农业人工智能技术精选(九篇)
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第1篇：农业人工智能技术范文
近年来人工智能高速发展，计算机视觉、自然语言处理、机器人技术、语音识别等人工智能技术逐渐走入我们的视野，这些技术在改变人类生活方式的同时也极大的影响了当前的金融行业，本文将简要介绍人工智能技术，并分析和探讨人工智能技术在金融行业的一些应用状况。
【关键词】人工智能 金融
人工智能作为计算机科学的一个重要分支，近年来得到了广泛的社会关注。计算机视觉、自然语言处理、机器人、语音识别等人工智能技术为逐渐走入我们的视野，例如前不久Alphago与李世石的人机大战，此外还有近年来兴起的智能聊天机器人（如微软小冰、Siri等）、无人驾驶技术等，这些技术在一定程度上提高了人们生活的便捷度，为人们略显单调的生活增添了乐趣，同时也给各个行业带来巨大的变革。在这个过程中，作为与人们生活息息相关的金融行业也开始步入了智能时代，随着互联网金融平台和金融科技公司的兴起，人工智能技术被广泛应用在银行、保险、投资理财等金融行业中，如智能投资顾问、股票交易预测、金融支付验证、投资理财推荐、贷款审批等等。
1 人工智能技术概述
1.1 什么是人工智能
人工智能是指使计算机拥有人类智能系统，令其具备一定的自主计算、思考、学习能力，从而高效地完成一些复杂的任务。由于人工智能是基于计算机系统运作，与人相比其受环境的影响也大大降低。同时人工智能技术使得计算机拥有人类难以企及的大数据分析功能，其处理海量、非结构化数据以及推断和演绎问题的能力，使人工智能被广泛启用在图像、视频、语音、文本等数据处理中。
1.2 人工智能主要研究领域介绍
1.2.1 机器视觉
机器视觉是指利用成像系统代替人类的视觉器官，通过计算机程序对各类图像进行分析、处理和解释。借助设定的算法，计算机能够对图像中所蕴含的视觉信息，如物体的形状、位置、姿态、运动数据进行快速地分析评估，例如拍照相机中的人脸检测、自然场景图像中的文字定位和识别等。近年来机器视觉已经在公共安全监控、金融支付验证以及医疗图像诊断等领域有着重要的应用。
1.2.2 自然语言处理
自然语言处理是研究在人与人交际中以及在人与计算机交际中的语言问题的一门学科，它通过算法或规则对庞多复杂的语言、文字信息来进行各类分析、处理或理解。该领域研究的问题主要有机器翻译、信息检索、自动文摘、文档分类、问答系统等，如通过机器翻译实现从一种语言到另一种语言的自动翻译；通过文档分类实现垃圾邮件的自动过滤，此外，百度、谷歌等搜索引擎通过信息检索技术使得知识通过问答的方式得到普及。
1.2.3 语音识别技术
语音处理是指运用特定程序使得机器具备识别人的语音的功能，从而完成人类所的各项任务。这三个研究领域作为人工智能最主要的分支，近年来吸引了许多的学者来进行研究，并且各大互联网公司也基于这些领域做出了很多应用产品。除此之外，人工智能还有专家系统、神经网络等重要的研究领域。
2 人工智能在金融业的一些应用
2.1 金融支付验证
首先是金融支付方面，相比于比较常见的密码输入验证的方法，生物特征识别技术可以使得密码验证的安全性大大提高。目前基于生物特征验证的金融支付方式主要有三类：指纹验证、人脸验证和虹膜验证。
第一类是指纹验证，它是通过将采集的指纹图像与备份指纹图像来进行对比验证，近年来许多智能手机开始支持指纹验证支付，该验证方式相比于传统的密码支付更为安全快捷；第二类是人脸验证，其通过提取人脸图像的特征，形成一个描述该面像的特征向量，将之与原先采集的人脸属性进行比对验证，在今年的CeBIT上马云演示了蚂蚁金服的人脸验证支付功能。第三类便是虹膜验证，也称视网膜图像验证，一个虹膜图像中约有266个单位的读取点，其复杂程度远远超过了其他生物特征，是目前公认的安全性和保险性最高的身份验证方法，目前一些发达国家已开始把这种身份验证技术用于银行提款机。
2.2 智能客服
在银行服务方面，可以通过语音识别技术、自动问答技术来构建金融领域专用的自动问答机器人来实现远程客户服务、业务咨询和业务办理等，这样不仅可以使得用户能够及时得到满意的答复，提升用户的满意度，而且可以减轻人工服务的压力，降低企业的运营成本。在2015年双十一期间，蚂蚁金服95%客户服务已经由智能问答机器人完成，并且实现了自动语音识别。
此外，在银行网点安放可交互型的机器人来替代大堂经理，对客户进行语音交流、业务咨询和办理等，这样在一定程度上可以增强银行服务的科技感、提升客户体验，并且减轻工作人员压力。例如交通银行推出的机器人“娇娇”、民生银行退出的机器人“ONE”、农业银行推出的机器人“智慧小达人”等。
2.3 智能投资顾问
智能投资顾问是指根据理财客户的一些指标如年龄、经济实力、消费行为、理财需求、风险偏好等，通过机器学习算法以及现代资产组合优化理论来构建标准化的数据模型，并利用网络平台和人工智能技术对客户提供个性化的理财顾问服务。这种智能推荐服务类似于目前电商网站的个性化产品推荐服务，相比于传统的个人投资顾问，智能投Y顾问更加的可信、客观和可靠。近年来，国内外从事智能投顾的企业也越来越多，如：德意志银行推出的机器人投顾“Anlage Finder”、京东金融推出的智投、小金所的机器人投资顾问等。随着这些历史数据的不断增大以及算法模型的不断完善，智能投顾将会个性化和智能化。
3 结论
随着互联网金融平台和金融科技公司的兴起，现如今的金融行业已经广泛的与人工智能技术相结合，除了上述介绍的三种应用外，人工智能技术还可以用于算法交易、银行贷款风险分析、客户分析和聚类、行业景气程度分析等等。我们有理由相信随着人工智能技术的不断提高，必定会给金融行业带来广泛而深刻的变革。
参考文献
[1]杨皓东，江凌，李国俊.国内自然语言处理研究热点分析―基于共词分析[J].图书情报工作，2011，55（10）：112-117.
[2]姚华.支付宝如何利用大数据分析进行交易风险管控[J]. 计算机与网络，2015，41（19）：49-49.
[3]樊GG，曲双石.金融产业升级： 从互联网到人工智能[J].当代金融家，2016（06）：46-48.
[4]张雪飞，李洁清.浅谈我国商业银行的个人理财业务[J].活力，2009（04）：44-44.
第2篇：农业人工智能技术范文
关键词：智能技术；电气自动化；工程应用
中图分类号：TM76 文献标识码：A
智能技术又被称为人工智能技术，它融合众多学科。随着社会发展，人们对生产力发展水平的要求越来越高。为了满足社会发展需要，不断提高社会生产力，但是提高社会生产力最有效的方法就是运用先进科技指导生产。目前，我国人工智能技术已经融入到电气自动化控制之中，可以帮助企业突破各方面制约。本文主要探讨和分析智能技术在电气自动化领域中的应用。
1 人工智能技术概述
人工智能技术自诞生至今得到非常广泛的应用，不管是工业化生产现场自动化控制，还是各种实体机器人技术，又或者是智能遥感和诊断方面，都运用了这项技术。由此可见，人工智能技术已经成为各项研究中最活跃的技术之一。
人工智能技术主要通过计算机编程完成各种活动，它可以自动获取相关信息并辨别，最后再模拟各种活动。随着社会经济的发展，我国在人工智能技术方面的研究已经逐渐系统化。人工智能技术不仅可以提高设备的自动化水平，实现更加精准的操作，还能减少人力和物力的投入，进而提高经济效益，推动各企业智能自动化操作。
人工智能技术有以下3点优势：
①参数调节更加简单。人工智能技术与传统技术相比，其可行性更高，操作更加简便。相关参数可以根据系统收集到的数据自动调整，大大提高设备的自动化程度。
②受外界因素影响小。在自动化方面，应用人工智能技术不需要特别设置参数，而且对动态参数准确性要求不高。由此可知，人工智能技术操作环境比较简单，受外界因素影响小。
③人工智能技术精度很高，失误率低。在操作过程中，人工智能技术是根据计算机编程序操作的，精度很高，能大大提高产品性能。该技术对操作环境和动态模型没有很高要求，初始参数设置完毕后，基本不会有变动。因为这项技术的抗干扰能力较强，在实际操作时，会大大缩小最终结果与预先设计结果之间的误差。
2 智能技术在电气自动化中的应用
2.1 对数据信息的收集与整理功能进行优化
在电气自动化系统正常运转的时候进行数据信息的收集与整理是为了实时掌握系统运行的实际情况，假如发现运转不正常要及时制定相应的应对措施。电气自动化系统在运转过程中数据信息都是随时变化的，从而对数据的收集与整理工作产生重要影响，有时候还会发生数据丢失的问题。通过运用人工智能技术以后，保证了数据信息收集的及时性与稳定性，使得信息更加的安全可靠，从而提升了电气自动化系统的控制能力，为电气设备的安全运行提供了重要保障。
2.2 在自动化系统运行中实施监视与报警
电气自动化系统的运行是依靠编程控制器等自动化装置来完成的，在运行过程中自动化控制系统的各部分组件都必须依照设计模型与函数计算结果来进行科学的控制，假如系统中存在不合理的地方或是存在问题，则往往会引起自动化系统故障。在引入了人工智能技术之后，能够实现对系统内各部分元件的实时监测，确保各部分的运行参数都在可控制的范围之内，一旦发生意外状况能够及时报警并快速处理，对发生的故障进行处理，而相关的电气系统操作人员也可能通过对监测数据的分析对自动化系统进行有效管理。
2.3 对自动化系统的设计进行优化
在使用电气自动化控制系统的过程中，要经常检查相关电气设备。电气设备运行设计是一项非常烦琐、复杂的工作，对精准度有非常苛刻要求，它需要设计人员长时间连续工作。但是，设计人员要想在长时间高强度工作中做到“精准”，难度是很高的，而且原有设计方法也不能一次满足设备对精准度要求，所以，还要在后期进行一系列调试。需要注意的是，很多设计结果都可以提前通过计算机进行分析，这样就能有效避免系统设计后期调试的复杂性。在电气自动化控制中，应用智能技术能使设计程序变得很简单，不仅缩短了设计时间，还减少了人力资源的消耗，大大提高了设计精度。图1为某智能建筑电气设备自动化系统管理图。
2.4 提高了自动化控制的准确度
