人工智能技术的概念精选(九篇)

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第1篇：人工智能技术的概念范文

关键词：人工智能；智能营销；营销趋势；营销挑战

一、引言

随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业将人工智能技术应用到企业的日常生产经营活动中来。NarrativeScience和国家商业研究所的报告显示，在2016年仅有38%的企业表示引用了人工智能技术，而到了2017年这一数字迅速增长到了61%。与此同时人工智能技术在营销领域的应用也越来越广泛，在零售行业，人工智能可以通过自我学习，为消费者添加标签，描绘用户画像；在网络消费场景，智能人工助理可以帮助营销人员及时在线回答用户问题。人工智能的应用让消费者与企业的互动更加频繁，这也给企业营销活动本身带来了如隐私泄露、过度营销、用户倦怠等问题。如何正确处理人工智能技术在营销领域的应用问题，成为了学者们日益关注的重点。以往的研究已经从人工智能营销的技术基础、概念、隐私担忧等方面进行了分析，本文将从人工智能营销的内涵、趋势、挑战等方面进行梳理研究，希望能够对人工智能态势下的市场营销有更加全面的认识，为企业应对人工智能营销活动中的问题提供有价值的参考。

二、人工智能态势下的市场营销

（一）智能营销的内涵

智能营销，是伴随着人工智能应用的发展而产生的一个新的营销概念。智能营销不等同于电子营销，它是建立在大数据、人工智能、云计算等综合技术基础上的一种智能化运作模式（汪涛2014），是可以模仿营销人员的部分行为活动的过程。随着人工智能技术在营销领域的应用，智能化的设备通过仿真、思考、行动等模式完成了营销人员所需要进行的一部分工作，深刻改变了营销思维和方式。作为智能经济条件下的新产物，目前学者们对智能营销还没有形成一致的概念界定。但是随着对人工智能的逐步深入了解，业界逐渐形成了一种共识，即它是企业借助计算机网络、移动互联网等智能技术来进行营销活动的各种新思维、新方法、新工具的一种创新营销新概念（常亚平2018），它包括智能识别、智能存储、智能执行等多个方面。

（二）智能营销的技术基础

人工智能营销的兴起离不开技术的支持，根据以往文献的研究，可以将智能营销发展的技术基础大致归为三个方面：首先，移动互联网和5G技术为智能营销发展提供了海量数据来源的保障。智能营销发展的重要基础就是数据，持续可靠的数据获取是智能营销所需的核心技术之一。随着移动互联网和5G技术的发展，营销活动借助虚拟现实技术、仿真技术、人工生物智能技术广泛深入到消费者的工作、娱乐、生活、消费等日常行为活动中，全方位地记录了消费者的行为数据，为智能营销的后续分析处理工作提供了海量的数据信息来源。其次，云计算帮助智能营销完成了复杂的数据计算和处理分析。移动互联网时代，大数据的发展使网络数据成几何倍增长，如何计算和处理分析这些海量数据成为了智能营销发展所必须解决的重要问题。云计算技术凭借强大的数据计算能力，很好地解决了人工智能技术应用过程中的海量数据处理问题，通过多维度数据的连接实现了万物互联，从而使消费者和智能设备的交互体验更加完善，营销场景也因及时准确的数据分析而更加智慧化。最后，人工智能商业化应用技术为智能营销发展提供了网络应用环境。德勤2019年《全球人工智能发展白皮书》显示，当前人工智能技术已进入全方位商业化阶段，并预测全球人工智能市场在未来几年会经历现象级增长（钱明辉2019）。我国也出台了相应政策来支持人工智能商业化应用的发展，2019年我国从事人工智能业务企业数量居全球第二。人工智能商业化的发展环境以及人工智能商业化应用技术的支持，为智能营销的发展创造了良好的外部网络应用环境。

（三）人工智能在营销中的应用体现

人工智能技术在营销中的应用，使营销活动体现出了新的特点，如：视觉、听觉、触觉等多种形态的新互动方式、个性化需求的预测等。根据营销活动的不同过程阶段，可以从四个方面来分析人工智能在营销中的应用体现。1.营销调查研究阶段。营销调查研究是营销活动的起点，通过提前的调研企业可以了解市场占有情况、消费者意愿、目标消费群体需求等重要信息。大数据技术以及人工智能技术的应用，极大地提高了企业营销活动前期的营销调研效率。消费者在各种生活消费场景中会留下自己的痕迹和使用信息，人工智能技术会帮助企业将海量的用户数据进行归类，如账户数据、交易数据、浏览数据等，并利用这些数据进行用户画像，从而准确分析出消费者的日常消费偏好、消费方式等信息，帮助营销人员获取营销调研后的第一手分类数据。2.营销策略的制定阶段。人工智能技术从全网智能抓取相关数据进行分析，并智能分析出最新热度关注点，帮助营销人员完成寻找吸引消费者的创新点环节，摆脱了以往只依赖于营销人员自身经验判断和小范围营销调研结果的限制。同时借助仿真技术、生物识别等技术，人工智能技术所创造的“人工脑”可以完成营销策略制定过程中的一部分思考工作，如创意筛选、优化等方面。3.营销执行阶段。以往的营销推广活动，需要营销人员提前进行宣传媒介的选择并且派大量人员进行实地配合，受限于地点、经费等外部因素。而人工智能技术根据网络热度数据分析，自行筛选出适合企业产品宣传的网络平台，并且根据用户使用偏好数据测算出适合的营销时间点、次数等，在用户进行相关网络访问时个性化推送符合该用户需求特征的营销方案，如喜马拉雅会根据用户年龄、性别、收听历史记录等自动推送相关收听图书资源和购买活动等。4.营销效果的评估阶段。以前的营销活动效果评估需要事后进行监测，而人工智能技术的应用帮助企业实现了实时监测，系统自动在全网络进行相关内容的数据抓取和分析处理，并将监测效果及时反馈给营销人员，方便营销人员根据消费者反应及时修改营销方案，降低了突发事件对企业营销活动的影响。

三、人工智能带来的营销管理新趋势

人工智能技术在营销领域的应用深刻地改变了企业的营销思维和营销方式，也让营销管理活动有了新发展，对于人工智能带来的营销管理新趋势可以从下面几个方面来理解：一是技术驱动营销变革。智能技术将成为下一代营销变革的新支撑。目前，仿真技术和人工生物智能技术的初步使用已经能够帮助智能设备进行部分营销工作中的思考问题。营销专家智能系统可以实现专业知识的传递和学习，在营销专家的训练下智能系统会增长解决问题所需的知识，并向用户提供解决问题的办法。电子自动订货系统，会根据企业线上线下的销售数据自动进行分析，智能识别畅销品和滞销品，并根据实际情况自动交换订单信息，减少营销人员在了解销售状况和消费者偏好等信息时所投入的时间成本。人工智能技术的应用带来了营销理念、方法、手段、工具等各个方面的改变，未来如何利用好人工智能技术来帮助企业进行营销活动是营销人员需要关注的重点。二是营销方式的多元化和营销推荐的大规模定制化。人工智能技术的应用给营销方式带来了巨大的变革，短视频营销、直播营销等新型营销方式使企业营销活动不再局限于传统线下和网络页面广告等方式。这种多元化的智能营销方式，可以更加广泛深入地获取消费者的各种使用数据信息，如抖音小视频会根据用户关注信息来自动推送相关产品宣传视频。智能化的营销方式让大规模定制化成为可能，企业可以借助智能技术和数据处理技术实现对每个用户的精准识别与记录，从而为其个性化推荐相关信息，实现营销个性化的批量自动生产。三是“AI+”智慧营销带来的跨场景营销。“AI+短视频”营销、“AI+KOL”的粉丝营销等不同营销策略，在人工智能技术的支持下各自发挥所长，应用到营销活动的各个环节当中。“AI+”的使用增强了消费者的互动体验感和真实感，如唯品会的智能试装功能可以帮消费者实现线上虚拟体验，大大提升了消费者从“看”到“买”的效率，缩短了购买转化时间。在移动互联网时代，消费场景碎片化、消费行为流动化，人工智能技术的使用可以帮助企业处理复杂的消费使用数据，系统整合消费者在不同场景的多维行为数据，从而精准识别不同消费个体在不同消费场景下的差异化需求，结合消费者的实时场景，为消费者适时提供跨场景的营销服务，突破圈层和场景的限制，扩大营销推广范围，提升企业的56品牌宣传度。四是基于智能识别、语音互动等技术的线上线下一体化智慧营销。根据2018年人工智能应用行业报告，目前人工智能技术已经可以应用到零售的全链条环节，既可以线上进行用户画像和精准个性化推荐，也可以线下智能物流、智能选址、优化消费者行为分析和商品运营环节等，这种线上线下一体化智慧营销，需要完整的人工智能技术体系的支持。通过分析消费者轨迹数据、可穿戴智能设备的身体数据以及社交消费平台数据等信息，利用线上线下信息的同步传输、人脸识别等技术，人工智能可以及时捕捉消费者行为及心理需求，并实现精准匹配。

