型(在许多场合，很难得到实际控制对象的精确动态方程，实际控制对象的模型在控制器设计时往往有很多不确实性因素，例如。参数变化，非线性时，往往不知道)。

(2)通过适当调整(根据响应时间、下降时间、鲁棒性能等)它们能提高性能。例如：模糊逻辑控制器的上升时间比最优PID控制器快1.5倍，下降时间快3.5倍，过冲更小。

(3)它们比古典控制器的调节容易。

(4)在没有必须专业知识时，通过响应数据也能设计它们。

(5)运用语言和响应信息可能设计它们。

(6)它们有相当好的一致性(当使用一些新的未知输入数据就能得到好的估计)，与驱动器的特性无关。现在没有使用人工智能的控制算法对特定对象控制效果十分好，但对其他控制对象效果就不会一致性地好，因此对具体对象必须具体设计。

(7)它们对新数据或新信息具有很好的适应性。

(8)它们能解决常规方法不能解决的问题。

(9)它们具有很好的抗噪声干扰能力。

(10)它们的实现十分便宜，特别是使用最小配置时。

(11)它们很容易扩展和修改。

三、人工智能技术在电气自动化行业中的应用

1、人工智能技术在电气设备中的应用

通过实践我们发现，在电气自动化化行业里，电气化系统的正常运行是一个非常繁琐的问题，其牵扯到很多领域和学科的知识，所以，需要高素质的人才才能够驾驭得了。同时，他们一定要具有较强的责任感，来保障设备能够正常运行。然而，经过程序编写和网络操作，人工智能技术就成为一种很好的能够代替人脑劳动的技术，它能令电气设备实现自动化，这大大减少了劳务所需要的资金，同时也极大地提升了工作速度和精准度。

2、电气控制过程中人工智能技术的有效运用

电气控制过程在整个电气领域中具有至关重要的作用，如果可以实现自动化，就可以很好的提高工作的效率，降低工作的成本，节省人力资源，其中，神经网络的控制、模糊控制与专家系统的有效控制是人工智能技术在电气自动化领域中应用的主要表现，下面，我将以模糊控制为例，阐述一下人工智能技术是如何在电气化领域中运作的。为将此问题有效阐述，首先我们要区分好直流传动与交流传动问题，因为模糊控制主要是通过直流与交流传动在电气传动中发挥作用的。模糊逻辑控制在电气的直流传动控制中包括Sugeno及Mamdani。在具体的应用过程中，Mamdani主要是用来做调速控制用的，至于Sugeno则具体来说Mamdani的一个例外。至于在交流传动中的应用问题，则主要是通过用模糊的控制器来取代一些常规的调控速度的控制器来发挥作用的。

3、人工智能技术在平常操作中的应用

电气行业与我们平常的生活和学习有密切联系，所以，将以前繁琐的操作进行简化，提升电气系统的操作效率是很有必要的。在平常的电气系统操作过程中应用人工智能技术，便能够使复杂的操作程序变得简单，在家中利用电脑就可以完成有关操作，从而实现远程遥控。不仅如此，我们还可以简化界面，将有些重要的信息及时进行保存与处理，便于以后的查询和使用。除此以外，利用人工智能技术还能够自动生成报表，这节省了很多时间，提高了工作效率。

4、人工智能技术在事故和故障诊断中的应用

模糊理论、神经网络与专家系统是人工智能故障诊断技术的主要构成部分，其在电气事故以及故障的诊断中非常重要。受多方面原因的影响，电气行业时常会有故障问题产生，假如对故障诊断不正确或者不及时，引起的损失将会是非常巨大的。以前的故障诊断方式是非常复杂的，并且准确性不是很高。例如，就变压器而言，以前常用的故障诊断方式是先将变压器油里分解出来的气体收集起来，之后再对收集的气体进行分析，以判断是不是存在故障。此种方法不仅浪费时间，而且浪费精力，并且需等待很长时间才会有结果，还会出现诊断不正确的情况。此外，传统的故障解决方法亦很复杂。因此，效率低下的传统故障诊断与解决方式所带来的损失是不可小视的。而将模糊理论、神经网络与专家系统有效地结合起来，就可以将上述问题有效解决，同时，还能够提高故障诊断的准确程度，并且判断和解决故障的效率也会有所提高。

5、人工智能技术可以简化电气自动化的控制流程

电气自动化领域的操作流程非常的繁琐，对于操作的步骤要求也非常严格，一旦出现细微的操作问题，则可能引起严重的机器故障发生，并造成无法估量的损失。如何保证电气设备能够有效稳定的运作，并在控制过程中尽量实现操作的简单化、程序化是每个研究人员关心的难题。人工智能技术的出现与发展有效的解决了这个难题，通过对日常资料的储存与分析，可以在机器发生事故时采取有效及时的措施，最大程度上保证社会的和谐发展。此外，人工智能技术通过对电气设备的远端操控，实现了控制流程的简单化、程序化，方便技术人员对电气设备进行定期的检查与维修，节约时间的同时，也降低运行成本。

