人工智能技术的前景精选(九篇)

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第1篇：人工智能技术的前景范文

关键词：人工智能技术；计算机网络；应用

基于信息时代，互联网成为支持社会生活的重要手段，而计算机网络技术发挥互联网核心技术的作用。面对社会需求的多样化，计算机网络功能亟待丰富。人工智能是应用学科的一种，与现代社会关系紧密，以计算机网络的融合更显自身的智慧性与高效性。只有依托人工智能的优势，才能有效应对错综复杂的网络环境，提升网络运行效率。为此，人工智能技术与计算机网络的融合代表了时展的趋势与方向。

一、基于专业角度准确掌握人工智能技术的涵义

对于人工智能，主要是以计算机以及相关机械为手段，实现对人类大脑的模仿，承担复杂的工作与劳动，有助于专业复杂推理的解决。人工智能技术是新技术的代表，对改进生产模式、提高效率意义深远。从特质上分析，人工智能技术代表新兴技术类型，具备较高的模仿能力，这也是智能技术能够成为计算机网络核心的关键，加快数字计算与转变的发展进程，促使复杂的问题更加简洁化。

二、正确认识人工智能与计算机网络之间的关系

从人工智能范畴分析，其囊括多种学科知识，涵盖多个领域，是理论与实践的融合。人工智能与计算机网络关系紧密。具体讲，人类思维具有复杂性，但是，针对一些基础性思维，人工智能技术能够进行模拟操作。人工智能与计算机网络之间具有不可分割的关系，彼此之间影响巨大。借助人工智能，能够对计算机系统进行目的性设计与研发，同时，依托网络，进行数据库资源的整合，达到真正意义的模拟人脑。具体讲，在人工智能的支持下，计算机网络拥有图像、影像等信息编辑处理程序，对人类大脑思维方式进行模拟，凸显系统性与全面性的特征，严谨性较强。其次，依托人工智能技术，计算机网络所具备的数据信息处理能力更加灵活，突破时空限制，满足集中处理的需求。再次，人工智能促使计划更具全面性与可行性。

三、全面分析人工智能技术在计算机网络中的应用

（一）人工智能技术支持计算机网络信息动态监控，强化网络安全性的维护

随着计算机网络技术影响力的不断扩大，其在提升便利的同时，安全隐患也随之出现，网络环境也亟待整治，网络信息安全性需要引起重视。网络信息的安全性离不开监控的实效性与动态性。依托人工智能技术，计算机网络应用更具安全性，尤其是借助智能防火墙与入侵检测等人工智能技术，强化对传统防火墙不足之处的有效弥补，切实提升安检效率。另外，在人工智能的应用下，智能识别技术被添加至防火墙，能够更加快速地判别信息性质，及时分辨垃圾、无价值信息。依靠智能防火墙，计算机网络中数据信息更具专业性与有效性，降低违法现象的发生。除此之外，人工智能技术能够有效增强入侵检测功能，对维护网络安全具有强大推动作用，保证信息的安全性与保密性。

（二）人工智能技术实现了对计算机网络管理设计的优化，管理水平大幅提升

立足计算机数据信息传输网络，智能化功能机构的形成离不开人工智能技术的支撑。在新的发展时期，技术创新成为主流，为了契合时展，要依托人工智能技术，强化设计水平的提升。人工智能之所以具有强大优势，主要源于其实现了多种技术的融合，突破了单一技术的制约。立足计算机数据信息的处理以及控制应用，工程技术精度要求较高，人为操作很难达到，人工智能却能够轻松实现，依托信息与系统设计，人工智能技术能够实现对信号与系统更加高效与全面的分析。由此可见，人工智能技术的存在使得网络管理设计水平得到大幅提升。

（三）人工智能技术丰富计算机网络功能，全面扩大计算机网络社会影响力

纵观信息技术领域，人工智能技术的突出特征是对计算机网络自主学习建设的强大支撑，促使计算机功能更加多元性，尤其是重视满足社会实际需求，加强标准化建设，加快智能化道路的创新与进步。另外，可以与多种先进操作软件进行联合使用，促使操作系统更加优越，实现对于网络数据信息资源的高度融合，在根本上使得计算机网络的影响力不断扩大。

（四）人工智能技术提升计算机网络技术管理评价水平，增强系统资源的规范化与专业性

对于人工智能技术，其作用也体现在计算机网技术管理与评价之中。具体讲，在人工智能技术应用之前，计算机网络技术管理存在一定复杂性，结合人工智能技术，有利于构建技术与专家知识库，提升计算机网络技术管理水平，强化评估的科学性与高效性。这种专家知识库日趋成熟，应用效果突出，能够通过专家系统进行知识与经验的总结，随后传递至系统，提升整个系统数据资源的规范性与专业性。

四、展望人工智能技术在计算机网络中的应用前景

立足人工智能技术，在与计算机网络技术相融合的同时，自身也实现了发展与进步。展望未来，人工智能技术在整个信息以及计算机领域极具发展潜力，因此，要进行深度挖掘，以精细化与集成化为方向，加大人工智能技术的研发力度，强化与计算机网络的科学融合，加强交流协作，实现共赢目标，在根本上促进信息技术实现可持续、健康发展。

第2篇：人工智能技术的前景范文

关键词；人工智能；物联网应用；互联网

中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）30-0194-02

目前，物联网的定义已经从传感器网络逐渐发展到万物互联时代。随着万物互联时代的发展和信息量的逐步扩大，对物联网设备、信息和数据的处理、监控和分析将面临很大的问题。基于物联网应用的这些实际问题就需要开发一项核心技术。能够解决传统通信技术所擅长问题的基础上，进一步解决在物联网领域的实际应用问题。人工智能相关技术就是基于通信技术的研发基础上对物联网及其他网络的内在驱动力进行改善。人工智能相关软件的开发和应用为物联网提供了极大的网络能力、计算能力和存储能力。使网络具有独特的灵活性和运维性。本文就对面向物联网应用的人工智能相关技术的概念及应用情况做以下分析。

1 关于物联网技术的概念及物联网的应用发展

物联网泛指无处不在的末端设备和设施，通过无线或有线的通讯网络实现互联互通、应用大集成和基于云计算的SaaS营运模式等，在内网、专网和互联网的环境下采用适当的信息安全保障机制，提供安全可控以及个性化的实时在线监测、定位追溯、报警联动、调度指挥、运城监控和决策支持等等服务功能。以实现对万物的高效、节能和安全环保的管控一体化模式。

物联网技术是通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫器等信息传感设备按照约定协议将任何物品和互联网进行连接，通过信息交换和通信的方式实现智能化识别、定位、追踪、监控和管理的一种网络技术。物联网技术的应用在中国受到了极大的关注和重视，在网络迅速发展的未来世界中物联网技术的应用也将得到进一步的开发和广泛应用。

2人工智能的概念和相P技术分析

通俗讲，人工智能使对人的意识、思维的信息过程进行模拟，使基于人的思维而逐渐超越人的能力的一种概念。用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论和技术。人工智能是模拟人类智能方式以作出相应反应动作的智能机器，在实际生活中我们可以认识到的有机器人、语音识别、图像识别、自然语言识别和专家系统等等。人工智能的最终研究目标就是能够让机器胜任一些通常需要人类智能才能实现的复杂工作。人工智能在计算机领域得到了广泛的应用，并在机器人、经济政治决策、控制系统和仿真系统中得以应用。

