人工智能创新方案精选(九篇)

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第1篇：人工智能创新方案范文

关键词：跨摄像机；目标检测；图像解析；人工智能

视频监控智能化分析系统已广泛应用于公共安全领域，其主要功能是通过对视频内容的分析和抽取实现目标检测跟踪，智能目标检测和事件检测可以在需要人工干预时发出警报和产生应急预案。目前，各大城市已经大规模部署了各种各样的视频摄像机，获取了海量视频数据，但现有视频应用系统仍然存在一些不足，尤其是对面部被遮挡目标的追踪，目前还缺乏有效手段。

1目标跟踪技术现状

目标检测识别分析是计算机视觉领域的热门研究方向，其应用前景广阔，在交通监控系统、智能家居等场景中都能见到它的身影。基于深度学习，目标检测是身份识别领域的基础。自2006年以来，大量国内外学者为深度神经网络的研究做出巨大贡献。目前，这项技术已成功应用在多种模式分类问题上。同样基于深度学习，行人再识别（RelD）技术主要应用于跨摄像机检测跟踪，即判断跨摄像机、跨场景的情况下视频里出现的是否是同一个目标，它主要适用于无法进行人脸识别的情况，通过对目标的外形、体态等特点实现目标识别和追踪。我国已有多家企业在行人再识别（RelD）上取得了重大突破，如澎思科技、云从科技、旷视科技等。其中，云从科技于2019年在行人再识别算法水平三大核心指标的平均精度均值（mAP）和首位命中率（Rank－1Accuracy）上达到了行业顶尖高度。澎思科技也于同年在首位命中率（Rank－1Accuracy）上刷新了世界纪录。然而，目标检测仍然存在很大的深人研究空间，摄像机的参数设置和视角，以及实际场景下的光照、天气、遮挡、非刚体形变等因素使得理想的目标检测仍然是一个挑战。因此，本文将对目标跟踪中的目标检测技术提出新方案。

2技术路线

2．1总体逻辑

本文将通过视频媒体池技术实现离线资源

与实时视频录像大数据的协同关联解析。首先进行对敏感目标的精细化、快速结构化描述，如人脸、步态、轮廓、纹理、颜色等，系统通过对“人体”而不是仅仅依赖于“人脸”的详细描绘，解决因面部被遮挡而产生的人脸识别困难的问题。接着通过对敏感目标的案事件在线建模实现案事件目标自动关联；通过跨资源、跨域敏感目标检测识别，实现基于视频的高效动态布控，精准地得到目标的行动轨迹；通过对敏感目标的跨域跟踪，利用时空关系实现多种视频资源智能关联实现“一张图”作业，基于目标的实时行动轨迹实现公安追逃工作的标准化和高效化。

2．2目标底层特征生成及选取

目标检测分为两个阶段，首先在给定的图像的候选区域里提取特征，接着用训练好的分类器进行分类后，最后再进行特征选取。下面对这三个阶段分别进行介绍。2．2．1目标特征提取针对海量目标识别中单维度生物特征误报率高的问题，本文在特征提取阶段采用识别“人”而不是仅仅识别“脸”的方法。首先确定敏感目标表征某一类样本的特征空间走向，确定在该走向上封闭区域向四外的伸延。按照如下思路构建封闭区域：利用已知样本构造出代表该类样本的高维空间的封闭区域的支撑“骨架”来描述该封闭区域的走向，在该“骨架”的基础上按照一定策略向四外伸延，“生长”出高维空间封闭区域。总而言之，利用已知的样本构造出代表该类样本的高维空间的封闭区域，以后每学习一种新的类型，就构造出代表该类样本的高维空间的封闭区域，然后调节原有各个类别封闭区域占据的空间。2．2．2目标特征分类对目标特征进行提取的下一阶段是特征值分类，本文设计并实现了一种基于Torch分类器的目标识别系统，在Python中利用学习框架Torch搭建、训练深度学习神经网络。相较于基于TensorFlow的传统深度神经网络，本文中的Torch学习框架髙度模块化，便于调试，搭建模型更方便。同时，基于Torch学习框架的神经网络在网络性能上也有提升，相较于基于传统学习框架的系统，在本文设计出的系统的运行下的计算机显存资源利用率更高，运行速度和精确度也得到了显著提升，并且数据参数在CPU与GPU之间的迁移也十分灵活。系统在实现高效的数据分类迁移后，便进人到特征选取的阶段。2．2．3基于多视角特征点的样本特征选取对于模式空间构造而言，另一个重要的问题就是特征选取，特征选取恰当才有可能得到理想的检测效果。本文采用基于多视角特征点的样本特征构造方法，为了提高检测准确性，本文在检测前增加了基于三支决策的位姿识别来适应行为数据的复杂多样，即在进行模式分类前，首先进行位姿识别，如果是正面人体，则不作任何变化直接与模式空间匹配；反之，如果是侧面人体，则首先运用35支决策提出的方法将其转为正面人体之后再进行模式空间匹配运算。为了适应数据动态变化的需求，避免数据样本更新及变化引起的重复学习，本文还增加了增量学习与三支决策相结合，只修改因数据变化而改变的知识和规则。每当新增数据时，并不需要重建所有的知识库，而是在原有知识库的基础上，仅做新增数据所引起的更新，这更加符合人的思维方式。增量式三支行为识别模型如图1所示。本文将增量式三支决策模型用于异常行为的判定中。针对与行为倾向有密切联系的异常行为收集信息，统计出目标的行为模式与规律，通过增量式学习的方法对新数据进行学习，将从新数据中提取出的特征与以前的行为模式和行为规律进行匹配，基于3支决策的思想对匹配结果进行判定，判定结果有行为“正常”、“异常”和“待定”3个种类。