结束语

计算机技术的发展促进了人工智能技术的不断创新与发展，这项技术已经在社会各个领域中起到了极大的作用,方便了人们的生活，并不断促进社会进步。电气自动化控制行业与居民的安定生活、社会的和谐发展息息相关，因此更应大力发展人工智能技术。

参考文献

[1]胡碟．人工智能在电气自动化控制中的应用［J］．中小企业管理与科技，2010.

第4篇：人工智能数字化技术范文

关键词：智能技术；自动化；实际应用

1 人工智能技术应用在电气自动化控制中的优势

1.1 使操作方法更加简便

将人工智能技术应用到电气自动控制中，主要是在3个方面的应用，分别为模糊控制、运作效率和专家系统。专家系统也是一个很好的应用方面，通过专家系统，只要输入处理指令就可以快速的得出正确的结论数据。模糊控制是在电气自动化控制中应用最常见的一个方面，因为模糊控制的操作比较简单，将模糊控制系统融入设备中，就可以实现自动控制系统的智能化控制。将人工智能技术应用到电气自动控制系统中，可以使整个控制过程更加优化，实现了生产控制的自动化，使电气自动化操作的方法更加简便。

1.2 使控制性能得到提升

在人工智能技术的应用中，可以采用多种控制方法，人工智能技术是在计算机技术上发展起来的一门学科和技术，是在计算机平台上模拟人的大脑进行图像和数据的智能分析和处理，使用计算机来代替人类的工作，从而有效地减少人力资源的投入，将控制成本控制在最低。人类的大脑本身就是最精密和复杂的系统，人工智能技术是对人类大脑思考的过程进行模拟和模仿，从而实现人工控制的智能化。通过细微的调整就可以实现对相关数据的调节，从而使设备的性能加强。因此，将人工智能技术应用到电气自动化控制中，可以大大提升控制性能。

1.3 保持高度的一致

与传统的控制方法相比，人工智能技术的应用可以实现多个系统进行同时控制，并且不同方面的控制可以保持较高的一致性。在传统的控制方法中，控制的对象非常单一，很统一对某一样东西进行控制，控制过程具有单一性，对其他的一些对象的控制效果不明显。而人工智能技术的应用，其控制算法是对单一控制的缺点上进行改进的，无论是对未知的数据还是特点的数据，对所有的控制都能够保持一致的效果。

2 人工智能技术在电气自动化控制中的实际运用

2.1 人工智能技术对故障和事故的预防处理

在现阶段，虽然在对电气自动化控制的过程中出现设备故障和人工事故的概率在不断减少，但也是一种不可避免的现象。将智能化技术应用到遗传算法中，在电气工程的故障诊断中具有非常广泛的应用。遗传算法本身和电气工程的故障诊断的关系比较复杂，非线性关系，具有不确定性。而将人工智能技术应用到遗传算法中，可以提高遗传算法的精确度，从而实现电气工程的智能化诊断。将人工智能技术运用到电气自动化控制中，无论是在变压器的故障处理上还是发动机的故障处理上都表现出很大的优势。例如，在变压器的运行过程中，如果出现了故障，采用传统的故障分析，需要先收集变压器的气体，然后对气体进行分析，根据分析的结果来对变压器的故障进行分析，并且在检修的过程中需要消耗大量的人力和时间。而采用人工智能技术进行故障分析，计算机会自动依据很多知名专家的技术作为指导对问题进行分析，然后找到解决故障的方法，整个过程非常快速，工作的效率非常高。

2.2 对产品的优化设计

在人工设计中，或者由于设计者掌握的知识不全面，或者由于经验性不足，设计出来的效果往往不如人意。在传统的系统中，往往是采用经验和实验结合的方式来进行设计。电气设备的设计是一项非常复杂和系统的工作，在设计过程中，需要同时考虑到电磁场、电路以及设计的经验性知识。电气自动化设备的运行同样也是一个比较复杂的过程，电气设备的运行涉及很多领域和学科，因此对电气设备的控制也应该具备更高的知识储备和素质。将人工智能技术运用到电气自动设备中，代替人的大脑进行工作，通过程序编写就可以对计算机进行操作了，从而实现了电气设备的自动化运行，提高了设备的运行速率和精度。而将人工智能技术运用到设计过程中，电气设备和工程的设计已经从传统的手工设计向人工智能设计转变，CAD的设计应用非常广泛。通过CAD设计，可以在较短的时间内设计出更好的产品。在CAD设计中，还可以模拟产品的设计效果，从而对设计不完善的地方不断进行改善，提高设计效果和设计质量。对电子产品进行设计时，充分利用人工智能技术，无论是在制作的进度上还是精度上都得到了大大的提升。