电气自动化控制是整个自动化生产中最重要的环节，而在自动化控制过程中，需要运算和分析超大量的数据。智能技术的应用可以通过遗传算法、模糊算法、非线性函数等计算相关数据，从而提高电气自动化控制的准确度。而且智能技术的电气自动化控制也方便调节，能够很好地抵抗外界干扰。例如，将智能技术中的遗传算法应用于电气自动化控制中，可以有效计算设备移动的轨迹、移动曲线的跟踪和障碍物避开等方面的情况，进而加快控制系统的模型建立速度。对模型空间进行多点计算，制订多种运行轨迹，能够使电气自动化控制获得更好的效果。
2.5 满足故障的诊断需求
故障诊断是电气自动化中非常重要的一个环节，传统技术对电气设备的故障诊断是不具备时效性的，诊断时耗费的时间比较长，所需的人力也比较多，这对企业资源是一种极大的浪费。另外，电气设备的故障是突发性的，传统技术不能做到实时诊断，有时可能无法及时发现故障，进而造成电气设备的损坏，最终导致整个电气系统运行失效，失去了故障诊断对电气设备可靠性的保证。在故障检测中，智能技术有很多种，例如神经网络、专家系统等。这种智能技术在检测电气自动化设备时，具有非常高的时效性，能够实时接收电气设备的故障信息，并迅速制订合理的解决方案，调整电气设备中的故障，完成智能修复。但是，在电气故障检测中，智能技术的运用也需要以庞大的数据资源为基础，再加上智能语言的支持，可以说是利弊并存的。要在一定程度上持续补充和完善智能技术的数据库资源，进而为电气自动化设备提供故障检测技术以及资源支持。
2.6 神经网络控制技术的应用
神经网络技术的应用可以实现快速定位，对非初始速度的变化进行科学的控制，其性能方面非常强大。神经网络系统具备多样性的特点，能够实现反向学习算法，在系统运行过程中可以结合各项参数进行工作速度进行合理的调整。现阶段智能化的神经网络系统主要用于对模式的识别与数据的处理上，而效果非常明显。神经网络系统的非线性函数预测性能也是非常优秀的，也常常被用于电气传动系统的自动化控制系统。除此之外，神经网络系统的一致性也是其主要特点之一，在自动化控制中无须利用数字模型，而且还具有抵抗噪声的干扰。
2.7 PLC辅助系统的应用
目前PLC技术在控制领域中应用非常广泛，可以弥补传统继电装置中存在的不足，在电气自动化控制中有着非常显著的优势。在集控室中主要包括人机接口与PLC两个部分，虽然现代自动化控制水平较高，但是有些环节依然需要通过人工操作来完成。在引入PLC系统之后，电气控制方面安全性明显提高，在幅度的提升了电气设备的自动化控制水平，更重要的是为电气系统的运行提供了安全保障。
结语
将智能技术应用于电气自动化中，可以有效提高电气自动化的运行效率，降低企业人力成本。随着我国科技的发展，智能技术也在不断完善，电气自动化对人工智能技术的要求也越来越高。所以，要不断研究智能技术，将智能技术与电气自动化这两者进行更好地融合，在一定程度上为我国工业生产创造便利。
参考文献
[1]牛美英，渠基磊，吴志鹏，等.人工智能在电气工程自动化中的应用[J].价值工程，2013（23）.
[2]莫家宁.智能化技术在电气工程自动化控制中的应用探讨[J].机电信息，2013（6）.
第3篇：农业人工智能技术范文
一、判断题(每题2分)
1.智慧社区包含的核心内容是它可以起到一个重要的桥梁作用，通过信息的收集，通过大数据的分析，通过物联网使服务的提供能够和需求结合在一起，最终使人们得到更加优质的、更加相对便宜的、更加有效的、更加个性化的服务。
正确
错误
2.家庭规模缩小强化了代际支持能力。
正确
错误
3.中国的预期寿命排名较低。
正确
错误
4.从老龄研究的角度，智慧养老能够解决根本性的问题。
正确
错误
5.社区老年服务集成平台的预测作用包括准确得知老年人生活的种种需求。
正确
错误
6.对于如何高效率、低成本地解决养老问题只针对城市地区而言。
正确
错误
7.大数据的价值重在挖掘，而挖掘就是分析。
正确
错误
8.大数据在我们日常生活中很少接触到。
正确
错误
9.以大数据应用促进医药分离改革，遏制虚高药价。
正确
错误
10.当前世界的四大趋势包括“经济全球化”、“全球城市化”、“全球信息化”和“城市工业化”。
正确
错误
11.美国在人工智能方面取得了较好的成果。
正确
错误
12.《在英国发展人工智能》中提出了：数据、技术、研究、政策上的开放和投入四个方向。
正确
错误
13.1956年10月，中国科学院筹建了中科院自动化及远距离操纵研究所（后更名为中科院自动化所）。
正确
错误
14.20世纪80年代初期，钱学森等主张开展人工智能研究，中国的人工智能研究进一步活跃起来。
正确
错误
15.人工智能在医疗领域还存在一些问题。
正确
错误
16.只要人类搞清楚的问题都容易被机器人所取代。
正确
错误
17.医联合体发生在基层和专科医院之间。
正确
错误
18.作为影响深远的颠覆性技术，人工智能可能改变就业结构、冲击法律与社会伦理、侵犯个人隐私、挑战国际关系准则等，对企业管理、个人安全、社会稳定乃至全球治理带来挑战。
正确
错误
19.我国新一代人工智能发展的指导思想和基本原则是要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，培育新增长点，形成新动能。
正确
错误
20.2016年9月开始，微软的技术与研发部门和人工智能(AI)研究部门相互分离，各司其职。
正确
错误
二、单项选择(每题2分)
21.医疗健康数据的应用包括：药物研究、病人行为及其相关数据、（ ）、管理医疗社保基金。
A.临床研究 B.科学研究 C.涉密研究 D.门诊诊断
22.发展网信事业战略的目标：加强领导、统筹规划和依靠（ ）紧密协同。
A.产、学、用 B.产、学、研 C.社会分工 D.产、学、研、用
23.基础技术提供平台主要是（ ）平台，这些云平台为人工智能实现大规模的实时计算提供了计算基础。
A.云计算 B.互联网 C.云计算、大数据 D.大数据
24.2017年谷歌无人驾驶汽车可以对不同场景进行学习，如（ ）、城市道路、过桥等。
A.泥泞路 B.平路 C.乡间小路 D.山路
25.腾讯AI政务基于腾讯微信、QQ等平台自身连接能力，提供（ ）、智能服务、智能分析和智慧应用等服务。
A.精准推送 B.实名认证 C.智能核身 D.勾勒用户图像
26.牢牢把握新一代人工智能发展战略机遇，坚定不移地把发展人工智能放在提高社会生产力、提升国际竞争力、增强综合国力、保障国家安全的战略支撑的（ ）位置。
A.全局核心 B.重点突出 C.关键部分 D.战略中心
27.微软自然语言计算组成立于 1998年，专长于（ ）、输入法、问答、社交、文本挖掘等。
A.翻译 B.收集 C.处理 D.校对
28.2016年5月，美国白宫成立了（ ）和机器学习委员会，协调全美各界在人工智能领域的行动，探讨制定人工智能相关政策和法律。
A.人工智能 B.制造 C.无人驾驶 D.I技术
29.欧盟的人脑计划旨在通过计算机技术模拟大脑，建立一套（ ）的生成、分析、整合、模拟数据的信息通信技术平台。
A.创新 B.全自动 C.全新的、革命性 D.智能
30.德国“工业4.0”计划涉及到的机器感知、（ ）、决策以及人机交互等领域。
A.规划 B.识别 C.应用 D.操作
31.2017年，日本政府制定了人工智能产业化路线图，计划分（ ）阶段推进利用人工智能技术，大幅提高制造业、物流、医疗和护理行业效率。
A.4个 B.2个 C.5个 D.3个
32.人工智能的发展要素：算法+（ ）+数据。
A.编程 B.数学 C.模拟 D.计算能力
33.国家加大对人工智能关键技术研发的支持力度，人工智能已成为我国的战略（ ）。
A.发展重点 B.中心 C.要素 D.核心
34.百度、腾讯、阿里巴巴、科大讯飞等企业积极布局人工智能领域，抢占产业（ ）。
A.发展制高点 B.发展先机 C.发展 D.发展机遇
35.对人工智能发展态势的判断中的新挑战是指人工智能发展的（ ）带来新挑战。
A.不确定性 B.负面影响 C.积极性 D.不稳定性
36.碳云智能成立于2015年10月，希望建立一个健康大数据平台，运用人工智能技术处理这些数据，帮助人们做（ ）。
A.日常起居 B.健康管理 C.医疗检查 D.生活管理
37.百度的Apollo（阿波罗）计划，即百度将向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个开放、完整、安全的软件平台，帮助他们结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的完整的（ ）系统。
A.自动驾驶 B.自动操作 C.智能驾驶 D.无人驾驶
38.我国新一代人工智能发展的总体部署中构建一个体系是指构建（ ）的人工智能科技创新体系。
A.对外开放 B.互惠互利 C.合作共赢 D.开放协同
39.互联网医院要依托于（ ）建设。
A.现有实体 B.信息共享 C.互联网 D.分级诊疗
40.《打造智慧社区，优化居家养老（下）》认为，发展智慧养老服务可以带动我国哪些经济领域的发展（ ）。
A.制造业 B.服务业 C.娱乐业 D.农业
三、多项选择(每题2分)
41.人工智能的智能硬件其交互方式出现（ ）直接交互。
A.手势 B.语音 C.体感 D.眼神
42.人工智能能够对（ ）的安全进行防护。
A.个人 B.医疗 C.金融 D.城市
43.（ ）的融合创新是智能安防发展的重要切入点。
A.人工智能 B.体感 C.音频 D.视频
44.人工智能产业体系的融合产业有（ ）。
A.智能金融 B.智能客服 C.自动驾驶汽车 D.智能制造
45.人工智能应用类企业的切入领域有（ ）。
A.机器人 B.智能家居 C.教育培训 D.医疗设备
46.广泛开展人工智能科普活动，做到（ ）。
A.支持开展形式多样的人工智能科普活动
B.鼓励科学家参与人工智能科普
C.建设和完善人工智能科普基础设施
D.支持开展人工智能竞赛
47.智慧社区的渊源包括（ ）。
A.原始社会 B.工业社会 C.农业社会 D.信息化社会
