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嵌入式軟件技術主要是和嵌入式系統共同發展，嵌入式硬件系統主要是指嵌入式微處理器、外設等，而嵌入式軟件主要是依托嵌入式硬件設備，為嵌入式系統提供良好的操作系統和軟件。先通過芯片開發，并加強了嵌入式系統的軟件設計，然后將其應用在實際的電子設備工業生產中。嵌入式軟件技術作為整個系統的控制中心，是一套獨立運行的計算機系統，重點在于軟件和硬件的協調工作，并在此基礎上完成指定計劃。從嵌入式軟件技術本身的主要特點是實用性強，靈活度高，軟件系統小巧而成熟，可以直接嵌入在PC終端，使用便捷。鑒于嵌入式軟件技術具有諸多優點，在生活和工業生產中得到了非常廣泛的應用，比如在智能家居、汽車智能化控制、智能手機等產品中都可以看到嵌入式軟件技術的應用，可以說人們的生活依然無法離開嵌入式軟件技術。

二、嵌入式軟件技術發展現狀

由于互聯網技術的快速發展以及市場對智能化生活產品需求的快速增長，促使我國嵌入式系統快速發展。不僅僅在智能家居、智能化汽車等方面具有非常廣闊的市場前景。同時在通信、消費電子以及工業生產的方面也得到了廣泛的應用。特別是智能手機的快速發展，帶動了整個消費市場的快速發展。并且以智能手機為控制終端的智能家居的興起，讓嵌入式軟件的應用領域得到了進一步的擴展。除此之外，嵌入式軟件技術還在工業智能化控制、金融交易、電子醫療、交通智能化控制等方面得到了廣泛的應用。現如今，我國電子化、信息化、智能化發產業發展十分迅速，互聯網技術下嵌入式軟件自身的優勢得以體現。其成本低、規模小、使用簡單、人機交流方便等優勢逐漸體現出來，并在智能化領域中得到了廣泛的應用，為人們的生活和生產帶來了諸多便捷之處。但是就我國嵌入式軟件技術發展程度來看，還存在一些問題需要在未來結合其他方面共同創新，促進我國智能化相關產業的進一步發展。

三、嵌入式軟件技術的發展前景

3.1嵌入式軟件技術的無線網絡發展

這目前來說，我國許多領域中都有嵌入式軟件技術的應用，而想要滿足人們不斷提升的需求，就應該不斷的發展嵌入式軟件技術。其中，隨著互聯網技術的快速發展，遠程無線控制成為了許多行業對于控制系統的新要求。因此，將嵌入式軟件技術和互聯網無線通信技術相結合，發展無線操控系統，實現穩定可靠的遠程操控系統是未來嵌入式軟件技術發展的方向之一。

3.2嵌入式軟件系統在人工智能中的應用

隨著科技和經濟的快速發展，人們對于人工智能的需求越來越多，對于人工智能的要求越來越高。嵌入式軟件技術的開發應用一定程度滿足了人們對于某些領域智能化的需求。然而要想要提升人工智能的適用性和應用性，就應該根據人們的需求，強化嵌入式軟件系統在人工智能方面的應用。將人們對于人工智能的需求以及嵌入式軟件系統的發展相結合，促使嵌入式系統在更多的人工智能領域中的應用。使其應用不僅僅局限于智能手機、智能家居，應該逐漸擴展到智能醫療、智能交通、智能工業等方。

四、總結

隨著科技的不斷發展，嵌入式軟件在智能化領域的應用越來越廣泛，對人們日常生活的影響將越來越大，傳統的生活、生產工作方式需要與時俱進，因此在將來嵌入式產業將會逐漸涉及到生活和生產的方方面面。嵌入式軟件系統不僅僅在智能家居、自動化工業等方面得到大量應用，同時也會向著無線網絡控制方向發展，成為我國智能化、自動化計算機軟件產業中不可或缺的重要技術。嵌入式軟件技術在日常生活領域中的應用，將大大提升人們生活質量，改善工業生產效率，促進我國國民經濟發展。

參考文獻

[1]張琦.嵌入式軟件技術的現狀與發展趨勢研究[J].科技創新與應用,2017,05:89-91.

[2]孫高峰.淺談嵌入式軟件技術的現狀與發展動向[J].煙臺職業學院學報,2013,02:74-76.

