人工智能发展趋势报告精选(九篇)

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第1篇：人工智能发展趋势报告范文

关键词：设计；人工智能；挑战；机遇

一、引言

第四次工业革命的到来，人工智能作为一项主要的技术，必将鞭策整个人类社会的转型。很多国家制订了战略规划，在2017年我国也了《新一代人工智能发展规划》和《新一代人工智能产业三年行动计划(2018-2020)》，人工智能产业已上升为国家战略。近年来，在人工智能涉及的领域中，艺术与技术结合，升华到与人工智能的结合且越来越受到重视。阿里智能AI“鲁班”已经掌握了上百万个设计师的创意内容，双11期间制作1.7亿张海报，没有一张是重复的，而这些工作如果人工制作的话需要100个设计师工作300年；央视节目中“鲁班”PK资深设计师取胜等等这些新闻，无不极大地震撼了整个设计行业。设计师会失业吗？高校的设计教育面对AI的挑战与机遇如何制定培养目标？如何在新的竞争中占领先机？未来已来，智能艺术设计的路在何方?

二、设计行业面对四大挑战

（一）惊人的数字

马云在一次报告中说未来30年人类只工作4个小时，大量的工作岗位会被人工智能抢走；根据白宫的人工智能报告预测，在未来10-20年间，人工智能技术有可能取代47%现有工作。麦肯锡的预测是49%，盛产劳动力的中国和印度的影响最大。Siri之父、人工智能专家温那（Winarsky）的预测是70%的工作将被取代。不得不说，AI是人类智慧的结晶，正在高速颠覆着人们的生活。

（二）AI设计发展趋势

AI最容易取代的是简单设计：如LOGO、UI界面、海报招贴、网站网页、产品造型、室内家装、产品包装……原本这种理想的设计工作不再能提供人生的庇护所，但凡是明确、简单、重复标准、规则的美术设计与制作工作，未来都容易被取代，传统设计行业将会萎缩乃至可能逐渐消失。

（三）设计环境恶劣

设计创意无法保护，设计法规没有限定，设计竞价无序，商家厂家缺乏契约精神，设计知识产权无法保护契约，新设计新技术缺乏情趣，设计同质化严重……（四）设计教育落后现有设计模式传统、设计教育落后，设计知识体系缺乏更新、进化，知识性重复训练、模仿性传统方法制约了学生创造性情感思维的发展，设计师终身教育观念的缺失阻碍了设计师的可持续发展，设计知识与设计人才近亲繁殖、代际传递的情况严重。

三、AIDesign发展迅猛

目前传统艺术设计已经发生智变，使设计更美更快更简单。人工智能艺术与设计已经一定高水平，如果设计师仍停留在传统设计水平，就会受到来自机器的“威胁”。但也不全会，除了“创意”部分让机器无可奈何，人类设计师与机器的竞合中，我们要转变方向注重数字移动媒体策划与设计、移动媒体用户需求挖掘、数字移动媒体需求文档的撰写、数字移动媒体优化、数字移动媒体UI界面设计、H5设计、App设计、UE用户体验设计、虚拟移动媒体设计、信息交互设计等媒体智能设计新技术。高品质艺术、设计依赖于混合增强智能技术。AdobeMax“SneakPeeks”将迎来Adobe全家桶的诸多全新功能，如图片变视频、静态变动态、一键设计字体、视频扣剪、纸盒自动生成、AR呈现、AE一键去马、Ru跨平台制作（剪辑、混音、调色）、跨平台同步改稿、人工智能排版等十大看似很科幻但已经实现了的AI功能。华为Mate20手机3D扫描防生建模与成像，以及AI手势动作捕捉的体感游戏功能，更为我们提供了解放设计生产力的前景。同时MIT研发的工业产品AI设计系统即将面世。主要产品体现如下：

（一）AIVD人工智能视觉设计

AI集成化的成熟产品，比如Adobe系列的产品，软件低层融入AI技术，更好更快地创作文字和图像、影音等元素。如AdobeSensei：人工智能做设计的底层技术，集成在Adobe系列软件中，有字体匹配方案、自动配色方案、基于线稿自动上色、自动校正手绘图形等。

（二）AIPD人工智能产品设计

Adobe人工智能鞋包设计、IBMWatson智能设计服装、Autodesk智能设计汽车等。

（三）AISD人工智能空间设计

Prisma智能风格化设计、Autodesk建筑智能生成设计、ZahaHadid参数化设计等产品。

四、设计人工智能教育的发展动向

未来，人工智能教育会加速发展，老师不会被AI取代，但不用AI的老师一定会被取代；未来，老师不是简单地传授知识，而是通过言传身教的沟通交流，对学生进行激励、鼓舞，成为人类灵魂的设计师；未来，AI将实现规模化和个性化间的平衡，带来了一种学生易学、教师易教的解决方案；未来，老师作为教学过程中始终核心地位，推陈出新积极善于运用AI技术进一步提高师生教与学的体验和教学效率。当务之急，要让更多的老师正视人工智能的快速发展，通过学习AI技术了解人工智能的发展情况，从而改变老师的教育教学观念和教学方法，引领高品质教育的未来。在未来教育中，教师的角色有三种观念：1.取代说，2.不可取代说，3.人机协同说大多数观点是：未来，教师将与人工智能协同共存。未来知识传授功能会逐步被人工智能取代，而人类教师则应偏重于培养学生的核心素养。正如雷克利福德所言，“科技不能取代教师，但是使用科技的教师却能取代不使用科技的教师”。如今，抛开先天财富的不同，人与人之间的差距主要来自学习能力的不同。这种差异会加剧不平等，在未来，这种趋势将会进一步加强。应对人工智能时代，教师除更新教育教学观念、转变角色、改革教学模式和方法外，必须坚持终身学习，教师的终身学习，不仅要学习Python之类的AI编程技术，更需要增强对，限于时间和精力有限，分别将有关AI知识技能分为三类，以适应设计人工智能的技术更迭和“一专多能”。

五、结束语

第2篇：人工智能发展趋势报告范文

图2014.6-2016.6搜索用户、手机搜索用户规模与增速

搜索产品与人工智能技术深度融合

人工智能与搜索技术深度融合，在信息多样性、搜索便捷度、结果准确性等方面大幅提升用户搜索体验。目前，市场上主流搜索引擎的机器识别技术已经能够以较高的成功率探测或者识别语音、图像、视频等，进一步帮助用户实现所想即所搜、所搜即所得；人工智能机器人辅助搜索，已经成为各大搜索引擎的标准配置，如百度的"度秘"、搜狗的"语音助手"、必应的"小冰"等，正逐渐受到用户的认可和欢迎。

社交、新闻、专业问答等垂直搜索发展迅速

综合搜索引擎正在出现信息分类搜索的垂直化、专业化发展趋势。一方面，搜索信息的种类更加丰富，如搜狗搜索相继接入微信、QQ兴趣部落、知乎等，并与微软必应达成合作，在社交、新闻、专业问答、英文和学术搜索等垂直领域强化优质内容的吸收力度，构建新型内容生态、形成差异化竞争力；另一方面，搜索引擎针对用户在新闻热点、公益查询、应用分发、商品消费等不同领域的搜索需求，推出更加智能、全面、专业的搜索产品。由此引发了搜索引擎行业出现新的垂直、专业化发展趋势。

第3篇：人工智能发展趋势报告范文

关键词：微机继电保护技术；概念；构成；趋势

中图分类号： F406 文献标识码： A 文章编号：

前言：微机继电保护的智能化方便了继电保护的调试工作，极大的减少了对硬件维护量。尤其是，其凭借数字化、智能化、网络化及较强的数字通讯能力，极大的提高了微机继电保护的快速性、选择性、灵敏性、可靠性等性能，在促进电力系统管理、维护的信息化、远程化的同时，提高了电力系统的安全经济运行的水平。因此，我们可以清楚的认识到微机继电保护的重要性。以下笔者根据多年从事微机继电保护的实际工程经验，对电力系统微机继电保护系统的构成特点及发展趋势进行粗浅的探究，以供参考。