2.3 简化了自动控制的流程

电气自动化的操作具有一定的复杂性，在传统的电气自动化控制中，操作过程具有一定的复杂性，电气工程的自控流程比较复杂，对每一个细节的操作都提出了较高的要求，在一个细节中发生了一个细小的操作失误，都会对整个系统造成事故，为企业带来巨大的损失。而利用人工智能技术，就可以简化电气自动化控制的过程，降低操作难度，工作人员只需要在办公室操作电脑就可以实现电气自动化的控制。引入人工智能技术之后，还可以实现对电气自动化操作的远程控制，并且使整个操作过程更加简化。另外，在设备的运行过程中，如果科研人员遇到了难题，通过人工智能技术的使用，可以借助计算机设备对各项问题进行分析，并及时解决，简化了工作流程，保证电气自控的工作质量。人工智能技术可以更好地对资料进行收集、整理和分析，出现故障的时候也能够自动寻找解决方法。

3 结语

在我国科学技术不断发展的过程中，我国电气自动化技术也在不断发展，将人工智能技术运用到电气自动化控制中，是将电气自动化控收集整理制技术和人工智能技术的有效融合，不仅可以对生产过程中的故障和人工事故进行有效的处理，同时还能够优化对产品的设计，使整个自动控制的流程更加简单，从而大大提高电气自动化控制的水平和质量，有效控制成本，从而促进电气行业的高速持续发展。

参考文献：

[1] 吕博.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思考[J].科技传播，2016（13）：158-159.

[2] 王万年.人工智能技术在电气自动化控制中的应用[J].通讯世界，2016（12）：135-136.

[3] 华文珠.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思路分析[J].现代职业教育，2016（11）：166-167.

作者简介：陈坤（1995―），男，辽宁庄河人，沈阳理工大学。

第5篇：人工智能数字化技术范文

关键词：智能技术；电气自动化；应用

中图分类号：TM76；TP18 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2014） 12-0000-01

人工智能技术是一种融合了多种学科的先进技术，在人工智能技术进入工业生产的很长时间内，使得我国的工业生产自动化水平得到了跨越式的提高。通过将人工智能技术应用于电气自动化控制的各个方面，最终实现了电气设备的“智能”操作，通过为电气设备赋予了如同大脑一般的逻辑思维，提高了电气控制的精确性和可靠性。因此，人工智能的出现，不仅可以帮助企业提高生产效率，更重要的是可以为未来电气自动化、智能化的发展趋势提供了新的思路。

一、人工智能技术的发展与特点

（一）人工智能技术的发展

人工智能技术是伴随着计算机技术发展而兴起来的一门综合性科学。“人工智能”的概念最早起源于1956年Dartmouth学会上，一批具有超前眼光的科学家，对于如何利用机器来模拟智能进行了广泛的讨论，使得“人工智能”作为一门新兴学科进入了人们的视野。随着时代的发展，人工智能技术越来越成熟和完善，在国内外众多科技企业和高校联合研究的努力之下，已经出现了智能语音、智能图像、语义理解等先进的人工智能技术，它不仅可以改变了人们的生产生活方式，更重要的是为人工智能技术的不断地创新和融合发展，逐渐形成一体化的人工智能技术链奠定基础。

（二）人工智能技术的特点

人工智能技术作为当前世界三大主流技术之一，不仅在应用范围上占据优势，还以其自身丰富的研究领域、跨学科的研究方法等特点，成为最具有挑战性的前沿科学，整体来说，智能技术在自动化控制方面的特点具体表现为：一是随着人工智能技术的完善，将工业生产的控制精度、效率都提高了一个新的层次，实现了工业生产控制的各种信息得到及时处理和调整，使得自动化生产流程变的更加柔性化；二是伴随着工业自动化生产的同步性和综合性趋势越来越显著，人工智能技术与自动化生产集成技术相互融合，以各种可操作、可编程的智能控制器，最终实现了电气自动化生产的多功能和稳定生产目的。

二、电气自动化中的人工智能技术探悉

工业自动化生产的顺利进行，要从自动化生产的目标入手，通过一定的控制程序完成每个生产流程的任务，因此，将人工智能技术运用到电气自动化生产时，能够自动、高速的处理来自于生产过程中的各类数据，从输入设备到存储运算器，再至智能控制器，人工职能技术的每个环节，都可以对工业自动化生产“了如指掌”，保证了生产的完整性，又提高了产品的质量，为电气自动化生产带来丰厚的收益，其具体应用可以从以下几个方面进行分析：

