人工智能技术综述精选(九篇)

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第1篇：人工智能技术综述范文

刚参加工作，我便担任计算机班专业课教师及毕业班班主任，深感教学经验不足，我为了尽快进入状态，抽出大量时间听了***6位老师的30多节课，吸取他人长处为己所用。 由于自己刻苦钻研，在运用中积累了丰富的经验。即使如此， 我深感水平不够， 经验不足。从一开学， 我就开始多方搜集材料，为学生准备了大量的复习资料。自己订阅了数种报刊并经常到阅览室阅读报刊，增长知识，开阔视野和拓宽知识面.，对待教学过程中出现的问题决不放过，尤其是在学术方面，一丝不苟，精益求精，并且对待课程中自己不熟悉的地方，虚心向他人求教。在教学过程中，能够敏锐地观察学生的学习情况，并迅速找出解决问题的方面，因势利导，因材施教，不循规蹈矩，墨守成规。同时,注重学生整体素质的全面发展, 并在平时和考试中都严格要求学生, 有时达到了苛刻的程度, 学生一开始啧有烦言，尽管如此，我并不因此而放松对他们的要求，为了把后进学生的成绩提上去，苦心孤诣，绞尽脑汁，想尽了一切办法。并为此付出了大量的精力，对于不是本班的学生，我也采取了一视同仁的态度，一旦有其它班级学生提出要求，照样热情辅导，提供复习材料。

在班主任工作中，我总是耐心细致做好学生的思想政治工作，建立健全了切实可行的班规细则，经常组织召开主题班会，开展多种形式的班集体竞赛活动。关心爱护学生，对待表现不好的学生总是晓之以理，动之以情。从不采取简单粗暴的方式压制学生。用制度管人，用爱心育人，不歧视学困生，不偏爱优生。经常利用双休日、节假日走访学生家庭，了解学生情况，对个别性格差异比较突出的学生进行跟踪调查，并采用有效方式帮助这些学生。对于学困生，我总是鼓励他们，并利用课余时间给他们补课。教育他们不要自暴自弃，要做品学兼优的学生。我所担任的班级班风正、学风浓。工作中努力奉献也得到学校及劳动局领导的肯定，在2005年度被评为学校优秀班主任，2006年度被评为劳动局优秀工作者。

2008年入职上海经意实业有限公司，开始参与实施的是***智能化集成项目。应业主要求，做一块8M*8M的规划沙盘。要能够在沙盘上做到已用地、待用地等用灯光、声音区分的功能，再通过中控控制把相关的图片文字信息显视在前面的电子大屏上。刚接到业务需求时，对已购买的中控进行可行性认证，但始终未能实现业主要求的“三同时”。但我在研究中控控制软件时，看到他提供的可编程接口，我想这不就和学校里学的单片机知识有点相似吗？然后我把想法同项目经理讨论后，他赞同我对中控设备进行升级。我运用单片机知识，增加几只继电器模块，结合基础汇编语言对中控软件进行部分指令修改，相当于给中控的输出增加一个通道，最终实现了业主要求的“三同时”。

四川地震后，我司受***委托，对口***22所学校的基础弱电系统、校园电视台及数据存储系统的援建工作。公司十分重视援建工作，以项目部经理为负责人，我作为项目助理立即赶赴***市开展工作。整个援建工作的施工工期紧，量大，物资补给相对困难。我们加班加点，按时保质完成施工任务。其中22所学校的计算机网络及服务器集成都是跟国际知名品牌思科公司合作，我学到了许多国际先进的、成熟的集成思想。在机房建设时，充分考虑到静电、雷电等所造成弱电设备的损坏，我在机房的等电位联结与接地系统这一块下足了功夫。随后在中石化项目上，充分利用所学到的知识，在项目实施中得心应手。

2013年我担任***弱电系统的项目经理。对于常规纯硬件的子系统集成，难度不大，关键是安排好各套工序的逻辑顺序，使整个项目的进度计划、质量计划、费用计划满足施工组织组织设计的要求。本项目中有三个难点：第一点是体育中心用户的网络配置，第二点是楼宇自控系统的软件组态，第三点是体育馆的精密空调的恒温恒湿调试。因为体育中心内需要建设三套计算机网络系统（政务网、公务网、内网），而业主方的费用计划是的不能使用三套物理隔离的网络设备。介于投资方面的考虑，选用VLAN(虚拟局域网)划分技术，通过绑定交换机端口属性，最终满足体育中心内业务网络需求。楼控系统的软件组态的难点在实现对建筑的节能要求，这是以前不考虑的事项。不仅要管理好动力、精密的设备，还必须满足现在建筑物节能标准，这是就需要这套系统更加富有节能思想。我主要修改了原有组态软件的动力设备、空调机组、普通照明的日常运行开启、关停时间。对每个功能模块的测定参数重新赋值域，实现由电脑控制设备的“智能”启停。体育馆对温湿度要求非常高。每个运动场馆我设计选用两台上送风，自然回风的空调机组配合联调。两台空调功能相对分开，一台控温，一台控湿。经过一个多月的联合调试及试运行，最终空调内的温湿度达到要求。

在担任***智能化系统的项目经理时，感觉这个项目的难点在于多媒体信息及共享网络通讯设备的防静电、抗干扰问题。信息系统选用时下先进且成熟的数字媒体系统。机房内设备多，且核心设备承担着与其他系统的信息交换，所以机房按屏蔽机房标准建设，特别是小型机、服务器等的等电位联接显得尤为重要。室外所有强电进线做三级防雷过电压保护，室外所有弱电进线都必须串接信号防雷器。计算机房内的接地电阻严格控制小于1欧姆。

第2篇：人工智能技术综述范文

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3篇：人工智能技术综述范文

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：人工智能技术综述范文

［关键词］人工智能；会计；基础会计

1人工智能在会计领域的应用特质

将德勤财务机器人、用友财务机器人等人工智能在会计领域的应用状况进行分析，可以看到人工智能在会计领域的应用有以下特点。（1）大量规则化应用领域被人工智能取代。原始凭证审核，依托于电子票据二维码应用，票据关键信息（如发票抬头、税号、发票内容、金额等）被人工智能识别并依照规则进行判断；根据原始凭证相关信息依照借、贷规则选择相应会计科目编制会计凭证，也是人工智能依照既定规则完成；根据记账凭证完成记账和报表编制，在会计电算化时代即已完成，对于人工智能而言，则更是“小儿科”，仅需要依照既定规则将数据库文件以视图形式呈现。可以看到，从原始凭证审核、记账凭证编制再到账簿形成、报表形成，会计明晰的规则为人工智能应用提供了切合的舞台，而有明确规则的领域是人工智能能够凸显其计算能力的优势领域。由此可见，以规则为基础的会计核算应用领域能够被人工智能“完美”替代。这也是德勤机器人、用友财务机器人等人工智能最先得以应用的领域。（2）经验化应用领域将被人工智能取代。人工智能以超强的自我学习能力著称，能够通过大数据获取认知上的进步，可以从大量的图片中学习识别猫，也可以从大量的棋谱中学习对弈。会计、医生曾经被认为“越老越值钱”，即是基于经验的价值增加，在工作中不断学习积累经验，能够借助经验处理非常规、复杂的情形。通过学习积累经验获得认知进步，已经成为人工智能擅长的领域。在大数据的基础上，人工智能可以通过案例学习获得“经验”，并且由于存储记忆能力的显著优势超过会计、医生的经验。因此，经验化应用领域将被人工智能取代。（3）人工智能应用推广速度受到成本的影响。2017年德勤财务机器人推出，随后用友财务机器人、浪潮财务机器人也相继面世，一年时间之后这些财务机器人并没有大量应用，其原因既有技术成熟度方面的原因，也有成本方面的原因。财务机器人的应用成本，不仅包括购买财务机器人的价格，还包括企业转换成本。在ERP、财务共享中心等信息化建设之后，信息系统建设的投入大、实施风险高的特征使得企业对于系统切换心存顾虑，使用财务机器人是否又将成为投入高、见效慢的项目，成为企业应用财务机器人不得不考虑的问题。也正是由于受到应用成本的影响，财务机器人在2017年推出之后只是引起了观念、认知上的“地震”，广泛的应用并未看见。