1．微机继电保护概述

1.1 基本概念

微机继电保护是以数字式计算机为基础来构成的继电保护，其硬件以微处理器为核心，配以合适的输入输出通道、人机接口、通讯接口等；随着计算机技术及网络技术的持续快速的发展，加之微机保护相比于传统继电保护装置有着更加显著的优势，日益在电力系统中得到广泛应用。

1.2 微机继电保护系统的构成

（1）管理与保护故障录波器的接口，实现对不同厂家的保护及故障录波器的数据采集及转换功能。通常情况下，对保护的运行状态进行巡检，接收保护的异常报告。当电网出现故障后，接收、保护故障录波器的事故报告。

（2）管理与远动主站的接口，把装置异常、保护投退，以及其它关键的信息通过远动主站进行实时上送到调度端。

（3）管理、修改保护定值。

（4）主动或者按照服务器的要求传送事故报告，执行服务器发出的对指定保护与故障录波器进程查询的命令。服务器设置在调度端，可由一台或者多台高性能计算机构成。

通过以上的功能划分可看出，客户机与服务器间的数据交换量并不是太大，仅在电网出现故障后，因为与故障设备有关联的厂站的客户机需向服务器传送详细的故障报告，此时才会有较大的信息量。所以客户机与服务器间的联络，在目前的使用情况下，完全可采用调制解调器来进行异步通信，若有更好的条件，建议尽量采用广域网来实现数据的交换。

2．微机继电保护技术发展的趋势

2.1 自动化、智能化

随着我国智能电网概念的提出及相关技术标准的制定，必须加快智能电网相应配套的关键技术与系统的研发速度。对于微机继电保护技术，可深入挖掘神经网络、遗传算法、进化规划模糊逻辑等智能技术微机继电保护方面的应用前景，充分发挥技术生产力的作用，从而使常规技术难以解决的实际问题得到解决[4]。

2.2 自适应控制技术

于20世纪80年代，自适应继电保护的概念开始兴起，其可定义为能根据电力系统的运行方式与故障状态的变化而能够对保护性能、特性或定值进行实时改变的新型继电保护。其基本思想就是尽最大可能使保护适应电力系统的各种变化，从而保护的性能得到进一步的改善。其凭借能改善系统响应、增强可靠性、提高经济效益等方面的优势，在输电线路对距离、变压器、发电机的保护及自动重合闸等领域得到了广泛的应用。

2.3 人工神经网络的应用

20世纪90年代以来，神经网络、遗传算法、进化规划、模糊逻辑等人工智能技术在电力系统的多个领域都得到了应用，保护领域内的一些研究工作也开始转向人工智能领域的研究。专家系统、人工神经网络、模糊控制理论在电力系统继电保护中的应用，为其持续发展注入了新的活力。

基于生物神经系统的人工神经网络具有分布式存储信息、并行处理、自组织、自学习等特点，其应用研究得到较迅速发展，目前主要集中在人工智能、信息处理、自动控制和非线性优化等方面。近年，在电力系统微机继电保护领域内出现了用人工神经网络来实现故障类型的判别、故障距离的测定、方向保护、主设备保护等技术。我国相关部门也都对神经网络在电力系统微机继电保护中的应用进行了相关的研究。

2.4 可编程控制器在继电保护中的应用

可编程控制器可简单的视为具有特殊体系结构的工业计算机，相比于一般计算机具有更强的与工业过程相连的接口，以及更适应于控制要求的编程语言；用PLC通过软件编程的方式来代替实际的各个分立元件之间的接线，来解决在由继电器组成的控制系统里，为了完成一项操作任务，要把各个分立元件如继电器、接触器、电子元件等用导线连接起来的问题是非常容易的；此外，为了减少占地面积，还可以用PLC内部已定义的各种辅助继电器来取代传统的机械触点继电器。

2.5 变电所综合自动化技术

现代计算机、通信、网络等技术为改变变电站目前监视、控制、保护、故障录波、紧急控制装置、计量装置，以及系统分割的状态，提供了优化组合与系统集成的技术基础。继电保护和综合自动化的紧密结合己成为可能，主要体现在集成与资源共享、远方控制与信息共享。以远方终端单元、微机保护装置做为核心，把变电所的控制、信号、测量、计费等回路纳入到计算机系统中，从而将传统的控制保护屏进行取代，大大降低变电所的占地面积及对设备的投资，使二次系统的可靠性得到提高。伴随着微机性价比的不断提高，现代通信技术的快速发展，以及标准化规定制度的陆续推出，变电站综合自动化已经成为了热门话题。根据变电站自动化集成的程度，可将未来的自动化系统划分为协调型自动化与集成型自动化两类。

结束语：

总之，随着电力系统的高速发展及计算机、通信技术的不断进步，继电保护技术将会向自动化，智能化，自适应控制技术，变电站综合自动化技术，人工神经网络、PLC技术的应用等趋势发展，在确保我国电力系统的安全稳定运行，以及国民经济的快速持续增长中发挥越来越大的作用。

参考文献

[1]文玉玲，孙博，陈军.浅谈微机继电保[J].新疆电力技术，2009，（4）：26-28.

[2]杨志越，李凤婷.微机继电保护技术及发展[J].电机技术，2011，（3）：46-47.

[3]王彬.浅论电力系统微机继电保护的技术应用[J].中华民居，2011，11：162，163.

第4篇：人工智能发展趋势报告范文

关键词：智能游戏开发与设计；游戏产业；翻转课堂；人工智能

0引言

中国音像与数字出版协会游戏出版工作委员会与伽马数据（CNG中新游戏研究）、国际数据公司（IDC）联合的《2015年中国游戏产业报告》显示：2015年，中国游戏用户数已达5.34亿人，同比2014年增长了3.3%。与此同时，中国游戏市场实际销售收入达到1407.0亿元人民币，同比增长22.9%。其中，客户端游戏市场611.6亿元，网页游戏市场219.6亿元，移动游戏市场611.6亿元。

游戏产业的发展离不开国家的政策支持、社会文化的需求以及基础技术的突破。在国家“互联网+”“大众创业、万众创新”等战略的引导下，政府和投资企业为游戏产业提供了众多优惠政策和良好的发展环境；游戏行业的快速发展促使游戏产业社会认可度提升；“一带一路”国际文化交融推动游戏产业的“走出去”；宽带提速和4G网络的普及为游戏产业发展提供了网络支持；此外，智能硬件性能的提升为游戏产业创新提供了基础条件。游戏行业的蓬勃发展催生了一大批优秀的游戏企业。因此，市场对游戏专业人才数量和质量的需求也日益迫切，这对高校游戏开发与设计专业人才的培养产生了导向和促进的作用。

1课程现状

智能游戏开发与设计是一门综合性程序设计技能发展类课程，面向智能科学与技术专业三年级的本科生，在三年级第2学期开设。课程性质是专业限选课，共计32学时，2学分。课程系统介绍了游戏开发的软件工程原理，以及游戏中的图形学、人工智能、人机交互、网络等基本知识点和技术。教学目标是希望学生理解和掌握计算机游戏程序设计所需的专业知识，包括二维游戏的基本编程技术、三维图形学基础、游戏场景的组织和绘制、计算机动画技术、音频处理技术和人工智能技术等，基本涵盖了计算机游戏编程的各个主要方面。

我校智能游戏开发与设计课程虽然已经开设了7年，教学目标、内容与要求相对成熟，但相比于智能科学与技术专业的核心课程，仍然是我校正在建设中的一门新兴课程。我们在取得成绩的同时更要认清当前存在的不足：首先，游戏产业的变化与进步日新月异，移动游戏的爆发式增长、游戏引擎的更新进步对游戏行业的发展形成了巨大影响。在授课过程中，尽管任课教师也对教学方法和课程设置进行了尝试和调整，希望学生能够对该领域的前沿动态有所了解，但尚未形成系统深入的研究结果，一定程度上导致授课内容与行业动态脱节；其次，即使教师在课堂上进行了游戏效果的演示或代码的示范，学生如果没有课下的实际操作也很难较好掌握；此外，教学内容和思路过分强调游戏开发技术，还没有紧密结合本校智能科学与技术专业的特色，突出“智能”这一特点，即在游戏开发过程中融入人工智能技术。