[3]高立軍.嵌入式軟件技術的現狀與發展動向[J].信息系統工程,2016,01:126.

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在這條賽道上，有智能設備廠商、云計算廠商、傳統芯片廠商。蘋果、微軟和谷歌都在開發自己的處理器，應用于人工智能和其他的工作負載，其目標是實現在沒有云處理的情況下壓縮算法。大數據、人工智能以及高性能計算和分析越來越趨向于利用GPU。這一趨勢使英偉達成為重要玩家，同時，也為AMD注入了新的活力。英特爾將其布局從個人電腦轉向數據中心和物聯網。

此外，一些更加垂直細分的初創公司的表現同樣不容小覷。近期，寒武紀、地平線、深鑒、Kneron、鯤云科技等人工智能芯片公司相繼獲得融資，新一代計算芯片可以提供更強大的計算力，同時在集群上實現的分布式計算能夠幫助人工智能模型在更大的數據集上運行。

二、智能音箱

相對于傳統音箱而言，智能音箱不僅是音響產品，同時是涵蓋了內容服務、互聯網服務及語音交互功能的智能化產品，不僅具備WiFi連接功能，提供音樂、有聲讀物等內容服務及信息查詢、網購等互聯網服務，還能與智能家居連接，實現場景化智能家居控制。

也因此，2017年成為了“百箱大戰”的一年，智能音箱的炙熱戰火從國外燒到了國內。目前國內切入音箱市場的公司主要有三類：

一是以喜馬拉雅“小雅”為代表的內容基因的公司，他們和“傳統音箱”最為接近，但內容的智能播放提升了用戶在聆聽場景下的交互體驗。二是包括Rokid、出門問問、Broadlink等在內的“智能公司”，在他們的產品里，音樂內容只是眾多功能之一，更多的亮點在語音交互、連接智能家居上。而第三種則是小米、阿里、京東、聯想等“大公司”，他們背后是有龐大的商業生態。

三、醫療影像

今年11月15日，科技部公布了首批國家新一代人工智能開放創新平臺名單，其中，就包括依托騰訊建設的醫療影像診斷平臺覓影。

AI+醫療是近年來資本投資和企業拓展新業務的熱點，這其中又以醫療影像為甚原因有兩點：醫療影像是所有大病診療的入口和基礎，放射科醫生是醫療行業最短缺的人員之一；人工智能技術爆發的核心——深度學習，正好最擅長分析影像類數據。如此，使得影像識別技術成了最有可能在醫療領域率先落地的技術。

短期來看，目前AI+醫療影像的商業模式一定是To B，并且在競爭初期，渠道為王；從長期來看，To C也有很大的商業機會，隨著技術的成熟，未來病人可以自由選擇AI醫療商的產品進行服務。

四、安防

就目前來說，安防本身具有兩大特性，第一、在傳統的以視頻為主的安防行業中，經過多年的發展，已經積累了大量的數據資源，滿足了人工智能基于大數據為基礎的算法模型訓練的要求；第二、安防行業中事前預防、事中響應、事后追查的特性剛好吻合了人工智能的算法和技術。

也就是說，目前AI在安防領域的應用主要通過圖像識別、大數據及視頻結構化等技術進行作用的。而從行業角度來看，主要在公安、交通、樓宇、金融、工業、民用等領域應用較廣，其中以公安應用最為核心。另外，AI+安防在提前預防犯罪，和保障社會安全方面也起到了非常重要作用。

目前來說，雖然AI在安防領域的應用有著很好的前景，但還沒有達到真正實用的階段，應用中存在諸多的問題需要不斷完善和解決，比如環境適應性差、場景理解受限、人臉識別準確率等等問題。

五、語音交互

2017年，很多業內專家都認為，“語音”將會成為下一代人機交互的主要方式。其原因有三：

首先，語音交互更為自然和方便；其次，語音交互相對于文字交互模式而言，能夠解放人們更多的感官；第三，基于智能語音交互，不需要對APP、瀏覽器進行點擊操作，而是直接通過語音操作的特質，使其能夠凌駕于瀏覽器、APP等其他應用的入口之上，成為一個新入口，而這個入口，將會變革更多的產業，諸如信息搜索、分發。

涉及語音交互的公司包括人工智能機器人廠商、人機交互技術和渠道提供商，以及基礎平臺支撐和關聯技術提供商：??