四、人工智能时代市场营销面临的挑战

人工智能技术在营销领域的应用给企业和消费者都带来了极大的便利，但是技术都是具有两面性的，我们必须理性对待人工智能技术，正视人工智能应用过程中产生的问题。根据以往文献的研究，可以从以下几个方面来认识人工智能时代市场营销面临的挑战。一是人工智能背景下复合型营销人才的不足，带来的技术和营销的进一步对接问题。当前，智能营销领域的一个显著问题就是技术与营销的进一步深度衔接问题，懂技术、懂市场的复合型人才的不足使得企业在应用人工智能过程中出现很大障碍。一些机构掌握着最新智能技术，积累了海量数据；而另一些机构则了解市场，不掌握技术，技术应用与市场营销之间的衔接出现了隔阂。人工智能技术在营销的应用给所有领域的营销人员都带来了挑战，人才和工作需求双向失衡。企业必须培养复合型的营销人才，引进新技术培训课程，提升现有营销人员的整体技术素质，从而帮助企业解决智能技术与营销的进一步对接问题。二是人工智能营销过程中暴露的数据隐私保护和流量造假问题。各种数据隐私新闻案件的曝光，让越来越多的用户对新技术的使用保持着高度敏感。大量未经用户本人同意的数据非法监测和解读严重干扰着消费者的日常生活，一些企业甚至利用智能技术对用户个人信息进行预测分析来以此获取用户隐私。而流量数据造假问题更是进一步瓦解了消费者对网络消费活动的信任，一些企业为了短期的盈利，利用内容剪切等网络工具打造虚假流量信息，给消费者带来了误导，同时也严重干扰了正常的市场竞争秩序。为了能够让企业更有效地推进人工智能技术与营销活动的衔接，必须及时惩治非法获取消费者隐私的企业，营造良好的网络使用环境，同时企业也要在内部加强管理，提升营销人员的道德素养。三是全方位人工智能营销环境下的消费者心理倦怠问题。人工智能技术可以给消费者推荐各种个性化信息，但这种根据消费者使用痕迹来进行持续性的精准推荐很难不让消费者产生厌倦心理。随时随地的广告推荐、跨屏的无广告拦截、用户浏览记录的跟踪推荐等行为，在智能技术的推动下变得更加自动频繁。虽然人工智能技术可以帮助企业精准分析用户数据，但数据也不能完全反映消费者的内心，企业要避免对智能技术的完全盲从，以防消费者产生厌倦心理。营销活动是对人进行的活动，因此企业也要关注营销人员的营销经验，不能以技术决定一切，要将技术与人的主观感受相结合，真正做到从消费者本身需求出发。

五、结论

人工智能在营销领域的应用目前还处于初步发展期，企业在应用人工智能技术时必须理性看待人工智能技术。既要看到人工智能给企业营销带来的数据分析、精准识别等便利，也要看到人工智能应用带来的技术陷阱、用户隐私等问题。当然，人工智能技术在营销领域的应用未来还将有更进一步的发展，企业也要及时进行探索研究。本文仅从理论层面梳理分析了人工智能在营销领域应用的相关问题，未来还可以在其他方面进行深入研究：如何更好地解决人工智能应用过程中带来的隐私泄露问题，从而提升消费者的使用体验；人工智能的特征如何对消费者的行为产生影响；智能互动方式的改变对营销活动的影响，等等。

参考文献：

[1]高山行，刘嘉慧.人工智能对企业管理理论的冲击及应对[J].科学学研究，2018(11).

[2]常亚平，王良燕，黄劲松，等.3D（大数据、数字化和发展中）背景下的营销战略与转型专栏介绍[J].管理科学，2018(5):1-2.

[3]Shankarv.Howartificialintelligence（AI）isreshapingretailing[J].JournalofRetailing，2018，94(4):vi－xi.

[4]汪涛，谢志鹏.拟人化营销研究综述.外国经济与管理，2014(1):38-45.

[5]Wangtao,XIEZhipeng.Areviewoftheliteratureofper-sonificationmarketing[J].ForeignEconomics,Manage-ment,2014(1):38-45.

[6]钱明辉，徐志轩.基于机器学习的消费者品牌决策偏好动态识别与效果验证研究[J].南开管理评论，2019(3):66-76.

[7]王先庆，雷韶辉.新零售环境下人工智能对消费及购物体验的影响研究：基于商业零售变革和人货场体系重构视角[J].商业经济研究，2018(17):5.

第2篇：人工智能技术的概念范文

【关键词】人工智能 电气自动化控制 应用

随着我国智能技术的发展，人工智能技术的应用领域也越来越广泛。运用人工智能技术对提高电气自动控制系统的运行效率非常有效，而且还能最大限度地实现资源优化配置。为此，在现代化背景下，加大人工智能技术的应用研究是非常重要的。

1 人工智能技术的应用理论

伴随着工业改革，计算机信息技术的应用也越来越成熟。同时计算机信息技术还带动了自动化技术、大数据、智能化技术的发展。其中人工智能技术的应用理论、方法也成为重点研究对象。人类在应用人工智能技术时，要从人工智能技术的本质概念出发，并以此设计出满足人们生产、生活的应用设备。

人工智能技术最早是在20世纪50年代提出的，并以计算机信息技术为基础，逐渐引进其它学科知识。也就是说，人工智能技术的研究是一个系统化的工程，只有综合考虑各方面的影响因素，融合各个学科知识才能实现人工智能技术的创新。而对于电气自动化控制来说，其主要控制目标是确保运行稳定，提高生产效率。

2 人工智能技术在电气自动化控制中的应用

2.1 在电气设备设计中的应用

人工智能技术在电气自动系统中的应用主要是在电气设备的设计方面。电气设备的设计是一项比较复杂的系统工作，不仅需要综合应用电路、电磁等学科知识，还需要具备足够的设计经验，保证设计的科学性、合理性。传统的设计方法主要依靠设计经验，无法真正找到最优化设计。而将智能技术引入到电气设备的设计中，不仅能够充分利用计算机辅助设计软件，还能够实现传统设计方法和计算机辅助设计的融合，最终缩短电气设备的设计周期，提高电气设备的设计质量。比如在高压电气方面，SF6技术、真空技术、组合技术等已应用于产品结构中，并基本实现了“无油化”。又如采用单片机系统进行剩余电流式电气火灾探测器的智能化设计，既能实现传统断路器功能的组合化和智能化，也能通过应用总线通信技术实现断路器控制的系统化和网络化。由此可见，将人工智能技术应用在电气设备中不仅能够尽可能地发挥出先进设计技术的优势，还能提高电气设备的使用性能。所以，我国应当继续加大研发力度，进一步拓宽智能化的应用范围，并利用如今较为先进的信息技术，推进电气设备智能化设计的发展，从而促进我国工业的可持续发展。

2.2 在电气控制中的应用

电气控制是电气自动化系统的重要组成部分，而人工智能与电气控制的结合主要是依靠计算机程序进行控制。应用人工智能的电气控制系统能够实时监控电气系统运行状态，并根据状态信息及时发出控制动作指令。总的来说，相比较传统的自动化控制，智能化控制实现了系统资源的有效分配和调度，提高系统的稳定性和安全性，促进了企业的生产和发展。在人工智能控制过程中，控制系统会根据每个环节的运行状态实现对生产过程的调节。因此，一般要先对每个运行环节制定严格的运行标准。一旦出现异常，人工智能控制系统便会感应出来，并做下一步的处理。以现代化智能电表为例。它不仅具有独立MCU、存储器、硬时钟、通讯接口、负荷开关、加密单元，而且具备电能计量、费控管理、数据冻结、数据加密、事件警告等功能。当电气系统在运行过程中，一旦出现数据异常的现象，智能电表便能够发出警报。目前，人工智能控制方式包括远程控制、无人化控制等。在人工智能逐渐成熟的背景下，企业应当加大人工智能控制方法的研究，进一步实现人工智能与电气控制的深度融合，最终推动我国电力行业的发展。

2.3 在故障诊断中的应用

在电气控制系统中，电气设备发生故障时都有一定的征兆，而且不同的征兆对应各自的电气设备故障类型。因此，在电气设备发生故障前进行状态监测，既能够及时发现电气设备故障，也能够迅速找到故障点，从而缩短电气设备故障维修时间，保证电气系统的正常运行。如变压器的智能化应用，不仅能够对变压器和其部件的相关参量进行就地数字化测量，还能对有控制需求的变压器设备和其部件，实现基于信息交互，多参量聚合的智能网络控制。最重要的是，通过智能组件的自诊断，以智能电网其他相关系统可辨识的方式表述自诊断结果，使设备状态在电网中可观测。相比于传统的通过对变压器渗漏的油气进行气体分析来确定变压器故障的方式，其故障检测效率更高。不仅仅如此，在其它电气设备中，应用人工智能化的故障诊断技术也是非常高效、迅速的。由此可见，企业应当重视加大人工智能技术与设备故障检测的融合研究。

2.4 在日常操作中的应用

电气自动化控制系统不仅构成较为复杂，而且操作流程比较繁琐。一旦工作人员出现操作失误问题就有可能发生电气系统的故障，从而造成重大经济损失。在日常操作中引入人工智能便能有效改变这种状况。比如人工智能操作系统会将电气系统的操作编码为程序存在在系统之中，工作人员只需要通过人机交互界面进行操作，便能够实现电气系统的远程控制。而且在操作过程中，工作人员只需要操作人工智能系统给提供的指令即可。这样能够有效地提高生产效率，降低电气系统的故障发生率。目前大部分的人工智能电气控制系统解决方案都已经实现了智能化控制，即便是出现电气故障也能够提出可参考的解决性方案，以方便工作人员决策。

3 人工智能技术的发展趋势

在信息技术时代，企业、科研单位应当重视智能化技术，并结合电气工程自动化系统实际，实现两者的有效融合，从而实现我国电气工程自动化控制的创新和发展。也只有这样才能不断促进我国工业的发展，才能逐步实现工业4.0，最终提高我国的综合国力。

参考文献

[1]马仲雄.\谈电气自动化控制中的人工智能技术[J].电子技术与软件工程，2014（11）：246-247.