2．3案事件建模、敏感目标识别、跨域跟踪

案事件建模指的是系统对视频内容进行自动分析和抽取，捕捉到敏感目标，对目标的危险等级做出判断，并在需要人工干预时发出预警和产生应急预案，免去了人工预测分析的过程，省时省力。在进行单纯的目标检测时，由于只考虑当前帧内的物体，对于不同视域的物体检测效果较差，对于检测器来说，特定目标识别率较差，很容易错分。同样，单纯的目标再识别算法也只能判断两个物体是否相似，无法应用于实际场景下。通过将目标检测与行人再识别算法相结合，可以解决上述单个目标检测算法或者单个目标再识别算法难以解决的问题。因此，这两种算法的结合可以帮助公安获得更准确的特定目标检测。针对海量案事件目标深度关联实时跟踪困难的问题，本文提出多维度信息融合的目标行为预测和跨域自动跟踪技术。视频资源间的协作会受到视频资源自身参数和目标运动的各种因素的影响，如目标的位置、移动方向、速度等。视频资源的地理分布也应该纳人考虑范围，因为它是计算目标在视频资源之间运动时间的直接因素。如图2所示，以在线、离线、综合等视频资源作为数据源，叠加高度、时间、位置信息，一旦从某个视频资源中发现敏感目标，将及时在“一张图”中进行标定，并通过PGIS时空信息进行目标运动行为预测，实现精准导入一定范围内的视频资源，从而极大地降低了运算负载，提高了系统对敏感目标的跟踪速度与精度。本文提出的跨资源跟踪系统架构如图2所示。

3实验与效果

本文通过对比传统的与改进后的目标跟踪系统的准确率，来检测优化后的目标跟踪技术的应用效果。本文使用相同的软件开发环境来确保实验的准确性，系统开发都使用了Py－thon2．7．12。实验通过增加视图库内含有同一跟踪目标的视频图像的数量，来检测目标识别准确率的变化，最后对比优化前后目标跟踪系统的表现。实验效果（见表1）。通过实验结果可观察得到，本文的目标跟踪系统相比于传统系统，目标跟踪准确率始终高于传统设计下的目标跟踪准确率，同时，同一目标在视图库内的视频图像数量达到2000张后的目标跟踪准确率无限接近于100％，而传统系统下的目标跟踪准确率要在视图库同一目标的视频图像存放达到1万张以后才开始展现无限接近于100％的趋势。实验表明，在相同的开发环境下，优化后的系统在目标跟踪准确率上有显著提升。实验进一步对同一目标进行了优化前后系统的跟踪对比，结果表明，优化后的系统具有更佳的性能。本文提出的目标跟踪方法对身体被部分遮挡的目标的跟踪效果均优于传统方法。值得一提的是，对于目标背影，优化后的系统能准确地进行识别，而传统系统即使在背影图像清晰的情况下也无法精准地识别。同时，在目标图像过小的情况下，传统的目标跟踪系统甚至无法识别到目标。因此，本文提出的目标跟踪技术在跟踪效果上有显著提升。

4展望

第2篇：人工智能创新方案范文

20世纪初,全球社会生产力的发展中只有5%是依靠技术创新取得的,而现在发达国家中的40%是依靠技术创新取得的｡

美籍奥裔经济学家熊彼特(JosephA.Schumpeter)于1912年在其著作《经济发展理论》中将“创新”作为一个经济学概念首次提出｡

熊彼特认为创新是发明的第一次商品化,也就是说,把发明引入生产体系并为商业化生产服务的过程就是创新,它意味着建立新的生产函数或供应函数,是在生产体系中引进一种生产要素和生产条件的新的组合｡

而发明实际上就是一个产品创新的过程,其关键是设计的创新,设计创新是实现产品创新的根本基础｡因此,创新设计的重要性就显而易见了｡

创新设计是一种创造性的智力活动,是设计者充分发挥自己的创造力,利用人类已有的科学技术成果,进行创新构思,应用新技术､新原理､新方法进行产品分析和设计的过程｡

2创新方法的发展

创新是一个及其复杂的过程,人类对创新本质的认识与研究还远远达不到科学的层次｡但是众多创新学者,经数十年的研究发现,科学技术的发明创造有一定的规律可循,他们大多是以原则､诀窍､思路形式指导人们克服心理和思维的障碍,改善思维的灵活性的过程｡