1、人工智能機器人廠商?主要包括小i機器人等智能機器人廠商，同時還有清華、中科院等人工智能技術研究院校和科研院所。??2、人機交互技術或渠道提供商?包括科大訊飛、捷通華聲、車音網、思必馳等語音技術提供商，以及短信(移動、電信、聯通)、QQ等服務提供商。??3、基礎平臺支撐和關聯技術提供商?包括IDC、云計算平臺、數據挖掘等技術提供商。?

六、融資/收購

大勢所趨下，無論是國內還是海外市場，科技巨頭正在以內生式AI領域的研發，和外延式的直接投資、或收購AI領域的創業團隊等方式在AI領域進行積極部署。而巨頭們收購企業的原因，不外乎爭奪團隊、專利、人才，同時，也是對自身業務的補充，以及為了公司在今后技術生態里的布局和站位考慮。

除了收購，2017年形成的另一個熱浪是融資。我們來看今年發生的融資大事件：

2017年2月，三星、英偉達聯手投資了AI智能語音助手公司SoundHound，這家公司以語音識別與搜索技術獲得了7500萬美元的投資；2017年3月，蔚來汽車以自動駕駛、輔助駕駛獲得了來自IDG資本、高瓴資本等投資方6億美元投資；2017年3月，Geek+科技以智能機器人技術獲得了火山石資本等投資方1.5億美元投資；2017年4月商湯科技以計算機視覺技術獲得了賽領資本6千萬美元投資；2017年5月，深鑒科技以處理器/芯片獲得了高榕資本等投資方數千萬美元的投資；2017年10月，地平線機器人獲得由英特爾投資、嘉實投資等資本方近億美元A+輪融資。

七、人才流動

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八、政策

自今年7月國務院《新一代人工智能發展規劃》后，各地區都在從不同層面加強人工智能相關政策的部署。今年10月，北京市正式印發《中關村國家自主創新示范區人工智能產業培育行動計劃(2017—2020年)》；11月14日，上海市《關于本市推動新一代人工智能發展的實施意見》，提出到2020年，重點產業規模將超過1000億元。11月18日，有“中國光谷”之稱的武漢東湖高新區，出臺全國首個區域性《促進人工智能產業發展的若干政策》，并《東湖高新區人工智能產業規劃》，提出未來三年將每年設立不低于2億元的人工智能產業發展專項資金。

同時，也了“國字號”的人工智能開放創新平臺。11月15日，科技部宣布成立新一代人工智能發展規劃推進辦公室，并公布首批國家新一代人工智能開放創新平臺名單：依托百度公司建設自動駕駛國家新一代人工智能開放創新平臺，依托阿里云公司建設城市大腦國家新一代人工智能開放創新平臺，依托騰訊公司建設醫療影像國家新一代人工智能開放創新平臺，依托科大訊飛公司建設智能語音國家新一代人工智能開放創新平臺位列其中。

跡象表明，人工智能政策正在從中央傳導至地方，AI政策自上而下開始發酵，我國已經進入AI產業的“黃金窗口期”，預計未來將有更多地方的政策文件出臺，從而形成多點齊放的局面。

九、智能制造

波士頓咨詢在一份名為《工業4.0——未來生產力和制造業發展前景》的報告中明確指出，以云計算、大數據分析為代表的新技術將為中國制造業的生產效率帶來15%—25%的提升，

智能制造，是在基于互聯網的物聯網意義上實現的包括企業與社會在內的全過程的制造，把工業4.0的“智能工廠”、“智能生產”、“智能物流”進一步擴展到“智能消費”、“智能服務”等全過程的智能化中去，只在這些意義上，才能真正地認識到我們所面臨的前所未有的形勢。

這一年來，各大制造企業為了重塑自身在制造業的全球競爭優勢，在各層面高度重視智能制造，并相應啟動了一系列針對基于模型的企業、網絡物理系統、工業機器人、先進測量與分析、智能制造系統集成等智能制造關鍵要素的計劃和項目，以對“AI+制造”的新競爭力形成進行系統支持。