人工智能技术主要包括智能化的问题求解、逻辑推理和定理证明、自然语言处理、智能信息检索技术和专家系统等等方面的应用技术。而人工智能技术的核心基础就是对自然语言的处理技术，也称之为自然语言理解技术。这项技术的开发和研究是人工智能能够在实践中得到应用和推广的基础。自然语言处理技术包括语义理解、机器翻译、语音识别、语音合成等。其中语音识别和语义理解的技术在现代化网络科技的飞速进步和发展中得到了更深层次的开发和利用。在语义理解技术实践应用的基础之上，相关技术领域对智能语音识别技术加强投入研发和应用，时智能语音识别系统在应用中得到广泛的提升和认可，并为通讯信息的识别、应用和处理奠定了基础，成为信息网络时展的重要核心技术。

3物联网应用与人工智能相结合的技术分析

基于对物联网概念的了解以及对人工智能相关技术的分析，将人工智能相关技术应用到物联网领域，可以有效加强其内部驱动力和信息处理能力。物联网应用与人工智能相结合的技术有以下几种。

3.1物联网的核心关键技术

基于物联网的应用范围和技术应用概念，物联网的核心关键技术包括RFID技术、传感器技术、无线网络技术、人工智能技术、云计算技术等。RFID技术主要是实现物品的自动识别功能。传感器技术主要是负责接收物品的识别信息和内容，对信息进行处理和识别等活动。无线网络技术即包括远距离无线连接全球语音和数据网络，也包括近距离的蓝牙技术和红外线技术。人工智能技术是研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为的技术。主要负责将物品的识别信息内容进行智能分析实现计算机自动处理技术。而云计算激素则是对物联网的海量信息进行存储和计算的应用技术。

3.2基于物联网应用的人工智能发展技术

基于物联网的相关核心技术，随着科技的进步和人类思维模式的发展，人类对于未来的构想也指引者人类社会科技和文明的迅速发展。针对于物联网应用的人工智能未来发展的技术，包括自动驾驶技术、3D全息投影技术和视网膜屏幕技术等等。这些技术在深度的研发和初步实践的基础上，对人工智能相关技术做了相应的完善和提升，将智能语音识别、视觉识别和智能操作技术都做了进一步改善，在原有智能操作的基础上将整体变得更加自动化和智能化。这些人工智能技术也是和物联网紧密结合的应用技术。

1）自动驾驶技术的结构包括视频摄像头、雷达传感器和激光测距器等，这些设备能够对周围的交通情况进行全面了解，通过地图对道路进行智能导航，通过谷歌的数据中心来处理和识别汽车收集的大量信息，通过对信息识别和分析，对道路进行精准导航，从而实现自动驾驶的目的。汽车的自动驾驶技术也是物联网技术应用之一。尽管这项技术还正在初步实验阶段，但也展示了人类智能和计算机技术相结合的交通方式对社会发展的积极作用。

2）3D全息投影技术；3D全息投影是一种利用干涉和衍射原理记录并再现物体真实的三维图像，体验者无需佩戴3D眼睛就可以立体的虚拟任务。3S动漫正式利用这种全新的技术改变了人们对传统舞台的声光电技术的审美态度。3D全息立体投影技术是将不同角度影像投影到进口的MP全息投影膜上，以各种角度呈现立体观影效果。此技术的应用主要是汽车服装会、舞台节目、互动、酒吧娱乐、场所互动投影等等。这项技术的实现将智能化更加贴近实际生活。让我们突破传统的视觉和听觉模式，接收未来更加智能化和多元化的技术创新。

3）视网膜屏幕技术；视网膜屏幕是一种具备超高像素密度的液晶屏，可以将960×640的分辨率压缩到一个3.5英寸的显示屏内。使屏幕像素高达326像素/英寸。已经超越了人类肉眼的辨别极限。此技术的应用更加提升了人们对品质的需求。这也是人工智能技术在物联网领域的发展应用前景。

4结束语

综上所述，在网络时代，人工智能技术的发展得到了更大的扩展空间，在技术提升和新思路开发的过程中，人工智能的相关技术在物联网领域的应用和实践成为提升人工智能技术，改善未来智能化应用的重要依据。人工智能将物联网和互联网融合的大数据进行智能化分析，以实现物联网应用的便捷、普及和推广。所以，面向物联网应用的人工智能相关技术在未来将具有更加广泛的研发和应用前景。

参考文献：

[1] 杨震，杨宁，徐敏捷.面向物联网应用的人工智能相关技术研究[J].电信技术，2016（5）：16-19，23.

[2] 徐杨，王晓峰，何清漪.物联网环境下多智能体决策信息支持技术[J].软件学报，2014（10）：2325-2345.

[3] 沈苏彬，范曲立，宗平，等.物联网的体系结构与相关技术研究[J].南京邮电大学学报：自然科学版，2009（6）：1-11.

第3篇：人工智能技术的前景范文

关键词：人工智能；前景；趋势

人工智能技术可以说是计算机技术、信息论、心理学以及语言学等诸多学科彼此联系与交叉之后形成的一门全新的学科。近年来，随着全球范围内计算机技术的持续发展，计算机的形象也出现了新的变化。主要表现在人机交互的场景变得愈来愈普遍，计算机被人们赋予了更加多的智能性因素。因为人们将最新计算机技术运用到了诸多学科，对这部分学科的认知也进入到了全新的发展期，从而推动了诸多新研究成果的持续出现。比如，围棋人机大战之中人工智能“阿尔法狗”的轻松取胜、人类大脑奥秘的发现、单一器官克隆的实现等。鉴于计算机这一人类诞生以来所发明的最为重要工具的持续发展，大量新知识、新理论持续涌现，促使人类一定要对其开展全面分析与研究。因为近些年来生物学、神经生理学等各种新研究成果的产生，让人工智能和人类智能的相互关系引发了人们越来越多的探讨。

一、人工智能概述

人工智能（简称AI），又被称为机器智能，是在上个世纪五十年代的Dartmouth学会当中被首次提出的，是计算机科学的重要分支之一。当前能用以研究人工智能的重要物质手段和能实现人工智能技术的主要设备即为计算机。人工智能是通过研究让计算机全面模拟人类思维的过程以及学习、推理和思考等功能的学科，包含了计算机智能的产生原理、形成与人脑智能近似的电脑等，从而让计算机能够真正实现更加高层次、更加高水平的实践运用。人工智能的本质其实是对人类思维中信息过程的一种模拟。对人类思维所进行的模拟主要可通过两条道路来开展，其一为实现结构上的模拟，也就是模拟人类大脑的结构，从而制造出类似于人脑的一种智能化机器。这一设想在实践中被证明为无法实现，这是由于人类对自身大脑和思维的过程还未能形成清晰而又明确的认知；其二是实现功能上的模拟，也就是放弃对人类脑部结构的仿真性模拟，转而从功能角度对人类大脑的思考过程加以模拟。如今人工智能所进行的努力就是对人脑功能的一种模拟。