[2]马龙.人工智能技术在电气自动化控制中的应用[J].山西焦煤科技，2014，S1：50-51+55.

[3]李银锁.浅析人工智能在电气自动化控制中的应用[J].建材与装饰，2016（28）：212-213.

[4]周贺，王占峰，王朔.人工智能技术在电气自动化控制的应用分析[J].电子世界，2017（03）：96-97.

作者简介

周承玮（1991-），男，江西省吉安市人。惠州市技师学院助理讲师。研究方向为电气自动化。

第3篇：人工智能技术的概念范文

1机械电子工程介绍

机械电子工程是一项涵盖各类科学的技术，其核心专业是机械电子，同时要结合信息技术、网络、智能化的相关知识，各类学科相互交叉形成的一类科学，这些学科的理论在机械电子工程中得到了广泛的应用。总体来说，机械电子工程包括计算机技术、网络技术等，机械电子工程实现了技术的多元化和技术的融合，其在使用的过程中必须借助其他学科。在对机械电子工程进行设计时，必须要将计算机技术与网络技术以及机械相关的技术融合，将机械中不同的元件组合，完善设计。机械电子工程在设计时运用的知识比较复杂，但是设计比较简单，结构不复杂，而且具有较好的性能。机械电子工程投入生产时的效率高，夕卜形小巧，从而取代了传统的机械。

2人工智能介绍

人工智能技术是在计算机技术发展的前提下得到应用的，其通过对计算机技术的分析，从而对计算机技术的功能进行进一步的完善而实现的智能化的技术，智能技术在机械电子工程中应用时，主要实现了对机械工程的自动化控制，人工智能在机械电子工程中应用不仅仅采用计算机技术，同时还要结合信息技术、心理学、语言学等知识。人工智能技术的发展经历了几个阶段，在人工智能技术发展的初始阶段，人工智能主要实现了自动翻译、自动推理，而后，人工智能技术进入了其停滞阶段，这时人工智能技术主要是以计算机视觉技术、对语言的理解、系统的研发和机器人设计等方面得到了广泛的应用。人工智能技术进入发展的第二个阶段后，其主要应用的领域是知识工程，知识工程促进了商业化的进程，在这个阶段，人工智能技术主要进行推理以及机器人中得到了广泛的应用。随后，人工智能技术进入了平稳发展时期，在这个阶段，人工智能技术朝着分布式的方向发展，其发展的形式比较简单。

3人工智能技术在机械电子工程中的使用

现在，随着我国信息技术的广泛应用，在机械电子工程中都开始使用人工智能的模型，而且能能够对大型机械进行故障的诊断，在机械电子工程投入使用后，机械工程本身的稳定性比较差，导致机械工程在使用的过程中会出现复杂的关系，如机械在进行输入或者输出时，如果不能建立合适的模型，就会导致输出困难。

在使用传统的机械进行生产时，信息系统的精确度比较高，如果系统出现了故障，不能正常的进行输入和输出工作，就会导致一系列的操作不能正常完成，但是，将人工智能技术在机械电子工程中使用，能够对机械设备进行自动化的控制，能够通过模糊的推理对系统进行操作，模糊推理主要是对人脑的模拟，从而分析系统发出的信号，在机械电子工程中，主要是通过对人脑结构的分析从而确定数字信号，实现对数字信号的分析，从而确定信号的参考值。

模糊推理主要实现了对机械电子工程中模糊的系统与神经网络的融合，能够实现神经网络系统与网络的互补融合，将神经网络系统与模糊系统有机地统一，使机械设备的神经网络系统能够自动的识别信号，进行推理，使机械电子工程的系统能够进行复制，使其具备学习的能九这样就使机械电子工程中系统的智能化水平有所提高。智能化技术实现了机械电子工程中功能相似的部件的融合，其主要是运用模糊系统中的信号，与神经网络中的信号进行相似性的对比，通过选择，使具有相似性的部件实现融合，从而可以提高系统的运作效率，简化了运算的程序，在机械电子工程中的非线性的信号与系统中的函数进行相似性的对比，从而能够实现对系统中函数的优化。在机械电子工程中，主要是通过非线性表达运行的，这样能能够实现机械中网络的强化能力，使机械中网络的空间增大，使机械运行的效率更快。

第4篇：人工智能技术的概念范文

[关键词] 电子商务　人工智能　数据挖掘

电子商务的飞速发展给全球经济带来的冲击是巨大的。基于人工智能技术的电子商务将能更好地为其发展带来良好的基础，这一过程是电子商务向着良性发展的必然趋势。本文从人工智能技术与电子商务的国内外动态、人工智能技术在电子商务中的应用例子，以及数据挖掘技术在Web上的应用等几个方面对其进行论述。

一、电子商务与人工智能技术的国内外动态

1.省略域名22220个，BtoB电子商务市场广阔，远远未达到饱和状态，大量的服务和赢利渠道还处于空白状态。电子商务不仅是企业建网站，宣传企业产品及形象；也不是简单的网上购物。真正的电子商务应该是以internet为核心的信息技术进行商务活动和企业资源处理，说穿了就是信息流的高效管理、增值运用。商务中国在开发的每个栏目力求帮助企业在客户及供应商之间建立信息共享、高速流动，改变商贸传统运作方式，在不受时间、地域限制的虚拟商业网进行交易。

本世纪90年代以来，取得了显著效果的企业信息系统模式是外贸部门的edi系统、商业部门的商场信息系统以及制造业的mrpⅡ系统。这些系统的成功，主要是解决了过去手工作业的速度慢、效率低的问题。而国外在这一阶段比较成功的一些例子是制造业的cals系统、流通业的edi和金融业的电子商务系统。这些系统的最大的特点都是在于企业之间的协作。1996年，日本将三菱汽车、日本电装等汽车公司和部件公司联合起来，成立了“v-cals联合体”。它们的目标不仅是将新车的开发周期缩短一半，而且要将各种部件调拨活动的信息、cad设计信息、各种冲突、噪音试验信息等构成共享数据库，从而形成一个多企业的有机联合体。

2.人工智能技术的国内外动态

从1956年正式提出人工智能学科算起，40多年来，人工智能学科取得了长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知道什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧。什么样的机器才是智慧的呢？科学家已经作出了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢？到目前为止，我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下最困难的事情了。

当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。现在人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，现在计算机似乎已经变得十分聪明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深蓝（Deep Blue）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（Kasparov）。大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着他的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其他计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。

在大多数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有其特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括语言处理、自动定理证明、智能数据检索系统、视觉系统、问题求解、人工智能方法和程序语言以及自动程序设计等。在过去30多年中，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统；例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制太空飞行器和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。

人工智能理论进入21世纪，正酝酿着新的突破――人工生命的提出，不仅意味着人类试图从传统的工程技术途径，而且将开辟生物工程技术途径，去发展人工智能；同时人工智能的发展，又将作为人工生命科学的重要支柱和推动力量。可以预言:人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”，并使之在越来越多的领域超越人类智能；人工智能将为发展国民经济和改善人类生活作出更大贡献。

二、电子商务中应用人工智能技术

人工智能就是设计和开发出各种计算机程序来模拟人的思维结构、推理和求解问题的行为。由于人工智能的研究范围十分广泛，对电子商务也有多方面的影响。

1.数据仓库

数据仓库是把分布在网络中不同信息孤岛上的数据集成到一起，存储在一个单一的集成关系型数据库中。利用这种集成信息，用户可以方便地对信息进行访问，还可以使决策人员对一段时间内的历史数据进行分析、研究，以获得事物发展的趋势。

数据仓库有两大优点：一是不必重新编制输入（事务）处理系统就能够建立一个结构化的环境，将输出（决策支持）处理移入新环境（数据仓库）中；二是数据仓库建立概念模式（逻辑数据模型）、内部模式（历史文件）和外部模式（数据仓库）的三模式环境。其中历史文件中的“多对多”（mn）维护关系可以简化为三模式环境下的多个“一对多”（m*n）关系。