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0 簡介

人工智能（（Artificial Intelligence）），它是一門新的技術科學，主要用于模擬、延伸以及擴展人類的智能的方法、理論、技術以及應用系統。人工智能主要就是對人類的思維、意識的信息過程的合理化的模擬。人工智能它并不是人的智能，但是，它卻能像人那樣的思考，而且也可能會超過人類的智能。總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些復雜工作。

1 人工智能的運用現狀

目前，在很多方面人工智能有著運用，其中一個主要表現就是全球人工智能公司數量在急劇的增加，專家系統在目前來看是在人工智能各領域中最為活躍，且最為有成效的一個領域。它是一類基于知識的系統，并可以解決那些一般僅有專家才能夠解決的復雜問題。我們這樣定義專家系統：專家系統是一種具有特定領域內大量知識與經驗的程序系統，它是基于程序系統依靠人工智能技術，來模擬人類專家求解復雜問題的過程，大多情況下，專家系統的水平甚至可以超過人類專家。專家系統的基本結構圖如下圖所示：

2 人工智能的影響

人工智能對經濟的影響：人工智能的的確確會影響到社會、生活、文化的方方面面，特別是對于實體經濟將來會有巨大的影響。以后，每個行業幾乎都會產生顛覆性的變化。在人工智能的研究上，中國并不落后，將來的中國一定可以從中獲得非常大的收益。一成功的專家系統可以為它的用戶帶來很明顯的經濟效益。用比較經濟的辦法執行任務而不需要具有經驗的專家，從而極大地減少開支。專家系統深入各行各業，帶來巨大的宏觀效益，促進了IT網絡工業的發展。

人工智能對文化的影響：在人工智能原理的基礎上，人們通常情況下會應用人工智能的概念來描述他們的日常狀態和求解問題的過程。人工智能可以擴大人們知識交流的概念集合，描述我們所見所聞的方法以及描述我們信念的新方法；人工智能技術為人類的文化生活提供了巨大的便利。如圖像處理技術必將會對圖形藝術和社會教育部門等產生深遠影響。比如現有的智力游戲機將會發展成具有更高智能的一種文化娛樂手段。隨著技術的進步，這種影響會越來越明顯地表現出來。當然，還有一些影響可能是我們目前難以預測的。但可以肯定，人工智能將對人類的物質文明以及精神文明產生更大的影響。

人工智能對社會的的影響：一方面，AI為人類文化生活提供了一種新的模式。現有的游戲將逐步發展為更高智能的交互式文化娛樂手段，今天，游戲中的人工智能應用已經深入到各大游戲制造商的開發中。另一方面，人工智能能夠代替人類進行各種腦力勞動，所以，從某種意義上來講，這將會使一部分人失去發展的機遇，甚至可能失業。由于人工智能在科技以及工程中的應用，一部分人可能會失去介入信息處理活動的機會，甚至不得已而改變自己的工作方式；人工智能還可能會威脅到人類的精神。一般人們覺得人類與機器的區別就是人類具有感知精神，但如果有一天，這些相信只有人才具有感知精神的人也開始相信機器能夠思維和創作，那他們就會感到失望，甚至于感到威脅。他們會擔心：有朝一日，智能機器的人工智能可能會超過人類的自然智能，從而使人類淪為智能機器的奴隸。

3 人工智能的發展趨勢

有機構預測，2017年人工智能投資將同比增長300%以上，在技術上將會更迅猛發展，工控自動化商城的智能語音、智能圖像、自然語言以及深度學習等技術越來越成熟，就像空氣和水一樣將會逐步地滲透到我們的日常生活。行業專家關于2017年人工智能的發展方向主要有以下幾點：（1）機器學習目前正在被應用在更復雜的任務以及更多領域中，且被更多的人作為挖掘數據的方式。無監督的學習會取得更多進展，但也存在很大的挑戰，故在這一方面離人類的能力還是差得很遠的。計算機在理解和生成自然語言方面，預計最先會在聊天機器人和其他對話系統上落地。 （2）深度學習、其他的機器學習、人工智能技術的混用，是成熟技術的典型標志。將深度學習應用到醫療領域中（醫療圖像、臨床數據、基因組數據等），各種類型數據上的研究以及成果將會大大的增加。 （3）聊天機器人和自動駕駛汽車可能會取得較大的進展，預計更多人類基準將會被打破，特別是那些基于視覺以及適合卷積神經網絡的挑戰。而非視覺特征創建和時間感知方法將會變得更加頻繁、更加富有成果。