2“基础会计”课程核心

从目前国内高校会计专业、财务管理专业所开设“基础会计”（会计学）课程的情况来看，该课程仍然作为专业基础课开设，其核心内容一般包括：（1）会计核算基本方法，涉及会计要素、会计等式、复式记账、凭证、账簿、财务报告等内容。通过这些内容的学习，学生将掌握借贷记账、凭证编制、账簿登记、财务报告编制等基本方法，掌握会计核算的基本规则，理解会计的基本逻辑与方法。（2）会计核算基本操作，涉及凭证填写与审核、账簿登记、财务报表编制等内容。在会计基本方法学习的基础上，学生将通过实验等方式，掌握凭证填写与审核的规范、账簿登记的规范、财务报表编制规范等操作环节的要求，通过实践体会从凭证填制与审核、账簿登记、财务报表编制的规则与过程，并完成从理论到实践的转换。（3）会计视角的形成。在对会计要素、复式记账的理解中，学生将完成对经济活动的会计视角理解。例如，企业完成销售活动，从经济活动的范畴理解，更多强调客户关系管理、合同签订、履行合同等节点，而从会计视角理解，则更强调伴随销售活动产生的资金流和成本化物流，即在收入形成的同时，根据资金支付的状况选择银行存款、或者应收账款、或者应收票据、或者预收账款进行核算，同时在物流发生后结转相应成本。将经济活动的会计本质进行识别，培养和形成会计视角成为“基础会计”课程的关键内容。也正是因为这个原因，“基础会计”成为会计入门课程。

3人工智能对“基础会计”课程的挑战

（1）规则化应用将被人工智能取代，但修订完善规则为会计人员留出了空间。人工智能因其超强的运算能力，能够在既定规则的指挥下“毫无怨言”地处理原始凭证审核、记账凭证编制、账簿登记、报表编制等工作，并且处理效率更高。单纯地规则化应用，会计人员与人工智能相比，完全不具有优势。仅仅只有在人工智能技术应用的成本还相比人工成本更好的前提下，原始凭证审核、记账凭证编制、账簿登记、编表编制工作仍由会计人员完成。当人工智能技术应用成本得以降低，采用人工智能技术相比雇佣会计人员成本更低，会计人员无疑将面临被人工智能所取代。这也是业界认为人工智能带来会计“地震”的重要原因。虽然2017年会计人工智能出现后并没有马上带来会计人员下岗潮，但这一时刻不会太远，一旦人工智能应用成本得以降低，在人工成本逐渐上升的现实状况下，处理原始凭证审核、记账凭证编制、账簿登记、编表编制的纯规则化会计岗位将被人工智能取代。与此同时，我们必须意识到，人工智能以规则为基础完成会计活动，那么谁来定义规则？战胜棋圣的人工智能以围棋规则为基础开展对弈，无人驾驶以道路交通规则为基础完成驾驶，财务机器人在完成会计活动时同样基于既定的规则。从国家层面看，“会计准则”处于不断的修订完善过程中，新的经济形式不断出现，会计准则往往紧随着新经济活动而修订完善。一旦会计准则变更，意味着完成会计活动的人工智能所依据的规则也需要变更。因此，规则变更与修订为会计人员留出了空间。“人工制定规则，人工智能完成规则”可能成为未来会计活动的新形式！会计人员制定规则，是否需要从了解基本规则入手呢？答案无疑是肯定的。作为制定规则的会计人员，不可能完全不了解基本的借贷规则、基本的账务处理规则，就开始着手调整规则。基于此，了解和掌握基本会计规则应当成为会计人员的必须，通过“基础会计”课程促使会计人员了解和掌握会计基本规则也成为必要选择。但人工智能应用会计规则的优势，促使会计人员在学习掌握基本会计规则时必须思考，学习基本会计规则的目的是应用还是修订完善？如果仅仅将学习会计规则的目的定位于应用，这样的会计人员只能定义为初级会计人员，一旦其人力成本高于人工智能技术应用成本，这种岗位人员无疑是会惨遭淘汰。因此人工智能的出现逼迫会计人员将学习会计规则的目的定位于修订会计规则的高端人才，只有在基础规则之上，跳出规则制定规则，才可能在人工智能应用的大趋势下赢得一席之地。（2）经验积累将被人工智能取代，但经验规则化为会计人员留出了空间。会计人员的经验积累建立在大量案例处理的基础上，在复杂经济业务处理过程中形成隐性知识，如果这些隐性知识不能显性化、不能总结提升为规则，这些隐性知识只能藏于人员的头脑里，导致似乎“越老越值钱”。人工智能具有大数据处理能力，在大数据基础上形成“经验”从而自我学习，并且其总结的经验将以“代码化”的形式显性体现，相比会计人员而言，经验形成的能力更强、经验显性化的能力也更强。但从经验到规则，人工智能还不能直接将积累的经验形成规则，规则的形成还需要人工干预。因此，会计人员的经验积累可以被人工智能取代，但经验规则化为会计人员留出了空间。面临人工智能应用，会计人员“越老越值钱”的优势将不复存在，会计人员的价值不再建立在工作经验的基础上，而是建立在经验知识化、并进一步规则化的基础上。会计人员要完成经验规则化过程，也需要对基本规则熟悉了解、并对经验是否作用于规则修订进行判断的基础上，因此对于基本规则的了解和掌握也是必不可少的。尽管“基础会计”课程仅仅是会计入门知识的介绍，不能形成会计处理经验，在经验积累方面不存在是否课程内容是否被人工智能取代的问题，但由于会计人员需要将经验规则化，需要熟悉了解基本规则，并对经验是否推动规则变化做出判断，因此通过“基础会计”课程学习了解基本规则仍然是必要的。（3）会计视角的形成仍需通过“基础会计”课程培养。人工智能完成了从原始凭证审核到记账凭证编制、再到账簿登记、报表编制的任务，使用人工智能完成这些任务得到的是凭证、账簿、报表这些结果的呈现，对于这些结果、这些信息究竟对于会计人员意味着什么，会计人员通过这些信息怎样从会计的视角去理解经济业务，人工智能并未给出答案。而“基础会计”课程则是从经济业务到会计业务的桥梁和纽带，通过“基础会计”课程的学习，会计要素、会计科目等内容成为将经济语言转换为会计语言的工具，会计视角得以培养形成。因此，从会计视角培育需要来看，“基础会计”课程仍然是有必要开设的。