2教学方法改革

2.1关注业界动态，调整教学内容

课程团队通过关注游戏业界的发展趋势，适当调整授课内容和计划。课程组根据近几年《中国游戏产业报告》的调查了解到：客户端游戏、网页游戏、单机游戏等已经处于成熟期，市场规模增幅有限且变动不大，而移动游戏依旧处于成长期，市场规模有望保持高增长。

结合当前实际，我们在2016年春季学期游戏课程的授课过程中，删去了游戏中的音频编程技术介绍。在“游戏业的展望”章节，加入了语音交互技术、虚拟现实技术和增强现实技术等前沿技术的讲解，强调了先导课程的重要性，例如《计算机图形学》在“高级图形技术”和“三维游戏动画”章节中所起的作用，以及《数据结构》课程中的二叉树知识点在“三维游戏场景的组织和绘制”章节中的重要性。

在“游戏引擎”章节讲授方面，之前仅介绍了OGRE图形对象渲染引擎，虽然该引擎具有较强的三维场景渲染能力，但是环境配置较复杂，且与目前业界主流的游戏引擎差别较大。因此，我们有意识地增加了对两款跨平台游戏引擎Cocos2D和Unity3D的介绍，针对目前移动平台游戏开发的技术要求，着重培养学生掌握C++或Java程序语言，鼓励学生进行简单游戏的设计与开发。

2.2在线课程自主学习，翻转课堂互动讨论

第5篇：人工智能发展趋势报告范文

关键词：智能控制；教学策略；卓越工程师；模糊控制；神经网络

中图分类号：G642.0 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2014）23-0029-02

智能控制作为自动化类专业的一门专业课程，要求学生了解控制学科发展的方向和前沿，熟悉智能控制的主要理论分支、数学基础以及发展趋势等，掌握基本智能控制方法的结构和算法，为未来实际工程应用奠定一定的基础。当前，在国内外备受关注的CDIO模式即把“构思（Conceive）―设计（Design）―执行（Implement）―运作（Operate）”作为工程教育的环境背景，按照产品生命周期构建课程体系，以课堂和项目相结合的方式进行主动学习，使学生达到预想的学习目标。

考虑到安徽工程大学（以下简称“我校”）自动化专业被确定为教育部“卓越计划”试点专业，如何通过智能控制课程教学改革来提高教学质量，充分借鉴CDIO先进的教育理念，推行卓越工程师培养计划，提高大学生的创新技能、实践技能，协调课程体系对培养目标支撑力不强以及与我国产业发展和结构的调整不相适应的矛盾，创建适应新形式发展需要的课程教学体系，同时促进我国智能控制学科发展，是我校授课老师所面临和亟待解决的问题。

一、智能控制课程分析

1.智能控制发展历程

智能控制是一种新型自动控制技术，代表了自动控制的最新发展阶段。[1]20世纪90年代中期之后，智能控制日益成熟，在工业、农业、家用、军事等领域得到了广泛的应用，据统计，2012年全球智能控制市场规模接近6800亿美元，而我国智能控制行业规模也已经达到4200亿元。

智能控制思潮第一次出现于20世纪60年代由Leonaes等人首次正式提出，[2]到了1987年，IEEE控制系统学会和计算机学会在美国费城联合召开了智能控制国际学术讨论会，智能控制正式作为一门新学科，登上历史舞台，而“智能控制”课程是在智能控制学科建立之后开设的。

国内首部“智能控制”教材，是在1990年由中南大学蔡自兴教授编写电子工业出版社出版，蔡教授把递阶控制、专家控制、模糊控制、神经控制、学习控制作为智能控制课程的初步框架和主要研究分支。[1]随后，王耀南、李士勇、李人厚、孙增圻等专家也编写了智能控制相关教材。这些教材出版对我国智能控制课程教学发挥了积极的作用，为智能控制学科建设和人材培养做出突出贡献。[3]

近年来，国内学者对智能控制的研究十分活跃，举行各种与智能控制有关的学术讨论会，如全球智能控制与自动化大会（World Congress on Intelligent Control and Automation，WCICA）、中国智能自动化会议（Chinese Intelligent Automation Conference，CIAC）、中国控制会议（Chinese Control Conference，CCC）、中国控制与决策会议（Chinese Control and Decision Conference，CCDC）等，这标志我国智能控制作为独立学科已正形成。[2]

2.智能控制理论体系

随着科学技术的发展，智能控制理论和技术得到不断的发展和完善，受到越来越多科研工作者的关注。常规的智能控制方法主要包括：模糊控制、神经网络控制、分级递阶控制、专家系统控制以及其他仿人智能控制等。[3，4]

（1）模糊控制：将人类专家对特定对象的控制经验，运用模糊集理论进行量化，转化为可数学实现的控制器，从而实现对被控对象的控制，其主要包括输入模糊化、模糊规则库、模糊推理以及输出逆模糊化四个部分。

（2）神经网络控制：是人工智能、认知科学、神经生理学、非线性动力学等学科的交叉热点，它利用大量的人工神经元按一定的拓扑结构互连，构建具有仿人控制的功能。神经网络虽然不善于显式表达知识，但具有很强的学习能力和自适应能力，能够任意逼近复杂的非线性系统，对高度非线性和严重不确定性系统的控制方面具有良好效果。

（3）分级递阶控制：是从工程控制论的角度总结人工智能与自适应、自学习和自组织的关系之后逐渐形成的，主要由组织级、协调级和执行级构成。其中组织级起主导作用，涉及知识的表示与处理，主要应用人工智能；协调级在组织级和执行级间起连接作用，涉及决策方式及其表示，采用人工智能及运筹学实现控制；执行级是底层，具有很高的控制精度，采用常规自动控制。

（4）专家系统控制：是指具有模糊专家智能的功能，采用专家系统技术与控制理论相结合的方法设计的控制策略，它是人工智能应用领域最成功的分支之一，由知识库、推理机、解释机制、知识获取系统以及综合数据库五个部分组成。在工业过程控制中主要呈现直接专家控制和间接专家控制两种形式。

二、智能控制课程教学改革

1.理论教学

UNESCO在2010年的工程学报告中指出，工程是人类面临的最大挑战和机遇，为了满足卓越工程师培养计划要求，我校重新修订课程教学大纲，调整了各知识点的学时分配，扩大了知识面的覆盖范围，并提高了实验内容所占学时比例，注重实践环节内容设置。在课程建设考虑理论与实践的均衡，避免理论与实践用脱节，教材选用为王耀南主编、机械工业出版社出版的《智能控制理论及应用》，[5]总共设计30个学时，具体如图1所示。概述部分为2个学时，主要讲解智能控制理论的历史背景、研究现状以及未来的发展趋势；模糊控制与神经网络控制是本课程主要讲解部分，分别安排9个学时；分级递阶控制与专家系统控制部分要求学生以了解为主，因此分别安排4个学时；最后，剩余2个学时讲解当前最新的一些智能控制方法，目的为扩展学生的视野。

考虑到“智能控制”课程涉及的知识面较为广泛，因此，在教学过程中，教师主要担负组织者、引导者的职责，课堂上注重采用启发式的教学模式，并增加案例讲解，让学生明确课程教学服务于国家战略需要和行业需要，如：液浮陀螺仪温控系统的模糊控制策略设计、单级倒立摆系统的神经网络PID控制器的设计、数控机床专家系统设计等。鼓励学生自由探讨，实现教学环节中的互动，提高学生的认知能力。