4 結論

人工智能是人類長久以來的夢想，同時也是一門富有挑戰性的學科。盡管人工智能帶來很多問題，但當人類堅持把人工智能只用于造福人類，人工智能推動人類社會文明進步將毋庸置疑。就像所有的學科一樣，人工智能也會經歷各種挫折，但只要我們有信心、 有毅力，人工智能終將成為現實，融入到我們生活的方方面面，為我們的生活帶來更大的改變。

參考文獻：

[1]朱祝武.人工智能發展綜述[J].中國西部科技，2011，10（17）：8-10.

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我們當時考慮，“智能制造”離我國企業還比較遠，所以就沒有積極參與其中，而是集中于信息化。重點是集成――信息互聯互通，以企業效益驅動。

日本的IMS沒有很成功。從今天來看，其中最重要的是信息環境，包括人工智能的技術和產業化，都屬于初級階段，不足以支持制造的需要。下面是具體的對比：

信息環境的變化：計算機運算速度，無論超級計算機，還是普通計算機，其運算速度都提高了1000倍以上。芯片線寬今天達到7納米，是80年代的1/200， 通信和網速提高了50000倍。

人工智能本身的進步：20世紀80年代，人工智能主要是專家系統、模糊計算和神經網絡。當時是淺層神經網絡。 今天，神經網絡已經達到152層的深度學習。自然語言理解，如機器翻譯―口語、圖片，Google、百度已接近人的水平。

進一步，人工智能將從“計算機模擬人腦思維、認知”往計算機+人的混合智能（如人在回路中）、計算機+網絡的群體智能、大數據智能、跨媒體智能、計算機取代人的大量自主無人系統（無人機、無人車、機器人等）這些方向發展。

這樣的變化就為今后智能制造的發展提供了巨大推動力。

從智能技術在制造中的應用看，20世紀80年代，多數為產品設計、加工制造、資源管理。今天，擴展到全生命周期：產品創新設計、加工制造、裝配、測試、管理、營銷、售后服務、客戶關系、倉庫物流供應鏈、報廢處理等。

因此，智能制造將面臨一個新的快速發展前景，被人們寄于厚望。

對智能制造內涵的認識

對智能制造內涵有一個準確、全面的理解有助于避免實施時的被動、盲目。

那么什么是智能制造？目前業界還沒有公認的定義。一種最簡單的說法認為，智能制造是智能和制造的交集、融合。

進一步，我們再分析一下什么是智能？什么是制造？其中涉及到幾個概念：

人工智能技術：是指用機器（主要是計算機和軟件）實現人的“感知”和“判斷”。這是傳統人工智能的提法。如感知方面：機器視覺、力覺、觸覺、聽覺……在判斷和決策方面：專家系統、人工神經網絡、模糊推理、智能，自然語言接口、機器學習等。

人工智能新形態：大數據智能、群體智能、跨媒體智能、混合智能……體現形式：自主無人系統；應用：智能制造、智慧醫療、智能農業、智能城市等。

新一代信息技術：包括了移動互聯網、智能技術、大數據、云計算、物聯網等。

此外，制造全生命周期包括了產品創新設計、加工制造、裝配、測試、管理、營銷、售后服務、客戶關系、倉庫物流供應鏈、報廢處理等。

這樣就有另一種說法：智能制造是智能技術（特別是新一代智能技術）在制造全生命周期應用中所涉及的理論、方法、技術和應用。

還有一種說法認為，智能制造是指在制造工業的各個階段，從智能技術的視角，融合信息、機械、工藝、管理等學科技術，以一種高度柔性與高度集成的方式，支持產品全生命周期的產品（服務）設計、加工、管理、銷售到報廢處理的全過程，達到制造業智能增長、包容性增長、可持續增長的目標。

內涵差不多，都可以參考。

從技術角度看，智能制造技術是制造技術、自動化技術、系統工程與人工智能等學科互相滲透、互相交織而形成的一門綜合技術。其具體表現為：智能設計、智能加工、機器人操作、智能控制、智能工藝規劃、智能調度與管理、智能物流、智能裝配、智能檢測、智能維護故障診斷、新制造模式等等。