2.数据挖掘与知识发现

数据挖掘（DM. Data Mining）和数据库知识发现（KDD. Kwowledge Discovery in Data base）是随着数据库技术、人工智能技术和网络技术的发展而提名的。尤其是随着电子商务的开展，信息总量不断增加，更迫切地需要有效的信息分析工具，以便能发现大量商业数据间隐藏的依赖关系，从而抽取有用的信息或知识，指导商业决策。过去只有简单的数据统计技术，还未达到成为智能数据分析工具。因此，在数据生成和数据理解之间还存在很大的差距。DM和KDD就是一种新型的数据分析技术，旨在从大型数据库中提取隐藏的预测性信息，构建高校的数据仓库，发掘数据间潜在的模式，以便于用理解和观察的形式反映给用户，从而为企业做出前瞻的，基于知识的决策参考意见。

DM与KDD需要解决的问题有：超大规模数据库和高维数据；数据丢失；变化中的数据和知识；模式的易懂性；非标准格式数据；多媒体数据以及面向对象数据的处理；与其他系统的集成；网络与分布式环境下的KDD问题等。

DM与KDD的区别是：KDD是一个综合的过程，包括实验记录，叠代求解，用户交互以及许多定制要求和决策设计等，而DM只是KDD中的一个具体但又是关键的步骤。当然，它们都对数据仓库进行有效利用的技术手段。

3.生物认证技术

目前，许多磁卡、存单大都是用密码来进行安全保障的，一旦密码泄漏，也就不安全了。

在电子商务中，电子货币将得到急速的发展，对安全水平的要求也相应提高，从而带动了人工智能的一个分支领域――生物认证技术的研究与开发。

生物认证技术是指利用人体某一具有特征的部位，或个人的习惯，如指纹、掌纹、手形、网膜、虹膜、脸形、声纹及笔迹等来识别人们的身份的技术。这种识别技术与磁卡式的靠持有物认证的方法和密码式的靠知识认证的方法相比，具有极大的优越性，它不会丢失、被盗和被伪造。

生物认证技术作为一种准确、快速和高效的身份认证方法，正应用于如银行、海关、医疗保险、重要通道控制、信息网络安全等领域。这是一项集现代化生物科技与计算机科学相结合的高科技实用项目。微软公司宣布将把生物认证技术添加到自己的视窗操作系统中，这对这项新技术的发展将起到促进作用。

4.智能数据库信息检索

在电子商务平台应用实践中，如何根据用户的意图、兴趣和特点自适应地和智能化地从现有的客户信息、商品库存信息等大量数据信息中对信息进行相关性排列，调整匹配机制，以获得用户满意的检索输出，成为电子商务今后应用所面临的一个技术问题。

三、结束语

本文从人工智能技术和电子商务在国内外的发展动态、人工智能技术在电子商务中的应用实例，以及数据挖掘技术在Web上的应用几个方面对人工智能技术在电子商务中的应用进行了概括的论述。随着电子商务的不断发展和人工智能技术的不断完善，两者在各个领域、各个层次的相互融合将更加密切。作为各自的成功因素，电子商务和人工智能技术的融合必将成为一种关键技术。

参考文献:

[1]王桂森李向阳杨立东:我国电子商务发展的制约因素分析[J].商业研究,2007，04

[2]（加）韩家炜堪博著范明孟小峰译:数据挖掘概念与技术（原书第2版）[M].机械工业出版社，2007，03

第5篇：人工智能技术的概念范文

关键词：电气自动化；控制；人工智能；技术；应用

随着目前科学技术水平的逐步提高，为民众的工作与工作带来了极大的便捷，其中，人工智能技术就是现代科技极具代表性的产物。当前，越来越多人已经认识到人工智能技术的优势，将其应用到不同的行业，其中，在电气自动化控制工作期间应用该技术能够降低运营成本，增加工作质量及效率，所以，值得相关人士对其进行深入分析。以下简要针对其有关内容进行探讨，供参考。

一、人工智能技术的概念

对于人工智能技术来讲，其指的是建立在人类智能化的基础理论前提下，进行拓展、模拟及延伸的技术与方法。此方法属于计算机技术的一个分支，在分析人类智能的实质前提下实施的模拟活动，以此进行智能化生产。通常人工智能化技术的研究范围包含专家系统即机器人等。同时，该技术还包含很多学科，如：语言学、心理学、逻辑学等。然而，其都是建立在计算机科学的层面上。通常来讲，该技术所探究的问题一般较为复杂，人们试图应用智能机械设备来进行工作。可以说，人类的大脑是最为精密的设备，其中，大脑的思维过程能够被模仿，智能设备的编程就可以视为一种模仿行为。

二、人工智能技术的特点

作为计算机技术的重要分支，人工智能技术会伴随着计算机科技的发展而相应改变，其重要的特点之一就是能够替代人们进行复杂的脑力劳动。通过计算机的编程来处理一些类似信息收集、数据分析、识别图表等工作，之后进行判断，总结出相应的应对方法。在电气自动化领域中，该技术能够极大程度增强电气系统的精确性，进而提高工作质量及工作效率，同时还能够大幅度缩减成本投入，增加企业的经济收益。在电气自动化控制领域内，一般多采用人工智能控制河北进行工作。

三、应用人工智能技术进行电气自动化控制的优点

因为应用的人工智能技术存在差异，所以，其相应产生的控制设备功能也千差万别。一般来讲，智能化的控制设备通常应用非线性的函数近似器进行工作，其较以往的函数估计器相对比，具备十分明显的优点，大致体现为以下几方面内容：其一，并不需要对目标的模型进行控制。很多时候，真实控制目标的动态方程获取十分困难，在设计控制器期间，真实控制目标的模型也会因为很多情况而出现改变，如非线性、参数等经常并不知道，那么，在工作期间应用此种智能技术就可以良好的处理此现象；其二，借助相应调整，增强设备的性能；其三，较以往的控制设备相比，智能技术更方便调节；其四，如果缺少相应的专业知识，借助相关数据资料，也能够设计智能控制器；其五，可以应用相应信息机语言进行智能控制器的设计工作；其六，此种控制器具有良好的统一性，同驱动设备的性能并不存在关联；其七，对新的数据及信息具备较强的适应性；其八，能够良好的处理普通方法无法应对的情况，并且具备良好的抗噪音、抗干扰性能；其九，此种控制器的价格十分便宜，并且方便修改与拓展。

四、在电气自动化控制工作中应用人工智能技术的措施

（一）在电气设备内应用智能技术的措施

经过研究表明，在进行电气自动化控制工作期间，该系统的运行较为复杂，包含各个方面的知识与技能，因此，需要选择专业技能熟练，素养较高的人从事工作，并且还应增强工作者的责任观念，从而确保电气设备可以顺利工作。但是，经过适当的操作与编程，人工智能技术可以代替人力进行相应的工作，从而极大程度提高了设备的工作速率与质量，同时还能够缩减相应的劳动资金投入，增加企业经济收益。

（二）在电气控制工作中应用智能技术的措施

在电气领域内，控制工作是十分重要的内容，假如能够达到自动控制，就可以极大程度增强工作效率，缩减资金成本，并且降低从业者的劳动强度。智能技术中的模糊控制、神经网络控制及专家系统是较为常用的控制电气措施，并且效果良好。以模糊控制为例，简要分析智能技术在电气控制中的应用。在电气直流传动控制期间，较为常用的模糊控制方法有Sugeno与Mamdani两种技术，后者被广泛应用在控制调速方面，而前者则属于后者的特殊情况。模糊控制方法替代了以往的控制设备，能够高质量的处理交流传动控制的相关问题，进而提高工作质量及工作效率，增强企业的市场竞争能力。

（三）在日常操作期间应用智能技术的措施

对于电气行业来讲，其与民众的日常生活与工作都存在紧密的关联，因此，转变以往繁琐、复杂的操作方法，增强电气系统的工作质量及效率是十分重要的事情。将智能技术应用在日常系统操作期间，能够将复杂的操作流程变得简洁，仅需在室内借助电脑就能够完成有关控制，进而达到远程操控的功能。同时，还可以将操作界面进行简化，及时处理并保存相关重要数据，为将来的查找与应用提供方便。另外，借助智能技术还可以自行制作表格，从而缩减了工作时间，提升了工作效率，降低了工作强度。

（四）在故障诊断期间应用智能技术的措施

神经网络、模糊理论及专家系统是智能技术进行故障诊断的重要方式，三者在判断故障与事故期间发挥着重要的作用。因为遭受多方面因素的作用，在进行电气运行期间，经常会出现事故或者故障，假如无法对其进行精确判断，及时找寻原因并予以处理，则很容易造成严重的经济损失。传统的故障诊断方法较为复杂，同时精准性较差。例如：针对变压设备来讲，传统的故障判断方法需要先把变压设备分解的气体收集在一起，然后针对收集的气体进行研究、判断，从而找寻故障的成因。此种措施不但需要消耗大量的时间，同时工作量较大，耗费精力，另外不会马上获取结果，还经常出现判断措施的情况。同时，处理故障的措施也十分繁琐。由于工作效率较低而引发的经济损失也十分巨大。相反，借助智能技术，将神经网路、模糊理论等系统的结合在一起，就能够处理以上问题。并且还能够增强故障的判断精准度，从而为后续处理故障等提供充足时间。

（五）在简化自控流程期间应用智能技术的措施

电气领域的自控流程较为复杂，对各个步骤的要求十分严格，假如出现细小的操作失误，就容易造成严重的事故，引发不可预计的经济损失。人工智能技术能够良好的处理此项问题，其借助分析并整理平时的信息，进而设计相应的故障处理方法，尽可能确保电气自控工作的质量。另外，该技术借助对设备的远程控制，将控制过程简化，为技术从业者维修与检察设备提供了方便。

总结：

总而言之，随着社会经济的不断发展，人们的生活质量及生活水平逐步提高，对智能技术的关注度相应提升。在电气自控工作期间应用智能技术能够良好的提高工作精确度，增强工作质量，缩减资金投入，增加经济收益，提高企业市场竞争能力。因此，相关工作人员应不断提高自身的专业能力及综合素养，深入对智能技术进行研究，从而更好的发挥智能技术的优势，为人们提供更优质的服务。

参考文献：

[1]郭策，范然.设计智能建筑电气自动化系统的思路[J].中国新技术新产品，2012（05）.