二、人工智能发展状况分析

（一）全球人工智能发展现状

目前，人工智能技术已经在美国、欧洲以及日本等发达国家得到了迅速发展。在人工智能技术研究中非常突出的美国IBM 公司已为加利福尼亚州的劳伦斯？利弗摩尔实验室研制出了具有人脑智力能力的ASCII White电脑和蓝色牛仔电脑。据披露，后者的智力水平大体上和人脑等同。美国麻省理工学院的人工智能实验室则在实施一个代号是cog的新型项目。该项目希望能够给予人工智能以类似于人类的行为。这一项目的项目之一就是让人工智能的研究成果来捕捉人类眼睛的移动状况以及面部的表情，而另外一个项目则是让人工智能机器人抓住从其眼前所经过的物体。此外，还有一个研究项目是让机器人能够学会倾听音乐节奏，并且把其所听到的音乐旋律通过乐器加以演奏。因为人工智能具备了非常广阔的开发前景，其庞大的发展市场始终为全球各国以及各大企业所一致看好。除美国IBM公司继续在人工智能技术上投入大量资金来确保其在这一领域具有全球领先的地位之外，别的跨国巨头也在人工智能领域之中投入了相当多的资金。比如，世界首富美国微软公司前总裁比尔？盖茨就曾经在美国召开的人工智能国际会议之中作了人工智能方面的专题演讲。其所演讲的主要内容是称微软公司正在致力于推动人工智能基础技术和实用技术之研究，其主要研究领域涵盖了自我决定、知识和信息检索、数据搜集、自然语言以及语音笔迹识别等各项内容。

（二）我国人工智能发展现状

可以说，相当长一个时期以来，我国人工智能研究界的主要探究方向都是把研发具备了人类各种行为特点的高度类人性的机器人作为始终坚持的奋斗目标。在我国机械制造与自动控制专家学者们的努力下，在国家863计划以及国家自然科学基金的大力支持之下，我国的两足步行机器人研究与类人性机器人研究均取得了相当大的进展。早在上个世纪九十年代初，我国就成功地研制出了国内首台两足步行机器人，其后又通过长达十年时间的刻苦攻关，在本世纪初，终于成功地研发出了国内首台类人性机器人。这种机器人拥有和人一般大小的身躯、四肢以及眼睛等，而且还具备了相当强的语言对话能力。其行走之频率也从以往的每六秒钟走一步发展到了每秒钟能够走两步，从以往只能静态地站立到如今能够快速而又自如地进行动态行走，从以往只能够在已知环境下步行到如今可以在不确定的环境中探索前行，而且还取得了人工智能机器人神经网络、生理视觉、双手协调以及手指控制等系统开发的多项人工智能领域重大科研成果。

三、人工智能的未来发展趋势

技术的不断发展往往会超出人类最初的想象，要想能够精确入微地得出人工智能的今后具体发展趋势是不可能做到的任务。然而，从当前人工智能研究界所实施的一部分前瞻性研究之中即可看出，今后人工智能有可能会朝着智能模糊处理化、人工智能并行化、神经网络化与机器情感化等方向加以发展，人工智能具有非常大的发展空间与发展潜力。实事求是地说，将人工智能作为整体加以研究尚处于起步阶段，离人类所设定的目标尚有相当遥远的距离，人工智能在以下方面可能还会有新的更大的发展与突破。一是自动推理取得新的发展。自动推理是人工智能研究领域之中最为经典的研究分支之一。其主要理论是人工智能别的分支所具有的十分重要的共同基础。长时间以来，自动推理均属于人工智能研究领域最为热门的研究项目，其中对机器人知识系统动态化演化的特点和可行性的推理所进行的研究，笔者觉得将会是全新的研究热点，而且非常有可能在今后获得新的成绩，而且还会是相当巨大的突破。二是人工智能机器学习研究能够获得长足的进展。如今，诸多新型学习方法不断出现，而且相继获得了研究的进展，比如，增强学习算法就是其中的典型，而reinforcement learning也取得了重要的突破。但是，笔者也发现，如今研究中所得出的学习方法处理还存在不足之处，也就是具有更大的发展空间，尤其是在人工智能在线学习上显得有效性不够，十分需要找到一种全新的学习方法来解决诸多移动机器人、自主agent以及智能信息存取等目前人工智能研究中的问题。可以说，在线学习问题已经成为人工智能研究界人士都十分关心的重要问题，相信随着时间的推移和研究的深入，今后将会在以上这些方面获得突破性进展。三是自然语言处理。这一技术是人工智能技g运用到现实领域之中的一个典型示范例子。通过人工智能研究领域工作者艰苦卓绝的努力，该领域目前已经获得了诸多让人瞩目的理论和运用成果。各类人工智能领域之中的新产品已进到了各个领域之中。比如，智能信息检索技术就在互联网技术的大力影响下，近些年来得到了极其快速的发展，如今已成为了人工智能领域之中的重要的研究分支之一。因为信息的获取和纯化精化技术已经成为当前一个时期计算机研究技术之中十分需要深入探究的课题之一，所以，把人工智能技术的相关内容引入到该领域之中，将会是人工智能从理论研究转为实践运用的一个重要契机和突破口。从近些年来我国人工智能领域的发展实践来看，在此方面的探究已经取得了一些让人激动的成果。笔者相信通过今后的持续的研究，一定能够取得更大的突破，让人工智能能够真正做到造福于民。

四、结束语

总之，人工智能始终处在计算机研究技术的前端，其研究进展在相当大的程度上会决定计算机技术今后的发展趋势。人工智能只是人类工具的一种延长，无法替代人类的大脑，这一点从其诞生之日起就已确定。虽然人工智能无法对人类的智能造成挑战，但是随着人类对于人工智能的研究进一步深化，人工智能还会越来越接近于人类的智能。人工智这一人类智能客体化后之产物，其功效依然会受到人类智能之控制。如今已有大量人工智能的科研成果进入人类的现实生活之中。今后，人工智能的持续发展必然会对人类的生活与工作等带来更加巨大的影响。

参考文献：

[1]史忠植，王文杰. 人工智能[M]. 北京：国防工业出版社，2007.

[2]周以真. 计算思维[J]. 中国计算机学会通讯，2007（3）.

[3]陈庆霞. 人工智能研究纲领的发展历程和前景[J]. 科技信息，2008（33）.