4“基础会计”应对人工智能应用的适应性调整

概括起来看，面对人工智能应用的大趋势，“基础会计”课程仍有必要开设，但应对这一趋势，需要从课程目标、课程内容上进行适应性调整。具体包括：（1）“基础会计”课程目标需要定位于会计基本规则体系建立而非操作能力。由于人工智能能够以高效率的优势完成规则应用，因此“基础会计”课程目标不能再强调凭证编制、账簿登记、报表编制等应用能力，应该将“基础会计”的课程目标定位于促使学生构建会计规则体系，培育经济业务的会计视角。学生学习“基础会计”的目的不再是掌握原始凭证审核、记账凭证编制、账簿登记、报表编制操作，而是建立会计规则体系，掌握会计语言实现从会计角度理解经济业务。（2）“基础会计”课程内容需要强化会计要素、会计等式、借贷记账等基本规则体系内容，弱化凭证、账簿等操作性内容。根据前面的分析可见，“基础会计”作为基本规则介绍的入门课程，学生需要通过该门课程的学习，掌握会计基本规则，并在此基础上逐步培养提升规则制定的能力。以往课程中，通过实验、实训提高学生填写凭证、登记账簿的操作能力，但这些操作未来将被人工智能高效替代。在人工智能在会计规则化应用领域形成趋势的当前，操作能力培养这部分内容需要弱化，而对于会计规则体系的理解、会计视角的培养应当强化。（3）“基础会计”课程内容中需要适当增加有关大数据、人工智能方面的内容，介绍大数据、人工智能在会计领域的应用趋势，以帮助学生了解会计在信息时代、人工智能时代可能发生的变革，提前应对可能发生的变化。会计不能脱离社会经济生活而存在，人工智能时代已经对会计提出了变革要求，应对这一要求，“基础会计”应当不回避，主动做出调整和适应。例如，对于会计总论的阐述中，介绍会计的发展趋势，不能还停留将会计电算化作为发展前沿，电算化阶段已经成为过去，大数据、人工智能才是未来的发展前沿；在会计的发展阶段中，古代会计阶段、现代会计阶段、电算化会计阶段的划分也值得商榷，复式记账、计算机的出现作为阶段划分的关键节点，但在2017年人工智能推出后，是否在电算化会计阶段之后已经需要重新再切分出人工智能会计应用阶段，值得学术界探讨。

5结语

财务机器人诞生后会计岗位可能面临失业潮，“基础会计”课程似乎也已经没有必要开设。通过分析人工智能的特质、“基础会计”课程的核心，指出在人工智能应用趋势到来的当前，规则化应用将被人工智能取代，但修订完善规则为会计人员留出了空间；经验积累将被人工智能取代，但经验规则化为会计人员留出了空间；会计视角的形成仍需通过“基础会计”课程培养。因此“基础会计”课程仍然有必要开设，其课程目标需要定位于会计基本规则体系建立而非操作能力，其课程内容需要强化会计要素、会计等式、借贷记账等基本规则体系内容，弱化凭证、账簿等操作性内容，同时课程内容中需要适当增加有关大数据、人工智能方面的内容。

主要参考文献

［1］陈婷蔚．人工智能在会计领域的应用探析———以德勤财务机器人为例［J］．商业会计，2018，5（10）：77－78．

［2］王加灿，苏阳．人工智能与会计模式变革［J］．财会通讯，2017（22）：41－43．

［3］任世赢．人工智能技术对会计行业的影响及对策［J］．北方经贸，2018（1）：96－97．

［4］邓文伟．人工智能时代的会计研究综述［J］．国际商务财会，2018（5）：86－88．

第5篇：人工智能技术综述范文

【关键词】智能机器人；发展现状；应用；趋势

0 引言

智能机器人是一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机，或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。智能机器人则是一个在感知-思维-效应方面全面模拟人的机器系统，外形不一定像人。它是人工智能技术的综合试验场，可以全面地考察人工智能各个领域的技术，研究它们相互之间的关系。还可以在有害环境中代替人从事危险工作、上天下海、战场作业等方面大显身手。一部智能机器人应该具备三方面的能力：感知环境的能力、执行某种任务而对环境施加影响的能力和把感知与行动联系起来的能力。智能机器人与工业机器人的根本区别在于，智能机器人具有感知功能与识别、判断及规划功能[1]。

随着智能机器人的应用领域的扩大，人们期望智能机器人在更多领域为人类服务，代替人类完成更复杂的工作。然而，智能机器人所处的环境往往是未知的、很难预测。智能机器人所要完成的工作任务也越来越复杂；对智能机器人行为进行人工分析、设计也变得越来越困难。目前，国内外对智能机器人的研究不断深入。

本文对智能机器人的现状和发展趋势进行了综述，分析了国内外的智能机器人的发展，讨论了智能机器人在发展中存在的问题，最后提出了对智能机器人发展的一些设想。

1 国内外在该领域的发展现状综述

1.1 智能机器人的发展现状

智能机器人是第三代机器人[2]，这种机器人带有多种传感器，能够将多种传感器得到的信息进行融合，能够有效的适应变化的环境，具有很强的自适应能力、学习能力和自治功能。

目前研制中的智能机器人智能水平并不高，只能说是智能机器人的初级阶段。智能机器人研究中当前的核心问题有两方面：一方面是，提高智能机器人的自主性，这是就智能机器人与人的关系而言，即希望智能机器人进一步独立于人，具有更为友善的人机界面。从长远来说，希望操作人员只要给出要完成的任务，而机器能自动形成完成该任务的步骤，并自动完成它。另一方面是，提高智能机器人的适应性，提高智能机器人适应环境变化的能力，这是就智能机器人与环境的关系而言，希望加强它们之间的交互关系[3]。

智能机器人涉及到许多关键技术，这些技术关系到智能机器人的智能性的高低。这些关键技术主要有以下几个方面：多传感信息耦合技术，多传感器信息融合就是指综合来自多个传感器的感知数据，以产生更可靠、更准确或更全面的信息，经过融合的多传感器系统能够更加完善、精确地反映检测对象的特性，消除信息的不确定性，提高信息的可靠性；导航和定位技术，在自主移动机器人导航中，无论是局部实时避障还是全局规划，都需要精确知道机器人或障碍物的当前状态及位置，以完成导航、避障及路径规划等任务；路径规划技术，最优路径规划就是依据某个或某些优化准则，在机器人工作空间中找到一条从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的最优路径；机器人视觉技术，机器人视觉系统的工作包括图像的获取、图像的处理和分析、输出和显示，核心任务是特征提取、图像分割和图像辨识；智能控制技术，智能控制方法提高了机器人的速度及精度；人机接口技术，人机接口技术是研究如何使人方便自然地与计算机交流[4]。

在各国的智能机器人发展中，美国的智能机器人技术在国际上一直处于领先地位，其技术全面、先进，适应性也很强，性能可靠、功能全面、精确度高，其视觉、触觉等人工智能技术已在航天、汽车工业中广泛应用。日本由于一系列扶植政策，各类机器人包括智能机器人的发展迅速。欧洲各国在智能机器人的研究和应用方面在世界上处于公认的领先地位[5]。中国起步较晚，而后进入了大力发展的时期，以期以机器人为媒介物推动整个制造业的改变，推动整个高技术产业的壮大[6]。

1.2 智能机器人的广泛应用

现代智能机器人基本能按人的指令完成各种比较复杂的工作，如深海探测、作战、侦察、搜集情报、抢险、服务等工作，模拟完成人类不能或不愿完成的任务，不仅能自主完成工作，而且能与人共同协作完成任务或在人的指导下完成任务，在不同领域有着广泛的应用[7]。