[2]朱子龙.人工智能技术在电气自动化控制中的运用探讨[J].科技创新与应用，2012（17）.

第6篇：人工智能技术的概念范文

【关键词】计算机技术 人工智能 金融领域 应用

随着信息时代的到来，人们逐渐提高了对计算机网络技术的要求，希望利用计算机技术获得更加智能化、人性化的服务。因此，人工智能在计算机网络中有着十分重要的作用，由于人工智能的配合与支持，计算机网络技术得到了更好的发展。下面本文简述一下人工智能的概念、优势及发展过程中存在的问题，详细的分析基于计算机的人工智能在金融领域的应用情况。

1 简述人工智能的概念、优势及存在的问题

通过综合计算机、语言学、心理学等众多学科，而形成一门具有应用性的技术，就叫做人工智能。其主要目标是模仿或超越人的智能，并将该理念运用到机器中，让机器拥有像人一样的思维、能力和行为等。下面我们主要利用表格介绍人工智能的优势、发展情况及其存在的问题，如表1所示。

2 基于计算机的人工智能给金融领域带来的影响

2.1 促使金融行业服务模式更加主动

在金融行业中，主要是人与人服务价值进行交换的过程，核心因素是人。因此，如果想要促进金融行业的快速发展，就必须加大对人力、物力等的资金投入，来维护与客户之间的关系，进而发现客户真正的需求，得到金融业务的真正价值。随着计算机在人们生活中的广泛应用，我们开发了网银、APP等软件，大力促进金融机构的系统建设工作，提高了客户与金融机构交流的便利性。人工智能的快速发展，有利于更深处的服务价值链高端的金融，为客户提供个性化和人性化的服务。同时，也有利于支持各类金融分析、金融交易中的决策，监督防控后台风险等。

2.2 进一步提升了对金融大数据处理的能力

金融行业在市场分析、投资顾问、风险控制、客户信息等方面有着许多有用或无用的信息，需要我们进行辨别。但是数据单位都是海量级别，且大量数据的存在方式又都是非结构化的，如扫描客户的证件信息等，浪费人力、物力、存储内存等，还无法转成可分析的数据。而在运用人工智能的深度学习系统后，可以大幅度的降低人力成本、提高数据处理能力、提升金融行业风控等。

3 基于计算机的人工智能在金融领域中的应用

随着国际巨头公司将人工智能技术渗透于产品的各个方面，国内金融行业也开始使用人工智能技术，下面我们以阿里巴巴、交通银行、平安集团等的应用情况进行分析。

3.1 阿里巴巴

阿里巴巴利用人工智能技术，在客户服务、征信、智能投顾、保险、互联网小贷等多个领域进行了创新和应用，下面我们根据阿里巴巴旗下的蚂蚁金服所公布的数据进行分析，如表2所示。

3.2 平安集团

在人工智能技术出现以后，平安集团旗下的平安科技人工智能实验室开始大规模的研发人工智能的金融应用。如开展了人像识别，对指定银行区域进行整体监控，进而对陌生人的行为进行识别，保证银行物理区域安全性；开展智能客服，用户拨打后直接说出服务需求，系统识别客户语音内容后，即可转接相应模块，节省了客户选择菜单的时间。

4 总结

综上所述，我们可以发现人工智能技术在金融行业广泛应用后，有效的节省了解决客户问题的时间，技术难度较低，有利于商业价值的迅速实现。虽然就目前来说，人工智能在绝大部分领域还不能替代人力，但是能起到较大的辅助作用。而在金融行业中，则可以尝试在多个领域运用相关技术，不管是提升客户体验还是风险防范中，都可以进行较多的探索和尝试。

参考文献

[1]郝登山.人工智能在计算机网络技术中的应用分析[J].中国新通信，2016，18（01）：87-89.

[2]程东亮.人工智能在金融领域应用现状及安全风险探析[J].金融科技时代，2016（09）：47-49.

[3]郝登山.人工智能在计算机网络技术中的应用分析[J].中国新通信，2016，18（01）：87-89.

第7篇：人工智能技术的概念范文

论文摘要：随着计算机技术的发展和应用，制造也得发展已经离不开计算机了，计算机辅助工艺设计和人工智能应运而生，当很多非专业性人士对此概念十分模糊，本文初步解释两个概念和其应用范围。

计算机辅助工艺设计(CAPP：Computer Aided ProeessPlanning)，自1965年由挪威人Nikbel提出以来，其系统特性经历了检索式、派生式、混合式、创成式、智能化等过程，智能化CAPP是当前CAPP系统的研究热点。CAPP是现代制造业信息化的一部分，是计算机集成制造系统(CIMS：Computer IntegratedManufacturing Systems)中的桥梁和纽带。“人工智能”(Artificial Intelligence)简称AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能研究如何用计算机去模拟、延伸和扩展人的智能；如何把计算机用得更聪明；如何设计和建造具有高智能水平的计算机应用系统；如何设计和制造更聪明的计算机以及智能水平更高的智能计算机等。人工智能是相对于人类智能而言的，它是采用人工的方法和技术来模拟、延伸和扩展人类智能行为的一门综合学科。

将人工智能技术(AI技术)应用到CAPP系统开发中，使CAPP系统在知识获取、知识推理等方面模拟人的思维方式，解决复杂的工艺规程设计问题，使其具有人类“智能”的特性即为智能化CAPP，是AI在CAPP中的一种应用。

CAPP系统分为专用型和工具型系统。前者可以根据用户的特定需求定制开发，针对性强，具有较好的实用性，但对系统进行功能扩展困难；后者可以由用户根据自身特定的要求进行二次开发，可以实现更多的柔性和开放性，这种系统与CAD(计算机辅助设计)、CAM(计算机辅助制造)、PDM(产品数据管理)等系统的信息共享存在缺陷。

CAPP设计理论目前研究的很少，机械产品设计理论研究的较多，有学者认为设计理论与方法由设计理论基础层、设计工具和支持技术平台层等三大部分组成。有的学者提出四理论框架，即设计过程理论、性能需求理论、知识流理论和多方利益协调理论。CAPP设计理论与机械产品设计理论既有共同性又有特殊性，特别在智能化设计方法方面有较大的差别，因此认为面向智能化的CAPP设计理论与方法体系结构由有三层组成，即基础科学层、信息技术层和智能化设计方法层。

在机械产品工艺设计中，存在大量的不确定因素，许多问题需要靠经验来解决，早期建立在单纯依赖于成组技术基础上的CAPP系统，不能很好地解决这些离散知识的获取问题，只能设计出检索式或派生式系统。近年来，人工智能技术在CAPP系统

开发中的应用，使CAPP技术得到了较大的发展，人工神经网络技术就是AI在CAPP系统中一大应用。人工神经网络(ANN： ArtificialNeuralNetwork)是按照生物神经系统原理处理真实世界的客观事物，它由大量的简单的非线性处理单元高度并联而成，具有信息的分布式存储、并行处理、自组织和自学习及联想记忆等特性；多层前馈网络误差反向传播(ErrorBack Propagation，简称BP)算法。反向传播算法(BP)是一种监督训练多层神经网络的算法，每一个训练范例在网络中经过两遍传递计算：第一遍向前推算，从输入层开始，传递各层并经过处理后，产生一个输出，并得到一个该实际输出和所需输出之差的差错矢量；第二遍向后推算，从输出层至输入层，利用差错矢量对权值进行逐层修改。转贴于