第4篇：人工智能技术的前景范文

关键词：电力系统；人工智能；运行

作者简介：郭云川（1971-），男，四川达川人，国网四川省电力公司攀枝花供电公司，工程师。（四川 攀枝花 617067）

中图分类号：TM73 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2013）27-0204-02

电力系统内部非常复杂，涉及到大量的数据和信息，人工管理不但费时费力，还容易出现差错。而人工智能技术却能够解决这些问题，在将来，我国的电力系统必定会往智能化、自动化的方向发展。

一、人工智能技术概述

人工智能技术集脑科学、神经学、信息技术为一体，目前广泛运用于多个领域，同时也是近年来科技领域的一个研究热点。它通过对人脑的原理和行为进行模仿，从而研制出一种自动化的机器，这种机器能分析、识别、发现问题。很多电力企业都运用了这种技术，它提高了电力运行的效率，减少了故障发生的机率，还节约了人力、物力、财力。同时，它也能解决电力系统中非常复杂的问题，比如非线性映射。不仅如此，它还被继电保护所应用。人工智能技术中的神经网络方法，通过采集大量的故障样本，使设备对故障有一定的印象。因此，在发生故障的时候，设备能够快速反应并且发出警报。

二、人工智能技术的种类

1.人工神经网络

人工神经网络是人工智能技术中的一种，它的非线性问题非常复杂，这种技术主要是用在继电保护上，它是通过模仿人的神经系统而研制出来的。此外，人工神经网络还具有比较快的反应能力，能够及时对电力系统进行监控、评估等等。即便是发生了故障，它也能够进行快速的判断，并且对故障的距离、情况等一一进行探测。

2.智能模糊逻辑

智能模糊逻辑通过运用模糊理论，输入变量，建立数学模型，能够很好地对电力系统进行规划，并且诊断电力系统故障。如今，智能模糊逻辑已经成为了一种比较成熟和完善的人工智能技术，广泛应用于电力系统当中。

3.遗传算法

遗传算法的理论基础是数学模型，它通过借鉴自然遗传机制的随机搜索算法，从而对群体和个体之间的信息进行交换。一般情况下，电力系统中比较难的非线性问题都是采用遗传算法来解决。

4.混合技术

所谓的混合技术，就是将遗传算法、人工神经网络、智能模糊逻辑等几种技术合在一起，因为上面所说的几种方法有一定的局限性，甚至还有一些难以克服的缺陷。将这些技术合在一起，就能够更好地解决电力系统中的问题。

三、人工智能技术的特点

1.优点

（1）并行性。该技术具有高度的并行性，因为它的内部由多个简单处理单元组成，这些小单元虽然比较简单，但是处理能力却很高。不仅如此，这些小单元相组合，还能够处理并行活动，对信息的处理速度更是惊人。

（2）记忆性。人工智能技术也具有记忆性，因为它能够对信息进行记忆，然后将这些记忆信息存储在权值当中。从这些权值中就可以看出电力系统中的信息。另外，它还能对信息进行特征提取、特殊处理，给电力系统的工作带来了很大的方便。

（3）非线性全局作用。这种技术中的神经元能够接受其他神经元的输入，并且经过并行网络产生输出，从而对其他的神经元造成一定的影响。整个电力系统是相互制约、相互影响的，这样就可以达到非线性映射，从而表现出一种集体性的行为。

2.缺点

（1）需要较长训练时间。对于一些比较复杂的问题，遗传算法需要进行较长时间的训练。这是因为其学习的速率太慢。

（2）训练的难度较大。如果网络出现了故障，或者权值调得过大，就会使人工智能中的加权总和增加，从而导致导数非常小，而网络权值的调节过程也会随之而停顿。因此，训练的难度较大。

四、电力系统运行中人工智能的具体应用

电力系统中有很多非线性问题，里面的方程式也有一定复杂性和系统性，但是可以应用人工智能技术来解决这些问题。

1.人工神经网络在继电保护中的应用

过去的继电保护装置是运用的普通计算机，后来开始运用人工神经网络，因为这种技术比普通的计算机更加可靠和稳定。在运行过程中，人工神经网络的运行效率非常高，而且速度也很快，不仅如此，人工神经网络还可以实现精准度比较高的算法，从而更好地保护电力系统。

人工神经网络中又包括三个部分，这三个部分分别是前置信号处理子系统、故障区域判定子系统以及故障判定网络。在操作之前，先要对输电线路旁边的电流、电压信号进行处理，从而得到一些数据。之后再把故障的特征输入故障区域判定子系统当中，这样就可以判断系统的故障了。最后再使用第三部分的故障判定网络对故障的性质进行分析。

第一个部分是前置信号处理子系统，要采取合适频率来对继电保护中的电流、电压进行采集，收集到了故障样本之后再将其输入到处理信号的子网络当中，对其进行处理。最后再将刚才的电流、电压的特征进行输出。

第二个部分是故障区域判定子系统，这个系统能够对故障进行判定，用于快速判定故障发生的位置，从而对故障采取合理的解决措施。电力系统发生故障是不可避免的，系统运行了一段时间之后，难免会出现问题，比如金属故障、非线性故障、设备故障等等。

第三个部分是故障判定网络，这个部分会自动对发生的故障进行分析，它有三个层面和节点。必须在其中输入电力系统中的突变量，然后再对得到的这些值进行处理。

2.人工智能算法在电力系统运行中的应用

人工智能算法主要的原理是无功优化，通过无功优化，能够提高电力运行效率，使电力传输达到一个最佳的状态。

人工智能算法采取记忆指导搜索的办法来提高搜索速度，从而使全局达到最优的状态。它还有禁忌搜索方法，这种方法在跳出局部方面有很大的优势。此外，它还能解决多变量、非线性、离散性的问题，而且操作手法简单，易于使用。

3.模糊理论在电力系统运行中的应用

模糊理论突破了经典集合中的一些概念，它采用的是模糊搜索的原理来对一些不明确、不精准的事情和现象进行分析。首先要在其中加入一些近似推理的模糊逻辑和引入语言变量，从而对事情和现象进行分析与描述。如今，这种模糊理论已经具有比较成熟的技术，它的应用已经相当广泛，遍及多个行业、多个领域。电力系统中有非线性，而线路通过非线性的时候，就会产生一些分量，这些分量能够重叠在故障上面，并且不会被消除掉。而模糊理论中的技术可以消除输电线路中互相影响的现象，使之相互独立。

4.专家系统在电力系统运行中的应用

专家系统也是人工智能中的一种，它在很多年前就开始被应用。同时，它还能解决电力系统中的疑难问题，并且提高运行效率和解决问题的速度。

与上面的几种人工智能技术相比，专家系统同样能够保护电力、控制电力、规划电力。此外，它还能够支持消息发送、防止停电、移除一些负荷较大的设备，从而降低电力系统运行的负荷。因此，专家系统可以说是一种比较可靠、技术含量较高的电力保护系统，适宜被大力推广和使用。

五、人工智能在电力系统中的发展与前景

目前，人工智能在电力系统运行中得到了广泛应用，随着经济发展和社会进步，人们对供电的质量和要求也越来越高，这使得电力企业必须采取科学的手段来提高电力系统的运行效率，应用新方法来解决问题，促进电力的发展，并且运行更加方便简单、易于操作。这也是人工智能在电力系统中的发展与前景。

在将来，电力系统还会不断发展，因为其复杂性在不断提高，所以一些影响因素也会随之而产生，再加上人工管理的方法容易出差错。因此，电力企业必须使用人工智能的技术和方法。人工智能技术仍然在开发当中，技术人员在原有的技术基础上对其进行改进和完善，这样不但能够提高技术，还能够为电力系统的发展提供新的活力。

六、总结与体会

人工智能技术已被大部分电力企业所应用，这种技术不但能为电力企业节省人力、财力、物力，还能提高供电质量，其发展前景非常可观。未来，这种技术将会越来越成熟，并且变得容易操作、方便，从而为电力企业和广大用户提供更优质的服务。

参考文献：

[1]田秀梅.人工智能在电力系统故障诊断中的应用[J].电子技术，

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[2]占才亮.人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用[J].广东电力，2011，24（9）：87-92.