自20世纪30年代至80年代,世界上出现了300多种创新技法,10多种创造原理｡这些创新技法,各自从不同的角度､在一定程度上突破了制约创新的相关因素的限制｡

所谓创新技法就是在创造心理､创造性思维方法和认识规律基础上的技巧｡这些创新技法不存在科学的逻辑关系,大多数目前在理论上处于“初生期”,还远远未达到纯粹的科学水平｡

从思维的角度,创新是人类驾驭形象思维与逻辑思维､发散思维与收敛思维的过程｡

经过数十年的发展,在掌握已有创新技法的基础上,结合认知科学､人工智能､设计方法学､科学技术哲学等前沿学科,创新设计方法已成为一门独立且有待于开发的新的设计技术和方法｡

创新设计方法的发展历程如图1所示｡

最初的创新研究侧重于人的创造性思维,总结出一些具有指导意义的规律,形成各种创新技法,如:头脑风暴法､联想法､类比法､侧向思考､仿生法等｡

后来,创新方法的研究开始注重以知识(专利)为基础,通过对专利的分析与研究,总结创造活动所遵循的创新原理,该阶段的典型创新方法是TRIZ理论｡

随着计算机技术的发展,创新方法的研究也出现新的趋势,在现阶段,各种成熟的创新设计方法开始集成化研究与应用,并与计算机(包括网络)技术相结合,形成计算机辅助创新(CAI:ComputerAidedInnovation)技术,如:QFD､可靠性设计､网络协同创新技术､有限元分析等各种成熟的技术和方法开始融入到创新设计过程中｡

3机械产品创新设计的研究

机械产品创新设计的研究对于提高机械产品的设计水平､提高产品的竞争力有着重大的意义,受到世界各个国家的普遍重视｡

机械创新设计是指充分发挥设计者的创造力,利用人类己有的相关科学技术成果(含理论､方法､技术原理等),进行创新构思,应用新技术､新原理､新方法进行产品的分析和设计,设计出具有新颖性､创造性及实用性的机构或机械产品(装置)的一种实践活动｡

一般来说,创新设计包括全新设计和适应型创新设计两类｡

需要指出的是,创新设计和概念设计并不是同一个概念,概念设计的核心是进行设计创新,而创新设计并不尽限于概念设计阶段｡在产品设计的各个阶段均有创新设计的问题,但是最主要的是在概念设计阶段进行创新｡

国内外学者针对机械产品创新设计,分别从设计的本质､设计的过程以及设计的方法等不同方面,做了大量的研究工作｡

创新设计理论和方法的研究现状见表1｡

4机械产品创新设计存在的问题及展望

通过上述文献的研究可以看出,尽管人们从不同角度对创新设计进行了数十年的研究,取得了一些成果,但是产品创新设计过程中还有一些问题仍没有解决,成为今后研究的重点｡

(1)创新设计本质过程的研究这实际上也是对设计的创新本质的认识｡尽管人们从思维方法､设计手段等多方面对创新问题进行探索,现在对创新的实质过程仍没有一个统一的､深层次的认识,无法形成一个完整的理论去指导创新实践｡在这方面我们仍需要做大量的工作｡

(2)创新设计中知识的表达与应用首先,产品创新过程涉及多学科､多种技术,如何将设计知识组织管理,满足设计主体对知识的需求是今后的研究重点｡其次,为创新设计过程建立科学的产品模型,结合现代CAD技术,支持创新方案的快速表达,对于提高设计效率有重要意义｡

(3)设计理论研究与设计工具开发存在严重脱节人们对于设计理论及创新问题进行了大量研究,但是理论研究与设计工具,特别是产品的结构设计工具存在严重的脱节｡一方面某些机械结构设计理论和方法的研究较少考虑计算机实现的问题;另一方面设计工具开发时,又没有适合计算机进行的结构设计自动化和智能化理论｡需要深入研究机械产品设计中功——构映射的本质规律｡

(4)创新设计过程的集成化技术研究创新设计过程的集成化技术的重点在于概念设计的集成化实现,主要是指产品的原理方案创新与结构方案创新的集成｡现有的设计理论或设计工具多是从不同的角度,考虑某阶段的创新实现问题,如:TechOptimizer可以辅助实现产品原理方案的创新,但需要其他CAD系统完成结构的设计工作;一些大型的CAD/CAE/CAM商品化软件,如:UG､Pro/E等均开发出了支持概念设计的工业设计模块或草图设计模块,但是这些模块基本上仍是计算机辅助绘图的工具,几乎不支持原理方案的创新｡缺乏统一的创新设计理论指导创新设计过程,是造成原理方案创新与结构方案创新的集成度低的主要原因｡