AI在CAPP中的另一应用——粗糙集技术。粗糙集(RS：Rough Set)理论是一种擅长处理含糊和不确定问题的数学工具，在理论中“知识”被认为是一种对对象的分类能力，通常采用二维决策表来描述论域的信息，其中列表示属性，行表示对象，每行表示该对象的一条信息。属性分为条件属性和决策属性，论域中的对象根据条件属性的不同，被划分到具有不同决策属性的决策类中。在CAPP系统中，可以用RS理论构建专家系统，对知识进行获取及优化，其基本思路是：将各种零件的加工特征和已知加工方法表达成条件属性和决策属性的形式，一行表示一种零件，多种零件构成一个二维表，对属性进行量化，组织决策表，再采用一定的约简算法对属性集和属性值进行约简，去掉冗余的条件属性和决策规则，得到最小化决策规则集，当输入待加工的零件加工特征时，就可得到优化的加工工艺。

遗传算法，AI在CAPP系统的又一应用。遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟达尔文遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在解集的一个种群开始的，而一个种群则由经过基因编码的一定数目的个体组成，每个个体实际上是带有染色体特征的实体。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作，如二进制编码。初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度大小挑选个体，并借助于自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，产生代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。

智能化CAPP系统开发中还有模糊推理、混沌理论等智能化方法，实际应用中，往往将多种智能技术相互结合，综合运用，发挥各自的特长，如人工神经网络具有知觉形象思维的特性，而模糊推理等具有逻辑思维的特性，将这些方法相互渗透和结合，可起到互补的作用，提高智能化水平。

智能化是今后CAPP系统发展的主要趋势，但从目前的人工智能技术水平来看，不可能使CAPP系统在智能化水平上有实质性的突破，因为目前的人工智能技术主要是模拟人的逻辑思维和逻辑推理方面的能力，不能有效地模拟人的形象思维、抽象思维和创造性思维能力，而CAPP系统不仅要有推理的功能，还要有“联想”的功能， CAPP系统开发是要解决大量的人类思维活动方面的智能问题。因此要提高CAPP系统的智能化水平，必须在人工智能技术方面有新的发展，要解决人工智能技术方面的问题，必须在一些基础

理论和基础科学方面有新的突破，如在生命科学、数学等方面要有新的突破。由此可见，在可以预见的将来，智能化CAPP系统的发展仍将是在充分发挥人的智能优势的基础上，综合应用各种人工智能技术，实现CAPP系统的智能化。

通过以上论述，相信大家对计算机辅助工艺设计与人工智能以及AI在CAPP中的应用有了一定的了解。人工智能技术的不断发展，智能化CAPP系统必将在知识获取、表达和处理的灵活性和有效性上得到进一步的发展，提高CAPP系统的智能化水平，从而提高现代制造技术水平，是我国由制造大国成为制造强国。

参考文献：

第8篇：人工智能技术的概念范文

关键词：智能电网；人类智能；人工智能；自感知；自适应；自趋优

中图分类号：TM73 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2013）01-0032-05

0 引 言

智能电网是当今世界电力系统发展的重大变革，也是21世纪电力系统的重大科技创新和发展趋势。2003年，美国“未来能源联盟”首次提出智能电网的概念。同年，美国能源部了“Grid　2030”设想[1]，将美国的未来电力系统描述为一个完全自动化的电力传输网络，能够监视和控制每个用户和电网节点，保证从电厂到终端用户整个输配电过程中所有节点之间的信息和电能的双向流动。2005年，欧洲技术论坛（ETP）提出了“Smart　Grid”概念[2]，计划通过智能电网的建设，向所有用户提供高度可靠、经济有效的电能，充分开发利用大型集中发电机和小型分布式电源，提高电网公司运营效率，降低电能价格，加强与客户的互动，应对来自市场、安全和电能质量、环境等方面的压力。

国内也高度重视智能电网建设。2010年6月7日，总书记在两院院士大会上的讲话中提出，要“构建覆盖城乡的智能、高效、可靠的电网体系”。国家科技部于2009年11月24日的《关于加快我国智能电网技术发展的报告》中提出了明确的目标和任务。国家电网公司于2009年5月了“坚强智能电网”愿景及建设路线图。南方电网有限责任公司在2010年7月提出了“建设一个覆盖城乡的智能、高效、可靠的绿色电网”的目标。2011年2月，陕西省地方电力（集团）有限公司作为专业的配电网公司，联合清华大学提出了建设“多指标自趋优”智能配电网的目标。

智能电网涉及能源、环境、社会、经济和管理等多个学科，由于其具备系统工程和创新技术的特点，目前智能电网的研究趋向发散，对智能电网的认识多从企业自身出发，尚未收敛到智能电网本质的研究，影响和干扰了对智能电网发展方向的研判。本文在分析国内外智能电网相关研究的基础上，结合实践应用，溯源了智能电网的本质——智能，提出了智能电网分代标准，建立了智能电网分代模型，探讨了智能电网分代的社会经济意义。

1 国外智能电网分代研究状况

分代研究在计算机和战斗机等领域已经取得了共识。计算机按照所采用的电子元件，历经了电子管计算机、晶体管计算机、集成电路计算机、大规模集成电路计算机，现在正在研发信息获取、存储、处理、通信与人工智能相结合的第五代计算机。20世纪40年代中期，以喷气式发动机为动力的战斗机出现后，按时代和技术水平，战斗机历经三代，目前正在研制第四代战斗机。

由于智能电网尚未大规模应用，与计算机、作战飞机等其他领域分代研究更注重“回头看”的方法不同，智能电网分代更注重“向前看”，这个特点导致智能电网分层次、分步骤、分阶段的研究异彩纷呈，莫衷一是。国外智能电网分代的相关研究综述如下。

1.1 智能电网演进模型

2010年1月，加拿大学者Hassan　Farhangi从功能和投资回报率（ROI）两个维度，提出了如图1所示的智能电网的演进模型[3]。他认为，由于化石燃料的成本猛增，电力公司无法扩大发电能力以满足用户对电能不断上升的需求，只有从配电网着手，加强需求侧管理，才能保障电力公司拥有较高的ROI水平。模型表示，智能电网最初的投资用来满足计量设备由机电式到单向自动抄表（AMR）的功能转变，AMR具有节约人力以及时间成本的优势，但是由于其只具有单向通信能力，无法支持电力公司依据从电表获取数据采取调控措施。高级计量架构（AMI）能够提供双向的通信系统，旨在为电力公司提供实时的能耗数据，允许客户以价格为基础，对能源使用做出选择。智能电网演进的最终目标是分布式控制与微网相结合的互联电网。

1.2 智能电网持续发展理论

2011年7月，美国GridNet公司执行副总裁兼首席战略官Andres　Carvallo和能源与IT行业学者John　Cooper合作出版了“The　Advanced　Smart　Grid　—　Edge　Power　Driving　Sustainability”一书，提出了智能电网持续发展理论[4]。书中认为第一代智能电网（Smart　Grid　1.0）实现了发电厂到终端计量设备的电流与信息流的传输，典型的第一代智能电网是美国科罗拉多州博尔德市智能电网的建设。下一代智能电网（Smart　Grid　2.0）将是一个集成的、先进的智能电网体系，从战略上进行顶层设计，在组织、运行、系统集成与建模等多个维度进行柔性规划，下一代智能电网的一些技术已经在美国奥斯汀市智能电网研究项目Pecan　Street中浮现。书中对第三代智能电网（Smart　Grid　3.0）进行了展望，并将其定义为一个基于互联网络的重新设计的能源系统。

1.3 智能电网层次理论

IBM高级电力专家Martin　Hauske认为智能电网的基本概念有3个主要元素：首先是广泛连接资产与设备的传感器；其次是数据的搜集与整合体系；最后是依据数据进行相关分析，以优化运行和管理的能力。与之对应，智能电网也就有三个层面的含义[5]：首先是利用传感器对发电、输电、配电、供电等关键设备的运行状况进行实时监控；然后将获得的数据通过网络系统进行收集、整合；最后通过对数据的分析、挖掘，达到对整个电力系统运行的优化管理。因此，智能电网可以被认为是通过传感器把各种设备、资产连接到一起，形成一个客户服务总线，通过对信息进行整合分析，从而降低成本，提高效率和可靠性，促进管理和运行达到最优化。

1.4 智能电网成熟度模型

智能电网成熟度模型是IBM、美国生产力和质量中心（APQC）及全球智能电网联盟（GIUNC）合作研究的成果[6]。智能电网的成熟度分为5个阶段：第1阶段，只有对智能电网的设想，主要工作是对技术的试验和评价，以及建立业务模型；第2阶段，企业在至少一个智能电网的重要业务领域进行投资和实施；第3阶段，企业对智能电网的组成部分进行重新配置，实现业务领域整合或产业链升级；第4阶段，实现企业范围的跨业务综合观测及综合控制，力争形成新的经济或商业模式；第5阶段，企业有能力在新的业务、运行、环境等机会出现时，充分利用并发展壮大。

综观国外的相关研究，智能电网演进模型以计量系统为主线，没有加入交易环节，同时忽视了人工智能在电网中的应用。智能电网持续发展理论有对智能电网分代以及各代相应功能的描述，但是缺乏对智能电网本质的分析，特别是对三代智能电网核心的描述。智能电网层次理论以传感器为基础，触及到智能电网的基本，但是数据收集与整合体系等没有体现人这一重要因素的参与，理论阐述不够全面。智能电网成熟度模型实质上是智能电网的推进步骤。因此，上述研究都没有涉及智能电网的本质。