48.智慧社区的三级指标包括（ ）。
A.保障体系 B.便民服务 C.社区治理与公共服务 D.主题社区
49.中国人口老龄化面对的挑战有（ ）。
A.人口流动频繁，家庭养老能力不足
B.代际关系变化，老年居住空巢增加
C.预期寿命延长，照料需求压力加大
D.家庭规模缩小，代际支持能力弱化
第4篇：农业人工智能技术范文
人类将在与机器的共生共存中，开启一个新的时代？
近年来，人工智能已经从科学的神坛走入了经济的大潮，成为了各大公司争相竞逐的新战场。
在中国，BAT纷纷在人工智能领域布局：李彦宏声称“互联网的未来在于人工智能”，百度的百度大脑、无人驾驶汽车初具规模；腾讯发挥微信、QQ的强大优势，在语音识别、图像识别、人脸支付领域发力；阿里巴巴则以阿里云为基础，将人工智能的基础――数据生态系统做大。而国外的谷歌、微软、FACEBOOK、IBM等巨头，也在人工智能领域全力推进，从当年IBM的深蓝到今天的阿尔法狗，仅仅是巨头们在人工智能领域尝试的冰山一角。 什么是人工智能
尽管随着人机大战，人工智能已经成为了一个耳熟能详的热词，但究竟什么是人工智能，却在行业内都难以有一个确定的定义。其实简单地说人工智能就是对人的意识、思维过程的模拟，但之所以人工智能的定义难以确认，关键在于对“智能”的定义难以确认，在人工智能领域经常有一句话说：我们连人的智能是什么都不知道，何谈人工智能？因此目前大家普遍认可的还是由约翰・麦卡锡（John Mccarthy）在1956年的达特矛斯会议（Dartmouth Comference）上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。简单地说，如果说机器人是要在完成人类四肢的工作，那么人工智能则是要完成人类大脑的工作。
人工智能为什么这么火
其实人工智能早在60年前就被正式提出，几十年来也一直在飞速发展，但似乎在过去的日子，普通人更多地是通过《终结者》、《我，机器人》等科幻电影了解到人工智能，但为什么今天人工智能突然成为了大家关注的焦点呢？来自微软研究院的芮勇认为，除了这些年所谓算法的演进和提升外，几个物质方面因素的发展也将人工智能的应用成为了可能。首先在于背后计算能力的飞速发展。人工智能背后需要有强大的计算能力的支撑，我们看到是阿尔法狗击败了李世石，其实阿尔法狗只是一个程序，在背后则是强大的超级计算机的运算。据中国最大的超级计算机制造者――浪潮公司的科学家刘军介绍，目前，超级计算机的性能发展迅速，一台超级计算机已经能够达到一百万台电脑的运算能力，因此，在计算能力上将人工智能需要的超级运算成为可能。其次，人工智能需要对海量的数据进行分析，就必须拥有海量的数据，而几十年的互联网的发展，让人类社会中海量数据的产生于收集成为了可能。第三，4G技术的普及，让数据随时随地的链接已经成为常态，也让大量数据的传输成为可能，使用场景的便利化，给人工智能走进日常生活提供了多种可能。如果说人工智能原来是一粒种子，但阳光、温度、湿度等外在条件还未具备，因此一直蛰伏在科学家的研究室里，那么今天，正是人工智能即将破土而出的时刻。
既然人工智能时代已经到来，那么无论是科学层面、经济层面，还是我们生活中的人工智能三大猜想就无可回避地出现在我们的面前，让我们看看中外人工智能专家将给出什么样的答案。 人工智能是否会比人聪明？
在硅谷的美国宇航局艾姆士研究中心，有一所一出生就声名显赫的大学―“奇点大学”。其校长雷・库兹韦尔认为，伴随生物基因、纳米、机器人技术几何级的加速度发展，2045年左右，人工智能将来到一个“奇点”，跨越这个临界点，人工智能将超越人类智慧，人们需要重新审视自己与机器的关系。人类将在与机器的共生共存中，开启一个新的时代。那么，人工智能真的将比人类聪明吗？
对于这个问题，科大讯飞董事长刘庆峰坚决认为，人工智能一定能够超越人类，因为通过互联网万物互联，可以把所有人类的智慧汇聚到后台，通过深度神经网络来展现，所以人工智能到时候不是跟单个人比，它是把所有人的智慧汇聚在后台，来跟单个人比，所以它在绝大部分场合下会表现得比人类更聪明。微软亚洲研究院院长洪小文则认为人工智能在大多数情况下比人类更具有能力，但它仍旧无法与人类的智能相比，因为，人类最可贵的能力在于创造力，而这一点上人工智能无法与人类抗衡。被称为中国人工智能布道者的搜狗创始人王小川指出，原来我们都认为人工智能缺乏创造力，但现在人工智能的发展已经否定了这一点。拿阿尔法狗在人机大战中的表现来看，它的很多招法都是传统围棋理论所难以接受，对人类棋手而言匪夷所思的。因为以前是人类告诉机器方法该怎么做，到阿尔法狗的时候，人类开始不用告诉计算机方法，只告诉人工智能目标：就是要赢，这个方法和答案让它自己找。但即便如此，也不能认为机器能够比人聪明，因为必须要人类为人工智能设立一个目标，它才能够产生后面的学习。
所以对于人工智能而言，可以在很多时候轻松击败人类，但它仍受到两方面的限制，第一条是它只能从人类已有的各种各样的行为和判断的数据中去学习，创造不了人类没有经历过的全新的方向。第二是机器设计不了规则，必须由人来设立规则或者说是算法。 人工智能是否会取代人类？
当机器有了智能，自然而然就会让人们想到他与人类的关系，所以在《终结者》中出现了“审判日之战”，在《黑客帝国》中出现了人与MATRIX（矩阵）的对决，而科幻作家阿西莫夫则防患于未然地提出了“机器人三定律”，那么，人工智能的发展真的会取代人类吗？
小I机器人的创造者袁辉对此持悲观态度，他认为整个目前人类文明是在走向一个下滑的阶段，所以在这种阶段下面，人类最后会被终结，这可能是一个时间的问题。从本质上说，这是人类自己的问题，人类创造了人工智能这样的一个物种，这个物种与人类是和谐共存还是竞争，完全取决于人类的发展。而搜狗董事长王小川则预测当人类面对人工智能的时候，会与人工智能共同进化，人工智能将最终会成为人类的一部分，人工智能既会帮助人类，也会约束人类，二者将是一种合体的关系，最终人会变成新人类，会进化成新的物种。
科大讯飞董事长刘庆峰承认因为人工智能可以在后台汇聚人类的各种智慧，所以在很多的复杂的活动中可以超越人类，但是最终是被人类所管理和控制的。因为机器没法自己设定规则，所以它一定是在人类定的大规则下来为人类服务的。最后人和机器会相互耦合在一起，推动整个世界的进程。
其实，在人类发展的进程当中，每一个新技术的出现总会伴随着争议、误解甚至是担忧或者是恐惧，在十九世纪工业革命的时候，英国的产业工人担心机器抢了自己的工作，于是纷纷去烧机器、毁机器；两百年前，在美国大约70%的人口都是农业人口，而大型机器和生产线出现后，几乎抢夺了所有的农业人口的工作。但现在美国只有1%的农业人口，而那69%的人并没有因此而失去他们的生活或者是工作，反而在机器创造的更多的新领域创造了新的工作，寻找到了新的生活。相比那个时候，人类进化了，因此人类就是在不断认知自我的过程当中，去拥抱越来越美好的新生活。 人机大PK
尽管有预言人工智能将逐渐地接管人类的种种职业，但那毕竟是未来，现在，人工智能在一些常见的领域到底达到了什么样的水准？让我们看看人机在几个职业上的PK。
项目：语音识别
规则：由人工智能和人类速录师同时听一段声音，并将其转化为汉字，看谁的准确率高。
结果：
1、速度：双方速度几乎一样，都是在语音播放的同时完成了录入。
2、准确率：准确率都达到99%以上。
应用场景：目前，语音技术主要应用领域是：导航和音响系统、智能可穿戴设备、制造业、智能家居、电信领域、医疗领域、教育等领域。预计在2017年以前，全球语音识别市场将达到1330亿美元。
视角延伸
1、在嘈杂的环境，多人对话的情况下，人工智能尚缺乏足够的辨别能力。
2、对于方言，人工智能的准确率明显降低，需要专门的数据库予以支撑。
3、人工智能的语音识别已经拓展到多种语言，已经初步达成了实时翻译功能。
4、在未来万物互联时代，语音识别将成为人机对话、打通各个平台的接口。
项目：驾驶
规则：无人驾驶汽车在高峰期于北京东三环行驶，看行驶的平稳度与安全性；无人驾驶汽车在专业赛车场进行18米S弯绕桩跑，就是赛车手考赛车水平的时候，会有这一段考试，从头到尾如果是人驾驶一般要14分钟，用智能机器人可以做到13分钟多一点，就是说比赛车手还少一点时间。
结果：
1、实地无人驾驶顺利完成，放置于车顶的打火机，硬币等物件没有掉落。
2、专业赛车场进行的18米S弯绕桩跑，人驾驶一般要14分钟，人工智能可以做到13分钟。
应用场景：当前，世界大型汽车制造商都在致力研究无人驾驶汽车技术。该技术在减少拥堵和安全隐患等方面大有作为。根据业内预测到2020年，无人驾驶汽车市场将达到6亿美元。
视角延伸
1、人工智能还不能处理很多复杂的情况，在技术上仍然具有很大挑战。
2、无人驾驶的目标第一是解决因为人为的因素造成的安全性；其次能够将人类从驾驶的烦琐中解脱出来。
3、专家预测，未来五年无人驾驶的发展方向将是“增强驾驶”，即汽车同时具有人类驾驶与无人驾驶功能并存，人与车的关系就如同当年人与马的关系一样。
4、无人驾驶设备能否小型化将成为无人驾驶能否走向应用的一大门槛。
项目：图像识别
规则：由人工智能和人类同时识别三张明星在不同化妆、衣物时的图像，看谁能准确地认出；同时识别三种长得相似的普通人的照片，看是否能够辨认出这是否是同一个人。
结果：
第一次辨认结果人工智能胜过了人类。
第二次因为有一张图片面部有头发遮挡，人工智能表示无法识别。
应用场景：目前，图象识别技术主要应用在：导航、遥感图象识别、天气预报、环境检测、通信、军事和公安刑侦、临床诊断和病理研究等领域。
视角延伸
1、使用图像识别技术，在大量摄像头拍摄的画面中无论要找罪犯还是要找失踪的人口，效率将会比人类识别高出很多。
2、跟人脸识别和语音识别相结合起来，将极大地提高对个人身份的辨识度，在金融支付领域具有广阔前景。
3、图像识别将进一步发展成表情识别，可以在第一时间感知人类情绪，并采取相应措施。如在驾驶中如果智能摄像头能够感知司机情绪不稳定，可以提前采取措施，减少事故发生可能性。 观点大碰撞