参考文献

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第3篇：人工智能创新方案范文

“大数据”是今年达沃斯世界经济论坛的热词之一，与会各界都对云计算、大数据等驱动经济数字化转型因素表达了高度关注。而在年初举办的2018拉斯维加斯消费电子展(CES)上，美国消费技术协会总裁兼首席执行官加里·夏皮罗、英特尔首席执行官布莱恩·克尔扎尼奇等都表示，大数据将对人类生活产生深远影响，大数据是未来科技浪潮发展不容忽视的巨大推动力量，2018年全球大数据产业将得到强劲发展。

2022年大数据市场规模达800亿美元

记者梳理国内外权威机构最新统计数据，至2022年，全球大数据市场规模达到800亿美元，年均实现15.37%的增长。近两年来，大数据发展浪潮席卷全球。全球各经济社会系统采集、处理、积累的数据增长迅猛，大数据全产业市场规模逐步提升。综合各方观点，2018年大数据产业或呈现开源大数据商业化进一步深入等七大发展趋势。

根据监测统计，2017年全球的数据总量为21.6ZB(1个ZB等于十万亿亿字节)，目前全球数据的增长速度在每年40%左右，预计到2020年全球的数据总量将达到40ZB。

阿里巴巴集团技术委员会主席王坚在接受《经济参考报》记者专访时表示：“过去人类发展留下了数据，但是数据不够多，难以形成资源；但是互联网时代留下的大量数据可以成为资源。”德国思爱普公司董事会成员Bernd Leukert表示，信息技术(IT)系统依赖传统的数据处理方式，大量数据需要人工输入;然而，如今任何一个物理存在都会自动生成数据，人与人、人与物、物与物之间都会产生大数据，数据流将深刻改变企业运行的各个环节。

清华数据创新基地主任邱东晓在接受记者采访时表示，大数据首先要明确几个层次。一个是技术层面，也就是大数据、物联网和AI等。二是应用层面，将大数据技术应用到各个领域，以此来提高效率，减少成本。三是产业层面，利用大数据技术，推动产业升级，促进产业结构转型。四是生态层面，人才、政策和市场之间如何相互配合，区域之间、国际之间如何相互沟通。

记者综合多家机构的预测，2018年全球大数据市场规模将达到454亿美元，未来五年(2018-2022)年均复合增长率约为15.37%，市场规模达805亿美元。预计2018年我国大数据市场规模将达到280亿元，未来五年(2018-2022)年均复合增长率约为27.29%。

七大趋势：产业应用将是主旋律

记者采访中国科学院、美国电子消费协会的有关专家，他们认为，随着大数据基础设施的不断完善，数据分析和商业智能工具将逐渐成为大数据的主力军。2018年，全球大数据产业将呈现七大发展趋势，而产业应用将是主旋律。

首先，开源大数据商业化进一步深化。随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小，老牌IT厂商正在改变商业模式，向开源靠拢，并加大专业服务和系统集成方面的力度，帮助客户向开源的、面向云的分析产品迁移，主要是Hadoop技术将加速发展。

第二，打包的大数据行业分析应用开拓新市场。随着大数据逐渐走向各个行业，基于行业的大数据分析应用需求也日益增长。未来几年针对特定行业和业务流程的分析应用将会以预打包的形式出现，这将为大数据技术供应商打开新的市场。

第三，大数据细分市场规模进一步增大。大数据相关技术的发展，将会创造出一些新的细分市场。例如，以数据分析和处理为主的高级数据服务、基于社交网络的社交大数据分析等。

第四，大数据推动公司并购的规模和数量进一步提升。因此，在未来几年中，大型IT厂商将为了完善自己的大数据产品线进行并购，首先涉及的将是信息管理分析软件厂商、预测分析和数据展现厂商等。

第五，大数据分析的革命性方法出现。今年，大数据分析将出现革命性的新方法，从前的很多算法和基础理论可能会产生理论级别的突破。机器学习继续成为大数据智能分析的核心技术；人工智能和脑科学相结合，成为大数据分析领域的热点。金融、互联网电子商务、健康医疗、城镇化智慧城市领域的应用令人瞩目。

记者近期在美国西部一所高校访问时了解到，在美国的先进制药行业，药物开发领域的最新前沿技术是机器学习，即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合，并且发现对人眼来说不可见的模式。

第六，大数据与云计算将深度融合。云计算为大数据提供弹性可扩展的基础设施支撑环境以及数据服务的高效模式，大数据则为云计算提供新的商业价值，大数据技术与云计算技术必有更完美的结合。阿里云计算有限公司总裁胡晓明表示，2018年将是云计算与产业深度结合的元年。人们将看到各国的基础设施越来越紧密地和云计算结合起来，更多的制造企业和金融机构开始用“云”，云计算将促进科技金融提高效益。