（一）保证了电气自动化设计的先进性

对于自动化控制来说，一套成熟的电气自动化控制从设计到正式投入使用的周期较长，而且在这个复杂而漫长的过程中，其设计电路的繁琐性、细致性都是令人难以想象的。由于在传统设计过程中，大部分设计工作都是依靠设计师的经验，以人工绘图布线的方式完成，这就拉长了自动控制的设计周期的同时，也使得电气设计不一定是最好的方案，由此可见，传统方式下的电气自动化控制的设计难度主要集中于此。而人工智能技术的出现，大大改变了电气自动化控制的设计过程，将设计变的更加高效和简单，从人工智能的技术层面分析，人工智能技术主要通过强大的计算机设计功能，将控制设计在人工智能技术的启发之下，充分显示出人工智能技术的透明性和灵活性，特别是人工智能技术的扩展性是一大特色，它可以将很多新知识纳入自己的存储系统中，将自动化控制设计的现在与未来需求结合在一起。从一定程度上可以认为，人工智能技术已经在几十年的发展中，将设计过程从理论变为实践，最终保证设计出来的电气自动化过程或产品能保持高质、高效的优良品质。

（二）将电气自动化控制能力提升到新的高度

电气自动化的控制过程充满了大量的数据和运算，人工智能技术的应用，可以通过模糊算法、遗传算法和专家系统对非线性函数进行计算，使得自动化控制变的更加精准，与以往控制理论相比，智能技术具有便于调节、一致性好、抗干扰能力强等优点。比如以人工智能技术中的模糊控制举例，这种结构简单、性能稳定的控制方式，让自动化控制的多维化变为现实，对控制模式识别和信号处理有着不可缺少的重要作用，比如在全自动轮胎钢丝圈的生产过程中，对不同产品的生产牵引速度采用模糊控制，不仅有利于生产速度的有效控制，还可以充分发挥人工智能技术中专家系统的优势，实现生产控制的简单、快速，使得工业自动化生产取得了良好的成效。

（三）满足了电气自动化故障的诊断需求

故障诊断也是电气自动化控制所不能忽略的重要环节，故障诊断的目的是为了确保自动化设备的安全性和准确性，随着我国工业自动化程度的不断提高，故障诊断对于自动化控制的重要性也将不言而喻，常见的人工智能诊断技术有专家系统、神经网络、分行几何等，每个故障检测技术都有自己独特的适用范围，它们都具备对故障信息的完全处理能力，包括对故障进行有效诊断并给出相应的解决措施，所以，智能诊断技术对推进我国电气自动化控制的发展意义重大，应该不断加强人工智能诊断技术的探索和研究。

三、结束语

综上所述，人工智能技术已经为电气自动化生产带来了创新的发展的灵感，特别是随着越来越多的理论和知识研究的深入，使得这项技术变的更为“智能化”，以最终满足日益复杂的现代工业的自动化生产的需求。

参考文献：

[1]纪.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思路分析[J].电子测试，2014（03）.

[2]周超.人工智能技术在电气自动化控制中的运用[J].硅谷，2012（08）.

[3]刘冰.解析电气自动化控制中人工智能技术的运用[J].科技创业家，2014（08）.

第6篇：人工智能数字化技术范文

糊理论、遗传算法等人工智能技术的含义进行了介绍，并对这些技术在电力系统中的应用和存在问题进行了分析。

关键词：人工智能、电力系统、应用

中图分类号：TM76 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2012）03-0000-00

1、人工智能技术

人工智能技术(AI artificial intelligence)是一项将人类知识转化为机器智能的技术。它研究的是怎样用机器模仿人脑从事推理、规划、设计、思考和学习等思维活动，解决需要由专家才能处理好的复杂问题。在应用方面，以专家系统、人工神经网络、遗传算法等最为普遍[1][2] 。

1.1 专家系统(ES)

专家系统是利用知识和推理来解决专家不能解决的问题。传统程序需要固定程序和复杂算法，输入数据并得出结果。专家系统集中大量的符号处理，采用启发式方法模拟专家的推理过程，通过推理，利用知识解决问题。它具有逻辑思维和符号处理能力，能修改原来知识，适合于电力系统问题的分析。

1.2 人工神经网络(ANN)

人工神经网络是大量处理单元广泛互联而成的网络，是一种模拟动物神经系统的技术。神经网络具有自适应和自学习的能力，能并行处理分布信息。电力系统应用人工神经网络可以进行实时控制、状态评估等。

1.3 遗传算法(GA)

遗传算法是一种进化论的数学模型，借鉴自然遗传机制的随机搜索算法。它的主要特征是群体搜索和群体中个体之间的信息交换。该方法适用于处理传统搜索方法难以解决的非线性问题。