2.实践教学

本课程专业性很强，学生缺少对智能控制方法的感性认识，且受学时数的限制，因此鼓励学生自主学习，充分利用课余时间。[6]每次课后，有针对性地预留课外作业，引导学生复习、预习，这有利于老师教学内容的精练讲解，学生对智能控制的熟悉掌握，引导学生注重工程能力和自主学习能力的提高。

另外，在“智能控制”教学计划中，安排6个学时作为实验课，让学生独自设计相关智能控制器，培养学生的实践动手能力，增加对模糊控制系统、神经网络控制系统分析和设计的熟练程度。实验采用先讲解、后实验、再总结的方式进行。为了保证实践教学质量，每20位学生安排1名指导教师。实验前，要求学生实验之前完成预习报告；实验中学生每人一台机，独立记录实验过程和实验结果，教师全程答疑辅导；实验后学生及时上交实验报告，其内容包括：实验名称、内容、方法、步骤、结果及个人心得、体会。

3.教学手段

为了适应时代的发展，授课借助先进的教学软件。在相关理论知识点展开前，可通过实例模拟让学生初步了解相关方法，再切换到理论知识的讲解，以帮助学生做到思维的自然过渡。

课堂还采用多媒体教学，以提高学生获取信息的效率。多媒体课件制作过程中，力求图文并茂，能吸引学生的注意力，这有利于实现情景式的教学，充分调动学生的主观能动性，变被动教育为主动教育，使学生加深对知识的理解。[7，8]

4.考核方式

本课程理论性较强，为避免“一张试卷定乾坤”带来的弊端，课程成绩采用多元化考核制度，主要包括：平时成绩（30%）、实验成绩（30%）和期末考试成绩（40%）。

三、结束语

综上所述，我国的智能控制教育已取得了可喜成绩，我校在研究专业培养目标和现有教学资源基础上，借鉴国内相关高校成功教学经验，并不断完善智能控制学科教学的方法、手段、策略，研究制订新的大纲，开发设计多媒体课件，与时俱进，紧密围绕“卓越工程师培养计划”的重点和目标，为培养敢创新、会创造的高质量人才不断努力。

参考文献：

[1]蔡自兴，张钟俊.智能控制的理论与实践[J].中南矿冶学院学报，1989，（6）：644-650.

[2]陈爱斌，肖晓明，魏世勇，等.智能控制的学科发展与学科教育[J].现代大学教育，2006，（3）：102-105.

[3]涂象初.关于智能控制的几个问题[J].科学通报，1991，（7）：481-485.

[4]张德江.智能控制技术现状与展望[J].长春工业大学学报，2002，

（S1）：58-61.

[5]王耀南，孙炜.智能控制理论及应用[M].北京：机械工业出版社，2011.

[6]朱建红，张蔚，顾菊平，等.基于卓越工程师目标的教学策略改进研究[J].中国电力教育，2013，（5）：90-91.

[7]林健.卓越工程师教育培养计划专业培养方案研究[J].清华大学教育研究，2011，32（2）：47-55.

第6篇：人工智能发展趋势报告范文

【关键词】“工业4.0”；电子商务；发展趋势

当今时代，我们面临着各种复杂严峻的挑战，其中最重大的挑战莫过于如何应对已经到来的新技术革命，无论是其规模、广度还是复杂程度，都和以往的技术革命截然不同。因此，德国的“工业4.0”概念一经提出，就得到世界各国政府的普遍认同，以智能制造为核心的“工业4.0”，或将成为世界历史上第四次工业革命的主导力量。

所以，值此“工业4.0”全球化热兴之际，笔者拟对我国的电子商务发展趋势进行深入探讨。

一、我国电子商务的现状分析？

2017年1月，我国京东集团联合21世纪经济研究院的《2016中国电商消费行为报告》显示，2016年中国电子商务交易市场规模稳居全球第一，电子商务交易额将超过20万亿元，占社会消费品零售总额比重超过10%。以此可以看出，我国电子商务所占社会消费品零售总额比重体量不大，仍然拥有庞大的增长空间。

然而，我国的电子商务交易经前几年猛喷式的发展，O2O、社交电商、社群电商、网红电商等各种电商概念层出不穷，但收效不大，根本不能改变我国电子商务产业的大格局，稳坐我国电子商务交易前两名的依然是阿里巴巴和京东，不过，他们也不约而同的遇到产业发展的“瓶颈”。如今，我国移动互联网的人口红利和流量红利时代的优势，经过几轮迸发，几乎消失殆尽，持续增长乏力，新一轮的电子商务的增长点亟待挖掘。

随着大数据、物联网、人工智能等新技术的快速发展，我国当前电子商务产业格局随之发生了许多变化，一方面，王府井、海尔、步步高、大润发等一批传统零售企业加速拓展电子商务渠道；另一方面，阿里巴巴作为中国电子商务产业的领军人物，却抛出了“电子商务即将消失”的言论，并大力提倡“新零售”，并指出：线上线下和物流必须结合在一起，才能诞生真正的新零售，这对我国数量众多的中小电子商务企业提出了非常严峻的挑战。

二、从“工业4.0”到“电商4.0”

据悉，2013年4月，德国政府在汉诺威工业博览会上正式推出“工业4.0”战略，目的是为了提高德国工业的竞争力，在新一轮工业革命中占领先机，制定工业标准体系。德国学术界和工业界认为，“工业4.0”概念即是以智能制造橹鞯嫉牡谒拇喂ひ蹈锩，主要包括智能工厂、智能生产、智能物流等3个核心环节，旨在通过充分利用信息通讯技术和网络空间虚拟系统―信息物理系统相结合的手段，将制造业向智能化转型。

目前，“工业4.0”战略已经得到德国各科研机构和工业界的广泛认同，并且成为了德国的另一个“标签”。同时，中国制造2025、美国智能制造等战略概念纷纷出炉，布局和应对即将到来世界范围内的第四次工业革命。

我们从本质上看，任何一个国家的电子商务产业均和该国的工业发展密不可分，必须立足于丰富和优质的产品之上，而“工业4.0”所提到的智能工厂、智能生产等两个核心概念，是一个国家电子商务产业发展从野蛮生长到集约化、系统化不可或缺的组成部分。

因此，我国电子商务产业必须未雨绸缪，做好充分应对准备，目前已经有一些新的相关战略概念“电商4.0”出现，如“新零售”，强调线上、线下和物流相结合。但比“工业4.0”概念，我国现有“电商4.0”包含的内涵范畴相对较窄，仅仅包括“工业4.0”概念中生产和物流的一小部分，对工厂和生产领域的自动化、整个电商生态体系的构建、以及智能化系统领域，尚没有涉及。所以，现有“电商4.0”仅仅是电商“工业4.0”的一个初级版本，亟待完善和进一步发展。

三、“电商4.0”趋势分析

在“工业4.0”全球化的大背景下，我国的电子商务产业需要加紧行动，必须彻底了解和掌握这次新技术革命的速度和广度，物联网、人工智能、云计算、3D打印、纳米技术等各新兴技术的出现，尽管有些还在试验中，但他们在不断的和现有技术磨合，已经逐步发展到了一个关键性的转折点。

所以，包括电子商务在内的各行业必须应对这种转型，不转型就可能会被淘汰。在笔者看来，“电商4.0”的未来发展趋势应该具有以下特点。

第一，个性化。以产品众筹、众包等为代表的新兴电子商务形式，部分改变了“先生产后销售”的产业模式，直接切入产品的生产环节，将消费者的个性需求和产品生产结合到一起，并通过电子商务平台系统化实现。

第二，生态化。新兴电子商务必须通过互联网、物联网、物流网等全面整合，线下企业必须走到线上去，线上企业必须走到线下来，线上、线下加上现代的物流体系结合到一起，立体构建电子商务的生态化产业模式。

第三，智能化。新兴的电子商务必须以智能化为核心，构建或链接生产系统、金融系统、物流系统等产业链，从产品生产、销售、物流等各个环节，吸引各中小企业或商户参与，力图使中小企业或商户成为新一代智能化电子商务技术的使用者和受益者，同时也成为先进电子商务技术的创造者和供应者。