智能制造

既可“頂天”也可“立地”

不管是哪一N說法，智能制造覆蓋面很廣，人工智能的內涵也很廣。制造全生命周期中的任何一個環節，采用了人工智能的任何一種具體技術都可以屬于智能制造的范圍之內。

因此，智能制造不只是“高、大、上”，制造業（包括其它行業）的各個層面都可以有所作為。

這便是“立地”，智能制造就在我們身邊。

我國在前20～30年的許多信息化成果，如數字化制造、集成制造、網絡化制造、虛擬制造、協同制造、現代物流、企業管理信息化等等，都會多多少少用到智能技術（人工智能1.0）。這些方面也需要智能制造進一步發展。

“智能制造”的發展，即“基于人工智能2.0的智能制造”，（或者稱為新一代智能制造）當然是“頂天”的（但也“落地”）。

例如，智能感知（大多數需要MEMS技術）是智能裝備、智能工廠必須的，也是設備健康管理、故障診斷必須的；

自然語言理解，人在回路中，知識性工作自動化；

群體智能支持眾創空間（新產品的創新研發）；

大數據智能可以改善產品質量、故障診斷、對員工/企業/用戶的誠信管理；

“無處不在”的高端智能產品；

新制造模式 ，用戶參與的設計、批量為1的制造。

我國在這些方面也都有成果、案例。當然還將在深度和廣度方面進一步發展。

實施智能制造 不要忘了目標

智能制造有前景，是一個熱點，在一些計劃中被提為重點，但也只是企業轉型升級、制造強國戰略中的一個選項。

如何在眾多的新技術中選擇？如何加權選擇？根本一點還是看能不能給企業帶來效益、讓企業實現可持續發展。

技術只是手段，目標決定了企業的選擇。

因此，實施智能制造的方針是：需求牽引、效益驅動；總體規劃、分步實施；重點突破、創新發展。

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近年來，醫用機器人已經發展成為先進機器人領域的前沿性學術方向，大大促進醫療，尤其是外科手術的微創化和智能化發展。醫療機器人北京市工程實驗室主任張送根博士介紹說：“智能型手術及醫療機器人，有廣泛的感覺系統、智能和模擬裝置，涉及醫學成像、圖像分析、機器人、運動分析及虛擬現實等多個學科的最新成果，能夠全面擴展人類能力極限，提高醫生的手術及診療技能，輔助醫生進行手術規劃、仿真、操作等過程。”例如，可減少手術差錯率，提高微創手術精準度，避免病人感染，降低輻射危害，增強抗疲勞能力等。醫用機器人既提高手術及診療質量，又減輕患者痛苦，縮短康復周期，降低醫療成本，成為未來醫療領域的研發必然趨勢。

醫生受制于人體生理結構，在操作精度、穩定性、抗疲勞能力和抗輻射能力等方面有很大局限，而這些正是機器人的優勢所在。與其他機器人相比，醫療機器人還具有獨特優勢：在醫院、街道、家庭等多種環境下工作，決定了醫療機器人具有移動性與導航、識別與規避能力，還有智能化的人機交互界面，并在需要人工控制的情況下，具備遠程控制能力；醫療機器人的材料選擇和結構設計，都以易消毒和滅菌為前提，安全可靠且無輻射；以人作為操作對象的醫療機器人，要具有對狀況變化的適應性，對作業的柔軟性以及對人體和精神的適應性等；醫療機器人之間及醫療機器人和醫療器械之間具有或預留通用的對接接口，如人機交互接口等。

伴隨科技進一步發展，醫療機器人還會更加智能化和精準化。有科學家甚至大膽預測，“到2100年，日常生活中將充滿各種智能機器人，我們將同機器人緊密聯系”。這讓人振奮，但我們也要清醒地看到，受制造費用昂貴等限制，機器人的智能化之路還很漫長。