1.4 模糊逻辑(FL)

当输入是离散的变量，难以建立数学模型。而模糊逻辑则成功地应用在潮流计算、系统规划、故障诊断等电力系统问题。

1.5 混合技术

以上各种智能控制方法各有局限性，有些甚至难以处理电力系统实际问题。因此需要结合各个算法的优势，采用人工智能混合技术。其中包括：模糊专家系统、神经网络模糊系统、神经网络专家系统等技术。

2、人工智能技术的在电力自动化的应用

2.1在电能质量研究中的应用

人工智能技术可以对电压波动、电压不平衡、电网谐波等电能质量参数进行在线监测和分析。在检测和识别电能质量扰动时能克服传统方法的缺陷。专家系统随着经验的积累、扰动类型变化而不断扩充和修改，便于用户的掌握[3] 。

此外，专家系统和模糊逻辑可用于培训变电站工作人员。智能软件可以模拟故障情形，有利于提高运行人员的操作技能。

2.2 变压器状态监测与故障诊断专家系统

变压器事故原因判断起来十分复杂。判断过程中，必须通过内外部的检测等各种方法综合分析作出判断。变压器监测和诊断专家系统首先对油中气体进行分析。异常时，根据异常程度结合试验进行分析，决定变压器的停运检查。若经分析发现变压器已严重故障，需立即退出运行，则要结合电气试验手段对变压器的故障性质及部位做出确诊。

变压器监测和诊断专家系统通过诊断模块和推理机制，能诊断出变压器的故障并提出相应对策，提高了变压器内部故障的诊断水平，实现了电力变压器状态检修和在线监测。

2.3 人工智能技术在低压电器中的应用

低压电器的设计以实验为基础，需要分析静态模型和动态过程。人工智能技术能进行分段过程的动态设计，对变化规律进行曲线拟合并进行人工神经网络训练，建立变化规律预测模型，降低了开发成本。

低压电器需要通过试验进行性能认证。而低压电器的寿命很难进行评价。模糊识别方法，从考虑产品性能的角度出发，将动态测得的反映性能的特性指标作为模糊识别的变量特征值，能够建立评估电器性能的模糊识别模型[5] 。

2.4 人工智能在电力系统无功优化中的应用

无功优化是保证电力系统安全，提高运行经济性的手段之一。通过无功优化，可以使各个性能指标达到最优。但是无功优化是一个复杂的非线性问题[6] 。

人工智能算法能应用于电力系统无功优化。如改进的模拟退火算法，在求解高中压配电网的无功优化问题中，采用了记忆指导搜索方法来加快搜索速度。模式法进行局部寻优以增加获得全局最优解的可能性，能够以较大概率获得全局最优解，提高了收敛稳定性。禁忌搜索方法寻优速度较快，在跳出局部最优解方面有较大优势。遗传算法在解决多变量、非线性、离散性的问题时有极大的优势。要求较少的求解信息的，模型简单，适用范围广。

2.5 人工智能在电力系统继电保护中应用

自适应型继电保护装置能地适应各种变化，改善保护的性能，使之适应各种运行方式和故障类型。它能够有效地处理各种故障信息，获得可靠的保护。

借助于人工智能技术不但能够提取故障信息，还能利用其自学习和自适应能力，根据不同运行工况，自适应地调整保护定值和动作特性。

2.6 人工智能在抑制电力系统低频振荡的应用

大规模电网互联易产生低频振荡，严重威胁着电力系统的安全。人工智能为电力系统低频振荡的控制提供了技术支持。神经网络、模糊理论、GA等人工智能技术应用于FACTS控制器和自适应PSS的研究，为抑制电力系统低频振荡提供了新的手段。

3、人工智能在电力系统中存在的前景

作为一门交叉学科，人工智能将随着其他理论的发展而进入新的发展阶段。应用新方法解决问题，或促进各种方法的融合，保持简单的数学模型和全局寻优情况下，寻求到更少的运算量，提高算法效率，将是未来发展的趋势。

随着电力系统的发展，电力系统的复杂性不断增加，不确定因素越来越多。随着人工智能技术的不断发展和提高，利用人工智能技术来解决电力系统的问题将会受到越来越多的重视。

4、结语

随着我国电力系统的持续稳步发展，电力系统数据量不断增加，管理上复杂程度大幅度增长，市场竞争的加大，为人工智能技术在电力系统的应用提供了广阔前景。

但人工智能技术的基本理论还不成熟，只是停留在仿真和实验阶段。人工智能的开发是一个长期的过程，需要不断改进和完善，并在实际应用中接受检验。

参考文献：

[1] 马少平,朱小燕. 人工智能[M]．北京：清华大学出版社，2004

第7篇：人工智能数字化技术范文

“互联网化”的智能停车

城市是人类社会高度进步，工业、现代化高度发展的集中体现之一。当城市规模扩大、人口密集度越来越高，城市本身因土地资源的稀缺无法随之扩大时，城市曾经给人们带来的便捷生活、舒适体验也会随之变成烦恼。