第七，大数据一体机将陆续。在未来几年里，数据仓库一体机、NoSQL一体机以及其它一些将多种技术结合的一体化设备将进一步快速发展。据记者了解，中国的华为、浪潮等公司今年将在大数据一体机上有更大的动作。华为IT服务器产品线总裁邱隆表示：“华为服务器在自身高质量、创新、高性价比的基础上，致力提供一个开放的计算平台，通过和业界主流大数据厂家合作，面向客户提供最佳性价比的大数据解决方案。”

大国行动：政府与企业联动

许多国家的政府对大数据产业发展有着高度的热情。

纽约大学计算机系教授塞恩告诉记者，根据前期计划，美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构。

目前，欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容：研究数据价值链战略因素；资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动；实施开放数据政策；促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。日本著名的矢野经济研究所预测，2020年度日本大数据市场规模有望超过1兆日元。

第4篇：人工智能创新方案范文

关键词：产学研结合；客户知识管理；技术创新；模型

一、引言

知识经济背景下的先进技术知识和客户知识在企业技术创新中起着至关重要的作用，成为企业提高技术创新能力的关键环节。在知识以非线性扩张的速度增长的今天，企业如果仅仅依靠自己的力量获取需要的所有的知识和能力，不仅花费昂贵，而且困难重重。企业技术创新是一种以市场需求为导向，以增强企业竞争力为目标，通过学习、引进、开发和应用新技术，并以此提高企业经济效益的过程…。在知识经济飞速发展的今天，企业必须充分重视内外部知识的共享和整合，这样才能实现创新的成功，提高企业的整体竞争力。因此，企业必须不断地与外界相关主体(高校、科研机构、中介机构等)进行技术创新知识的学习与交流。

二、先进技术知识的获取及其在企业技术创新中的作用

(一)先进技术知识的获取

企业在学习、引进、开发和应用新技术的过程中，一个重要的前提是企业必须能准确把握及判断当前先进技术发展的方向，因此，先进技术知识是企业技术创新知识的一个重要方面。实践证明，先进技术知识的获取及开发仅依靠企业自身的力量还远远不够，企业只有同高校、科研院所等合作才能更加有效地开展技术创新，因为高校和科研院所拥有了企业不可比拟的人才优势、技术优势和信息优势。一般企业从高校和科研机构获取先进技术知识的方式有：(1)专家培训：企业聘请技术专家对企业相关员工进行先进技术知识的培训，为企业后续研发做准备；(2)合作研发：建立在利益相关的合作基础上的互相学习与沟通，企业可以在实践中获得自身所需的技术和信息；(3)公派学习：企业挑选合适员工公派到高校或科研院所学习，这类员工一般为企业重点培养的、级别较高的研发人员，作为企业自主创新的人员储备。

因为企业在进行技术创新的过程中会遇到很多技术上的难题，其中很多困难是单纯依靠企业自身的能力无法解决的。大学和科研院所具有丰富的人才、技术和信息资源，可以有效地帮助企业实现技术的改进和创新。

(二)产学研合作在企业技术创新中的作用

当前的技术环境从过去的相对稳定变得动荡多变、难以预测，技术不确定性增加，产品和技术生命周期缩短，研究开发的成本和风险增大，技术边界变得模糊，这些趋势已经成为产学研合作创新的直接动力之一。

1　大学和科研院所是知识基础设施的一部分，对企业技术创新而言，它们是新知识和新技术的源泉。技术开发一般分为基础研究和应用研究。基础研究耗费时间和精力，不能直接转化为现实的生产力，带来直接经济效益，因此企业一般不会进行基础研究，而是着重开展应用研究。大学和科研院所具有丰富的创新人才、技术和信息储备，更有实力进行基础研究，给企业的技术创新提供基本的技术保障。

2　科研院所和大学要在科学创新中扮主角，而企业要在技术创新中扮主角。在技术创新中科研院所和大学甘当配角，为企业服务，“受制”于企业。这方面，身处美国硅谷中心、支撑硅谷创新发展的斯坦福大学堪称楷模。斯坦福对硅谷的贡献举世闻名，它从不直接经商办企业，而是以先进的创新理念传播和优秀人才培育去促进硅谷的繁荣。

3　对于没有条件建立自己的技术创新研发机构的企业，如果要想开展技术创新，必须依靠科研院所和大学技术创新的战略储备和近期的技术和知识支持，采用多种形式密切产学研结合。例如，20世纪80年代初，日本成功的组织了微电子技术产学研联合攻关，使其在生产技术上超过了美国。这种创新模式被誉为产学研结合的经典范例，为日本成为世界第二经济强国作了重大贡献。