对于人工智能，过去很多人定义过，它要有比较高的自感知能力、自主决策和控制能力、对安全和意外的自动预警和防范处理能力等，它要能在较少人为干预的条件下完成工作和服务。但要强调的是未来人工智能跟过去不同的地方，未来的人工智能一定是终端跟云端协同创新实现的智能控制与服务的。有了网络以后，人工智能就不仅是靠机器内的软件硬件系统来操纵，还可以在使用终端和云端之间实施交互协同来实现，它的水平和能力会远远超过历史上单部机器的智能行为。其实阿尔法狗也有很多东西是在云端计算，而不在终端。所以这是一个未来的方向。
人工智能技术可应用的领域是非常广泛的，可以说是无处不在。它可以应用在生产制造业，还可以应用在各种服务领域。比如金融服务、医疗服务等都可以用人工智能技术；学习方面，也可以用来提升学习效率；还有农业领域，可以借助人工智能技术判断施什么样的肥料、怎么样防治病虫害等，快到收获季节还可以通过人工智能技术预测预判市场销售，这对农产品的行销也都会有大的帮助。
“中国制造2025”提出创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化、人才为本，智能制造是核心。制造经历过不同的时代，第一次工业革命以后是机械制造时代；第二次工业革命以后是机电结合了起来；后工业阶段，上世纪80年代以后又加了电子、机械电子一体化；而信息网络出现以后，现在和未来的制造是网络智能的时代的网络协同智能制造，制造过程、运行服务过程都将数字化、网络化、智能化，这是制造业发展的方向和技术创新的核心。
邬贺铨：中国在人工智能应用方面走得很快
人工智能研究的起步，一般被认为是在20世纪50年代，那时候中国还没有开始研究。不过，人工智能在前50年里还停留在科学家的圈子里，没有走向应用。这些年中国人工智能的研究跟其他新生领域的研究一样，取得一些好的成果，但是总体上与国外还是有差距的，在一些有影响的文章发表、人工智能原创的技术，包括支撑人工智能的产业等方面我们还有差距。
不过，应该说中国的人工智能在个别领域做的还是很不错的。比如说，科大讯飞在中文的语音识别上是领先的，百度、阿里、腾讯也在关注人工智能，不但自己在培养专家，也从海外引入一些高端人才，努力缩短我们与国外的差距。
中国机器人也做的不错，严格来说，我们机器人是广义的机器人，传统讲的机器人是工业机器人。我们的机器人产品以面向社会消费应用为主，产能产量已经占到世界较大市场。沈阳自动化所和新松机器人等公司从事机器人研究很长时间了，他们在做工业的机器人，也取得了不少的成绩和应用。但是在大型生产线上，目前应用的工业机器人还是以国外产品为主。
中国在无人驾驶车的应用方面跟美国相比也不会差距很远。现在百度的无人驾驶车，按照现在的水平也有望在未来的一两年内应用了。不过，无人驾驶需要很多技术，而现在国产车内的车载电子系统还是进口的，如果说不能在汽车总线上突破，我们的无人驾驶车在核心技术上还是有不少差距。
总体来说，在人工智能的应用上中国走得很快，展望未来不仅会缩小与国际的差距，也会走在前面。中国正处于经济发展方式转变和两化融合的重要阶段，需要大量的生产自动化手段，中国的人工智能的市场非常大。
张潼：人工智能的核心技术就是让机器学习
现在企业界很多研究院，包括阿里、腾讯、滴滴、360等关心的都是机器学习的核心能力。总体来讲，一个是大数据，另外一个是对于大数据处理和加工的能力。把一个原材料变成你真正所需要的系统或者产品，这是它的能力。从机器学习的技术来讲，如何实现规模更大、创新还有实时更新的效果，这一系列的技术能力使得所有公司都非常感兴趣。
总体来讲，数据处理的核心能力就是机器学习能力，还有高性能计算。处理大数据也要有计算平台，最后是一系列应用，包括广告、无人车，包括其他行业的探索。
此外，现在的医疗有各个环节，其中一个环节和互联网紧密相连，当病人患病的时候，去医院之前往往会自己看看是什么毛病，会有自我诊断或者自我询查信息的过程，但是百度搜索信息不太足够，因为只能找到相关网页，并不直接相关。其他的一系列互联网公司也会有这样的平台去帮助查询者对接，像对接医生和对接专业的知识一样。
从我们的角度来讲，实际上可以利用人工智能的能力去做这种系统，这种系统有几个形式，比如说病人会用口语化的形式表达，医生比较专业，病人不知道很多专业名词。如何把口语化和专业知识对接需要设定自然语言的病症，这也是病人希望交流的形式。
从机器智能角度上要有交互、引导以及对话，另外还要把信息综合起来，这样会有更好的理解。如互联网+零售业，百度怎么和零售业相结合，这是研究院思考的问题。如果打通线上线下，就知道这些客户线上的行为和喜好，以帮助线下的商家找新客户。而利用机器学习建模技术把这些人的喜好或者类别分列出来。
如何理解大数据和人工智能的关系，大数据是它的源泉。世界上很多国家很重视收集数据的能力，因此也使得它在下一阶段将有大大提升。此外还有机器学习，AlphaGO、无人机就是例子，它的核心技术就是智能化，下一个十年也将会有更加细致的发展。人工智能会促进一系列的新技术成为可能，这种可能会推出新的产业。
Jim Lawton：机器人需要更加智能化
长时间以来，机器人只能在不变的工作环境下工作。我们需要为机器人定制适合的工作环境，这个安排在一些工厂行得通，但是大部分工厂的工作环境不一定能配合。
我们通过编程让机器人执行一些任务，机器人会按照设定好的程序工作，但这不是智能机器人。更加智能的机器人是这个行业重要的突破和创新。我们现在拥有更优秀的机器人――能够在不完美的环境下工作。操作任务自动化进程不断地在创新。此外，随着机器自主学习及深度学习等人工智能的进步，认知任务的变化也是日新月异。
人机协作将主要在两个方面发生变化。一方面，以往我们需要请专家为机器人编程，然后执行任务。现在则通过演示来培训机器人。在未来，人类员工将“告诉”机器人去做什么，机器人只需要“看”着去学，从人类那里学习，也可以从另一台机器人那里学习。另一方面，我们深信只有人类能自主工作。制造业的新趋势是结合传达实时遥测数据的机器人和能累积结构化和半结构化数据的软件数据平台，然后供人类理解及诠释信息、并且做出明智的决定以提升工作流程，促进持续创新。
因此来说，人类和机器人将并肩工作，共同解决问题，提升工作流程，并能一起处理更多的任务。操作任务和认知技术自动化相结合是制造业创新时代的必然趋势。
SEARI在去年11月成为Rethink Robotics在华首家分销合作伙伴。协作机器人是Rethink Robotics的核心优势，Rethink Robotics通过其智能协作型的机器人Baxter和Sawyer，可完成目前90%传统自动化方案不能完成的工作，从而不断革新制造业的生产方式。
协作机器人和传统的工业机器人有很大的区别。传统机器人对精准定位、速度、精度、刚性等方面有硬性要求，相对而言，易用性、操作灵活性及安全性正是协作机器人的优势，国内很多企业对两者的比较已经有一定的了解。
在过去几个月，我们的销售团队已经走访一百多家企业，向它们推广Rethink Robotics的方案，获得非常好的反响。但协作机器人真正进入中国市场还需要有一个磨合的过程，现在不少国内制造业的工厂都是几年前、甚至十多年前建好的，当时的厂房设计是按照人手操作的思路来设计的，完全没有把机器人的元素考虑在内。
第5篇：农业人工智能技术范文
美欧人脑研究计划抢占人工智能制高点
2013年，美国和欧盟先后宣布启动人脑研究计划，成为人类科技领域的重大事件。2013年1月，欧盟委员会宣布，“人脑工程项目”被选入欧盟“未来新兴旗舰技术项目”，作为欧盟第七框架科研计划中信息通信技术研究子计划的一部分，通过打造基于信息通信技术的综合性研究平台，绘制详细的人脑模型，促进人工智能、机器人和神经形态计算系统的发展。2013年4月，美国总统奥巴马正式宣布了“运用先进创新型神经技术的大脑研究计划”，由美国国家卫生研究院、国防高级研究计划局及国家科学基金会等单位组织实施。
美欧人脑研究计划涉及各种交叉学科，主要内容包括，一是模拟人脑体系结构和信息系统，开发出“神经学计算系统”、“神经学机器人”等新型信息计算科学平台；二是使用某种超级计算机中功能强大的多层模拟系统，绘制出人脑工作的复杂神经回路图像和模拟网络；三是探索神经网络如何存储、处理信息，以机器模拟方式建立针对环境和外部事物的超级洞察力。
美欧人脑研究计划不仅将使美欧等国占据人类科研活动的战略制高点，而且将对信息技术、产业和经济带来革命性的意义。一是可能催生颠覆性的生物计算产品，模拟人脑构建出基于自然语言交互、遗传同程算法等技术的生物形态计算产品。二是可能催生颠覆性的网络产业，基于生物智能神经学技术的协议、标准和设备，从而引起整个网络架构和联网模式的彻底变革。三是可能催生信息化发展领域产生革命性的变化，新型生物形态计算产品将在工业、农业、保健、医疗、商业、节能环保等领域获得广泛深入的应用，推动数字制造技术、互联网技术和再生能源技术的重大创新与融合，使得信息化发展领域产生革命性的变化。四是推动国民经济产生新的增长极限，人脑研究计划在经济领域将增加就业，改善全球几十亿人民的生活状况，从而成为美国经济增长的新型极限。
国际竞争日趋激烈，我国应加快人工智能发展
国际人工智能竞争日趋激烈，我国面临不进则退、缓进亦退的局面。国内互联网企业在数据、应用等方面的规模优势，以及国内快速发展的互联网基础设施将为我国推进人工智能创新发展奠定基础。与此同时，深度学习、人脑模拟等人工智能技术新赛场将为我国实现新技术突破带来机遇。
尽管我国在人工智能领域面临重大的发展机遇，但应深刻认识到，人工智能创新发展需要以坚实的理论研究、强大的技术能力以及雄厚的产业基础作为支撑，在上述方面我国与发达国家还存在一定差距，存在顶层设计和统筹规划力度不足、前沿创新能力不强、基础积累薄弱、应用深度受限、公共服务平台建设不足等问题。我国要认清发展以人工智能为代表的新技术新领域的紧迫形势，从顶层建立人工智能的国家发展战略，促进人工智能技术创新、促进人工智能在各行业各领域的融合应用。
我国发展人工智能的总体目标与重点任务