四、结语

如今，我国的电子商务发展已经异军突起，成为全球电子商务市场的领头羊。而在接下来的“工业4.0”的全球化竞争中，我国的电子商务产业任重道远，必须开拓创新，加速制定“电商4.0”战略的行业标准，担负起产业整合的行业重任，继续保持在全球电子商务市场的战略领先地位。

第7篇：人工智能发展趋势报告范文

以下为报告详细内容：

2017年计算机视觉技术在更多的领域有所落地应用，自动驾驶领域、高考、政务等领域更多的场景开始应用计算机视觉技术。艾媒咨询分析师认为，计算机视觉行业技术是核心基础，随着技术成熟度提高，未来将有更多的场景能够应用计算机视觉技术，计算机视觉企业应在强化技术打造的前提下，发掘更多新的应用领域，提高商业落地应用。

2017年人脸识别技术在智能手机终端应用开始普及。9月苹果新品会上，iPhone X宣布引入Face ID高精度人脸识别技术，引来人们高度关注。而除了iPhone X，华为、小米、OPPO、vivo等手机厂商都推出了带人脸识别功能的智能手机。艾媒咨询分析师认为，计算机视觉领域内人脸识别功能可应用场景广泛，商业化落地能力强，除了计算机视觉创业企业，互联网巨头和硬件巨头企业也纷纷关注布局人脸识别领域。但目前人脸识别技术仍然存在一定缺陷，艾媒大数据舆情管控系统数据显示，“手机人脸识别”热词言值数据为48.5，整体舆情偏负向。现阶段人脸识别技术在智能手机终端上的应用仍处于起步发展阶段，技术和安全性仍有待提高，未来随着各计算机视觉企业加强技术研发，人脸识别技术有望进一步改善，成为智能手机标配。

iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2017年中国计算机视觉市场规模为68亿元，预计2020年市场规模达到780亿元，年均复合增长率达125.5%。艾媒咨询分析师认为，人们安全和效率需求不断提升，计算机视觉技术在各行业应用能有效满足人们需求，市场发展空间巨大。国家政策对人工智能行业的支持也为计算机视觉的发展提供了有利的环境。随着计算机视觉技术日渐成熟，企业商业化落地能力不断提高，未来计算机视觉市场规模将迎来突破性发展。

iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，商汤科技以24.3%的企业知名度排名各计算机视觉企业首位，旷视科技与云从科技则分别以23.1%以及21.7%的知名度分列二三位。艾媒咨询分析师认为，商汤科技计算机视觉技术及算法能力在行业内较为出色，同时在安防、金融、商业、手机端等多个领域均有商业落地应用，在企业认知和品牌推广方面具有优势。

iiMedia Research(艾媒咨询)显示，61.7%的受访网民通过手机APP应用接触计算机视觉应用，另外有50.9%的受访网民接触途径为通过智能手机终端。艾媒咨询分析师认为，计算机视觉企业主要服务B端用户及政府机构，相比于其他途径，移动端更适合应用计算机视觉技术的产品推广。计算机视觉技术日趋成熟，在移动终端和APP上均有落地应用，也进一步为计算机视觉企业在大众中奠定基础。未来企业可通过线上渠道开发挖掘C端用户市场。

iiMedia Research(艾媒咨询)显示，半数受访网民认为智能手机及APP加入人脸识别技术功能方便了二者的使用，另有48.8%的受访网民认为人脸识别技术在手机及APP上的应用是未来技术发展的趋势。艾媒咨询分析师认为，人脸识别技术在手机及APP端的应用满足人们智能化和便捷化的需求，随着越来越多的手机及APP产品加入人脸识别功能，未来其普及和认可程度将得到进一步提高。

iiMedia Research(艾媒咨询)显示，41.8%的受访网民表示未来愿意使用人脸识别技术进行手机及APP解锁，同时有41.4%的受访网民虽持观望态度，但愿意尝试。此外，47.4%的受访网民认为人脸识别将取代其他手机及APP解锁技术成为未来主流。艾媒咨询分析师认为，近期智能手机纷纷应用人脸识别技术解锁推动该功能技术的普及，便捷性的优势使该功能技术前景受看好。但目前人脸识别解锁技术的准确性仍然受到质疑，随着未来技术进一步成熟，该技术有望成为智能手机设备标配。

iiMedia Research(艾媒咨询)显示，33.9%的受访网民曾使用过人证比对功能进行业务办理。在使用过该功能的人群中，54.6%认为其方便了业务办理，提供了效率，且有47.3%该部分人群认为其识别准确程度高。艾媒咨询分析师认为，政府、银行等机构业务办理效率以往常遭诟病，人证识别技术的应用提高了办事效率，在提高人们满意度的同时，加强了计算机视觉技术的认可度。未来计算机视觉技术在政府、银行等机构的落地应用将进一步扩展，但其中涉及到个人信息保护等问题需要企业及相关机构合力解决。

iiMedia Research(艾媒咨询)显示，34.1%的受访网民认为公安办案为最有必要应用人脸识别技术的安防情景。而关于网民对人脸识别技术在安防监控领域应用看法调查中，56.1%的受访网民认为其能有力保护人们人身财产安全。艾媒咨询分析师认为，计算机视觉技术，尤其是人脸识别技术在安防领域应用意义重大，在刑侦破案、身份认证、公共安全保护等情景具有重要应用价值。未来安防领域将成为计算机视觉技术重点应用领域，而安防的重要性也对相关企业技术实力有严格的要求，未来安防领域市场或由少数技术实力较强的企业占据。

商汤科技是专注计算机视觉与深度学习原创技术的人工智能创业企业，拥有强大的技术能力和人才资源储备支撑发展。商汤科技在计算机视觉领域综合实力较强，获资本方青睐，B轮融资4.1亿美元，同时与国内外知名企业展开合作。艾媒咨询分析师认为，商汤科技在商业营收上同样处于行业领先水平，但其本质专注于技术发展，强大的技术基础能较好支撑商汤科技在上层应用场景的扩展。商汤科技在技术驱动商业应用的同时，积累商业应用经验，提高企业知名度，拓展应用至更多领域。

艾媒咨询分析师认为，商业化落地能力欠缺是目前计算机视觉行业大部分企业的痛点，商汤科技在商业落地应用方面处于行业领先位置。这一方面源于商汤科技技术能力往专业化发展，以专业技术和研发基础实现场景差异化应用。另一方面，纯计算机视觉技术或算法由于其专业性，需求方在使用时需要具备专业能力，而商汤科技技术产品往标准化方向打造，打包成行业解决方案，能适应更多企业使用需求，也有利于商汤科技技术进一步落地应用。未来坚持技术为基础，继续提高商业落地能力，商汤科技有望继续保持良好发展态势。

旷视科技成立于2011年，2017年10月完成巨额C轮融资，专注于人脸识别、图像识别和深度学习技术自主研发和商业化落地，深耕于金融安全、城市安防、商业物联、工业机器人等领域，同时打造人工智能开放云平台。艾媒咨询分析师认为，旷视科技利用云平台为开发者提供技术支撑，有利于计算机视觉技术进一步结合产品运营，同时可以收集海量图片数据，通过进行深度学习，旷视科技图像识别技术又能进一步得到提升，有利于其强化自身核心技术能力。

艾媒咨询分析师认为，人脸识别技术对于金融行业业务办理及风控等流程具有重要应用价值，旷视科技在人脸识别技术上的优势也助其有效开展金融领域的服务应用。未来随着旷视科技利用云开放平台相关图片数据进行深度学习强化人脸识别技术，以及在金融领域积累的渠道资源，其有望在金融领域继续强化技术服务，成为该领域市场有力的竞争者。