[3]李玲敏.现代人工智能方法在电力系统无功优化中的应用情况分析[J].大科技：科技天地，2011，（21）：191-192.

[4]韩祯祥，文福拴.人工智能及其在电力系统中的应用：从专家系统到人工神经元网络[J].电力系统自动化，1991，15（3）：5-15.

第5篇：人工智能技术的前景范文

【关键词】电子工程 机械工程 人工智能

电子机械工程产业对于传统的机械产业来说是一个新型的产业，随着国内的不断发展，两种产业逐渐融合，随着人工智能技术水平的不断提升，机械电子工程由信息链接逐渐代替了以前的能量链接和动能链接，使机械电子工程增加了部分人工智能技术。随着机械电子技术的更新和发展，人工智能技术也得到了很快的发展。

一、 什么是人工智能技术

所谓的人工智能是一门极富有挑战性的学科，从事人工智能学科的人必须要熟练计算机、哲学及心理学的应用，人工智能包含的科学范围是十分广泛的，它由不同的领域所组成，如机器技术，计算机应用等等，总体来说，人工智能所研究的主要目的就是为了使机械能够胜任一些需要人类智能才可以完成的工作。不同的年代对于不同工作的复杂程度理解是不同的，

本来复杂的科学和计算本应是用人的大脑来计算的，经过现代的发展，如今的计算机不仅可以完成这些计算，并且比人脑的计算速度要快几万倍，并且准确度相当高，由此可见，复杂工作的定义是随着时代的变化而变化的。人工智能这门科学也随着科技的不断变化而产生了改变，一方面不断地获取着新的进展，另一方面又向更加有难度的目标奋进。除此之外，人工智能技术还涉及信息论、自动化技术、控制论、仿生论、生物论、心理学、数学、哲学、语言学、医学等诸多学科。

二、 人工智能技术与电子机械之间应用的关系

我们社会发展的最初时候，人类社会发展的重要根源是物质和信息，当时各个方面的生产力水平还很低下，人类的生存主要以物质基础为主，那时的信息传递的方式还是最原始的“结绳记事”法。随着我国经济建设的不断发展，使生产力水平也不断提高。信息传递的重要性也随着我们思想观念的转变而变得尤为重要，因而，文字信息传递法由然而生。随着时代的发展，网络信息传递方式已经被广泛地应用于全国各地，给信息传递带来了新的革命，从此人类进入到了一个全新的信息化时代。信息化时代不能脱离人工智能技术发展，不管是任何行业，不管是控制技术或是模型建成、故障诊断或是故障报警，都离不开人工智能化技术的辅助，也可以说，人工智能化技术对于电子机械工程的发展与运作，起着不可忽视的作用。

电子机械系统本身就存在着不稳定的成分，于是电子机械输入系统和输出系统的描述就显得比较困难。而其传统的电子机械描述系统分为：推导数学方程的方法、学习并生成知识法和规则库建设方法这三种形式。尽管传统数学解析法精准度和严密度都很高，却并不适合复杂的机械系统运算，只能应用在那些简单机械系统运算中。复杂机械输入输出系统运算采取传统数学解析法很难给出正确的数学解析。随着社会的发展，当代社会对多样和精密的机械分析计算系统的需求越来越大，它可以处理多种多样的不同的信息数据种类。例如：电子机械运行的传感器传输的信息可以分成两大类：语言信息、数字信息，但在人工智能技术处理信息时出现了复杂性和不确定性的成分，导致以知识为基础的人工智能技术在数据传输中处理信息的时候，不知不觉的成了数学信息解析的替代手段。

电子机械运行过程构建的人工智能大体可以分为两类，即模糊推理系统和神经网络系统。

神经网络系统就像是人的大脑结构一样，先对机械系统传输的数字信号进行分析整理，然后及时分析参考数值；模糊推理系统则是人大脑功能的模拟，模拟大脑功能去分析机械传输的语言信号。而这两大输入输出数据的处理方式间的关系有相同的地方，也有不同的地方。神经网络系统与模糊推理系统的相似之处是：它们都是通过任意的精准度，用对网络结构的模拟去形成连续的函数。而两者不同点则是：神经网络系统具有不清晰的意义，模糊推理系统却具有清晰的意义；神经网络系统是从点到点的映射方式，而模糊推理系统则是整理域到域的映射方式；神经网络系统储存信息的方式是分布式的，而模糊推理系统储存信息的方式则是规则式的。主要是神经网络系统输入的每个神经元都有固定的联系，计算量相对比较大；模糊推理系统的连接有不稳定的因素，计算量相对来说比较小。而神经网络系统的信息输入输出阶段有着很高的精度，表现为光滑的曲面状态。但是模糊推理系统的信息输入输出阶段精准度很低，并且呈现出台阶的形状。

三、结语

随着社会科技水平的不断发展和进步，单纯的独立的人工智能技术已经不能满足我们和当代社会的要求了，因此，我们要秉承不断发展与进步的思想理念，在工人智能开发技术上进行不断的研究与探索，使人工智能技术能够与电子机械工程完美地结合在一起，实现电子机械工程与人工智能的共同发展目标。

参考文献：

[1]傅丽凌、杨平，机械专业综合型试验平台的建设[J].电子科技大学学报社科版，2005，7（增刊）.

第6篇：人工智能技术的前景范文

关键词：电气自动化控制；智能技术；应用价值

在生活中的方方面面无不体现着科学技术的身影，同样在电气工程的施工中也存在智能技术的应用。人们在日常的生产生活中离不开科学技术，其为我们提供了更加便捷的生活。在电气施工中更是如此，随着科学技术的发展，电气工程的自动化施工有了更加广阔的发展平台，但是困扰我们的问题也随之而来，那就是如何在电气工程管理中更加有效地利用智能技术，本文就结合作者的相关经验以及相应资料的收集与整理，得出结论，进而促进电力行业的发展。

1 人工智能技术

要想探究智能技术是如何应用在电气工程中的，我们首先应该充分认识到人工智能技术的相关概念。其主要是通过先进的技术手段对人类进行模仿，并对其进行进一步的拓展，从而发展出与人类极为相似，却又比人类具有更高效率的智能技术。在对只能技术进行研发的过程中，主要是从以下几个方面考虑的，首先是节省人类的劳动力，在先进机器的帮助下，可以不费吹灰之力就完成复杂的施工，同时也不必担心人类的安全了。更为重要的是，以往浪费大量时间完成的工作，在智能技术的帮助下很快就能完成，有效的提高了工作效率。

人工智能是以人类智能为基础的，但是从一定程度上来说却没有人类的智慧。但是其存在的最主要的目的是帮助人类完成难度较高的工作，在危险性较大的工作中，运用人工智能技术能够有效地保证工作人员的安全。尤其是在电气工程的施工环节，人工智能技术突出表现在资料的收集与整理，具体有较高的实用性，因此智能技术在当今的电气施工中具有广阔的发展前景，更为重要的是，其应用价值能够在实际施工中得到最大化的发挥。