我国将依托互联网平台提供人工智能公共创新服务，加快人工智能核心技术突破，促进人工智能在各行业各领域的推广应用，培育若干引领全球人工智能发展的骨干企业和创新团队，形成创新活跃、开放合作、协同发展的产业生态。围绕“发展产业、创新应用、提升水平”，我国在《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》中明确提出了以下三方面重点任务：一是培育发展人工智能新兴产业，二是推进重点领域智能产品创新，三是提升终端产品智能化水平。
——培育发展人工智能新兴产业
一是建设支撑超大规模深度学习的新型计算集群，构建包括语音、图像、视频、地图等数据的海量训练资源库，加强人工智能基础资源和公共服务等创新平台建设。百度、腾讯、中科院自动化所、清华大学等均已开展深度学习理论、算法、建模、应用等方面的研究，整体上与国外顶尖水平相接近，少数领域已经赶上国际领先水平。
二是进一步推进计算机视觉、智能语音处理、生物特征识别、自然语言理解、智能决策控制以及新型人机交互等关键技术的研发和产业化，推动人工智能在智能产品、工业制造等领域的规模商用，为产业智能化升级夯实基础。百度利用自身的技术优势，加快深度学习等人工智能技术创新，并积极布局无人驾驶汽车、智能机器人等尖端项目的研发。
——推进重点领域智能产品创新
一是鼓励传统家居企业与互联网企业开展集成创新，不断提升家居产品的智能化水平和服务能力，创造新的消费市场空间。海尔智慧生活生态圈，以开放平台的模式来制造互联网家电，将电视、冰箱等产品变成智能终端，向用户提供消费提醒、生活信息、食品监控以及健康咨询等多种服务。
二是推动汽车企业与互联网企业设立跨界交叉的创新平台，加快智能辅助驾驶、复杂环境感知、车载智能设备等技术产品的研发与应用。上汽集团与阿里巴巴开展战略合作，投资10亿元建立“互联网汽车基金”，共同推进“互联网汽车”的开发和运营平台建设，促进汽车行业的跨界创新和转型发展。苏州智华汽车电子有限公司与清华大学合作研发车道偏离、前撞预警和全景泊车辅助等无人驾驶辅助系统，并已经在厦门金龙、郑州宇通、郑州交运集团，以及长安汽车、东风日产等市场实现量产商用。
三是支持安防企业与互联网企业开展合作，发展和推广图像精准识别等大数据分析技术，提升安防产品的智能化服务水平。海康威视与百度、阿里巴巴、腾讯、京东、乐视等互联网公司合作打造智能安防体系，涉及硬件定制、双品牌合作、智能硬件对接和云平台对接等。
——提升终端产品智能化水平
一是着力做大高端移动智能终端产品和服务的市场规模，提高移动智能终端核心技术研发及产业化能力。华为相继推出Mate系列和Ascend P系列产品，聚焦全球市场，通过高端品牌独立运营提升终端销量，2014年华为智能手机全球出货量为7500万部。
第6篇：农业人工智能技术范文
关键词：互联网；人工智能；客户信息
一、人工智能及作用（技术）
管理信息系统中的三大要素：信息、技术和人。庞大的信息通过被识别、筛选过滤得到人们所需信息，然后被收集起来发挥其作用，人们利用更精确的信息做出更有效的决策，并改进当前的落后技术，创造更高效快捷实用的技术。而这些技术能够更好的被人们利用起来从而服务于人。
图1 管理信息系统三要素关系
人工智能（AI）是计算机科学的一个分支。它是研究运用计算机模仿人类的各种行为如推理、证明、识别、理解、设计、学习、思考、规划以及问题求解等的技术和软件，用以解决需要人类专家才能处理的复杂问题，如诊断、预测、分类等。企业中使用最广泛的人工智能系统主要有四个类别：专家系统、神经网络、遗传算法和智能。
专家系统（ES）作为人工智能中的一个重要分支，在财务管理、医药、生产等一些特定领域发挥了巨大作用。专家系统是一种智能的计算机程序，能够获取企业的专业知识，以便运用知识和推理能力解决问题。专家系统通常由知识库及其管理系统、综合数据库、知识获取机制、推理机、解释器和人机交互界面六部分组成。
图2 专家系统基本结构
神经网络即人工神经网络（ANN）是模拟人类分辨事物的能力，可以发现和辨别模式的人工智能系统，并且它不需要预先设定得出结论的步骤。神经网络具有自适应和自学习的特点。神经网络应用广泛，主要方向有：识别、预测、分类等，用于字迹识别、语音识别、图像识别、财务预测、疾病研究、检测与评估。由于神经网络可以从大量的信息中发现模式，因此又常被称为预测系统。
遗传算法（GA）从字面上看，“遗传”二字就可以表达出该系统的重点，它是通过模拟生物进化过程中自然选择和适者生存规律等遗传机理从而产生一个问题的逐步改进的解决方案。遗传算法已经成功的被应用于销售、管理、设计、工业等领域，解决了很多问题。遗传算法应用了三种进化概念：选择、交叉、变异。选择即优胜劣汰，优先考虑较好的结果；交叉是产生新个体的主要方法，将几个好的结果组合在一起期望其产生更好结果；变异是产生新个体的辅助方法，随机组合然后评估结果的好坏。
智能（IA）又称为智能体，是在用户没有明确具体要求的情况下，根据用户需求代替人或辅助人来执行各种复杂的工作的软件。其特点是智能性、主动型、协作适应性。智能在许多领域起着重要的作用，如电子商务、信息服务、教育娱乐等。
二、人工智能的应用
1.专家系统判别目标客户群
互联网时代，用户需求更加细分，市场应该更关注和满足用户的个性化，那就要从收集客户信息入手，首先得了解目标客户才能掌握市场。那么，专家系统可以帮我们判断客户群体，也就是解决为谁生产产品以及生产的产品是为谁所需的问题。专家系统利用其处理大量信息且能汇集来自各种渠道的信息和推理能力解决诊断、指令性问题，对客户群体进行识别，合理判断出目标客户群，才能为客户提供更好的产品。例如宝洁公司根据对用户群体细致的细分，发展到现在一共拥有五大洗发水系列品牌。海飞丝主打去屑，飘柔洗护二合一，潘婷维他命配方滋养修复，沙宣领导专业创新，伊卡璐草本环保清新自然。利用专家系统，通过对客户数据的分析，针对不同需求可以向客户推荐相应洗发水从而提高销量。从产品出发寻找客户，就是要求根据产品自身特性，在调查分析同类产品市场需求的基础上，应用专家系统筛选和锁定产品销售的目标客户群体，解决好“卖给谁”的问题。
2.神经网络做预测
企业每天都会收集到大量信息，要使得信息发挥其价值作用，接下来使用神经网络的发现和预测功能就可以从大量客户信息中进行分析并预测产品的销量和盈亏，包括各种商品的销售情况、库存、商品结构、资金占用比、客人数等多个角度进行详细的统计分析与预测。美国第二大零售店塔吉特，给每位前来购物消费的顾客一个编号，每个编号里记录该顾客的所有个人信息，包括个人信息：联系方式、住址、邮箱等；消费信息：购物偏好、购物频率等。塔吉特拥有一套数据预测系统即神经网络系统，它通过对消费者的消费习惯进行多次的测试和大量综合数据分析得出结论。根据这些结论我们可以得到很多有用的信息，如：明年某产品的预期进货量、预期收益和对资金的运作规划等。
3.遗传算法优化服务
遗传算法系统当然必不可少，它可以优化整个系统并为客户提供更好的服务。塔吉特根据顾客一段时间内的消费记录，利用专家系统识别消费群体，利用神经网络系统进行数据分析，将顾客购买的物品分类并考察购买频率，找到内在需求数据，进一步判断消费者的身份。这时我们需要遗传算法这个优化系统根据这些数据得出一些可以用来组合营销的产品，例如我们熟知的啤酒和尿布、烟和酒、玩具和学习用品等。通过遗传算法决策者可以适时调整商品结构，增加了商品的竞争力，使商品结构与配置趋于更优化合理的状态。遗传算法就可以用于解决组合优化问题、调度问题以及物流配送问题。沃尔玛的送货车队可以说是全美最大的，车队采用电脑进行车辆调度，遗传算法可以为其提供最优化的合理路线，并通过全球卫星定位系统对车辆进行定位跟踪，确保送货的可靠性和及时性。
4.智能挖掘推广
智能更能发挥出锦上添花的作用，智能可以用来进行目标客户的销售推广。在判断出消费者身份后，进而可以用广告、赠送优惠券、发邮件或信息提醒告知顾客近期的优惠活动，其中智能系统发挥了巨大作用。塔吉特超市中曾出现过这样一件事：一位男子怒以为超市给他17岁的女儿婴儿尿片的优惠券是个大乌龙，但超市的神经网络预测系统通过购物数据分析出她的女儿在一段时间内的消费情况，包括购买的物品类别和购买频率得出结论他的女儿是一位准妈妈，这才赠送了优惠券。智能中的信息在其中无疑很重要，最知名的信息是采购者，又称为购物机器人，它是位于网上的智能，可以帮助顾客尽快找到所需产品和服务。亚马逊就利用这种智能技术根据消费者的消费情况在你浏览商品时就为你推荐你可能喜欢的商品，就像我们在用音乐播放器播放音乐时会有一个选项叫“猜你喜欢”为你推荐你可能喜欢的歌曲。网站通过将空间出售给别的商家进行商品销售或者以点击次数收费也就是为网页链接站点付费。
三、总结
一个企业的利润=收入-成本，从战略的角度看，我们将收入看作线上部分，将成本看作线下部分。利用人工智能技术营销客户就是增加线上部分即增加收入来获得更大的利润，增加线上的方法还有推出新产品、提供增值服务及互补性产品等，减少线下部分可以采取优化生产流程、降低运输和人力成本等方法，当然线上线下两者结合对于利润的增加效果更突出。
总体上利用各种人工智能技术建立新型客户关系管理系统，首先先了解消费者，其次为其推荐商品并满足其需求，最后挖掘顾客的潜在需求。实现销售自动化，建立起完善的客户服务及支持系统，准确的分析市场营销活动。利用人工智能技术建立竞争优势，如顾客忠诚计划：使顾客成为店家的会员，办理会员卡或者积分卡，有些商家则以顾客的手机号码作为积分号或者会员号使会员机制更加简便易记，用好的服务和产品让顾客成为最好的产品宣传者，变成产品的粉丝，就像我们熟知的苹果商品的“果粉”、小米商品的“米粉”一样。让消费者为产品代言，必须要做到的就是与时俱进，利用起身边的科技产品先进系统，完善优化自己的客户管理系统。人工智能不仅仅是人工智能，它能做到的还有很多很多。总之，信息为人们所收集创造出更先进的技术，技术又被人们应用起来收集更有用的信息为人们所服务。
参考文献：
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[2]Stephen Haag.建援，译.信息时代的管理信息系统[M].严机械工业出版社，2011.