艾媒咨询分析师认为，自动驾驶为人工智能和汽车行业未来发展方向，计算机视觉技术在自动驾驶汽车实现路况感知、高精度定位等方面发挥重要作用，自动驾驶为计算机视觉技术未来重要应用领域。图森未来的计算机视觉技术和算法在自动驾驶领域实现专业化发展，未来有望在此细分领域成长为领先企业。

2017-2018中国计算机视觉行业发展趋势

需求驱使计算机视觉行业发展潜力巨大应用场景拓展渗透各行业

艾媒咨询分析师认为，人们对生活安全以及生产效率追求两大需求的提升，决定计算机视觉行业具有巨大发展空间。而计算机视觉技术场景应用具有广泛性，有望发展成为下一个智能时代的标配。目前计算机视觉技术主要应用在B端领域，短期内行业发展趋势也是集中于B端领域。未来随着技术成熟，计算机视觉有望拓展更多新的应用场景，实现场景落地，渗透至各行各业，形成AI+，开拓更多C端业务。此外，计算机视觉技术可以跟其他技术，如AR、VR、无人驾驶等结合发展，创造新的应用领域。

技术应用由点及面行业解决方案及软硬件结合成商业产品出路

对于计算机视觉技术使用者来说，由于技术的学习应用需要花费较多时间和精力，硬件产品及行业解决方案往往更受青睐。未来计算机视觉企业需要将软硬件结合，如打造嵌入式芯片等。此外，计算机视觉企业应将技术应用由点及面，将技术应用发展成针对各行业的解决方案。未来市场将出现更多基于计算机视觉技术应用的行业解决方案和软硬一体化产品，只有打造方便用户使用的商业产品，才能有效适应其需求，帮助计算机视觉企业迅速占领行业市场，在市场竞争中取得领先优势。

计算机视觉行业发展对企业综合实力要求高

艾媒咨询分析师认为，计算机视觉行业巨大的发展前景决定其具有高成长性特点，未来将涌现更多人工智能领域优秀企业。但行业发展同时伴随高风险性，行业竞争需要比拼企业技术算法能力、资金能力、以及人才资源，同时考验企业能否实现技术迅速落地，对企业综合实力要求高，综合实力不具备优势的企业在行业内将难以生存。

第8篇：人工智能发展趋势报告范文

新兴技术及其影响

新兴技术是指目前处于早期发展或采用阶段但尚未对更广泛的社会造成影响的那些技术。本文所探讨的技术有望成为革命性技术，这意味着这些技术将融入主流社会，对经济和劳动力市场产生流动效应。

在过去的几年里，信息通信技术、清洁能源、材料科学和基因组学等若干领域的新兴技术均得到发展。本文重点探讨了预计将对各个经济领域产生广泛影响的若干新兴信息通信技术的影响。

当今的信息通信技术环境可以概括为三个主要趋势：计算正在向云计算发展，因而资源越来越丰富且廉价；媒体分发从广播向宽带过渡，从而为实现逼真临场感的沉浸式解决方案创造了技术环境；环境压力，如气候变化、饮食供应，以及社会压力，包括安全、卫生和人口老龄化，因而有必要衡量周围的世界，从而可以对其施加影响。

在这些趋势背后是一系列的新兴技术：云服务、物联网、大数据、人工智能和机器人、身临其境的通信。

云服务

在云数据中心部署计算基础设施，创建效用计算。数据中心（现实中是多个数据中心的网络）通常由第三方操作，由云服务提供商的多个客户共享。应需向组织和个人提供计算能力，无需投资自己的基础设施。

这项技术已跻身主流技术，并提供了丰富而廉价的计算资源。这项技术已超越简单的基础设施共享，迅速发展起来。预计在未来，服务提供商可通过云提供整个业务流程。从而可以创建经济实惠的信息技术（IT），向个人和小企业（而不只是大企业）提供成熟的IT解决方案。

通过云提供IT服务的好处颇多，其中包括：用户不再依赖于PC或笔记本电脑进行计算。而可以根据当前情况在任何设备上对相同的数据和应用程序进行操作。亦可节省各机构每年在维护个人用户PC或笔记本电脑方面的巨额开支；如能共同维护工作环境的安全，用户可以在更加安全的环境下操作，且成本低得多；用户可以要求提供成熟的解决方案，如大数据环境，而不需要创建此类环境所需的高超技能和高端产品。

物联网

物联网（IoT）是指连接到互联网的新一代廉价传感器，这些传感器可以报告对其依附的物质世界的衡量结果。从而实现物质世界的数字化，使其更加可控。

物联网在各垂直经济领域都有应用。造成的影响有所不同，但可以创造机会，以颠覆性的方式优化物质世界。

例如，在医疗领域中，可用来对特定患者的相关生物指标进行持续监测，以便进行早期医疗干预。例如对于心脏有问题的患者，患者可在胸部佩戴小型（大号创可贴那么大）单导心电图监测仪持续报告心脏活动。传感器很小，不会影响患者的日常活动。心脏信号通过用户手机传送到云数据库，持续监测是否出现异常情况。

通过报告和监测温度和耗电量，物联网亦可影响建筑物内能源使用的优化。另一个例子是城市中的监控摄像头（也是传感器的一种），可以确保公共安全以及更有效地利用警力资源。

这就是物联网的广泛影响，思科估计到2020年将有500亿的“物品”连接到互联网。

大数据

上述两种趋势的结果是，海量的信息可供使用，形成存储、检索和处理这些数据所需的可扩展计算环境。数据来源很多：当今消费者的使用模式，以及将来持续提供信息的所有已连接传感器。

获取所有这些数据并将其存储在可扩展云计算环境的技术能力，产生了大数据的概念。数据可存储在“数据湖（data lake）”，无需对信息去粗取精，在数据湖可对数据进行回顾性分析。在许多情况下，有必要对数据进行实时分析（例如医疗监控，及时干预很关键）。已经开发出新的软件技术，能够对此类应用进行流式数据分析。

这些新的大数据软件技术的其中一个显著特点是，这些技术大多基于开源软件，从而确保可以得到快速采用。

其他则是分析这些数据的方法。各种分析软件解决方案不断涌现，从数据湖或流媒体平台获取信息并为各机构提供决策支持。通过模拟企业决策的影响，大量的输入数据可以确保预测和优化结果。可视化工具亦有助于企业所有者了解当前的趋势。

分析工具往往基于统计方法或机器学习。在后一种情况下，分析软件可以吸取不同情况的前车之鉴，从而识别未来的情形（例如，如果分析软件获得监测到的正常心脏信号，那么未来就有可能识别出异常信号），了解不同的模式。这些机器学习解决方案可笼统地称为“人工智能”，其本身就是重要的技术发展趋势。

人工智能与机器人

虽然在过去五十年计算技术取得显著进步，但现在模仿人类思维模式的“数理逻辑计算机”的能力发展有限。但随着计算能力的发展和海量数据的获取，机器学习技术（也就是所说的人工智能）也得到迅猛发展。利用这些技术，计算机能执行自然语言理解、语音识别和模式识别等人工任务。

过去十年中已取得重大进展，预计接下来的十年中随着新的计算架构的出现，可以更大规模、更低功耗、更快地执行上述任务，这一速度还将加快。例如，IBM公司已开发出一种突触计算芯片称为True North，True North可以模拟人脑神经元和突触功能。人工智能计算机能够执行以往只有人类才可以执行的任务，在许多情况下，由于机器能够吸收海量信息，因此执行这些任务的能力比人强。例如，IBM还开发了能够理解自然语言的计算机系统Watson。Watson登上益智问答节目《危险边缘》，打败人类对手。IBM现在利用这一技术执行医学诊断等功能，如利用机器“阅读”每天都在更新的医学文献并将这些数据与患者症状对照。Watson不仅可以对患者病情进行鉴别诊断，还可以向医生说明结论是如何得出的。