智能机器人按照工作场所的不同，可以分为管道、水下、空中、地面机器人等。管道机器人可以用来检测管道使用过程中的破裂、腐蚀和焊缝质量情况，在恶劣环境下承担管道的清扫、喷涂、焊接、内部抛光等维护工作，对地下管道进行修复；水下机器人可以用于进行海洋科学研究、海上石油开发、海底矿藏勘探、海底打捞救生等；空中机器人可以用于通信、气象、灾害监测、农业、地质、交通、广播电视等方面；服务机器人半自主或全自主工作、为人类提供服务，其中医用机器人具有良好的应用前景；仿人机器人的形状与人类似，具有移动功能、操作功能、感知功能、记忆和自治能力，能够实现人机交互；微型机器人以纳米技术为基础在生物工程、医学工程、微型机电系统、光学、超精密加工及测量（如扫描隧道显微镜） 等方面具有广阔的应用前景[8]。

在国防领域中，军用智能机器人得到前所未有的重视和发展，近年来，美英等国研制出第二代军用智能机器人，其特点是采用自主控制方式，能完成侦察、作战和后勤支援等任务，在战场上具有看、嗅等能力，能够自动跟踪地形和选择道路，具有自动搜索、识别和消灭敌方目标的功能。如美国的Navplab自主导航车，SSV自主地面战车等。在未来的军事智能机器人中，还会有智能战斗机器人、智能侦察机器人、智能警戒机器人、智能工兵机器人、智能运输机器人等等，成为国防装备中新的亮点[9]。

在服务工作方面，世界各国尤其是西方发达国家都在致力于研究开发和广泛应用服务智能机器人，以清洁机器人为例，随着科学技术的进步和社会的发展，人们希望更多地从繁琐的日常事务中解脱出来，这就使得清洁机器人进入家庭成为可能。日本公司研制的地面清扫机器人，可沿墙壁从任何一个位置自动启动，利用不断旋转的刷子将废弃物扫入自带容器中；车站地面擦洗机器人工作时一面将清洗液喷洒到地面上，一面用旋转刷不停地擦洗地面，并将脏水吸入所带的容器中；工厂的自动清扫机器人可用于各种工厂的清扫工作。美国的一款清洁机器人“Roomba”具有高度自主能力，可以游走于房间各家具缝隙间，灵巧地完成清扫工作。瑞典的一款机器人“三叶虫”，表面光滑，呈圆形，内置搜索雷达，可以迅速地探测到并避开桌腿、玻璃器皿、宠物或任何其它障碍物。一旦微处理器识别出这些障碍物，它可重新选择路线，并对整个房间做出重新判断与计算，以保证房间的各个角落都被清扫[10]。

甚至在体育比赛方面，也得到了很大的发展，近年来在国际上迅速开展起来足球机器人与机器人足球高技术对抗活动，国际上已成立相关的联合会FIRA，许多地区也成立了地区协会，已达到比较正规的程度且有相当的规模和水平。机器人足球赛目的是将足球（高尔夫球） 撞入对方球门取胜。球场上空（2m ） 高悬挂的摄像机将比赛情况传入计算机内，由预装的软件作出恰当的决策与对策，通过无线通讯方式将指挥命令传给机器人。机器人协同作战， 双方对抗，形成一场激烈的足球比赛。在比赛过程中， 机器人可以随时更新它的位置每当它穿过地面线截面[11]，双方的教练员与系统开发人员不得进行干预。机器人足球融计算机视觉、模式识别、决策对策、无线数字通讯、自动控制与最优控制、智能体设计与电力传动等技术于一体，是一个典型的智能机器人系统[12]。

现代智能机器人不仅在上述方面有广泛应用，而将渗透到生活的各个方面，像在煤炭工业在矿业方面，考虑到社会上对煤炭需求量日益增长的趋势和煤炭开采的恶劣环境，将智能机器人应用于矿业势在必行。在建筑方面，有高层建筑抹灰机器人、预制件安装机器人、室内装修机器人、擦玻璃机器人、地面抛光机器人等。在核工业方面，主要研究机构灵巧、动作准确可靠、反应快、重量轻的机器人等等[13]。智能机器人的应用领域的日益扩大，人们期望智能机器人能在更多的领域为人类服务，代替人类完成更多更复杂的工作。

2 讨论与展望

2.1 智能机器人的发展趋势展望

智能机器人具有广阔的发展前景，目前机器人的研究正处于第三代智能机器人阶段，尽管国内外对此的研究已经取得了许多成果，但其智能化水平仍然不尽人意。未来的智能机器人应当在以下几方面着力发展：面向任务，由于目前人工智能还不能提供实现智能机器的完整理论和方法，已有的人工智能技术大多数要依赖领域知识，因此当我们把机器要完成的任务加以限定，及发展面向任务的特种机器人，那么已有的人工智能技术就能发挥作用，使开发这种类型的智能机器人成为可能；传感技术和集成技术，在现有传感器的基础上发展更好、更先进的处理方法和其实现手段，或者寻找新型传感器，同时提高集成技术，增加信息的融合；机器人网络化，利用通信网络技术将各种机器人连接到计算机网络上，并通过网络对机器人进行有效的控制；智能控制中的软计算方法，与传统的计算方法相比，以模糊逻辑、基于概率论的推理、神经网络、遗传算法和混沌为代表的软计算技术具有更高的鲁棒性、易用性及计算的低耗费性等优点，应用到机器人技术中，可以提高其问题求解速度，较好地处理多变量、非线性系统的问题；机器学习，各种机器学习算法的出现推动了人工智能的发展，强化学习、蚁群算法、免疫算法等可以用到机器人系统中，使其具有类似人的学习能力，以适应日益复杂的、不确定和非结构化的环境；智能人机接口，人机交互的需求越来越向简单化、多样化、智能化、人性化方向发展，因此需要研究并设计各种智能人机接口如多语种语音、自然语言理解、图像、手写字识别等，以更好地适应不同的用户和不同的应用任务，提高人与机器人交互的和谐性； 多机器人协调作业，组织和控制多个机器人来协作完成单机器人无法完成的复杂任务，在复杂未知环境下实现实时推理反应以及交互的群体决策和操作。

2.2 建议及设想

由于现有的智能机器人的智能水平还不够高，因此在今后的发展中，努力提高各发面的技术及其综合应用，大力提高智能机器人的智能程度，提高智能机器人的自主性和适应性，是智能机器人发展的关键。同时，智能机器人涉及多个学科的协同工作，不仅包括技术基础，甚至还包括心理学、伦理学等社会科学，让智能机器人完成有益于人类的工作，使人类从繁重、重复、危险的工作中解脱出来，就像科幻作家阿西莫夫的“机器人学三大法则”一样，让智能机器人真正为人类利益服务，而不能成为反人类的工具。相信在不远的将来，各行各业都会充满形形的智能机器人，科幻小说中的场景将在科学家们的努力下逐步成为现实，很好地提高人类的生活品质和对未知事物的探索能力。

我国的智能机器人发展还落后于世界先进水平，而智能机器人又是高科技的集中体现，具有重要的发展价值，因此我国在智能机器人领域要认清形势、明确发展发现和目标，采取符合我国国情的可行发展对策，努力缩小与世界领先水平的差距，早日让智能机器人全面为社会的发展服务。相信经过政府的重视和投入，科技工作者的不懈奋斗，我国的智能机器人发展水平能达到新的高度。

【参考文献】

[1]董砚秋.智能机器人概述[J].网络与信息，2007，07：68-69.