在当今的电力系统中，我们必须要重视其主导地位。但是电气工程在具体的施工中是一项复杂的工程，尤其是在过去，传统的施工技术往往要将一项工程延长至较长的时间才能完工。但是自从有了智能技术就不同了，其能够有效的保证避免发生危险性的情况，并且在解决电气工程中的问题时同样具有较高的水平。在今后的发展过程中，电气工程中智能技术必将发展得愈发强大，从节约人力、物力、财力等多个方面产生积极的影响。

2 人工智能技术在电气工程管理中的优势

2.1 过去，传统的控制器在收集数据与整理信息方面的速度较为缓慢，一定程度上延误了工程的施工速度，但是与现代化的智能技术相比，后者更加具有优势。智能技术在这方面的效率已经在实践中得到检验，不仅能够快速的收集与整理数据，同时在控制信息的语言方面也具有明显的优势。

2.2 在电气工程的控制过程中，智能技术始终保持着稳定的特性。由于控制对象需要根据实际情况进行计算得出结论，所以在传统控制算法的计算过程中，只能针对特定的对象进行控制，那么其他对象的控制就很难找到合适的方法。人工智能在这方面的表现同样十分突出，工作人员不必再担心选择特定的控制对象了，在缩短施工时间的同时也保证了控制效果达到相应的标准。

2.3 设计简单

传统的控制设备主要是通过控制对象的具体特点来进行设计，然而，很多不确定的问题会出现在模型建构过程中，进而加大模型设计的难度。使用人工智能技术，可以利用函数近似器对控制对象进行控制，简单易行。

2.4 可以对整个电气系统进行有效的控制

对电气工程自动化控制系统进行有效的调节是人工智能化控制器的一大优势，人工智能化控制器主要是通过响应、变化时间来实现这一调节。无论在何种情况下，人工智能控制器都要优越于传统的控制器。除此之外，人工智能控制器还有一大优势，即它在调节电气设备的时候，无需技术人员在场操作和监督，只需通过改动相关数据，尽可以实现自动调节。

2.5 无需建立控制模型

在电气工程自动化控制中，如果使用的是传统的控制器，一旦被控制对象出现比较复杂的动态过程，控制器就无法准确地掌握其变化过程，如果使用人工智能化控制器，完全可以避免这类问题，它不需要对被控制对象的模型进行设计，进而彻底杜绝了出现难以控制的现象。

3 人工智能技术在电气工程管理中的应用领域

3.1 在电气设备方面

电气设备的运行在电气工程中是一个较为复杂的过程，它牵涉到各个领域的相关知识，一般情况下，只有专业人才才能真正驾驭。如果在电气设备中使用人工智能技术对设备运行进行控制，就无需人类脑力劳作，这不仅仅可以节约人力资源，而且还可以大大提高设备运行的精确度，从而提高工作效率。

3.2 在事故诊断方面

电力系统是一项非常复杂的工程，在具体操作中，局部容易出现各种故障，如果不能及时解决，势必会影响整个电力系统的运行，最终造成极大的损失。传统的故障诊断方法步骤繁多，不够精确，经常出现误诊的现象，如果使用人工智能技术对故障进行诊断，不仅步骤简单，而且能够保证较高的 准确率。

3.3 在电气控制方面

电气控制对整个电气系统的运行起着决定性的作用，在电气控制中使用较多的人工智能技术主要有模糊控制以及神经网络专家软件两种，这两种技术不仅可以节约劳动力，降低成本，而且还可以提高电气系统的运行效率。

3.4 日常操作方面

电气系统对操作过程有着极高的要求，不仅如此，其操作过程极为繁杂，稍不留意就可能出错，从而导致重大事故的发生，造成巨大的经济损失。如果在电气系统日常操作过程中使用人工智能技术，不仅仅可以极大地简化操作步骤，而且还可以实现远程操控，进而突破地域限制，极大地提高工作效率。

结束语

智能技术在电气施工管理过程中应用得较为广泛，这一定程度上还需要感谢计算机技术的发展，可以说其是人工智能技术存在的基础，在今后随着科学技术发展得愈发强大，相信人们一定能够将这一技术拓展到工程施工中的各个环节。人工智能的主要特点就是在节省时间的前提下有效的缩短了收集与整理数据的时间，进一步对相关图形或文字进行分析，从而得到准确的结论。一方面，有效的提高了施工效率，另一方面，也节省了大量的人力、物力，企业的经济效益因此而提高。

参考文献

[1]杨齐安.电气工程自动化中智能技术的应用探讨[J].民营科技，2014（7）.

第7篇：人工智能技术的前景范文

关键词 机器人 人工智能 实时系统 挑战 展望

中图分类号：TP242 文献标识码：A

人工智能（Artificial Intelligence），英文简写是AI。它主要研究、发掘应用在延伸、模拟和扩展人的智能理论、技术、方法，以及应用系统的一门新科技。“人工智能”一词刚开始，由1956年美国计算机协会组织的达特莫学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。

1机器人、人工智能概述

人工智能学科的出现与发展不是偶然的、孤立的，它是与整个科学体系的演化和发展进程密切相关的。人工智能是自然智能（特别是人的智能）的模拟、延伸和扩展，即研究“机器智能”，也开发“智能机器”。如果把计算机看作是宝剑，那么人工智能就是高明灵巧的剑法。

1956年夏季，在美国达特摩斯大学，由麦卡赛、明斯基、香农等发起，由西蒙、塞缪尔、纽厄尔等参加，举行了关于“如何用机器模拟人的智能”的学术研讨会，第一次正式采用“人工智能”的术语。这次具有历史意义的、为期两个月之久的学术会议，标志着“人工智能”新学科的诞生。

人工智能在电子技术方面的应用可以把人工智能和仿真技术相结合，以单片机硬件电路为专家系统的知识来源，建立单片机硬件配置专家系统，进行故障诊断，以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域，计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术，而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展，各种入侵手段也在层出不穷，单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要，把人工智能技术应用到网络安全管理领域，大大提高了它的安全性。

2学科交叉带来的挑战

实时人工智能是实时系统和人工智能技术相互结合的一个新的研究领域。实时人工智能系统是一种在动态的环境中，能够利用有限的资源来可靠地完成关键性任务的系统。目前大多数人工智能规划和问题求解系统都试图产生一个完全的精确解，但是在资源限制的状态下， 快速地产生一个近似解将更有效。Anytime算法能够折衷解的质量和计算时间，是人工智能技术应用在实时环境中的有效技术。由基本的Anytime算法构成实时人工智能系统的关键之一是如何给基本算法分配时间， 从而可以获得系统的性能描述，实施有效的实时监控。时间分配算法，爬山算法仅能找到局部最优解，如果组织问题满足局部组织问题的条件，它能够找到最优解。对于不满足局部组织问题的条件的大型组织结构，爬山算法不能保证找到全局最优解。遗传算法适合于寻找全局解，但搜索效率取决于一些关键参数的确定和算子的操作机制选取。

智能主体是智能互联网中的生灵，它是一种智能的软件实体，能够在智能互联网中自由遨游，为用户提供各种智能服务。所谓网络智能软件是面向智能主体的研究方法所设计、开发的软件。网络智能软件技术是网络技术、人工智能技术、软件工程技术的结合。