这万千的烦恼里，停车难算是人们在都市生活中最有感触也最为普遍遭遇的问题：伴随着传统停车场规划车位少、过道空间狭隘、地下空间照明不足、环境差等现状，带来了大流量时期无空位停车或进场等待时间长、车辆刮擦事故等问题。

泊车机器人的概念在迪拜首先被提出，在德国得以发展，而全球首个最终落地实施的项目就是在浙江乌镇第三届世界互联网大会会场试运行的海康威视智能泊车机器人。2016年11月16日，来自全球各地的嘉宾在乌镇亲身体验了智能停车场的方便与快捷。作为全球首个机器人智能停车应用案例，海康威智能泊车机器人呈现出真正“互联网化”的智能停车体验。

“将汽车驶入停车场入口处的指定位置后，拉上手刹、熄火、锁好车门，剩下的事情就全都让机器人去完成。”这是体验者对智能泊车系统的描述。车主只需通过智能停车场的App点击取码，当智能停车系统确认车辆熄火、车内无人后，系统将自动生成取车码，并为泊车机器人规划泊车位置和最优路径，调度泊车机器人驶出，进行车辆停泊，整个过程可在 2分钟内完成。

智能泊车机器人可以同时调度500辆汽车，让同等面积停车场的车位数量增加20%～40%。比如此次乌镇物联网街的智能停车场，通过改造后，将此前的64个车位增加到了89个。

人工智能作用凸显

作为以视频为核心的物联网解决方案和数据运营服务提供商，海康威视是全球视频监控数字化、网络化、高清智能化的见证者、践行者和推动者。数字化、网络化、智能化，这是海康威视凭着对技术的敏锐开拓和市场的前瞻性研究捕捉到的产业发展趋势。

如果说数字化时代的关键技术是视频压缩编码，网络化时代的关键技术是视频编码、网络传输、SOC技术，那么智能化时代的关键技术，现在来看无疑就是深度学习、云计算、云存储、大数据、深度学习协处理器设计技术。

关于智能化，海康威视在最初成立智能分析团队，聚焦研究如何快速实现背景建模和提取移动目标，以降低运动检测的误报，针对特定的场景做专用产品，成为诸多特定产品的领导者，比如常见的交通抓拍系列产品，获得了很好的市场回报。最近几年，不同于之前讲的“智能化”也就是VCA的建模方法，人工神经网络的深度学习快速兴起，把人工智能技术推向一个新的高度。视频智能分析是人工智能一个非常重要的应用方向，深度学习已经在视频智能分析应用上取得了实质性突破。

人工智能的重要作用正逐步显现。当前，比如用户面对海量的视频数据已无法简单利用人海战术进行“人眼”检索和分析，需要人工智能作为助手或专家，实时分析视频内容，探测异常信息，进行风险预测。在这一领域，海康威视有一定的技术沉淀和积累，但是能否尽快抓住智能化时代，打开这个窗口期，在这一波技术浪潮中占领一席之地，则需要对这个行业更进一步深刻理解，研究适用于行业发展的人工智能技术新方向，制造出本行业的技术优势。

海康威视把当前的人工智能研发重点聚焦在视频结构化处理和大数据技术两方面，并已经推出了一系列基于人工智能、深度学习技术的产品。2015年推出后端产品“刀锋”“脸谱”系列，2016年推出前端智能感知产品“深眸”系列，已经在很多行业得以应用，不仅在前端实现各种复杂环境下人、车、物的多重特征信息提取和事件检测，还能后端模仿人脑的记忆及思考，集目标提取、检索、分析、存储及行业应用于一体。

视频结构化技术是融合了机器视觉、图像处理、模式识别、深度学习等最前沿的人工智能技术，是理解视频内容的基石；大数据技术为人工智能提供强大的分布式计算能力和知识库管理能力，是人工智能分析预测、自主完善的重要支撑，其包含海量数据管理、大规模分布式计算和数据挖掘三大部分。

视频的结构化处理，让视频大数据所包含的价值爆发出来，为更多行业的“可视化”管理和智能应用提供了很好的数据依据。小到一个商城的客流客情分析，大到一个城市的人、车、物等属性分析，在这样的技术应用下，“智慧城市”所能真正带给人们的安全、便捷、智能不再遥远。

人工智能任重道远

当前，视频结构化技术和大数据技术已经在公安、楼宇、交通、工厂、民用安防领域得到广泛应用，但由于人工智能在当前国内的基础还比较薄弱，总体上人工智能的发展，也面临一定的困难。