2 智能电网的本质——智能

对国外智能电网的研究和实践进行分析，能够为国内的相关研究带来启示和借鉴。从人类认识事物的基本方法来看，对智能电网进行分代研究，必然要从智能电网的本质着手。智能电网可以认为是人工智能在传统电网中的应用，而人工智能又起源于人类智能，因此，必须从人类智能出发，探求智能电网的本质——智能。

2.1 人类智能的发展阶段

人类智能经历了从初级到高级、从简单到复杂的演化过程。这种过程只在个体的前十几年表现得尤为突出，正是这一过程决定了每个人一生智能水平的高低，也决定了人类群体智能水平的多样性。

1983年，美国学者Howard　Gardner提出多元智能理论，将智能分为语言智能、数学逻辑智能、空间智能、身体运动智能、音乐智能、人际智能、自我认知智能、自然认知智能等8个方面。瑞士心理学家Jean　Piaget从时间维度对人类智能演化规律做出经典总结，提出了人类智能发展理论[7]，将个体从出生到青年时期的智能发展水平分为感知运动阶段、前运算阶段、具体运算阶段和形式运算阶段。

虽然多元智能理论并不着眼于各个智能在个体层面的发展顺序，但是结合Jean　Piaget的认知发展理论，同时根据Howard　Gardner对每种智能概念的描述，可以对智能的8个组成部分以发展为时序，在多元维度上进行归类。在感知运动阶段，空间智能和音乐智能是人类智能重点发展的部分；到了前运算阶段，语言智能和身体运动智能在儿童身上表现较为明显；数学逻辑能力和自我认知能力在具体运算阶段得到了迅速发展；最后，从青少年阶段开始，终其一生，对自然的认知，人际交往能力随着阅历的丰富、经验的积累而日趋成熟。

2.2 人工智能是对人类智能的模拟、延伸和扩展

人类智能的演进规律遵循着Jean　Piaget的人类智能发展理论，这些研究成果也深刻地影响着另一个与之紧密相关的学科，即以计算机为基础的人工智能的研究。人工智能最初被定义为“让机器的行为看起来就像人所表现出的智能行为一样”，到后期逐渐演变为让机器拥有自己的思维。对比人类智能发展的历程，人工智能的演进呈现出与之相似的路径。

（1） 人工智能发展的初级阶段是对人类智能的模拟。通过传感器远程传送信号，需要操作者通过计算机终端控制机器执行动作，这类似于人类智能的感知运动阶段，具体的应用如排爆机器人、勘探机器人等。

（2） 人工智能发展的中级阶段是对人类智能的延伸。着眼于通过程序算法实现机器的逻辑运算和自我认知能力，类似于人类智能的前运算和具体运算阶段。智能机器人通过处理器分析传感器收集的信息，在无人操控的状态下执行动作。有些智能机器人还能通过对人类语言的识别和模拟实现与人类的语言交流，如日本的ASIMO智能机器人，可以通过“脑—机”系统达到人类思维直接控制机器人的效果。

（3） 人工智能的更高阶段，智能将成为一种系统层面的应用。人工智能体现出自我思维和机器情感等人类特有的能力，通过自我思维产生对外部环境的认识，通过机器感情与外部环境产生更为复杂的交互，这些能力使得人工智能发生了从模拟、延伸到扩展人类智能的突破。

2.3 智能电网是人工智能在传统电网中的应用

智能电网建立在电力电子技术、传感与测量技术、控制仿真决策技术、信息与通信技术、人工智能技术等基础技术之上，以实现发电、储能、输电、配电、用电等环节的智能化为目的。其中，人工智能技术在推动智能电网发展中起着重要作用。

（1） 人工智能的应用能够推动整个电力系统的发展。传统电网存在大量非线性的、模糊的、不确定、不精确、不完全真值的问题，人工智能技术应用的目的就是解决上述问题。基于人工智能的电网故障检测与诊断、具有灵活自愈功能的配电自动化等技术的应用表明，在期望能取得低代价的解决方法和鲁棒性方面，人工智能的应用显著改善了传统电网对不确定、高度非线性环境的适应能力。

（2） 人工智能技术的应用体现了智能电网的本质。智能电网的本质是智能，现代人工智能技术是对人类智能的模拟，因而人工智能的应用是电网“智能化”的根本体现，人工智能技术应用使智能电网回归到了它的本质——智能。从这种意义上说，人工智能技术是否应用是评价一个电网是不是智能电网的基本依据。

（3） 人工智能技术在电网中的应用程度体现了智能电网区别于传统电网的特征。传统电网未能完整地体现人工智能“感知、思维、行为”三要素，导致人的参与程度较低，传统电网始终徘徊在由工业化主导的阶段，在信息化与工业化融合时，遇到了重重困难。智能电网中，人工智能技术的广泛应用将使得电网逐步具有模拟人类智能的能力，从而减少人的参与程度。

（4） 未来智能电网的发展中，人工智能是推动智能电网跃进发展的革命性力量。未来智能电网将是一个具有自预测、自诊断、自愈、自组织和自管理特性的电网。智能电网的跃进发展将主要依靠电网的自学习能力，人的干预将退居其次。人工智能的应用，使得电网的自学习成为可能。在可以预见的将来，除了人工智能技术，其他技术均无法有效增强电网的自学习能力。

3 智能电网分代原则、标准与模型

以上分析了智能电网的本质，以下在智能电网的本质基础上提出智能电网分代的原则、标准以及智能电网分代模型。

3.1 智能电网分代原则

智能电网分代必须遵循以下原则：

（1） 惟一性原则：下一代和上一代的智能电网必须按照智能电网的本质进行划分。

（2） 革命性原则：下一代智能电网必须在整体，而不是局部取得标志性进展和突破。

（3） 连续性原则：下一代智能电网发展的关键要素必须蕴含在上一代智能电网的发展过程中。

3.2 智能电网分代标准

智能电网的本质是智能。人工智能是人类智能应用于传统电网的纽带，人工智能将人类智能的8个方面归纳为“感知、行为、思维”3个要素，上述3个要素也是智能电网分代的标准。

感知是客观事物通过感觉器官在大脑中的直接反映。在多元智能的8个方面中，感知体现语言智能、空间智能、音乐智能。感知在人工智能技术中的体现有语音识别、机器视觉等。

行为是器官对外界刺激所产生的反应。行为体现身体运动智能，行为在人工智能技术中的体现有机器人学、智能控制等。

思维是主体处理信息及意识的活动。思维体现数学逻辑智能、人际智能、自我认知智能、自然认知智能，思维在人工智能技术中的体现有知识系统、专家系统、神经网络、进化计算等。

3.3 智能电网分代模型

智能电网发展的各阶段均须具备人工智能3个要素的全部或部分，不具备3个要素的电网属于传统电网。依据3个要素在传统电网中渗透与融合的深度和广度，建立智能电网分代模型如图2所示。

图2中将智能电网划分为具有以下特征的三代智能电网：

（1） 第一代智能电网：自感知智能电网（Self-sensing　Smart　Grid）。第一代智能电网在传统电网的基础上具备自主感知能力，是人工智能在电网中应用的初级阶段。智能电网关键设备能够自主感知电属性（负荷等）和电相关属性（温度等）的变化，需要人参与进行决策并采取行动，第一代智能电网只具备简单的自主决策和初级的自主行为能力。典型的自感知智能电网设备及系统如电子式及光学式互感器、智能环网柜、智能在线监测系统、智能终端等。

（2） 第二代智能电网：自适应智能电网（Adaptive　Smart　Grid）。第二代智能电网在第一代智能电网自主感知能力的基础上，具备一定的自主决策能力和自主行为能力，是人工智能在电网中应用的中级阶段，较少需要人参与就能根据感知结果进行决策并采取行动。这种感知、决策和行为是独立的，即只在单一设备或系统局部的感知域内进行决策并根据决策结果驱动单一设备或系统局部采取行动，以达到局部最优。典型的自适应智能电网应用系统如智能调度系统、智能自愈系统等。

（3） 第三代智能电网：自趋优智能电网（Self-approximate-optimization　Smart　Grid）。第三代智能电网在第二代智能电网自主决策和自主行为能力的基础上，是人工智能在电网中应用的高级阶段，更少需要或不需要人参与就能根据感知结果进行决策并采取行动。这种感知、决策和行为是系统的、全局的，即在整个系统感知域（或子集）内进行决策并根据决策结果驱动相关（部分或全部）设备采取行动，使得电网自身状态趋向最优。目前，已经提出来的自趋优智能电网如智能广域机器人（Smart　Wide　Area　Robot，Smart-WAR）[8]。

4 智能电网分代的社会经济意义

技术创新与人类解放之间的历史发展进程表明，人的劳动方式在逐渐变化，技术创新使人在生产劳动中逐渐从事必躬亲的执行者演变成监督者、命令者，这种角色的演变，反映出技术创新在人的实践过程中所具备的强大能动作用。智能电网作为当前电网行业最重要的技术创新形式，同样发挥着着解放人类劳动的作用，亦即电网运行中人的参与程度不断减弱。