3机器人、人工智能及实时系统的前景展望

人工智能的研究目标是认识与模拟人类智能行为。传统人工智能研究往往将研究重点集中于对人类单个智能品质如计算能力、推理能力、记忆能力、搜索能力、直觉能力等的研究与模拟。然而，由于人类智能行为是各种单个智能品质的综合体现，因此传统研究方法往往无法充分刻画或恰当模拟人类的智能行为。把人看成多种智能品质构成的有机整体――智能体（agent），综合考察智能体的各种智能行为与特征，是当前人工智能研究者共同的愿望。

人工智能作为一个整体的研究才刚刚开始，离我们的目标还很遥远。但人工智能在某些方面将会有较大的突破。

半个世纪以来，人工智能发展极其迅速，专家系统、智能控制在短短的10余年里就发展成熟。目前的焦点，如分布式和协同式多专家系统、机器学习（知识挖掘和知识发现）方法、硬软件一体化技术以及并行分布处理技术还有MAS的研究，也有望在下一个5年内也会成熟。根据AI目前的发展态势，以及现有的规划，将AI未来的发展必将越来越广泛，越来越深入，越来越快地，向着人类智能的方向逼近。

4总结

人工智能这门科目的出现、发展并非偶然，它和整个科学体系进化和发展进程有着紧密关联。21世纪会变成智能革命的时期，信息时代的特征分为三个方面：联结、符号和行为主义，在信息论启发下，达到统一和谐，在每个领域交互研究与发展中，一定会发生一场智能革命，真正意义达到人和机器一起协调思考的新时期。

第8篇：人工智能技术的前景范文

一、芯片

据人工智能协会的《中国AI创新应用白皮书》显示，从1986年到2007年，全球单日信息存储能力增加了约120倍，在数据生成量方面，预计到2020年，将达到44ZB，是2009年的44倍。数据量的成倍增长，伴随的是芯片行业的蓬勃发展。

在这条赛道上，有智能设备厂商、云计算厂商、传统芯片厂商。苹果、微软和谷歌都在开发自己的处理器，应用于人工智能和其他的工作负载，其目标是实现在没有云处理的情况下压缩算法。大数据、人工智能以及高性能计算和分析越来越趋向于利用GPU。这一趋势使英伟达成为重要玩家，同时，也为AMD注入了新的活力。英特尔将其布局从个人电脑转向数据中心和物联网。

此外，一些更加垂直细分的初创公司的表现同样不容小觑。近期，寒武纪、地平线、深鉴、Kneron、鲲云科技等人工智能芯片公司相继获得融资，新一代计算芯片可以提供更强大的计算力，同时在集群上实现的分布式计算能够帮助人工智能模型在更大的数据集上运行。

二、智能音箱

相对于传统音箱而言，智能音箱不仅是音响产品，同时是涵盖了内容服务、互联网服务及语音交互功能的智能化产品，不仅具备WiFi连接功能，提供音乐、有声读物等内容服务及信息查询、网购等互联网服务，还能与智能家居连接，实现场景化智能家居控制。

也因此，2017年成为了“百箱大战”的一年，智能音箱的炙热战火从国外烧到了国内。目前国内切入音箱市场的公司主要有三类：

一是以喜马拉雅“小雅”为代表的内容基因的公司，他们和“传统音箱”最为接近，但内容的智能播放提升了用户在聆听场景下的交互体验。二是包括Rokid、出门问问、Broadlink等在内的“智能公司”，在他们的产品里，音乐内容只是众多功能之一，更多的亮点在语音交互、连接智能家居上。而第三种则是小米、阿里、京东、联想等“大公司”，他们背后是有庞大的商业生态。

三、医疗影像

今年11月15日，科技部公布了首批国家新一代人工智能开放创新平台名单，其中，就包括依托腾讯建设的医疗影像诊断平台觅影。

AI+医疗是近年来资本投资和企业拓展新业务的热点，这其中又以医疗影像为甚原因有两点：医疗影像是所有大病诊疗的入口和基础，放射科医生是医疗行业最短缺的人员之一；人工智能技术爆发的核心——深度学习，正好最擅长分析影像类数据。如此，使得影像识别技术成了最有可能在医疗领域率先落地的技术。

短期来看，目前AI+医疗影像的商业模式一定是To B，并且在竞争初期，渠道为王；从长期来看，To C也有很大的商业机会，随着技术的成熟，未来病人可以自由选择AI医疗商的产品进行服务。

四、安防

就目前来说，安防本身具有两大特性，第一、在传统的以视频为主的安防行业中，经过多年的发展，已经积累了大量的数据资源，满足了人工智能基于大数据为基础的算法模型训练的要求；第二、安防行业中事前预防、事中响应、事后追查的特性刚好吻合了人工智能的算法和技术。

也就是说，目前AI在安防领域的应用主要通过图像识别、大数据及视频结构化等技术进行作用的。而从行业角度来看，主要在公安、交通、楼宇、金融、工业、民用等领域应用较广，其中以公安应用最为核心。另外，AI+安防在提前预防犯罪，和保障社会安全方面也起到了非常重要作用。

目前来说，虽然AI在安防领域的应用有着很好的前景，但还没有达到真正实用的阶段，应用中存在诸多的问题需要不断完善和解决，比如环境适应性差、场景理解受限、人脸识别准确率等等问题。

五、语音交互

2017年，很多业内专家都认为，“语音”将会成为下一代人机交互的主要方式。其原因有三：

首先，语音交互更为自然和方便；其次，语音交互相对于文字交互模式而言，能够解放人们更多的感官；第三，基于智能语音交互，不需要对APP、浏览器进行点击操作，而是直接通过语音操作的特质，使其能够凌驾于浏览器、APP等其他应用的入口之上，成为一个新入口，而这个入口，将会变革更多的产业，诸如信息搜索、分发。

涉及语音交互的公司包括人工智能机器人厂商、人机交互技术和渠道提供商，以及基础平台支撑和关联技术提供商：



1、人工智能机器人厂商
主要包括小i机器人等智能机器人厂商，同时还有清华、中科院等人工智能技术研究院校和科研院所。

2、人机交互技术或渠道提供商
包括科大讯飞、捷通华声、车音网、思必驰等语音技术提供商，以及短信(移动、电信、联通)、QQ等服务提供商。

3、基础平台支撑和关联技术提供商
包括IDC、云计算平台、数据挖掘等技术提供商。


六、融资/收购

大势所趋下，无论是国内还是海外市场，科技巨头正在以内生式AI领域的研发，和外延式的直接投资、或收购AI领域的创业团队等方式在AI领域进行积极部署。而巨头们收购企业的原因，不外乎争夺团队、专利、人才，同时，也是对自身业务的补充，以及为了公司在今后技术生态里的布局和站位考虑。