三、客户知识的获取及其在企业技术创新中的作用

(一)客户知识的获取

客户知识的获取是指企业通过与客户的接触，开发、收集和整合企业内、外部各种客户信息，并利用数据挖掘、知识推理等人工智能技术从中提取客户知识。客户知识获取的方式为：首先，企业收集现有客户和目标市场中潜在客户的人文统计信息，并分析现有客户的历史消费情况以及潜在客户的可能消费需求，掌握市场上关于客户的详细信息，从而得到关于客户的知识；企业通过关于客户的知识，能够更准确地定位市场上的客户资源，从而为每类客户提供相匹配的产品和服务，而有关企业为客户提供的定制化产品的信息就是客户所需要的知识，这类知识使客户更好地了解企业的产品，提高产品推广的响应率；产品推出后，企业需要知道客户对这些产品使用后的评价以改善产品的功能，这就是来自客户的知识。企业利用呼叫中心、客户抱怨管理系统以及客户服务人员与客户直接的交流和沟通来获得相关的信息，对这些信息进行分析和整理，并以电子文档、书面资料等形式进行存储利用这类知识，企业能更准确地了解客户需求，从而更新关于客户的知识，并能改进产品的功能，推出新的更适合客户需求的产品，同时更新客户需要的知识。当新产品推出后，企业又能获得新的来自客户的知识。客户知识的获取就是在这样一个循环反复的过程中实现。

对客户知识的获取并不是企业的最终目的，关键在于对这些知识进行科学有效的管理。客户知识管理贯穿于企业技术创新的始终，企业的技术创新只有不断的满足客户的需求，才能在市场中立于不败之地。客户知识是企业技术创新知识的一个重要方面，创新永远是持续的流程，这就要求企业不断更新客户知识，加强自身的客户知识管理能力。

(二)客户知识管理在企业技术创新中的作用

1　客户知识管理有利于企业技术创新知识的有序化

客户知识管理作为企业客户管理的新理念，通过对客户知识的整理和分类，通过数字化和知识化将大量无序信息有序化，将客户需求具体化，使技术创新的过程流畅，各个阶段紧密有序，为员工提供知识共享的环境，提高其工作效率和创新能力，改善服务质量。企业技术创新的成功主要还是取决于技术创新的参与者。客户知识管理的实施可以使技术创新过程流程化，便于每个参与者掌握和熟悉。在创新过程中，流程化的管理也便于参与者根据创新环境的变化而有效地对技术创新过程做出调整。创新人员既需要具备专业的技术基础知识，又要了解企业的客户知识，这样才能保证客户需求的变化及时传达给创新人员，从而及时地调整企业的技术创新策略。企业的客户知识管理者将各种客户知识综合整理，将客户隐性知识变为企业的显性知识，从而提高企业的整体创新能力。

2　客户知识管理有利于企业技术创新风险的规避

企业技术创新是具有风险的，创新成果有可能达不到预期的效果，也可能根本无法转化为现实的生产力。技术创新能使企业保持竞争优势，其过程也是一种创新，它包含了许多企业无法预测的不确定因素，从而使技术创新充满风险，这种风险主要是由市场环境的不确定性、新产品的市场接受程度所决定的。客户知识管理可有效降低这种风险。客户知识管理并不是从技术开始的，它始于商业目标。现在许多企业已认识到，企业应该到客户那里获取企业所需要的信息和知识。通过对知识的传播和收集，通过企业与客户的互动沟通，企业可从市场得到更多的信息，从而为技术创新作依据和参考，减少技术创新方案中不完整之处以及可根据市场信息的反馈而及时调整创新方案。

在企业技术创新的过程中，创新人员必须对企业客户知识进行识别、获取、开发、分析、使用和存储。客户知识管理可以改变技术创新的速度，通过构建一个能够有效吸收、保持、共享和转移的知识活动的微观机构，使创新人员能方便、迅速而广泛地获取信息，快速而准确地做出判断，有效地缩减创新时间，减少技术创新成本，提高技术创新的成功率，避免项目失败的风险。

3　客户知识管理有利于企业技术创新反馈的监控

企业技术创新系统是企业整个创新系统之中的一个基本组成部分。技术创新的每个阶段的产出都应该反馈到技术创新系统当中来。通过对每个阶段成果的评价来不断完善企业技术创新系统。而目前大多数企业做的只是一个将技术创新知识整理与存储的工作，客户知识管理应该与企业的业务流程结合起来”。，将客户知识作为流程来管理，使企业的资源和客户知识形成一条知识链，让每一阶段的技术创新过程都可以得到检验与评价。而且，企业可以通过对每个阶段反馈信息的分析，相应调整创新战略，领导市场潮流。