[3]杨峰，邵培基.面向零售业的商务智能系统的应用[J].西安邮电学院学报，2009（3）.
[4]高新亚，郭清.浅谈网络营销中的客户信息管理[J].当代经济，2007（12）
第7篇：农业人工智能技术范文
关键词 工业强省 智能化 发展方向 突破点
中图分类号：TP18文献标识码：A
Intellectualization Development of Powerful
Province Depending on Industry in Guizhou
WU Maonian
(School of Science, Guizhou University, Guiyang, Guizhou 550025)
AbstractThe paper first discusses the position and function of intellectualization development of powerful Guizhou province depending on industry. Secondly, it proposes some breakthroughs and methods in intellectualization development of powerful province depending on industry.
Key wordspowerful province depending on industry; intellectualization; the direction of development; breakthrough
为了应对金融危机和保持经济增长，国务院提出了行业振兴规划，国务院先后确立并通过了钢铁、汽车、纺织、装备制造、船舶工业、轻工业、石化产、电子信息业、有色金属和物流业十个行业振兴规划。经过几年的初步发展已经初显行业振兴带来的各种好处。2010年贵州省领导经过仔细调研，提出了工业强省战略，随后确立了贵州工业的十大振兴计划。它们是电力、煤炭、化工、装备制造、有色、建材、烟酒、钢铁、高新技术、民族制药和特色食品十大振兴产业。振兴计划明确提出以产业振兴为目标，以增强创新能力为核心，加强统筹部署，凝炼共性关键技术，集中力量加快推进。为了更好的发挥科学技术在工业强省中的地位和作用，贵州省科技厅在在2011年初启动了，《贵州省科技支撑工业十大产业振兴实施方案(2011-2015年)》①。实施方案明确，加快科技重大项目的实施与科技创新成果的推广应用，支撑贵州省重点产业振兴；发展高新技术产业，改造和提升传统产业，推动产业结构的调整和升级，培育新兴产业，创造新的市场需求和经济增长点；加强企业技术创新能力建设，加快建立以企业为主体、产学研用紧密结合的技术创新体系，增强企业综合竞争力；提升科技在推进新型工业化进程中的支撑能力，为加速发展、加快转型、推动跨越做出切实贡献。实施方案提出，五年间，全省科技投入保持持续增长，财政应用技术研究与开发资金年均增长20%，全社会研究与发展(R&D)经费投入占全省生产总值的比重达到1.2%；创新服务体系进一步完善；专利申请量保持35%的年均增长率，专利授权量保持30%的年均增长率；在化工、装备制造、冶金、有色等重点领域形成产业集群，拥有一批具有市场竞争力的高新技术产品，高新技术产业产值占国内生产总值的比重达8%以上；节能环保、新材料、新能源、生物产业年均增长率达到25%左右，成为贵州战略性新兴产业领域新的增长点；民族医药产业发展能力不断提升。
随着对工业强省战略认识的加深，各级领导逐步认识到新的省领导提出的工业强省中的工业已经不在是传统意义下的工业，而是新型工业。那么新在那儿呢？本人认为将最新的科研成果与贵州的工业有机结合起来的工业化道理就是新型工业。综合上述信息，作者认为贵州的工业强省道路应该着眼于新型工业，即是在工业的发展道路上需要大力引进现代科学技术。尽管贵州工业强省战略还有不少问题，但作者认为在工业强省的大路上我们应该做到放眼世界新科技成果、重视国内新技术和高级人才、立足用好用足贵州省内的工业基础和人才。作者在此探讨一下贵州工业化道路上的人工智能技术应用做一个较为详细的说明，其他的新科学技术的应用类似。
人们普遍认为，计算机将会向网络化、智能化、并行化方向发展。二十一世纪的信息技术领域将会以智能信息处理为中心。人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）②，是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性新学科。作为一门边缘新学科得到世界的承认并且日益引起人们的兴趣和关注。不仅许多其他学科开始引入或借用AI技术，而且AI中的专家系统、自然语言处理和图象识别已成为新兴的知识产业的三大突破口。对人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究学派。这就是：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。人们普遍认为，计算机将会向网络化、智能化、并行化方向发展。二十一世纪的信息技术领域将会以智能信息处理为中心。
目前人工智能主要研究内容是：分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统、知识发现与数据挖掘、遗传与演化计算、人工生命、人工智能应用（如：模糊控制、智能大厦、智能人机接口、智能机器人等）等等。人工智能研究与应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。未来人工智能的研究方向主要有：人工智能理论、机器学习模型和理论、不精确知识表示及其推理、常识知识及其推理、人工思维模型、智能人机接口、多智能主体系统、知识发现与知识获取、人工智能应用基础等。
同时如下的这则2006年的信息也让人兴奋：“今年初，牡丹江市金跃集团与韩国文豪斯株式会社签订合作协议，欲引进人工智能高新技术及相关技术和产品落户牡丹江，在中国大力开发人工智能高新技术市场。该项目研发的具有自主知识产权的最新一代人工智能高新技术，其研发成果已经远远超出了国内软件的发展速度，在世界人工智能软件研发领域也走在前列，在国内可首创人机对话的先河，市场潜力大，科技含量高。项目建成后，将形成集研发、推广、销售于一体的人工智能软件研发和生产中心，该项目全面启动后，年可实现销售收入2~5亿元人民币，年可实现利税1亿元人民币以上，年销售利润率40%。该项目成功运作不仅可填补我市高科技软件研发技术的空白，而且还可带动我市相关传统产业提档升级和市直利税的增长。”
综合贵州的实际省情和目前人工智能的发展，笔者认为可以从以下几个方面去突破。
（1）结合贵州十大产业中的电力和装备制造，智能化是一个重点发展的方向。现在智能电网的研究何义应用都正处于起步阶段，抓住这个机会，加大科技投入这个领域，力争或者具有世界先进水平的核心技术是重点。智能化机械制造业是目前的一个热点研究，充分利用国家复合改性聚合物材料工程技术研究中心和省部共建教育部现代制造技术重点实验室等的研究基础，做好围绕现在制造技术的装备制造业发展。
（2）由于贵州十大产业中的煤炭、化工、有色、建材、钢铁均需要对资源的挖掘开采，具有智能化的资源开采设备开发和二次开发是重要的内容。同时科学合理的对资源开采也是一个关键。充分利用国家复合改性聚合物材料工程技术研究中心、省部共建教育部喀斯特环境与地质灾害防治重点实验室和省部共建教育部现代制造技术重点实验室等的研究基础，做好长期合理利用资源为贵州绿色、健康发展。
（3）民族制药和特色食品应该是贵州的重要特产之一，在国内具有较好的基础。首先贵州植物非常丰富，是民族制药的重要基础，现在已经形成了国内最大的民族制药基地。现在国家也在大力加大中药制药力度，所以政府应该重视与相关部门联系，充分利用教育部绿色农药与农业生物工程重点实验室、教育部西南药用生物资源工程研究中心和贵州省中药材繁育与种植工程实验室等机构的研究基础，加大新药的开发使之具有自己的知识产权才是长远之计。其次特色食品也是贵州省的一个品牌，比如国内知名的老干妈辣椒。尽管贵州具有很好的原材料，但是目前品牌单一和传统的制作方法使得产量较低，必须加大科研程度，使得具有智能的机器能代替目前的手工制作，增加产量。
注释
第8篇：农业人工智能技术范文
计划强调，要加强人工智能领域专业建设，形成“人工智能＋X”复合专业培养新模式。计划的重点任务之一，是要完善人工智能领域人才培养体系，并且推动高校人工智能领域科技成果转化与示范应用。高校在人才培养中起到了至关重要的作用，虽然人工智能尚未成为一级学科，但国内不少一流的高校已经开始通过建立合作实验室、增强人工智能分支教学等方式发展人工智能。
为了解各高校开展人工智能研究的情况，亿欧盘点了10家在设有人工智能实验室或有人工智能分支专业的高校。
清华大学：计算机科学与技术系
清华大学计算机科学与技术系（简称计算机系）成立于1958年，在2006年、2012年全国学位与研究生教育发展中心开展的一级学科整体水平评估中，以总分满分100分的成绩排名第一。2017年，在 USnews 推出的世界大学学科排名 Best Global Universities for Computer Science 中，计算机科学与技术学科紧随 MIT之后位列世界第2名。在 QS 世界大学排名 （QS World University Rankings） 给出的全球计算机学科排名中为例第15名，其排名与得分逐年稳步提升。