在车辆中部署人工智能技术，并与传感器、通信和云计算机结合，创建可以模拟更多人类能力的机器人。仅在10年前，人们还认为模仿人类驾车的认知功能超出了计算机的能力。但八年后，Google的自动驾驶汽车在加利福尼亚无事故（除了因后方紧随车辆驾驶员失误造成追尾外）行驶了110万公里，已经证实无人驾驶汽车并不是幻想。研究表明，交通事故多系人为因素造成，因此自动驾驶汽车可显著减少每年的交通事故死亡人数，目前在澳大利亚每年交通事故造成1200人死亡750000例受伤住院。

使用人工智能或机器人将对人类执行不善的任务产生深远影响。自动驾驶汽车只是其中一个例子。

身临其境的通信

今天的宽带网络是以web为中心，即最适合下载高突发性网页，因而与其峰值速率相比，总流量较低。

随着媒体日益以宽带为中心（换句话说，更多地通过宽带点播电视节目），为媒体分发优化的宽带接入技术变得更加重要。这意味着，接入技术必须能够支持具有所要求清晰度的媒体流比特率（例如，对于高清晰度电视，每秒6至10兆比特[Mbps]），但更重要的是，总容量必须足以支持多用户同时观看。要构建新一代宽带，需要部署或升级网络，以提供必要带宽。在固定环境中，这意味着投资光纤到节点、光纤到路边、光纤到户和混合光纤同轴（HFC）等技术。在移动环境中，需要利用新技术、更多频谱和基站扩展容量。

除了过渡到以媒体为中心外，宽带通信需要支持云计算。事实上，用户设备只是连接到云计算数据中心的一个远程窗口，如果没有适当的通信系统，用户的能力也会受到严重限制。通信链路的延迟和可靠性决定利用云工作与本地工作体验的相似度，两种体验是否接近进而决定用户体验。

基于云的通信系统要求延迟足够低，以确保用户不会注意到计算协议交换。此外要求通信覆盖范围广，可靠性高，从而无论在何处都可满足用户需求。随着基于云的通信的发展，上行与下行带宽比率也开始减小，因为云服务对上行要求更高。虽然这并不意味着云服务需要对称带宽，但基于Web的宽带的上下行比率较高，会限制基于云的宽带服务的发展。

新一代的宽带网络，加上迅速发展的屏幕技术，可以为无处不在、丰富的视频通信创建技术平台。即无论对于视频还是音频，该技术都能提供高清晰度和真实距离感（称为沉浸式通信），实现逼真的临场感。

技术对劳动力市场的影响。在迅速变化的环境中，对未来的预测都是假设。有一点可以肯定：技术可接替完成日常任务，甚至是智力活动，但在未来几十年，问题解决仍是人类的技能。了解业务问题、构思解决方案的能力可大大提高未来就业成功的机率。

就业

传统上，必须在空间上接近客户才能提供服务，特别是高触感、复杂或劝导式、通常需要面对面交流的互动（例如客户与银行业者讨论复杂的投资策略）。但随着沉浸式通信的普及，远程讨论时的视觉和非音频信号非常逼真，就像面对面谈话一样，从而打破客户与服务人员的位置关联。员工能够选择工作地点，从而平衡工作与生活的关系，并与其他地区的人（尽管有时区、文化和语言的限制）竞争高技术含量的工作。还可帮助有身体残疾或行动不便的员工更平等地参与竞争。

深入了解客户的问题，并提出适当的解决办法，这是在职场取得成功的一个关键因素。假如通过教育，可以使员工利用复杂的技术构思解决业务问题的方案，这对澳大利亚的劳动力市场而言是一种利好，因为澳大利亚的经济形势比较复杂，我们的员工可以接触到前沿的问题。

Frey和Osborne9研究了美国市场（提供的数据最适合他们的课题）上的职业类别，并组织技术专家小组来确定其认为在新兴技术的影响下受计算机化威胁的职业类别。他们估计，计算机化威胁着美国劳动力市场47%的就业机会。

要了解就业为何会受到计算机化的威胁，需要集中研究各项技术的共同影响，同时还要认识到人工智能的发展是变化的最大推动力。确定就业机会如何计算机化没有通用的方法，但需要逐个垂直经济领域开展研究。同样还要注意，虽然一些职类受到的影响比其他职类大，但在许多情况下计算机化意味着高效，进而使这一职类的就业机会减少或需求发生改变，而不是彻底消除这一职类。

以驾驶相关工作为例，探讨职类计算机化适用的逻辑。表1对澳大利亚目前与驾驶相关的就业数量进行了粗略估计。根据这些数字，大约有四分之一的就业岗位涉及车辆驾驶。假设在接下来的二十年中所有的车辆都成为自动驾驶汽车，那么会开车不再是工作必不可少的技能，这些职业类别也会变得面目全非。而客户服务方面就变得更为重要。

所有汽车都将成为自动驾驶汽车的假设是否合理？基于摩尔定律的发展，在接下来的二十年计算技术将增长约10000倍。自动驾驶系统的经济可承受性将大幅提高。此外，如果90%的交通事故均系人为造成的统计正确无误，那么出于挽救生命、节省医疗成本的考虑，政府必然会强制实施这一系统。

再以筛查细胞确定是否有患癌迹象的细胞学家为例。他们取患者样本，准备检查载片，然后在显微镜下观察。这是一项复杂而艰苦的工作，而且风险很高。但我们已经开始探索自动执行这项任务的方法，结合机器视觉和机器学习，劳动密集的显微镜检查部分很有可能实现自动化，且得到的结果比人类观察更可靠。机器视觉可识别细胞学家通过显微镜观察到的样本形态，机器学习是指计算机通过训练来识别需要进一步研究的异常现象。

同样，对需要定期测量、操作、模式识别或处理的职业类别进行的研究可得出类似的结论，即随着技术成本不断下降，可靠性日益提高，未来对人力的范围和需求也会因计算机的发展而有所改变。

即使那些不会被计算机化取代的职业类别（由Frey和Osborne定义），也不可避免会受到影响。Frey和Osborne确定的不易受到计算机化威胁的职业类别包括：感知和控制；创造能力；社交情商。

虽然人类很难完全脱离这些职业类别，但更重要的是这些类别的就业机会是否还像现在一样高。

以医疗行业为例。医生的工作包括给患者作检查、开方检验、做出诊断等。设想利用可穿戴生物传感器对患者进行持续监测，通过机器学习算法对传感器数据进行实时评估，查找异常，并由类似于Watson的计算机进行诊断。在这种情况下，每位医生可以接诊的患者数量增加，从而人均医生数量也会减少。此外，医生大部分时间涉及的不再是专门技术，而是社交情商，从而医生遴选程序亦将有所不同，医科学生也需学习不同的技能。

数字基础设施的替代影响

对未来劳动力市场的另一个可能的影响是数字化基础设施替代物理基础设施。

今天，数字基础设施被视为物理基础设施的辅助。例如，利用智能手机应用程序，使用公共交通更加方便，但不会使公路的数量减少。但基于新兴技术，可以假设通过沉浸式技术减少人类实际运动，无人驾驶汽车的问世可以优化公路使用，大数据可以优化整个公路网，而通过Zipcar等汽车共享计划可以减少人均汽车保有量。在这种情况下，公路使用率下降，因此未来无需建设新公路。

几十年后，就业性质将发生急剧的变化。对于许多人来说，这种变化将导致现有工作的中断，对传统技能的需求下降。对其他人而言，则意味着新领域新行业里的新机会，但会出现哪些以及多少新的就业机会来推动或促进这种变化尚不清楚。

第9篇：人工智能发展趋势报告范文

关键词：电力系统 自动化 智能技术 应用

中图分类号：TM7文献标识码： A

一、电力系统自动化和智能系统简介

1.电力系统的自动化，概念上理解就是通过一系列现代技术，实现对电能生产、运输和管理实现自动化、自动调度和自动化管理。电力系统的自动化种类众多，例如电网调度的自动化、电力运输的自动化、用电信息采集自动化等多个系统。