从人工智能本身看，当前数据资源分散，开放和共享程度低，难以开展多维数据融合分析，使得人工智能缺乏更多有效的数据支撑；行业领域专业知识的积累还存在一定的薄弱环节，因而会出现对视频内容的理解能力偏弱，同时也很少涉及大范围场景的关联行为分析，没有积累有效的经验知识用于异常分析和风险预测；当前很多的智能只是一种反应式智能，根据输入条件进行自动判断而已，并不具备成长能力，这是人工智能技术在行业应用中需要解决的问题。

新技术的融合应用，对企业提出更高的要求。产业的智能化发展必然面临“应用结构复杂，涉及的外部资源多、事务密集、数据量、用户数多”等问题，如何为不同层次的客户提供不同产品与解决方案也是对企业综合实力的一个挑战，需要能够将云计算、云服务、大数据、物联网技术更好地融合。

第8篇：人工智能数字化技术范文

未来十年人工智能将产生巨大经济效益和社会效益，是亿美元甚至百亿美元级的产业。特别是智能出行方式对汽车产业将产生巨大冲击，传统汽车行业利润模式从销售产品变成销售服务，“汽车+AI”是实现这种转变的基础技术。

我们认为在这一领域，丰田在汽车企业中做得最好，仅用两年时间在其人工智能AI研发中心做了两件大事，一是关于智能驾驶汽车对未预料到的安全事件的反应，二是对自己行为做出解释。丰田汽车非常清晰地完成从智能驾驶到智能交互的过程，对国内自主汽车企业而言其速度非常快，它在2016年的CES展上向世人展示了一套全新的地图绘制系统。

几乎所有大汽车公司，无论是传统的，还是新兴的，都在进入这个领域，“汽车+AI”已经成为汽车科技支撑的新焦点。

预计到2022年有13家整车厂在汽车AI领域投资71亿美元进行研发，其中我们非常惊讶的的是，占比最大的是现代汽车（占23.7%），丰田则占15%，都是巨额股份。

国内在2016年开始动手谋划中国人工智能2.0。“汽车+AI”是复杂的、高难度的课题，融合了大数据、云计算等技术，还有感知融合、深度学习、内角色、群体控制协同等课题，我们在研究过程中感觉比下围棋高深得多。

中国的汽车环境和汽车行为都较为特殊，能否因此而在这一领域有标志性突破？我们认为有可能。因为智慧城市、智能汽车、新能源汽车、人工智能、高智能芯片等都属于人工智能2.0基本内涵，这样的一些新技术、新概念、新业态会促使“汽车+AI”在中国人工智能2.0中有所突破，其特色体现在群体性的人工智能大数据，分布式人工智能云计算以及混合式人工智能人机结构等方面。

中国人工智2.0有自己明确的愿景和目标，即把握共享出行、智能驾驶的趋势。对我们汽车业来说要应对新动力，新平台，新生态，新价值带来的重大变革，它会促使汽车行业向四个方面转型升级：汽车+物联网，汽车+人工智能，汽车+大数据、云计算，汽车+智能制造。

中国汽车人工智能2.0将有目标地打造这样的体系，抢占汽车智能技术制高点，助力智能网联汽车产业发展。

在总体的发展思路上，中国人工智能2.0要基于新的信息环境实现新目标、新一代的汽车人工智能。其任务就是要突破混合-增强智能、多车网联群体智能、大数据驱动城市社区协同智能技术理论和核心技术，为其搭建研究平台，实现创新应用。要解决的问题包括如何用智能技术使汽车更安全、移动出行更高效、使汽车实现共享，并能支撑起产业发展，有明确的商业回报。

重点研究领域包括5大块：一是世界模型，现在国际上比较推崇人开车看世界，不是仅看一张地图；二是智能与决策器；三是我们国家应该高度重视的计算与开发环境。我们能否抓住人工智能的这次机遇？比如华为推出的行业云就是件好事。四是智能汽车平台，五是示范应用。

第9篇：人工智能数字化技术范文

技术变革推动企业转型

云计算、大数据、人工智能，这些引领变革的技术趋势超越了传统IT的范畴，正在推动企业核心业务的转型和创新。

微软公司执行副总裁、大中华区董事长兼首席执行官柯睿杰（Alain Crozier）骑着最近在北京大街小巷“很活跃”的摩拜单车，头戴HoloLens与大家见面。他表示，86%的CEO相信，未来五年内，数字技术将是驱动企业转型的首要动力。数字化转型被称为第四次工业革命正席卷全球，未来五年商业格局将会改变，各行各业都将迎来全新的机遇和挑战。