治療領域越發廣泛

自從20多年前首臺醫療機器人問世，如今，幾乎在醫學各個領域，都能看到醫療機器人的活躍身影。功能各異的醫療機器人正在改變傳統醫療模式，迅速提升病人的生命質量。

據華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院院長陳安民教授介紹，醫療機器人從功能上可分為5種類型：一是輔助內窺鏡操作機器人：這種機器人能夠按照醫生的控制指令，操作內窺鏡的移動和定位。二是輔助微創外科手術機器人：它一般具有先進的成像設備、一個控制臺和多只電子機械手，手術醫生只要坐在控制臺前，觀察高清晰度的三維圖像，操縱儀器的手柄，機器人就會實時完成手術。三是遠程操作外科手術機器人：由于配備了專門的通信網絡傳輸數據收發系統，這種機器人可以完成遠程手術。四是虛擬手術機器人：這一機器人將掃描的圖像資料進行三維分析后，在電腦上重建為人體或人體器官，醫生便可以在虛擬圖像上進行手術訓練。制定手術計劃。五是微型機器人：主要包括智能藥丸、智能影像膠囊和納米機器人。智能藥丸機器人能夠按照預定程序釋放藥物并反饋信息；智能影像膠囊能輔助內窺鏡或影像檢查；正在研制開發的納米微型機器人，還可以鉆入人體，甚至在肉眼看不見的微觀世界里，完成靶向治療任務。

目前，應用最為廣泛的當屬外科手術機器人和智能影像膠囊。“外科手術機器人動作精細、失誤率低，可以避免醫生直接接觸患者血液，大大減少患者感染危險，并能夠大幅降低放射線對患者和醫生的雙重影響。”中國醫學科學院研究員楊國忠介紹說。智能影像膠囊同樣聲譽廣泛。這項于上世紀90年代就獲得通過的專利技術，具有檢查方便、無創傷、無痛苦、不影響患者正常工作等多重優點。患者只需服下內置攝像與信號傳輸裝置的智能膠囊，就能接受消化道系統檢查，甚至接受機器人體內定點給藥，可以作為消化道疾病診療的首選方法。

發展前景令人期待

醫療機器人顯著推動了現代醫療技術的發展，市場潛力和發展前景令人期待。美國、英國、日本、法國、瑞士、以色列、韓國以及新加坡等國的學術機構和公司，均設立了與醫療機器人相關的研究機構，開發出多種系統原型，部分已經形成商業化產品。

首部商業化手術機器人于1994年在美國推出。目前，由醫生操縱臺、機械手和內鏡裝置三大部分組成的美國“達·芬奇外科手術系統”最為暢銷，截至2011年初，全球共計售出1700多臺。此類手術機器人不僅能夠完成普外科，還能完成腦神經外科、心臟修復、人工關節置換和整形外科等多領域手術，但上千萬元的設備價格，仍是醫療機器人產業亟待突破的瓶頸之一。

我國的手術與醫療機器人研究起步較晚，發展速度卻很快。據張送根介紹，“北京航空航天大學從1997年至2007年先后自主開發了5代腦外科機器人系統。2002年，又研發出國內第一臺骨科手術機器人系統，并于2011年獲得醫療機器人注冊許可證”。該產品目前已經成功進入市場。生產商也成為全球第五家獲得醫療機器人注冊許可證的公司，與國外同類產品相比性價比高、發展前景廣闊。

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計算機技術是當今社會應用最為廣泛的一項科學技術，而其中的多媒體技術更是集智能、聲音、圖像、數據以及視頻等要素為一身的特點，為人們的工作和學習提供了巨大的幫助。尤其是在教育事業上，計算機多媒體技術通過其良好的視覺和聽覺效果，更加便于學生們對相關知識要點的理解，從而在很大程度上提升了學生們的學習效率。在當今的教育環境中，無論是在義務教育中的初級階段，還是在各類高等院校的教育中，都可以發現多媒體技術的應用。并且借助于信息全球化的發展，計算機多媒體技術將會在未來的各個領域中得到更加廣泛的應用。本文的主要立足點就在于計算機多媒體技術的應用與發展。

一、計算機多媒體技術的基本內容

（一）計算機多媒體技術的定義

計算機多媒體技術主要是指通過融合兩種或者兩種以上媒體的一種人機交互式信息交流和傳播的媒體。其中包括了音頻、文字、圖像、視頻以及動畫等多種要素。雖然各種媒體的表現形式上會存在一定的問題，但是存在形式都是相同的，都是以數字化的形式存在，即為計算機二進制數字文件。嚴格意義上來說，雖然計算機多媒體技術的發展時間雖然不長，但是其作用和功能卻是其他技術所不能取代的，在很大程度上為人們的工作和學習提供了重要的輔幫助。