[2]机器人发展简史[J].世界科学，2007-03-10.

[3]张钹.智能机器人的现状及发展[J].科学导报，1992，06：42-46.

[4]孟庆春，齐勇，张淑军，杜春侠，殷波，高云.智能机器人及其发展[J].中国海洋大学学报，2004，09：831-838.

[5]朱力.目前各国机器人发展情况[J].China youth s&t，2003，11：38-39.

[6]恽为民.中国机器人发展之我见[J].读者之声，1995-02-30.

[7]贾玉赞.浅议智能机器人发展及应用[J].太原科技，2003-03-20.

[8]孟庆春，齐勇，张淑军，杜春侠，殷波，高云.智能机器人及其发展[J].中国海洋大学学报，2004，09：831-838.

[9]朱玉章.未来智能机器人[J].军事世界，2003-10-32.

[10]谭定忠，王启明，李金山，李林.清洁机器人研究发展现状[J].机械工程师，2004，6：9-11.

[11]Akhtaruzzaman， M.； Khirul Hasan， S.K.； Shafie， A.A. Design and development of an intelligent autonomous mobile robot for a soccer game competition[J]. Proceedings of the 2009 International Conference on Mechanical and Electronics Engineering， 2010： 167-71.

第6篇：人工智能技术综述范文

【关键词】：反事故演习系统 ；物联网； 智能技术；研究

中图分类号： E251.2 文献标识码： A

0 引言

随着电网规模不断扩大，新设备、新技术源源不断地在电力系统中应用，在快速发展的过程中也给电网运行带来诸多不安全因素。电网反事故演习正是锻炼电网运行人员处理大型电网事故的综合能力、提高全网在发生重大事故时的快速反应能力和综合协调能力的最有效方式。近年来，美国、加拿大发生的大停电事故给我国电力安全工作敲响了警钟，尤其是在当前我国电力体制改革的关键阶段，对调度部门的电网管理水平及全网大型突发事故的反映能力提出了更高的要求。电网反事故演习已成为提高电网运行水平，检验电网抗灾能力的重要手段之一[1,2]。

当前电网的结构不断完善，电网发生事故的概率也在逐步降低，但新进员工由于缺乏事故处理实践经验，需要有更加完善的平台来辅助和学习；而老调度员具备丰富的经验，亦需要有更加智能化的工具来促进发挥。因此，建立一套独立的功能齐全的电网反事故演习平台是我们迫切需要解决的问题。

1 目前反事故演习系统存在的问题

目前电力系统普遍应用传统的基于PBX、采用Client/Server模式的语音通信系统，此系统只能实现简单语音通信平台的功能，无法实现图文传输、数据共享、视频接入、流程控制、科学评估等功能，已无法满足调度员与远距离的各厂站值班人员协调作战、进行联合反事故演练的需要，具体主要体现在以下几个方面：

⑴事故场景无数据库管理，模拟事故种类少，演习重复性高，不能做到对各类故障的真实模拟。

⑵导演控制没有流程化管理及参演角色不能智能定义，指挥调度缺乏视频联动。

⑶告警信息缺乏综合与提炼，事故处理没有智能化预案，在复杂事故条件下，调度员往往受困于大量表象数据，难以及时提取重点，无法全面、准确的对电网故障进行分析[3]。

⑷事故现场展示不充分，参演各方的操作过程没有视频与路线全程反馈，导演、观摩人员没有实时视频，对事故处理流程缺乏直观的评价依据。

⑸演习日志缺乏记录，演习评估缺乏合理的机制，反事故演习最终评分困难。

针对目前反事故演习系统应用中存在的上述问题，本文提出了利用先进的物联网技术构建智能反事故演习系统平台的框架方案，物联网是一个大的技术系统，通过无线射频识别技术、数据网络、无线传感器网络、人工智能技术、以及GPS全球卫星定位系统等，它可以对任何对象或过程进行统一控制和数据信息的实时有效采集，并与网络连接，实现信息的交换与通信。物联网还可以与RFID系统、无线传感器数据网络和因特网联网形成整体网络。

基于物联网平台的智能反事故演习系统旨在利用物联网平台配合多媒体等新技术实现图文传输、数据共享、视频接入、流程控制、科学评估等功能，从而大幅提升反事故演习水平，便利、直观地反应演习进程，更加有效的促进反事故演习工作。

2 系统概况

2.1体系结构

本方案研究系统平台主要有以下六部分组成：事故场景模拟、事故监控与预警、演习预案管理、演习指挥调度、视频现场监控、演习评估系统。

2.1.1 事故场景模拟

事故场景模拟主要研究和开发现场事故场景模拟软件，模拟各种事故。本次研究的系统采用人工智能技术开发了事故场景模拟软件。采用全动态仿真算法，将模拟的电力系统中的暂态、中期及长过程有机的统一起来进行真实的数据模拟计算，并且利用多媒体技术共同实现场景化的事故现场真实模拟和再现，还具有事故控制、事故上报的功能；物联网平台通过调度员培训仿真系统（以下简称DTS）接口或者平台自身模拟DTS的信息和数据实现对预置故障点的动态监控和自动预警，设置智能按钮或手工选择下达远程控制指令模拟事故的触发、排除。

2.1.2 事故监控与预警

事故监控与预警主要研究和开发反事故演习监控预警系统、实时监督与管理各模拟事故点信息平台。本方案研究的反事故演习监控预警系统主要功能为：有效整合并综合利用电力系统的稳态、动态和暂态运行信息，对电网实施全面而综合的实时监视和控制，在故障处理过程中，能够利用人工智能分析模式提供的辅助决策功能帮助调度员正确处理故障。

2.1.3 演习预案管理

演习预案管理主要研究预案描述方式，设计解析算法，对预案对象进行数学建模，开发预案管理系统。预案管理系统主要包括：预案的添加、修改、执行动作的编辑。本预案管理系统主要由总导演登录进行演习题目与预案的编写，演习任务的下发。预案管理平台上实现大型方案的验证、操作，预演；演习小组运用预案管理可以全程参与验证工作，在实战平台上进行培训和操演。

2.1.4 演习指挥调度

演习指挥调度主要研究开发集成指挥调度软件，可进行通话强插、通话监听、调度历史记录、语音记录、实时语音回放、会议记录等。演习指挥调度主要包括：总导演与各级分导演。通过角色定义对导演、观摩、被演作区分，让每个角色在平台内清晰分辨，将演习现场与视频关联起来，通过关联关系实现指挥系统和监控系统的联动，展示整个演习过程。

2.1.5 视屏监控及GPS应用

视频现场监控主要研究开发视频管理软件，通过此套系统，数字视频、音频将实现远程双向实时传输 ，可以使观摩人员看到演习各方情况，实现演习过程中的实时跟踪和动态监控，做到远程监控和回放。在反事故演习中，根据信号来源可分为三类：①各单位参演人员的声音、视频图像； ②各单位观摩现场声音、视频图像；③DTS系统的展示图像[2,3]。

2.1.6演习评估系统

演习评估系统主要研究开发演习评估模型、演习评估软件。通过采取全程连贯演练、综合检验、量化评估的方法， 建立评估模型。评估模型能通过全程采集的信息全面评估整体演习质量，检验演习水平。通过评估模型开发评估软件，应用计算机信息技术进行分析、比较、演算，能够较为客观、准确地反映演习的实际效果。在演习结束后，评委组通过评估软件，比较事故处理流程与预案标准之间差异，进行综合评分。观摩人员亦可以通过“演习评估系统”对整个演习进行打分评估，直观方便。