除了收购，2017年形成的另一个热浪是融资。我们来看今年发生的融资大事件：

2017年2月，三星、英伟达联手投资了AI智能语音助手公司SoundHound，这家公司以语音识别与搜索技术获得了7500万美元的投资；2017年3月，蔚来汽车以自动驾驶、辅助驾驶获得了来自IDG资本、高瓴资本等投资方6亿美元投资；2017年3月，Geek+科技以智能机器人技术获得了火山石资本等投资方1.5亿美元投资；2017年4月商汤科技以计算机视觉技术获得了赛领资本6千万美元投资；2017年5月，深鉴科技以处理器/芯片获得了高榕资本等投资方数千万美元的投资；2017年10月，地平线机器人获得由英特尔投资、嘉实投资等资本方近亿美元A+轮融资。

七、人才流动

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八、政策

自今年7月国务院《新一代人工智能发展规划》后，各地区都在从不同层面加强人工智能相关政策的部署。今年10月，北京市正式印发《中关村国家自主创新示范区人工智能产业培育行动计划(2017—2020年)》；11月14日，上海市《关于本市推动新一代人工智能发展的实施意见》，提出到2020年，重点产业规模将超过1000亿元。11月18日，有“中国光谷”之称的武汉东湖高新区，出台全国首个区域性《促进人工智能产业发展的若干政策》，并《东湖高新区人工智能产业规划》，提出未来三年将每年设立不低于2亿元的人工智能产业发展专项资金。

同时，也了“国字号”的人工智能开放创新平台。11月15日，科技部宣布成立新一代人工智能发展规划推进办公室，并公布首批国家新一代人工智能开放创新平台名单：依托百度公司建设自动驾驶国家新一代人工智能开放创新平台，依托阿里云公司建设城市大脑国家新一代人工智能开放创新平台，依托腾讯公司建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台，依托科大讯飞公司建设智能语音国家新一代人工智能开放创新平台位列其中。

迹象表明，人工智能政策正在从中央传导至地方，AI政策自上而下开始发酵，我国已经进入AI产业的“黄金窗口期”，预计未来将有更多地方的政策文件出台，从而形成多点齐放的局面。

九、智能制造

波士顿咨询在一份名为《工业4.0——未来生产力和制造业发展前景》的报告中明确指出，以云计算、大数据分析为代表的新技术将为中国制造业的生产效率带来15%—25%的提升，

智能制造，是在基于互联网的物联网意义上实现的包括企业与社会在内的全过程的制造，把工业4.0的“智能工厂”、“智能生产”、“智能物流”进一步扩展到“智能消费”、“智能服务”等全过程的智能化中去，只在这些意义上，才能真正地认识到我们所面临的前所未有的形势。

这一年来，各大制造企业为了重塑自身在制造业的全球竞争优势，在各层面高度重视智能制造，并相应启动了一系列针对基于模型的企业、网络物理系统、工业机器人、先进测量与分析、智能制造系统集成等智能制造关键要素的计划和项目，以对“AI+制造”的新竞争力形成进行系统支持。

十、场景创新

第9篇：人工智能技术的前景范文

关键词：人工智能教育；创新思维；实践能力；信息技术课

新课改要求教学应当促进学生全面发展，其中，对创新思维和实践能力的培养尤为重视。初中阶段如何科学、有效地培养学生的创新思维与实践能力是每一个教育者需要思考和研究的问题。

一、创新思维与实践能力的培养

1.创新思维与实践能力的重要性

每个人都拥有创造能力，这种能力是可以开发的，并对学生人生发展起重要作用，如何科学开发学生的创造能力，离不开对创新思维和实践能力的培养。教师应该有意识的发现和训练学生的创新思维，多锻炼学生的动手能力，提高他们的实践能力，为学生主动创造做准备。

2.培养创新思维与实践能力的途径

培养创新思维和实践能力的途径有很多，初中阶段学校的数学课、自然科学课、社会实践课、信息技术课等课程是培养学生创新思维和实践能力的有效途径。其中以人工智能教育为重点的信息技术课可以利用编程技术、信息化技术、大数据技术的学习，高效、系统地开发学生创新思维，科学地提升学生的实践能力。

二、人工智能教育与信息技术课的融合

当前，人工智能技术发展得如火如荼，语音识别、机器翻译、计算机交互、计算机视觉、机器阅读识别等技术的突破，向我们展示了人工智能的优越性和未来前景，很多地区和学校也已将人工智能教育，如编程、信息处理，作为必修内容纳入了学校的教学大纲之中。人工智能教育包含编程、大数据、机器人等多个技术领域的学习，中学阶段可以利用信息技术课将人工智能教育的相关内容融入教学中，例如：Python编程、APP制作、机器人教育。

在初中信息技术教学中，应当向学生传授编程的相关知识，让学生初步认识编程、了解编程常识，并引导学生利用计算机进行编写代码。利用现代教学思路和教学创新激发学生兴趣，提高学生信息技术课学习效率和实践能力。为学生打造智能化、个性化，富有创造性的学习体验。

三、人工智能教育的实践要求

在信息技术课程的教学过程中融入编程等人工智能知识，可以丰富教学内容，拓宽学生视野，增加学生知识储备，同时也能有效激发学生兴趣，满足学生好奇心，转化为实践、创新的动力。但是在实施人工智能教育的过程中，需要注意以下几个问题，以信息技术课中编程教学为例：

1. 要考虑学生的接受度，体现量力性教学原则，不超纲不越级。

2. 要注重环境的创设，打造轻松愉快的学习环境，充分调动学生热情，帮助激发学生创新思维和实践动机。

3. 要注重编程常识的普及和实践引导，给学生充足的思维空间和操作机会。

4. 要注重教学的系统性和连贯性，加强编程技术同信息技术知识、其他人工智能技术的关联，为学习的水平、顺向迁移打好基础。

只有明确教学目标，不断地优化教学过程，监控各个环节，加强与学生沟通，积极开发和训练学生的创新思维和实践能力，才能将人工智能教育的效果最大化，从而不断提高人工智能教育的教学质量。

四、人工智能教育存在的问题

自新课改提出了信息化教育后，我国不少地区已经开始探索人工智能教育问题，尤其在义务教育阶段，开展了各种形式的人工智能教育，但是由于各地区经济发展水平不同，教育基础、教学水平和资源条件不同，正面临着诸多问题。

目前在我国中学阶段，人工智能教育发展水平整体较低，存在着地区不均衡、教育资源不均衡、教学水平不均衡、学生学习程度不均衡等多方面问题，需要人力物力财力的持续投入，优化人工智能教育平台，完善人工智能教育基础设施，让人工智能教育更规范。同时，教育工作者也需要不断研究、调整教学模式，更好地激发学生创新思维，提高实践能力。

五、结语

本文通过中学生信息技术课和人工智能教育的结合，浅谈人工智能教育与培养学生创新思维、实践能力的关系。人工智能教育的实施有利于中学生开发创新思维，提升动手能力，可以和多学科联动教学，加强学科间的联系，促进学生全面发展。目前在我国中学阶段，人工智能教育发展水平整体较低，存在着地区不均衡、教育资源不均衡、教学水平不均衡、学生学习程度不均衡等多方面问题，仍需教育工作者不断研究改进，让人工智能教育更规范，更好地激发学生创新思维及实践能力。

参考文献

[1]李宏堡，袁明远，王海英.“人工智能+教育”的驱动力与新指南——UNESCO《教育中的人工智能》报告的解析与思考[J].远程教育杂志，2019，37(04):3-12.