第一代智能电网通过技术创新实现自我感知，不但极大地拓展了认知的深度和广度，而且还使人的身体在一定程度上获得了解放。

第二代智能电网通过技术创新实现自我行为，将会极大地减轻人的劳动强度，甚至取代了劳动者在电网运行过程中仅有的操作、监督和控制工作，使人得以在很大程度上从体力劳动中解放出来。

第三代智能电网通过技术创新实现自我思维，“电脑”开始代替“人脑”控制电网运行，机器人劳动取代人的劳动，使人的活动逐渐从电网运行中淡出，这将使人的思维劳动强度得以极大的减轻。

以智能电网建设为标志的技术创新为电力产业提升运行管理水平，开发新产品和服务，以及延伸整个产业链奠定了坚实的技术基础。随着技术手段的革新与经营管理模式的转变，电力产业尤其是电网企业的供给可能性边界将极大扩展，不仅能够满足目前存在的潜在需求，而且还能在未来引领和创造新的需求，在供需双方良性互动的作用下，电力产业将不断优化升级，产业整体影响力和竞争力都会获得显著的提升。

5 结 语

智能电网分代是一个全新的课题，但是分代研究在计算机等其他领域并不鲜见，对这些领域进行分代的目的是通过研究“上一代是什么”来推测“下一代是什么”，因此有必要通过分代研究来预测和引导智能电网的发展方向。与其他领域分代研究更注重“回头看”的方法不同，智能电网尚未大规模应用，分代更注重“向前看”，正是人类智能与人工智能的发展规律，奠定了我们“向前看”的基础。未来，伴随智能电网的深入推进，实践应用总结出的成果和经验，将有助于深化对智能电网本质的认识，理论的可行性与实践的迫切要求，也必将对智能电网分代研究起到促进作用。

参 考 文 献

[1]　US　Department　of　Energy.　Grid　2030：　A　national　vision　for　electricity's　second　100　years[R].USA：　US　Department　of　Energy　Initiative，　2003.

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[5]　IBM论坛2009.　点亮智慧的地球[EB/OL].　[2012-09-25].　http：///cn/forum2009/wisdom.shtml.

[6]　IBM.智能电网成熟度模型[EB/OL].　[2012-09-12].http：///smarterplanet/global/files/cn_cn_zh_energy_solution3_112kb.pdf.

第9篇：人工智能技术的概念范文

【关键字】智能技术 继电保护 电力系统

中图分类号：F407文献标识码： A

继电保护能够及时地切除电力系统中的故障，以保障电力系统的安全，所以对电力系统的作用是不可估量的。继电保护的发展过程由电磁型开始，经过了整流型――晶体管型――集成电路保护，如今多数采用的是微计算机技术的数字式保护装置。如今，对继电保护的研究仍然在继续，新的方法和途径也在不断出现。人工智能作为一门新兴的学科，它所包含的人工神经网络、专家系统、模糊理论和多系统在继电保护中的运用在目前看来是取得了有效的成果的，但仍然存在着一些问题。

一、人工神经网络

这种信息处理系统是模拟人脑的组织结构和人类的认知过程。人工神经网络拥有自适应、分布处理以及联想记忆等诸多优点，所以在智能保护中也开始受到广泛地重视，也成为了继电保护的新途径。人工神经网络这个新方式是通过对大量标准样本进行学习和训练，从而不断地调整人工神经网络中的阈值和连接权，实现人工神经网络的模式记忆。这种方式不但拥有强大的数据获取能力，而且能够有效的进行含有噪音的数据的处理。

人工神经网络利用的是非线性的映射方式，所以一些无法列出方程式的问题，或者是一些无法求解的非线性问题都能得到有效的解决，所以这一个方法也在继电保护中得到了广泛的应用。比如如果输电线的两侧系统在电势角度摆开的情况下发生了经过渡电阻的短路，这就属于非线性的问题，对故障的位置很难做出正确的判断，但是人工神经网络能够通过对集中样本的分析和考虑，就能正确判断出发生故障的位置。通过几年的发展，人工神经网络在继电保护中不但能够用来判别故障的类型、测定故障的距离，而且能够有效保护主设备。另外，人工神经网络中所具备的强大的学习能力、自适应能力以及模式识别能力等，能够清楚地识别电力系统中出现的任何故障，帮助解决电流保护中的故障方向识别和灵敏度补偿等问题，保证电流保护对反方向上的故障进行封锁，对正方形上的故障有足够的保护范围，从而有效实现电流保护自适应，提高自适应能力。

由此可以看出，利用人工神经网络能够提高故障的诊断和解决效率。但是我们必须看到，这个方法也存在着一些问题，比如样本的完整对解决故障的效率有决定性影响，一旦样本不够完备，可能就无法有效地及时地解决故障。这将成为我们未来讨论和研究的方向。

二、专家系统

专家系统属于人工智能应用最广泛也是最活跃的课题，与知识工程研究的联系十分紧密。在这一方式中，不但可以通过书本上相关的理论来处理各种已经定型的问题，而且可以利用和总结专家的经验来解决问题，所以被称为专家系统。最突出的是，专家系统在解决问题时，可以缩小推理的范围，也可以缩小对知识的搜索，从而提高解决问题的速度，提升解决问题时的推理效率。此外，专家系统中所具备的解释模块功能也十分强大，它不但能解释推理出的结论，而且推理的过程，以及推理时用到的知识，它都一清二楚。

当专家系统用于继电保护时，有许多种知识表达方式，其中有两种是在计算机技术、计算机语言技术与智能技术的基础上发展起来的，分别是知识模型表示法以及面向对象表示法。而除此之外，还有生产式规则表示法、谓词逻辑表示法、框架式表示法以及过程式表示法。其中知识模型表示法和面向对象表示法是后面四种表示法的融合与发展，是新的形势和新的结构。

专家系统在继电保护中的作用也越来越重要，应用范围也越来越广泛。比如电力系统中如果发生运行方式的变化，或者在检修设备、投入新设备时，都有可能引起定值和保护配置的变化，这时专家系统就能根据电网结构、专家经验以及运行的规程等给出决策，帮助制定保护对策。另外我们还发现，专家系统可以和人工神经网络在许多方面相互协调、互相补充，

所以，怎样才能更好地做到取长补短将二者更和谐地融为一体，是目前的一个研究方向。

虽然专家系统有如此多的优势和优点，在工作中也有极高的效率，但是这个方式在实际的工作和运用中还是存在着一定的缺陷和问题。例如，对于知识库的建立和维护，一直都是最大的问题，是这项技术的难点。另外在专家系统中，一旦遇到的故障相对复杂时，推理的速度就会变慢，而且容错的能力也有待提高。这些问题的存在都在很大程度上影响了保护动作的准确性，影响了工作的效率。

三、模糊理论

模糊理论是在模糊集合理论的基础上发展而成的，是采用了模糊隶属度的概念，来描述不确定的事件、不精确的现象，以区别于经典的集合中用0和1来表示的非此即彼的概念，引入的是近似推理和语言变量的模糊逻辑，从而来表述专家的知识经验。模糊理论作为人工智能技术中的一种，经过多年的发展和研究，已经具备了完整的推理体系，其运用也越来越广泛了。模糊理论在识别时更倾向于特征识别，更像是人类的识别过程。人类对于事物的认识过程是通过事物的特征对事物进行识别与分类，在这一过程中，不用进行复杂而精确的计算，模糊理论在继电保护中为这种类型的识别提供了有效工具。比如在电力系统中，一直都存在着大量的电气量，利用模糊理论可以区分和辨别不同对象的特征，以实现更高的性能。

模糊理论在继电保护中，对于线路的保护、发电机的保护等方面都起到了非常重要的作用。但是由于这一方式中对于获取隶属度、建立和辨识复杂系统的模型、获取和修改语言规则等相关的具体方法和理论还没有得到足够的完善，而且模糊理论没有学习的能力，所以这个方式的运用有了一定的限制。

四、综合运用各种智能方法

可以看出，每一种人工职能技术都有着自身的极大优势，但同时，又都存在着一定的问题或缺陷，单独使用可能无法完美地解决继电保护中出现的复杂问题。目前主要的研究方法是将这些智能方式有效地结合为一体，成为一种综合的人工智能技术，该项技术能够充分体现出各种智能方法的长处，而在短处上相互补充和协调，例如上文提到的专家系统与人工神经网络的互相“取长补短”。从而实现继电保护的可靠、灵敏、快速。

五、结束语

综上所述，电力系统中的继电保护有着非常重要的作用，当电力系统出现故障时，继电保护能够迅速而准确地判断出故障的元件和故障的性质，并对故障进行自动地处理，使电力系统能够恢复正常的运行。这都是因为智能技术在继电保护中起到的作用。随着继电保护问题的复杂化，单一的人工智能技术可能无法满足解决问题的要求，所以将各种不同的职能技术进行融合，取长补短，是今后智能技术发展的方向和必然趋势。

【参考文献】

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