2.2系统特色介绍

2.2.1利用物联网人工智能技术实现全面、准确的电网故障分析

基于物联网人工智能技术的反事故演习监控预警系统，采用正向推理及模糊推理技术，实现对单个或关联的多个告警信号进行推理判断，对繁多的告警信号进行综合与提炼，帮助调度员快速定位故障元件、确定故障性质，使调度员在最短的时间内了解电网的事故发生、开关变位、保护动作等情况。本系统在判断出故障元件的同时，对故障涉及的开关、保护、备自投的动作和功率、电压、电流越限情况进行分析，并生成故障信息统计表，统计故障元件、停电范围、负荷损失、发电机功率及过载设备等信息，根据备自投装置的状态和策略，验证备自投是否正确动作。 在此基础上通过人工智能分析模块形成多种事故处理预案，并以负荷损失最小、操作步骤最少为优先级对处理预案进行排序，如图1 所示，供调度员参考、辨别，帮助调度员形成清晰的处理思路。

图1 人工智能分析模块事故处理预案生成图

2.2.2通过可视化展示提高演习观摩效果

通过采用射频识别技术、传感器技术获取演习各方的位置信息、身份信息，用户可随时查看导演、被演人员、事故现场操作、抢修现场等实时视频，并在语音接通后，自动播放对方的视频信息。在事故现场和调度室都安装有视频摄像头，视频信号通过网络传输可以实现现场视频的监控，同时与指挥调度系统联动。

基于物联网的GPS定位功能主要研究在GPS地图上动态显示参演信息，GIS动态跟踪参演人员各自手持终端，定时向平台服务器传送经纬度信息，平台服务器接收到最新经纬度信息后实时在GIS地图上更新，以实现动态监控步行轨迹，并以不同颜色区分人员组别。

2.2.3利用演习评估软件对参演人员进行综合评价

演习评估软件拥有一套完善的指标体系，覆盖事故处理的全过程，具体包括：事件是否正确触发了预案、调度人员是否正确执行了预案、演习人员是否按预案严格执行、是否按规定时间到达等等，在反事故演习过程中，评估软件对每个用户名的操作进行记录统计，对于每条扣分，系统会备注扣分原因，对于每项错误操作，系统会分析错误原因并记录，根据错误分析结果, 可以使得每个参演单位的各级人员认识到自身的不足之处, 在今后的工作中加以改进。对于反事故演习中出现的典型问题, 将在反事故总结会上进行讨论。

3结术语

基于物联网平台的智能反事故演习系统为调度员培训和联合反事故演习提供了前所未有的真实而直观的手段,物联网技术的运用有效地解决了反事故演习中事故真实模拟、演习流程控制、调度与视频联动、观摩信息直观、演习评估完善等一系列问题，有助于提高参演调度员的事故处理水平，有助于检验电网运行人员在应急状态下的快速反应能力，对于提高事故状态下电网优化应急资源配置、协同作战有着重要的现实意义。

参考文献：

[1] 崔长江, 李林峰. 运用DTS 实现广西电网联合反事故演习综述[J]. 广西电力, 2008, 31(2): 41-45.

第7篇：人工智能技术综述范文

关键词：大系统理论；学科分化；学科结合

中图分类号：N945 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2013） 10-0071-02

一、大系统的基本理论

（一）大系统的共性

现代社会日趋信息化、网络化、系统化，在工程技术、生态环境、社会经济等各领域出现了许多复杂的大系统，（见图1）。

图1 大系统一览

图1中大系统具有以下共性：（1）规模庞大。大系统包含的子系统（小系统）、部件、元件甚多。通常，而且大系统占有的空间大，涉及的范围广，经历的时间长，具有分散性。（2）结构复杂。大系统中各子系统、部件、元件之间的相互关系复杂。一般情况下，大系统中不仅包含有人，还包含有物，具有“人-人”、“人-物”、“物-物”之间的多种复杂关系，是主动系统。（3）具有综合功能。通常，大系统的目标是多样的（经济的、技术的、生态的、社会的……），因而大系统的功能应该是多方面的（经济管理、质量控制、环境保护……）、综合性的。（4）涉及因素众多。大系统是多输入、多输出、多变量、多目标、多参数、多干扰的系统。其中有“人”的因素，还有“物”的因素，不仅有技术因素，还有经济因素、社会因素等，具有不确定性、不确知性。

这样的大系统极需人们去探索和研究，现代科学技术的进步为大系统研究提供了理论基础和发展条件。

20世纪60年代末和70年代初，在国内外有许多原本从事控制理论、运筹学、系统科学方面研究的专家、学者纷纷转向大系统问题的研究，在大系统理论的研究上取得了进展：（1）大系统模型化及模型简化；（2）大系统结构分析与综合；（3）大系统最优化；（4）大系统稳定性；（5）大系统多级递阶控制；（6）大系统分散控制。

研究方法主要采用时域数学模型（代数方程组、微分或差分方程组），通过分解-集结或分解-协调方法，将控制理论中的多变量控制理论、最优控制理论、稳定性理论等，和运筹学中的线性规划、非线性规划等加以综合和推广，用于大系统的分析与综合。

近年来人们在大系统理论方面取得了不少进展，但也遇到了一系列难题，主要表现在如下几个方面：（1）主动性（Activity）。大系统往往是“主动系统”（ActiveSystem），包含有“主动环节”―“人”，例如，操作人员、控制人员、管理人员等。在大系统分析和设计中如何建立“人”的数学模型？如何考虑人的因素？（2）不确定性（Uncertainty）。大系统中有许多不确定因素，例如随机性、模糊性、对象特性漂移或结构和参数摄动，难以用传统的数学模型进行描述及控制。（3）不确知性（Uncertainly-Known）。大系统通常是信息不完全、知识不充分、数据不精确的系统，难以用准确的数学模型进行精确的定量分析和设计。（4）维数灾（CurseofDimensionality）。大系统的状态变量的数目较多，数学模型都是高维的。系统分析和设计的工作量随维数增高而迅速增长，导致所谓“维数灾”。（5）发展中系统（DevelopingSystem）。通常，大系统的控制过程较慢，过渡过程时间较长。在控制中作用进行期间，大系统本身也处在发展当中，系统的结构和参数、目标和环境条件、系统特性和功能也处在变化当中，这种“发展中系统”难以用常规方法进行控制。（6）分散化（Decentralization）。大系统包含了许多子系统，而各子系统往往是分散化的，分布在不同地方。这将使信息和控制分散，形成“非经典信息模式”，基于“经典信息模式”的控制理论和方法不一定适用。

（二）大系统控制论

控制论是关于机器、生物中的通信和控制的科学，是一门典型的横向学科，是自动控制、计算技术、通信工程、神经病理学、神经生理学、数学等有关学科相互结合而形成的新学科，突破了工程技术与生物科学之间的传统界限。

为了解决大系统分析、设计和模型化的难题，在结构分析方面提出了控制系统信息结构“能通性”的新概念及分析方法，用以分析大系统的控制信息结构特性；在结构设计方面，提出了最经济控制、最经济观测以及分型能控性、分型能观性等新概念；在大系统模型化方面，提出了广义模型化的构想，在数学模型、知识模型、结构模型相结合的基础上，建立大系统的广义模型，提出了多重广义算子、多层状态空间、广义知识表达网络等新方法。在对待“维数灾”问题，提出了启发式优化、启发式动态规划、自觉习非线性规划、启发式线性规划等新方法。