4　客户知识管理有利于企业技术创新优势的保持

技术创新是能够扩散的，尽管企业可以对自身创造的技术采取足够的保密手段，但一旦企业通过技术创新取得竞争优势，其他企业将会扩大资源的投入进行模仿技术创新，从而消减了技术领先企业的竞争优势。这样一来已创新的企业必须进行再创新，也就是进行持续性的技术创新。在这种竞争激烈的市场环境下，实施客户知识管理的企业就能保持技术创新的优势，及时适应改变了的创新环境。市场经济条件下的企业要生存和发展，必须不断跟踪与发现新的客户需求信息，转变成新的客户知识，应用新知识不断指导技术创新，以保持自身的竞争优势。这就要求企业要像对待技术成果那样对待客户知识，加强企业客户知识管理，以此为基础不断创新，实现企业的可持续发展，保持企业的技术水平优势和强大核心竞争力。

四、知识经济背景下的企业技术创新过程分析

(一)企业技术创新过程

分析企业技术创新过程模型的演进，许多管理的实践者发现学习是竞争优势的主要来源，知识的产生、获取、应用和共享等成为了创新研究的重点。第六代创新模型，认为是知识和知识的运用才使得企业之间存在差别，才使得企业的竞争优势得以维持。因此，在企业技术创新过程中，先进技术知识和客户知识的获取和应用是关键。而企业作为技术创新的主体，它所需的创新知识可以来源于企业的内部，也可以来源于企业的外部(其他组织)，产学研结合可以有效实现创新知识在各主体间的应用、开发和扩散。

单独考虑合作系统内的单一企业，其技术创新的过程包括创新决策的产生、研究开发、生产和销售四个部分，通过上文客户知识管理在企业技术创新过程中的作用分析可以看到，客户需求是企业进行技术创新的基础，客户知识管理可以帮助企业家做出正确的创新决策、研发人员及时掌握客户需求、生产人员准确了解客户对产品的期望、销售人员成功留住客户。在企业技术创新过程中，客户知识管理的内容贯穿始终，指导每一个部门的工作，从而实现企业的持续创新。通过以上分析，建立企业技术创新过程模型如下：

(二)知识经济背景下企业技术创新过程分析

1　企业内部技术创新

知识经济背景下企业技术创新过程模型图分为两部分，上半部分为企业内部技术创新过程，从创新决策开始，经过研发、生产，将技术转化为产品或服务后，由销售部门将产品或服务转化为企业的效益。在这个过程中通过不断考察市场客户的需求，并且结合现有的技术成果，企业又产生新的创新决策，指导下一轮的技术创新。企业的技术创新是一个循环往复的过程，客户知识管理的内容贯穿始终，指导每一个部门的工作，只有这样才能实现企业的持续技术创新。

这一循环过程要求在企业内部建立一个“客户知识互联”网络。明确要求各部门应该相互合作与协调，跨部门交换客户知识和分享经验。客户知识管理系统根据企业技术创新的要求，将与创新密切相关的客户知识分发给需要的职能部门和人员，达到以客户为中心的协同工作的目的。比如针对某个客户的个性化需求，生产部门会接收到CKM系统分发的客户知识，以此为依据开展制造加工，并将制造流程信息反馈给客户服务部门，客户服务人员会结合相关客户知识，通知该客户详细的供货细节。

2　产学研结合技术创新

第5篇：人工智能创新方案范文

关键词：变电站；继电保护；故障类型；维护处理

目前，在引入电子通信技术以及计算机信息监测系统之后，继电保护手段得到进一步的改进，使其能够即使在用电的高峰期，也可以为电网以及用电的各个方面进行供电。由于对继电保护进行处理需要相关电力技术人员具有较强的技术性，这就需求他们不但要有丰厚的理论知识，还应具备处理各种故障的经验，一旦发生故障，就能够及时找到原因，根据原因对应处理，以提升变电站的运行效率，保证高电网的安全稳定。因此，变电站能否正常运行，主要取决于继电保护故障的处理对策上面。

1 继电保护以及发展方向

继电保护是为了保证变电站电力系统正常安全运行的电力装置，以提高电力系统的经济效益。计算机系统的应用和人工智能化程度的提高让继电保护的技术手段更上一个台阶，其发展趋势向着计算机信息化，网络管理化以及集防护、测量、检测、数据收集、信号传递等方面为一体的综合化。随着科学技术的进步，将会有更多的先进技术、先进方法应用到继电保护方面，不断革新，不断完善，进而提高其工作效率，降低其故障发生的概率。这就要求相关电力技术人员不断创新，努力发现，积极摸索，研究新方案，以国际先进继电保护设施作为基础，组建一支具有丰富理论知识和专业处理故障成熟经验的队伍，以满足时代不断进步的标准，进而建设继电保护从研究分析到故障处理的完善制度。

2 继电保护故障有哪些

2.1 干扰方面的故障

导致这个问题出现的因素是：微机的抗干扰能力不强，如果旁边有通信设施，就会自动屏蔽这些通信设施，产生干扰作用，引发相关逻辑元件错误应对动作，造成继电保护故障。

2.2 定值的故障

在此方面主要体现在：对于整定的运算结果错误，出现了系统上的偏差；相关设施未按期更换，导致设施老化；在人工处理方面，对整定运算的结果是错误的等等。

2.3 高频收发信号机故障

由于生产工厂的不同，导致在高频收发信号机的质量性能方面有强有弱，往往在通信设施的干扰下造成其工作时的不稳定，引发故障。

2.4 插件绝缘故障

一些保护设施的集成程度较高，布线较为严紧，如果运转的时间超过一定的期限，就会在静电的影响作用下导致带静电的微粒汇集在接线焊点附近，易于焊点与其它焊点之间产生导电通道，导致继电保护设施故障。