计算机系包含了国内计算机专业最全的学科方向，设有高性能计算机与处理器、并行与分布式处理、存储系统、大数据与云计算、计算机网络、网络与信息系统安全、系统性能评价、理论计算机科学、数据工程及知识工程、软件工程、计算机与VLSI设计自动化、软件理论与系统、生物计算及量子计算、人工智能、智能控制及机器人、人机交互与普适计算、计算机图形学与可视化技术、CAD技术、计算机视觉、媒体信息处理等研究方向。
计算机系现设有高性能计算、计算机网络技术、计算机软件、人机交互与媒体集成4个研究所；智能技术与系统国家重点实验室；计算机基础与实验教学部等科研教学机构。
计算机系还设有国家级计算机实验教学示范中心，包括：计算机原理实验室、微型计算机实验室、计算机网络实验室、操作系统实验室、计算机软件实验室、计算机控制系统实验室、智能机器人实验室、计算机接口实验室、学生科技创新实验室等。此外，计算机系还与腾讯、搜狗、微软、思科等国内外著名公司建立了面向教学或研究的联合实验室。
北京大学：智能科学系
智能科学系成立于2002年7月，主要从事智能感知、机器学习、数据智能分析与智能计算、智能机器人等方向的基础和应用基础研究，侧重于理论、方法以及重大领域应用上。
北大智能科学系依托于视觉听觉信息处理国家重点实验室，实验室以实现高度智能化的机器感知系统为目标，在生物特征识别研究方面处于国际领先地位。智能科学系在著名的软件与人工智能专家、我国载人飞船工程软件专家组组长何新贵院士和长江特聘教授查红彬教授的带领下，重点开展机器视觉、机器听觉、智能系统与智能的生理心理基础等研究。以北大智能科学研究人员为技术核心的北大指纹自动识别系统，是国内唯一能与国外系统抗衡的自主知识产权，是中国第一家也是唯一的一家提供公安应用全面解决方案的系统，拥有中国指纹自动识别技术产品第一市场占有率。
人工神经网络说话人识别新方法的研究获得教育部科技进步一等奖；国家空间信息基础设施关键技术研究获得2000年中国高校科学技术二等奖，入选2000年中国高校十大科技进展。
复旦大学：类脑智能科学与技术研究院
复旦大学类脑智能科学与技术研究院于2015年3月筹建成立，是复旦大学校内的独立二级研究机构。其前身为复旦大学第一批跨学科交叉国际化研究中心——计算系统生物学研究中心，成立于2008年。研究院基于复旦大学既有的数学、统计学、计算机科学、生物学、信息学、临床医学、语言学、心理学等多学科综合交叉研究优势，以计算神经科学为桥梁，着力开展大脑机制解析、脑疾病智能诊疗、类脑智能算法、类脑智能软硬件、新药智能研发、通用智能等相关领域的科学研究、技术研发和人才培养。
研究院率先探索打通国际与国内、科技与产业的全链条、全球化产学研合作机制，充分发挥高校培养和储备高端智能人才、发现和培育前沿技术的综合优势，推动产学研源头创新与合作，致力于成为推动脑科学、人工类脑智能与产业应用融合发展的重要科技创新平台。
研究院目前在建五个核心功能平台和一个国际合作研发中心，主要包括：一是以脑高级认知功能的多信息反馈处理机制研究为核心的神经形态计算仿真平台；二是以多尺度多中心重大脑疾病数据库和算法开发为基础的智能诊治数据示范平台；三是依托高端医疗影像设备集群，为生物医学转化研究和信息产业智能化提供试验技术支撑的综合生物医学影像平台；四是以开发深度学习、强化学习和自组织学习等机器学习算法以及可穿戴设备、类脑芯片、健康服务机器人等为目标的类脑智能软、硬件开发平台；五是集孵化加速、产业联盟、投资基金为一体，为类脑智能创新项目及企业提供应用技术资源和孵化服务的类脑智能产业化平台；六是依托已有的欧洲人类脑计划、美国脑计划等国际合作的数据、学术资源，建设类脑智能国际合作节点和人才培养中心。
中国科学院：自动化研究所
中国科学院自动化研究所成立于1956年10月，是我国最早成立的国立自动化研究机构。目前设有类脑智能研究中心、智能感知与计算研究中心、脑网络组研究中心等12个科研开发部门，还有若干与国际和社会其他创新单元共建的各类联合实验室和工程中心。另有汉王科技、三博中等四十余家持股高科技公司。
近年来，自动化所共获得省部级以上奖励30余项。数量逐年增加，质量不断提高；专利申请和授权量连年攀升，多年位居北京市科研系统前十名绘制的“脑网络组图谱”第一次建立了宏观尺度上的活体全脑连接图谱；虹膜识别核心技术突破国外封锁，通过产学研用相结合走出“中国制造”之路；基于自动化所语音识别技术的“紫冬语音云”在淘宝、来往等阿里巴巴旗下移动客户端产品中得到推广；“分子影像手术导航系统”通过国家药监局医疗器械安全性及有效性检测认证并进入临床应用；“智能视频监控技术”和“人脸识别技术”分别成功应用于2008年北京奥运会、2010年上海世博会的安保工作中，为社会安全贡献自己的力量；研制的AI程序“CASIA－先知1．0”采用知识和数据混合驱动的体系架构，在2017首届全国兵棋推演大赛总决赛中7：1的悬殊比分战胜人类顶级选手，展示了人工智能技术在博弈对抗领域的强大实力……
在共建机构方面，自动化所与新加坡媒体发展管理局联合成立中新数字媒体研究院，聚焦交互式语言学习、视频和分析等领域；与瑞士洛桑联邦理工大学（EPFL）在京成立中瑞数据密集型神经科学联合实验室，在类脑智能研究方面展开合作；与澳大利亚昆士兰大学（UQ）共建中澳脑网络组联合实验室，在“计算大脑”研究方向上进行远景规划；还与香港科技大学共建智能识别联合实验室，在模式识别、无线传感器网络等领域展开合作。
厦门大学：智能科学与技术系
早在上世纪八十年代初，厦门大学就已开始从事人工智能领域的研究，相继在专家系统、自然语言处理与机器翻译等领域取得过一系列成果。为此，1988年经学校批准成立“厦门大学人工智能与计算机应用研究所”，后于2004年更名为“厦门大学人工智能研究所”。2006年12月，经国家教育部批准，厦门大学正式设立“智能科学与技术”本科专业，并于2007年6月经学校批准成立“厦门大学智能科学与技术系”。
厦门大学智能科学与技术系现有一个本科专业（智能科学与技术），三个硕士学位授予专业（模式识别与智能系统、计算机科学与技术、智能科学与技术），两个博士学位授予专业（计算机科学与技术、智能科学与技术）。
目前该系承担多项国家863、国家自然科学基金、福建省科技基金等项目，拥有“福建省仿脑智能系统重点实验室”、“智能信息技术福建省高校重点实验室”和“厦门大学语言技术中心”三个平台，此外还有“艺术认知与计算”、“自然语言处理”、“智能多媒体技术”、“人工大脑实验室”、“智能中医信息处理”等多个研究型实验室，为培养高质量的学生提供了必要的保障。
上海交通大学：计算机科学与工程系
上海交通大学计算机科学与工程系成立于1984年。近年来，随着计算机科学与技术在人们生活中的应用不断深入，特别是随着云计算、物联网、移动互联网、大数据等技术的兴起，交通大学计算机系不断调整学科方向，形成了高可靠软件与理论、并行与分布式系统、计算机网络、智能人机交互、密码学与信息安全等研究方向。
该院系下设三个重点实验室：智能计算与智能系统重点实验室、上海市教委智能交互与认知工程重点实验室、省部共建国家重点实验室培育基地及上海市可扩展计算与系统重点实验室。其中，上海交通大学－微软智能计算与智能系统联合实验室目前是教育部－微软重点实验室，成立于2005年9月，是交通大学和微软亚洲研究院在多年良好合作的基础上，为了更好发挥各自在并发计算、算法与复杂性理论、仿脑计算、计算机视觉、机器学习、计算智能、自然语言处理、多媒体通讯以及机器人等领域的优势，实现“使未来的计算机和机器人能够看、听、学，能以自然语言的方式与人类交流”这一共同使命而成立的。实验室在科学研究、人才培养、学术交流等方面也取得了很好的成绩。实验室累积200余篇，成果发表于CVPR，ICCV，WWW等国际顶级会议上。
南京大学：计算机科学与技术系
南京大学的计算机科学研究起步于1958年，建立了计算技术、计算数学、数理逻辑等专业开始培养计算机相关领域专门人才，1978年在上述三个专业基础上成立了计算机科学系，1993年更名为计算机科学与技术系。
依托该系师资，先后成立了南京大学计算机软件研究所、计算机软件新技术国家重点实验室（南京大学）、南京大学计算机应用研究所、南京大学多媒体计算技术研究所、南京大学软件工程中心（江苏省软件工程研究中心）、南京大学信息安全研究所等科研机构。主要科研方向有：软件自动化与形式化、分布与并行计算及新型网络、新型程序设计与软件方法学、多媒体与信息处理、人工智能与机器学习、系统软件及信息安全等。
建系30年来，共承担国家973计划、国家863计划、国家攀登计划、国家自然科学基金、国家科技攻关等重大科技计划项目以及省、部、委科研项目和企事业委托或国际合作的研发项目300余项，科研成果获得各种奖励80余项，其中国家科技进步奖一等奖1项、二等奖4项、三等奖2项，省部委自然科学奖和科技进步奖特等奖2项，一等奖8项，二等奖37项。3000多篇，出版专著、教材50多部，申请国家发明专利33项。部分成果被转化为产品，产生了较大社会效益和经济效益。
哈尔滨工业大学：计算机科学与技术学院
哈尔滨工业大学计算机专业创建于1956年，是中国最早的计算机专业之一。在1985年，发展成为计算机科学与工程系，并建立了计算机科学技术研究所。2000年，计算机科学与技术学院成立；同年，建立了软件学院，后经国家教育部、国家计委批准为国家示范性软件学院。目前。哈工大计算机科学与技术学院拥有计算机科学与技术国家一级重点学科、7个博士点和7个硕士点、1个博士后科研流动站、一个国家级教学团队、一个国家级科技创新团队、一个国防科工委创新研究团队。