二、大系统的应用

（一）大系统智能控制

关于控制理论和技术的发展，经历了三个发展阶段。第一阶段为“经典控制理论”，主要采用传递函数模型、频域分析与综合方法。第二阶段为“现代控制理论”，主要采用状态方程模型、时域分析与综合方法。第三阶段有两个发展方向：（1）大系统理论。控制理论向广度方向发展。（2）智能控制理论。控制理论向高度方向发展，提高控制系统的智能水平。智能控制为复杂大系统提供了新的控制方法和技术，随着计算机网络的迅猛，为实现大规模、远距离的大系统智能控制提供了新条件、新环境。

（二）大系统智能管理

现代计算机管理系统是具有多层次、多方面、多阶段的综合管理功能的，人机协调的、智能化、集成化的计算机辅助管理系统。智能管理的理论方法和技术已在多行业、多部门的计算机管理信息系统中获得广泛应用，随着计算机网络的发展与普及，在分布式人工智能与管理科学相结合的基础上，可开发更大规模的分布式智能管理系统，形成大系统智能管理系统。

（三）大型专家系统

专家系统是人工智能学科领域中应用广泛的重要分支，是典型的知识工程系统。为了解决大系统应用需求的综合性与专家系统的专业性之间的矛盾，需要研究开发多专业、多学科的大型专家系统，其关键技术包括：广义知识表达、灵活推理方法、综合知识库、自组织推理机。

三、大系统理论的发展前景

理论是在生产实践中产生，反过来以用来指导实践的。随着通讯技术、计算机技术、自动化技术、人工智能技术的发展，加上现代管理软科学技术的发展，大系统理论将会日臻完善，应用天地会更广阔。

参考文献：

[1]涂序彦，王枞，郭燕慧.大系统控制论[M].北京：北京邮电大学出版社，2005.

[2]朱道立.大系统优化理论和应用[M].上海：上海交通大学出版社，1983.

[3]王元放，周宏农，敬忠良.“系统的系统”的综述[J].系统仿真学报，2007，19（6）：1182-1185.

[4]朱明新.我国载人航天工程大系统技术接口标准发展综述[J].航天标准化，2006，3：27-29.

第8篇：人工智能技术综述范文

——交流电发明人尼古拉·特斯拉，于1896。

2014年，百度对外公布了完全中国自主产权的“百度大脑”，百度大脑通过深度学习来模拟人类大脑的神经元，参数规模已达到百亿级别，这是世界上最大规模的深度神经网络，而且还在不断进化中。

2015年，面对移动服务爆炸和用户的个性化需求，李彦宏又告诉大家，百度要连接中国的全行业，用技术的手法“索引真实世界”，推出“度秘”，告诉你技术可以让每个人都拥有自己的贴身秘书，度秘可以智能的跟人沟通，理解你的需求，把服务真正的送到你的手上。

传说中的技术奇点即将到来，技术对于人类的变革，不仅仅是生活方式的改变，而是完全通过技术革新了人类，以及社会和哲学、心理学甚至神经生理，完全的颠覆。

我们现在已经很难跟00后的少年去解释，什么叫做唱片机、BP机，在我们还在嘲笑19世纪人类嘲笑汽车不如马车的时候，无人汽车已经来了。当我们仰望星空时，Kepler 452b星球已被精准定位，百度世界上地图“索引Kepler 452b”，导航宇宙星球、星际航行的彩蛋看着确实炫酷，而炫酷的背后，你不得不思考的是未来，也许真的可以通过技术到达那个星球。

百度世界2015大会，被外界誉为是近几年国内最真正意义上的技术盛会。虽然盛会已过，但我们要好好回顾下，百度在这个奇点临近的时代，将会如何用技术变革中国的新时代？

“度秘”：秘书化搜索服务引发的索引效应

“在鼓楼帮我订一家好吃的餐厅”、“能够带宠物狗”，李彦宏在百度世界大会上与“小度机器人”的一段对话，引爆现场。

看似简单风趣的对话，但从技术角度而言，这背后要经过人工智能、多模交互、自然语言处理等技术的整合应用，才能实现真正的人与机器的智能交互。而交互还只是一个层面，在实现帮助人们索引服务的背后，百度需要针对每一项接入的服务，在后台做全网数据挖掘和机器学习，为服务贴上标签，只有这样才能建立起多样的索引维度，满足每一个人个性化的查询需求。

正如李彦宏说的，服务需求满足其实是一个智能过程，当用户提出需求时，需要经过多模交互、多轮对话、语义理解等过程了解用户所需，再通过人工智能技术与搜索技术相结合，为人们提供心仪之选。百度在人工智能、语义理解等领域处于行业领先水平，且近年来得益于硬件升级，在人工智能技术上取得重大突破。目前，百度已具备通过技术满足各类人需求及改造行业的实力。

直达号、插件、店铺页：三大机制连接服务

百度提出200亿重金打造O2O平台的战略后，基于互联网技术的产品呈现方式也基本确定，通过直达号、插件、店铺页的方式，为不同的商家、机构定制移动互联产品，形成人与服务的连接。

PC时代，对于人与商家的关系确定比较简单，但在移动互联时代，即使html5技术完成了简单的技术打包和接入，但还是不能把移动互联网的LBS定位发挥到极致。所以百度通过直达号、插件、店铺页的方式，集成在手机百度或者百度地图这样的APP上，通过不同的产品呈现方式，将信息和服务精准全面的提供给终端用户，降低了用户的使用成本，为连接3600行打下了不错的基础。

高精度地图与汽车服务解决方案：预见未来的提供者

传统的GPS定位技术以及北斗定位，使得民用级的电子地图精度范围通常在10米左右，百度地图的定位精度可以达到0.1米，这是其他地图厂商所不能比拟的。

百度的高精度地图的方式完全颠覆了传统2D维度，也就是普通地图的“点、线、面”的二维数据呈现方式，高精度地图所呈现的内容已经是立体的，通俗点讲就是：所见即所得，所表达和采集的数据就是现实世界的一切。与传统所谓街景地图相比，数据量更大，更加实时准确，且位置实时可以判定。这也表示，高精度地图从一个平面的应用，会变成基于本地化的生活索引方式，进行链接，譬如：

1.导航，你再也不用担心平面地图看不懂。通过传感器，就如同给盲人增加了一双眼睛，通过传感器能迅速解析路径和障碍物，顺利抵达目的地。

2.O2O生活场景：实时的数据量足以完成足不出户逛街的需求，小区商铺有什么促销，在地图上轻轻一点，不仅仅能看到信息，更能看到实际的产品。

3.无人驾驶技术：高精度地图是自动驾驶重要的核心组成部分，也是自动驾驶不可或缺的一部分，同样无人自动驾驶也会成为高精度地图数据的重要数据来源之一。在中国拥有这样的技术、数据分析能力和深度学习能力的公司只有百度，百度是国内高精地图的唯一提供者。