2.5 CT 饱和故障

CT 在二次系统的作用无可取代，如果系统出现故障，就会产生瞬时剧烈增加的短路电流，导致CT饱和，从而阻碍继电保护工作的正常进行。

3 继电保护故障对策要坚持的原则

3.1 开展继电保护处理工作时，要有所依据，对每次发生故障的事件做好相关的记录，例如光子牌、保护设施的灯光等信息数据等。所以要在解决相关故障前面对所得信息分析研究，按照所得结果去判定当前发生故障的类型，及时选用有效对策对其处理。

3.2 在电力系统正常运转中，应按照其运转的具体方法对保护设施开展连接片的投、退处理操作，采取有效对策对故障进行处理。例如，如果发生连接器的跳闸现象，对其投入操作时，应先计算连接片间的直流电压大小，后才能进行运转中的投入操作。就有关电力技术人员而讲，应该定期检测继电保护设施的各项数据，确认其有效真实，不得随意篡改或清除。

3.3 在实际应用中，会有这样的情况：在全面分析研究已有信息的基础上，并没有找到故障出现的相关信息，所以在处理故障时，就无从查起，相应地提高了故障处理的难度。是人为的或者是外部环境导致的，还是因设施自身原因引起的，按照已有信息分析结果无法判断。如果是人为因素，就要全面记录其发生原因以及对策，可有效预防以后同类故障的发生和处理。

4 继电保护装置的处理对策

4.1 分析法

4.1.1 对于变电站110kv继电保护电路中，可能会遇到这样的问题：于开展处理故障传动操作中发现，在加速跳闸后的小段时间中再次产生自动重合闸。通过研究分析微机故障有关结果来看，发现两次跳闸相差21s，这正好与重合闸充电的时间相吻合，根据110kv开关重合回路相关工作运转方面的原理，可找到此故障发生的原因是弹簧中充电时间超过规定的标准，导致故障产生。

图1 110kv开关重合出口回路原理图

4.1.2 在遇到重合闸设施放电闭锁等故障的时候，先要研究每项输入量，找到引发达到放电闭锁标准值的大小，有目的地找到故障发生点，还要做好故障报告的全面分析工作。

4.2 电位变化法

应用电位变化法的原理是应用计算机系统对二次回路每个连接点进行全天候的监测，观察其直流电压以及电位方面的改变，来找寻故障的产生点。此种方法对于电源开关拒合与拒分，而相应的指示等信号不明的情况下发生故障处理比较适用。

4.3 按照电力工作技术人员相关经验进行判断

对已发生的故障进行汇集分类，在了解继电保护理论的基础之上，采取科学合理的方法来调查继电保护设施的运转情况，总结不同故障发生的内因以及有效处理的对策，为以后碰到相似的继电保护故障提供解决的依据，便于更为高效地处理继电保护的故障。例如，在实际操作过程中，遇到红灯绿灯都没有信号，而且跳闸的线圈也被烧毁的现象造成的故障，根据以往的经验，我们可以判断这种故障主要是由于开关机构存在操作死点而拒分造成的。按照电力技术工作人员相关经验方法在实际应用中是他们经常采用的方法。这种方法要求电力相关技术工作人员在日常生活中多加积累经验，总结相关教训，故障一发生就可以判断故障来源点，及时作出相应的措施，提高故障处理的工作效率，尽可能地减少因故障造成的损失。

4.4 分段处理法

4.4.1 根据检测的结果，高频保护接发机不能正常工作，发信机发信失常，检测点引动本侧发信失败，相关技术人员不能接收3d告警预示。针对这一问题，应采取分段处理法进行解决，先要保持导电通道脱开，在其内接入75Ω的电阻，来检测是否能够进行自发自收的正常运转，根据结果来做出故障是否出现在本机的决定，后接通导电通道，检查所接收到的信号电平差值，就可以据此判断通电电缆的完好程度，继而找到故障发生线段。

4.4.2 检测有线传输信号的通道。把通道接口脱开，检测短接电路回路，判定回路是否正在连接，还可以短接外侧环路，按照检测对方是否收到信号的结果，来判断通道的连接状态。

5 结束语

综上所述，要想保证电力系统的正常运行，就要尽快地处理变电站继电保护的故障问题。文章在分析继电保护故障类型的基础上，经过详细研究，提出一些处理故障的方法，旨在保持变电站正常运行，提高其工作效率，以便获得良好的经济效益。

参考文献