目前主要研究方向包括：智能人机交互、音视频编解码技术、语言处理、自然语言理解与中文信息处理、机器翻译、信息检索、海量数据计算、计算机网络与信息安全、传感器网与移动计算、高可靠与容错计算技术、穿戴计算机、企业计算与服务计算、智能机器人、生物计算与生物特征识别。
学院有一批研究成果达到国际先进水平，包括：国家信息安全管理系统、数字视频广播编码传输与接收系统、大规模网络特定信息获取系统、计算机机群并行数据库系统、并行数据库系统、神州号飞船数据管理分系统、穿戴计算机系统、信息安全与实时监测系统、人脸识别系统、视频编解码技术、黑龙江省CIMS应用示范工程、农业专家系统等等。
中国科学技术大学：计算机科学与技术学院
中国科技大学于1958年建校时就设置了计算机专业。根据学科发展趋势和国家中长期发展规划，面向国家和社会的重大需求，计算机科学与技术学院将科研力量凝聚在高性能计算、智能计算与应用、网络计算与可信计算、先进计算机系统四个主要的研究领域。
学院的支撑实验室有：国家高性能计算中心（合肥）、安徽省高性能计算重点实验室、安徽省计算与通讯软件重点实验室、 多媒体计算与通信教育部－微软重点实验室、中国科大超级运算中心和信息科学实验中心。
其中，多媒体计算与通信教育部—微软重点实验室主要从事人机自然语音通信、语义计算与数据挖掘等方面的研究。人机自然语音通信方面，主要研究中文信息处理、人类视听觉机理、语音语言学等。语义计算与数据挖掘方面，主要研究自然语言驱动的计算、多媒体内容的语义标注、自动问答、语义社会网络、数据与知识工程、隐私保护与管理中的语义计算等。
依托多媒体计算与通信教育部—微软重点实验室，双方联合实施了联合培养博士生计划、实习生计划、精品课程建设计划、青年教师培养计划等，取得了突出成果，探索出了一条企业和高校共同培养优秀人才的道路，为微软亚洲研究院与其他高校的合作提供了一个经典范例。
华中科技大学：自动化学院
华中科技大学自动化学院是由原控制科学与工程系和原图像识别与人工智能研究所于2013年合并组建的学院。原控制科学与工程系前身是成立于1973年的华中工学院自动控制系，1998年更名为华中理工大学控制科学与工程系；原图像识别与人工智能研究所是1978年由教育部和航天部共同批准成立从事图像识别和人工智能研究的研究机构。
科学研究工作主要涉及复杂系统控制理论、决策分析与决策支持、电力电子与运动控制、智能控制与机器人、计算机集成控制与网络技术、信息检测与识别、飞行器控制与状态监测、生物信息处理、神经接口与康复技术、物流系统、国民经济动员与公共安全、多谱图像制导、目标探测的多谱信息技术、多谱信息的实时处理与系统集成技术、人工智能与思维科学、信息安全等方向。
模式识别与智能系统是自动化一级学科的重要二级学科。迄今为止，本系在原 “图像识别与人工智能研究所”和“控制科学与工程系”的这两个学科点承担了百余项国家、国防与行业项目。近5年科研经费总额在8000万元以上，包括973计划，国家自然科学基金重点、面上和青年基金项目，863计划，国家重大专项、国防重点预研与基金，国家科技支撑计划，省部级科研项目，以及大型工程和企业科研合作项目等。
总结
第9篇：农业人工智能技术范文
【关键词】流体传动；液压；气压；控制
随着科学技术的不断进步，最初以水为介质的液体传动逐渐发展成一门综合性较强的流体传动及控制学科，它所涉及的领域十分广泛，在工业进程中扮演着不可替代的角色。也正是有了流体传动及控制技术，才将人类现代化进程更快的向前推进一步。
一、流体传动及控制技术的起源与发展
流体传动及控制技术最早的理论基础是“帕斯卡原理”，从此以后，经过十数位科学家和学者研究，历经300多年的经验、理论与技术的沉淀，到了20世纪，流体传动与控制技术已经走向成熟，能够将众多领域的理论与技术化为已用，形成一门理论知识雄厚，科技内涵丰富，控制技术多样化、应用领域广泛的先进科学。进入20世纪90年代后期，随着自动控制技术，计算机技术，微电子技术，可靠性技术的发展以及新材料的应用，使传统的液压技术有了新的进展，也使用权液压系统和元件的水平有很大提高[1]。目前，流体传动与控制技术已经渗透到生产力纽带的各个领域，无论是在工业上、农业上、医药卫生上，还是在航空上、国防上以及交通、服务行业上，都离不开流体传动与控制技术。现阶段，由于计算机技术的迅猛发展，人工智能技术、无线技术、GPS技术等等新技术不断应用到流体传动与控制技术中，使得流体传动与控制技术与当代前沿技术的结合已经走向成熟，能够为现代化建设提供有力的技术支持。
二、流体传动及控制技术组成及特点
流体传动及控制技术从工作介质角度由液压传动与控制技术和气压传动与控制技术两类组成。这两种工作介质形成的技术各有其独特的特点。
2.1液压传动及控制技术特点
液压传动是以水、油等液体作为工作介质，将压力能量转换成动力能量来传递动力，实现液压传动。液压传动的优点是能够实现直线运动、功率与质量之比大、动态响应快等等；液压传动与控制技术的优点使得其应用领域越来越广。然而，液压传动不够节能、不够环保的缺点同样是其更快发展的瓶颈。主要体现在液压传动与控制技术的发展需要尽快解决泄露控制，以达到不污染外界和不被外界所污染的目的。另外，需要开发创新意识，寻找新的液体介质来替代石油基液压油的使用，来降低污染，实现环保。而在节能方面，液压传动系统能量损失包括各元件中运动件的机械摩擦损失、泄漏损失、输入和输出功率不匹配的无功损失等几方面。因此节能是液压技术的重要课题之一， 随着节能和环保要求的日益高涨，有效活用能源和降低噪声已成为液压行业的重要目标。综观国内外液压技术发展历程， 无时无刻不伴随节能的需要及创新[2]。因此，随着现代化技术的进步与人类环保意识的觉醒，液压传动与控制技术需要在节能、环保上进行改革与创新。
2.2气压传动与控制技术特点
气压传动是以气体作为工作介质，通过气体压缩机，经过冷却、干燥、除尘、净化等等一系列的内部工作，将电动机的机械能转换为压力能输送给气动系统，利用净化并带有雾油的气体经气缸或气马达再将压力能转变为机械动力，进行动力传递，并由控制技术进行细化控制。气压传动的优点是空气原料取之不尽，处理方便，清洁环保无污染、成本低廉，气动控制动作快，能够有效防火、防爆、防电磁干扰、防尘防辐射等等。这些优点是液压传动无法替代的。正因为如此，气压传动及控制技术在自动化生产线、食品、包装、电子产品生产等领域得到广泛应用。气压传动的缺点是空气可压缩性大，气压传动系统的速度稳定性差，给系统的速度和位置控制精度带来很大的影响，另外，气压传动系统的噪声大，尤其是排气时，需要加消音器。可见，噪声污染是不可忽略的。
三、流体传动及控制技术的应用现状
流体传动及控制技术已经很成熟，通过不断的技术创新，流体传动及控制技术已经在各个领域得到广泛应用。
3.1流体传动与控制技术与计算机技术相结合应用于制造行业
计算机技术具有精确、可控、智能化等特点，将其与流体传动及控制技术相结合，使得制造行业的产品无论是外观，还是性能上，都得到全新的升级，近乎完美，并能够进行自适应控制，对系统故障执行自动断电，实现快速定位，降低系统故障损失。
3.2人工智能技术与流体传动及控制技术相结合在工业上的应用
由于人工智能技术能够在模糊模型上产生作用，并能够进行自学，能够在运行过程中对自身进行不断的修正和完善。因此，智能控制提供了解决“黑箱”、“灰箱”或大型非线性系统的有利工具。绝大部分流体传动系统是本质非线性系统或“灰箱”系统，时变参数很多。智能控制的发展，为解决这些总是开辟了一条很好的途径[3]。
3.3神经网络控制技术在流体传动及控制中的应用
神经网络控制技术在液压系统中的应用主要有：采用CMAC再励学习控制策略进行电液位置伺服系统的快速跟踪控制，结果显示系统具有良好的处理非线性能力和抑制干扰能力；采用B样条算法对位置伺服系统的液压管道脉动进行控制，结果显示了较好的鲁棒性；采用模糊神经网络对电液位置伺服系统进行控制，结果显示出了较强的鲁棒性和良好的跟踪特性；对电液飞行模拟器采用BP网络控制策略抗负载干扰，取得了较好的控制效果。此外，神经网络还大量用于离线控制，如液压系统或元件的故障诊断等[4]。
四、流体传动及控制技术的新方向
首先，要寻找新的能源材料。流体传动及控制技术虽有众多优点，但其缺点是不可忽略的。因此，需要寻找新的流体能源材料，以解决目前油质介质对环境的污染和能源损耗。其次，要降低噪声污染。无论是液压传动还是气压传动，都会产生噪声污染。这就要求在技术创新中要致力于发送相关的控制技术，提高设计能力，分析噪声来源，发挥主观能动性，在噪声来源上进行技术改革，以达到降噪的目的。另外还要在节能环保、高度集成化、微小化、减少泄露、介质清洁、工作效率、传动、控制以及故障自检系统[5]等方面进行技术创新，以适应未来生产力发展的需要。
五、总结语
如今流体传动及控制技术已经成为促进社会经济发展、技术进步的一门重要学科，需要有更多的人才进行技术创新，克服流体传动及控制技术的缺点，为现代化建设推波助澜。
参考文献
[1]群，张伟.流体传动及控制技术的评述[J].机械工程学报，2003.39（10）.
[2]黄兴.压传动技术发展动态[J].装备制造技术，2006（01）.
[3]张立军，相恒富.人工智能在流体传动中的应用[J].机床与液压，2009（02）.