柯睿杰表示，微软已经将智能云Azure、发掘大数据的SQL Server 2016、企业混合云平台Windows Server 2016，以及最新推出的Power BI数据可视化服务，这些一流云计算、大数据、人工智能技术的产品和服务带到中国。

智能云平台作为微软三大项目的核心，也是大数据与人工智能的坚实基础。据介绍，Azure公有云已经覆盖全球38个区域，并在30个区域实现正式商用，在全球“财富500强”企业中，有85%的企业采用了微软云服务。

微软大数据平台的重要组成部分Power BI可以将来自SQL Server 数据库、分析服务模型及其他多种数据源的业务数据整合到同一个仪表板上，形成实时更新的仪表板视图，并且在各种移动终端上显示。中国市场推出的Power BI服务由世纪互联运营，用户可以使用Power BI Desktop 创建丰富的交互式报告，并使用运行于Windows、iOS和Android平台的移动设备的Power BI Mobile应用访问数据仪表板。

微软也一直在人工智能领域深耕。微软Microsoft Translator语音翻译服务，能实现包括汉语在内的9种不同语言之间的实时翻译；微软认知服务目前提供人脸识别、情绪识别和计算机视觉3个API服务，利用API可以调用云服务，系统能从图片中检测、识别、标记人脸特征和情绪变化，并对图像中的视觉数据进行快速的分类、比对和处理。

“微软希望通过与本土生态系统的深入合作，让更多的中国客户利用微软的技术创新在全球数字化转型的大潮中占得先机。”柯睿杰表示。

微软解决方案四步助力数字化转型

面对技术革新给企业带来的颠覆，微软也提出了数字化转型解决方案。

微软大中华区副总裁兼市场营销及运营总经理康容表示，面对数字化转型的浪潮，微软在提供技术创新、平台与服务的同时，还将通过密切客户沟通、予力赋能员工、优化业务运营、转型产品服务四步为客户提供数字化转型解决方案。

首先，密切客户沟通。东方明珠作为国内最大的传媒上市公司，面对数字化转型的需求，东方明珠提出了以平台聚合为核心的“娱乐+”战略，开展多元业务融合与新业务的拓展。由此，以Azure和Windows 通用应用（UWP）平台为基础、以混合现实技术为特色，辅以云端的大数据分析和人工智能、自然语言交互等，东方明珠与微软合作构建了“互联网新媒体平台”，通过统一的云平台与大数据系统，提升用户体验，进一步加快“娱乐+”战略实施。

其次，予力赋能员工。Office 365可以提供企业级安全性和规范的数据、隐私保护措施。同时，云服务的特性减少了在系统部署和服务器运营维护上的大笔软硬件投入和IT运营费用。招商信诺作为保险服务企业也全面部署了Office 365作为办公自动化和远程协作办公体系的核心。跨平台、跨设备部署的Office 365特别适合以移动办公为主的保险业。

再次，优化业务运营。其实，已成城市“红色风景线”的摩拜单车正是基于微软的智能云平台。摩拜单车首席执行官夏一平介绍道，随着摩拜单车在各个城市的推广，业务盘子逐渐扩大意味着单车数量、用户数量和用户使用数据都在增加，这给公司管理带来了很大压力。加之，摩拜单车在近几月会向国际业务进军，所以摩拜单车想到与微软合作，将整个数据平台均迁移到了微软的Azure上，这样就可以免去很多人力成本，通过弹性伸缩、灵活扩展、安全可靠的云平台，可以精确地将全国几十万辆摩拜单车进行统一、高效的管理。

最后，转型产品服务。微软携手中国电信与大数据垂直领域合作伙伴clobotics，共同展示了基于Azure和混合现实的基站巡检。之前基站巡检需要人工巡检来查明基站问题，不仅受天气等因素限制还存在安全患，而F在利用无人机代替人工巡检进一步优化了工作流程，节省了时间。据介绍，整个运维系统以Azure为后台，工作流程由Dynamics统一管理，通过网络与移动终端保持实时同步，并且全部人机互动操作都可通过微软机器人用语音互动来完成。在外场工作的电信工程师通过微软认知服务进行身份认证登录运维平台，依据现场数据和地图信息，操控行业无人机升空，并按照规划线路对铁塔基站进行定点巡检飞行。现场工程师可以通过HoloLens清晰地了解塔台工作状态，并通过网络将实时数据传回运维指挥调度中心。无人机可以对信号强度进行360度扫描，并将结果通过IoT Hub汇总到云端。

中国电信股份有限公司上海移动互联网部副总经理马丹表示：“微软的先进技术能帮助运营商提高效率和增加运维的安全系数，使我们真正能够基于数据来指导工作。我们正在对这套解决方案进行系统集成和外场测试，如果一切顺利，将在2017年开始实地大规模部署。”