2.智能技术则是对智能计算技术的简称，含义上理解包括体系结构和人机交互接口，种类也较为繁多，典型的有模糊控制等。智能技术是具备学习、适应和组织功能的行为，通过对产品问题进行求解，实现传统鲁棒性控制不能解决问题的合理解决。由于智能技术在电力系统中的应用具有其他系统不能比拟的优点，得到了广泛的认可。

二、智能技术在电力系统自动化中的应用

1. 神经网络的控制

神经网络控制的发展与人工神经网络的发展是分不开的，神经网络控制在某些方面的应用已经初步取得了一定的成效，比如在学习方面和模型结构方面等。同时，神经网络控制的传播也已经被广泛应用。当前，人们最关注的是神经网络控制的非线性部分。同时，人们常用并且喜欢的还有其自主学习和处理能力，以及鲁棒能力。在实践中得到了一定程度的验证，为数据传输提供了依据的网络资源载体。神经网络的结构构成是通过一定的方式将大量并不复杂的神经元连接在一起，具体问题具体分析。目前，许多不同的神经网络结构及其训练算法在电力系统中得到了有效的作用，使电力系统中的元件有效互动，加快运行的速度和效果，使其优势得到充分发挥。主要的神经网络理论研究有神经网络的硬件实现问题研究和神经网络学习算法研究等，利用BP神经网络进行电力系统短期负荷预测，在进行电力系统故障检查诊断的过程中，利用了人工神经网络和元件关联分析等，取得了较好的效果。

2. 模糊控制

模糊控制主要采用的是一种模糊的宏观控制系统，它具有易操作性、非线性、随机性、简单化和不确定性等特点，这些特点使得相关的监理模型越来越简单，并且其优越性也越来越明显。模糊控制方法的优越性在任何地方都体现出来，包括家用电器中，他使得控制操作变得非常容易掌握并且十分的简单。虽然有时候建立常规的数学模型十分困难，但是就现代而言，通过建立模型来实现控制是比较先进的方法。

在电力系统自动化控制中，模糊理论的应用价值非常大，非常实用。这是由于模糊理论能够将人在决策和推理过程中的概念进行模拟。模糊理论在进行工作时主要是将已经生成的控制规则和相关的数据进行推导，对输入的模糊量进行推导，从而计算出相应的输出。输出结果由以下几部分组成：模糊判决、模糊推理和模糊化。这种智能技术在电力系统中的应用具体表现有：能够智能的处理一些家用电器可能产生的噪声以及由此带来的问题，如日常我们使用的电风扇、电热器等家用电器；具有较强的自学能力，并且能够很好的进行纠错；如果电力系统中改变了环境变量的设置和网络拓扑图或者出现了一些其他类型的问题，那么通过模糊理论的智能技术应用，就可以给出正确的解决方法并且做出及时的反应来进行应对；模糊智能技术能够使知识的获得和表达非常容易的完成实现，因为模糊智能技术能够模拟专家的经验并且利用与人的表达方式更加接近的形式进行语音变量的表达；另外，模糊智能技术最大的优点就是能够有效的处理那些具有不精确性的问题和不确定性的问题，使其变得精确和确定。

3.专家系统的控制

专家系统是智能技术在电力系统自动化中应用比较广泛的一项技术，其具有以下功能：（1）当电力系统处警告或紧急状态时，能对其进行有效识别，对系统有比较好的恢复及控制功能，而且还能提供相应的紧急处理方法；（2）具有切荷功能，对运行较慢的状态进行分析转换；（3）对故障点进行有效隔断；（4）对电力系统的短期负荷进行预先报告；（5）对调度人员进行专业技能培训；（6）对静态及动态系统的安全运行情况进行有效分析等。近几年来，虽然专家系统已被广泛应用在电力系统的自动化体系中，但是其还会出现一定的局限性，如不能电力专家所特有的创造性进行有效模拟，其所使用的知识还比较有限，且在功能性的深层次方面还缺乏一定程度的理解。另一方面，没有比较完善的管理及学习机构；当遇到复杂问题时不能采取有效措施进行解决；对某些高难度的知识进行验证时比较困难等。

因此，对专家系统的开发还有待进一步研究，在研究的过程中，应对其系统进行有效验证及尝试，并使用先进的计算机网络技术对其进行不断改善，以使专家系统及对知识的获取能力及对问题的解决能力能够得到有效提高。

4.人工智能化技术的应用

电力系统自动化中人工智能化技术的主要应用于设备故障的诊断。诊断电力系统故障的传统方法是对电力装置与设备在发生故障的过程中所出现的数字状态信息与其他关键信息进行收集与分析，从分析中推理出导致故障发生的原因及发生故障的电力元件，并对故障恶化发展的态势作出预测。近些年来，人工智能化技术的应用，为电力系统的稳定运行提供了有效保障。目前电力系统中常用到的人工智能化技术主要包括ANN、ES、GA、Petri、FST等网络技术。其中ES是一种发展得较为成熟的技术，其不但将书本上相关理论知识融入其中，而且还总结了专家的实践经验，与电力工程的知识研究有着紧密的联系。目前ES智能技术在不断改进自身的知识构造与获取方式，目的是使知识表达与获取的工作变得简化，并使推理诊断故障的效率得到提高。ANN技术的最大优点是无需对专业理论与专家的实践经验进行知识形成、转化及表达方式等进行重新构造，而只是需要对领域专家提供的故障实例进行自我组织与自我学习，在此基础上构建出故障诊断的样本集，诊断故障的样本集对于识别故障类型与故障定位等有着重要的参考价值。FST技术的诊断原理为根据模糊的隶属度描述故障、保护装置及断路器之间可能的度量。此外GA与Petri技术则是各具优势，同时也存在着一些缺陷。

5. 综合智能系统的控制

所谓综合就是指和智能控制方法及现代控制方法进行巧妙结合。如神经网络的自适应控制、神经网络的变结构控制、变结构的模糊控制、自适应或自组织的模糊控制等。主要包括各种智能控制方法间所用的交叉结合方式，在电力系统的研究中，常把专家系统和模糊控制进行结合使用，把神经网络和模糊控制进行结合使用，把自适应控制、模糊控制、神经网络控制进行结合使用，把神经网络和专家系统进行结合使用等。

三、智能技术在电力系统自动化中的发展现状和趋势

电力系统的自动化包括水力发电站综合自动化、火力发电站自动化、电网调度自动化、供电系统自动化以及电力企业管理系统自动化等。市场经济改革在电力企业中的深化使电力企业投资力度加大，智能化设备和高新技术的应用越来越多，电力设备之间的连接更加复杂。

国内智能技术在电力系统中的应用还存在着很大的局限性，智能技术的开发没能够形成合作协同的模式，不能够实现全面发展，很多珍贵资源也没有实现共享。同时国内的很多技术还不成熟，实际应用经验不足，甚至一些技术还停留在理论阶段，与实际投入使用还存在很大距离。另外，电网智能控制系统的研发需要巨大的资金，这不是一个或者几个电力企业能够承担的，需要借助国家的帮助，但是目前来看，国内对于智能电网的研发投入和重视力度还不够。

四、结语

随着社会的不断发展，人们对电能需求力度的增加，我国电力系统也得到了逐步的发展和完善，电力数据总量也不断得以增加，以及大幅度增长的复杂管理和电力市场竞争趋势的不断加剧。基于此，智能技术在电力系统的应用将会产生巨大的正能量效益的影响，在未来电力市场具有更为广阔的发展空间。我们也期待在未来的时间里，能够利用各自优势而组成的综合智能控制系统将会对电力系统起到更加重要的作用，使电力系统更为完备，电力效益也将得到不断提升。

参考文献

[1]顾光恒.浅谈电力系统自动化中智能技术的应用.机电信息，2012（21）.

[2]李小燕，嵇拓，李建兴，钟西炎. 电力系统自动化控制中的智能技术应用研究[J].华章.2011（16）

[3]李朝瑞，郭伟亮.论电力系统自动化智能技术在电力系统中的运用[J].科技与企业.2012（17）