百度地图在技术上具有非常明显的优势，而预想未来的汽车服务解决方案，会是在百度用现有的云技术向汽车领域的索引和连接。比如用户经过授权可以通过汽车云服务来看到整个汽车的状态，进行远程的管车和控车。可以看到汽车的位置、油量多少、尾灯和汽车状态灯是不是健全、雨刷情况、与车窗有没有相关、玻璃水状态怎么样等。智能语音驾驶的识别，也会更加准确和完美，不会受到车型、车速、噪音等的影响。在汽车安全方面，百度将推出类似于安全卫士类的产品，给智能化驾驶带来了防火墙安全保证，避免黑客可以通过模拟无人驾驶汽车的各类波长反射状态，控制汽车，造成驾驶人的危险。

语音、图像搜索“多模互动”：索引真实世界的敲门砖技术

除了上面提到的度秘，百度世界当天另一个极具吸引力的产品——百度Dulight，同样利用到语音、图像识别技术，结合大数据决策与百度大脑、人脸识别百度开发出帮助盲人感知真实世界的公益可穿戴设备。

不管是度秘还是Dulight，人们只需要通过对手机或电脑说话、拍照或直接上传图片进行搜索，即可获得搜索结果。对于用户而言，搜索上“多模交互”的体验，带来的是搜索模式上的颠覆感增强人们使用互联网时的人性化体验。

对于百度而言，语音、图像搜索“多模互动”技术为百度在构筑O2O生态时提供了开启真实世界的钥匙，是百度O2O战略转型阶段最为重要的基础性产品，可以说是从线上搜索到真实世界的敲门砖。从行业角度上看，让百度在移动互联网时代构筑起了更为强大的技术护城河，形成从PC到移动的产品竞争壁垒，而这种“多模互动”的技术运用无疑也将是未来整个行业移动端产品发展的大方向。

综述：奇点临近技术的创新推进人类发展

相对于地球的历史，人类数千年的文明史，只不过在历史长河中存在了那么短暂的几分钟而已，而所谓奇点临近，意味着人类正处在技术水平跳跃式发展的V字型上升空间的起点。当下的技术需要的就是不断进步，带来的发酵效应也是质的变化，百度首席科学家吴恩达就举例说明：“现在语音识别可能已达到95%的准确度，但要看你的口音来定，很多人没意识到95%的准确度到99%的准确度带来的不是量变是质变，是从你偶尔使用语音变到常常使用做到更自然。做到99%准确，将彻底改变人与设备交互，这个技术的进展让我对人与设备全新交互充满信心。”

实际上，这是典型的人工智能的自我进化学习的体现。这样的变化带来的效应是几何级的，同理硬件技术的摩尔定律在技术进化中也能体现他的作用，这种增长是次方级的，10年前的PC机的硬件水准，还不如当今的普通一台智能手机，这就是技术变革带来的颠覆作用。

第9篇：人工智能技术综述范文

【关键词】机电一体化　发展趋势　传感器

一、机电一体化的产生与应用

20世纪60年代以来，人们利用电子技术的初步成果来完善机械产品的性能后，刺激了机械产品与电子技术的结合。计算机技术、控制技术、通信技术的发展，为机电一体化的发展更进一步奠定了技术基础。20世纪80年代末期，机电一体化技术和产品得到了极大发展。各国均开始对机电一体化技术和产品给以很大的关注和支持，20世纪90年代后期，开始了机电一体化技术向智能化方向迈进的新阶段，机电一体化进入了深入发展时期。光学、通信技术等进入了机电一体化，微细加工技术也在机电一体化中展露头脚，出现了光机电一体化和微机电一体化等新分支。我国从20世纪80年代开始开展机电一体化研究和应用。取得了一定成果，它的发展和进步依赖并促进相关技术的发展和进步。机电一体化已成为一门有着自身体系的新型学科，随着科学技术的不断发展，还将被赋予新的内容。

二、机电一体化的发展现状

机电一体化的发展大体可以分为3个阶段。20世纪60年代以前为第一阶段，这一阶段称为初级阶段。在这一时期，人们利用电子技术的初步成果来完善机械产品的性能。特别是在第二次世界大战期间，战争刺激了机械产品与电子技术的结合，这些机电结合的军用技术，战后转为民用，对战后经济的恢复起了积极的作用。那时研制和开发从总体上看还处于自发状态。由于当时电子技术的发展尚未达到一定水平，机械技术与电子技术的结合还不可能广泛和深入发展，已经开发的产品也无法大量推广。

20世纪70年代～80年代为第二阶段，可称为蓬勃发展阶段。这一时期，计算机技术、控制技术、通信技术的发展，为机电一体化的发展奠定了技术基础。大规模、超大规模集成电路和微型计算机的迅猛发展，为机电一体化的发展提供了充分的物质基础。

20世纪90年代后期，开始了机电一体化技术向智能化方向迈进的新阶段，机电一体化进入深入发展时期。一方面，光学、通信技术等进入了机电一体化，微细加工技术也在机电一体化中展露头脚，出现了光机电一体化和微机电一体化等新分支；另一方面对机电一体化系统的建模设计、分析和集成方法、机电一体化的学科体系和发展趋势都进行了深入研究。同时，由于人工智能技术、神经网络技术及光纤技术等领域取得的巨大进步，更为机电一体化技术开辟了发展的广阔天地。这些研究，将促使机电一体化进一步建立完整的基础和逐渐形成完整的科学体系。我国是从20世纪80年代初才开始在这方面研究和应用。国务院成立了机电一体化领导小组并将该技术列为“863计划”中。在制定“九五”规划和2010年发展纲要时充分考虑了国际上关于机电一体化技术的发展动向和由此可能带来的影响。许多大专院校、研究机构及一些大中型企业对这一技术的发展及应用也做了大量的工作，虽然取得了一定成果，但与日本等先进国家相比仍有相当差距。

三、机电一体化的发展趋势

(一)智能化趋势

智能化是21世纪机电一体化技术发展的一个重要发展方向。人工智能在机电一体化建设者的研究日益得到重视，机器人与数控机床的智能化就是重要应用。这里所说的“智能化”是对机器行为的描述，是在控制理论的基础上，吸收人工智能、运筹学、计算机科学、模糊数学、心理学、生理学和混沌动力学等新思想、新方法，模拟人类智能，使它具有判断推理、逻辑思维、自主决策等能力，以求得到更高的控制目标。机电一体化产品不可能具有与人完全相同的智能。但是，高性能、高速的微处理器使机电一体化产品赋有低级智能或人的部分智能。

(二)模块化趋势

模块化是一项重要而艰巨的工程。由于机电一体化产品种类和生产厂家繁多，研制和开发具有标准机械接口、电气接口、动力接口、环境接口的机电一体化产品单元是一项十分复杂但又是非常重要的事。如研制集减速、智能调速、电机于一体的动力单元，具有视觉、图像处理、识别和测距等功能的控制单元，以及各种能完成典型操作的机械装置。这样可利用标准单元迅速开发出新产品，也可以扩大生产规模，制定各项标准，以便各部件、单元的匹配和接口。从电气产品的标准化、系列化带来的好处可以肯定，无论是对生产标准机电一体化单元的企业还是对生产机电一体化产品的企业，规模化将给机电一体化企业带来美好的前程。

(三)网络化趋势

计算机技术等的突出成就是网络技术。网络技术的兴起和飞速发展给科学技术、工业生产等领域都带来了巨大的变革。各种网络将全球经济、生产连成一片，企业间的竞争也将全球化。现场总线和局域网技术使家用电器网络化已成大势，利用家庭网络将各种家用电器连接成以计算机为中心的计算机集成家电系统，使人们在家里分享各种高技术带来的便利与快乐，因此机电一体化产品朝着网络化方向发展是为大势所趋。