（二）計算機多媒體技術的特點

計算機多媒體憑借其自身的優勢和特點，在當今的社會中得到了廣泛的應用。其特點和優勢主要包括多媒體信息的表現與交互、音頻采集技術以及數據壓縮技術。其中多媒體信息與交互是指在多媒體的平臺下，可以使各類媒體形成一種良好的共存關系，并且在共存的狀態中能夠做到彼此間的優勢互補，通過合理的媒體安排來使其發揮出更好的效果。音頻采集技術是指將模擬信號采樣生成數字信號，在經過計算機處理后儲存到相應的介質中。當前在采集信息上運用的技術主要有VFW技術以及DirectShow技術，二者都能夠很好的實現信息采集任務。而數據壓縮技術則主要是指為了得到更好地視聽效果來對相關要素進行處理的過程。由于多媒體技術包含了多種媒體形式，其中具有數據、文本、三維動畫以及圖像等多種要素，要想得到最佳的表現效果就要對這些要素進行科學的處理和安排。

二、當前計算機多媒體技術的應用現狀

隨著計算機技術的不斷發展，計算機多媒體技術也得到了相應的進步和提升，在人們當前的工作生活中幾乎隨處都可以看到多媒體技術的應用。人們工作和學習的效率也因為多媒體技術的出現和應用得到了很大的提高。從技術分類角度來看，多媒體技術可以分為數據處理技術的應用、通信技術的應用以及人工智能多媒體應用。其中多媒體數據處理的應用主要是指對文字、圖像以及聲頻和視頻要素的整合處理，使相關信息更好的展現在人們面前的一種手段。而計算機多媒體通信技術的應用是指通過利用圖像、文字以及數據的新型通信方式，來為人們提供更多高質量的服務。在通信技術應用的方面，當前的通信方式主要有有線通信方式和無線通信方式，這兩種方式都是當前運用的比較廣泛的通信方式。計算機多媒體技術的通信功能相對于電話等傳統的通信方式更具有圖文并茂的優勢，并且在利用的形式上也更具有簡化的便利。人工智能是指利用機器代替人們進行相應的勞動和工作，而人工智能多媒體應用就是在一定程度上將人工智能同多媒體技術之間進行結合，從而使多媒體技術具備智能化的特點，有利于人們對多媒體技術的使用和了解。而在具體的應用中，多媒體技術有可以被分為在通信系統中的應用、在編著系統中的應用、在工業領域中的應用、在醫療影像診斷系統中的應用以及在教育領域中的應用。多媒體技術在通信方面的應用在一定程度上實現了人們面對面的交流，打破了人們之間的地域限制，提高了信息的瞬時性。而在編著方面的應用則為很多多媒體電子出版物和軟件出版提供了良好的服務，能夠以最佳的效果實現相應的工作任務。在工業領域中的應用主要是通過多媒體的教學方式，利用多媒體PC來開拓市場，進行相關員工的培訓。這種形式不僅可以在很大程度上降低企業的生產成本，還有助于對市場的動態予以科學的掌握和分析，進而對路適銷增強自身的競爭力。多媒體技術在醫療影像系統方面的應用是當今醫療事業進步的一個重要標志。通過對計算機多媒體技術的應用，可以強化對醫療影像的分析和處理工作，從而得出更具有說服力的結果。在教育方面的應用則主要是以多媒體課件的形式展現，在聲文并茂的條件下，教師以及學生們可以通過效果良好的圖像和視頻等因素加深對相關知識的理解，進而提升學生們的學習效率和質量。

三、計算機多媒體技術的未來發展前景分析

隨著社會的不斷發展和變化，人們對于計算機多媒體技術的要求也將不斷增加，為了使其能夠更好的滿足人們的需求，就要對其進行適當的發展和完善。未來計算機多媒體技術的發展應該主要從三方面進行，分別是計算機多媒體技術的集成化、多媒體終端的智能化和嵌入化以及計算機多媒體技術的網絡化。在計算機多媒體技術的未來發展中應當對視覺、聽覺以及味覺等多方面的因素進行整合，“顯示”效果并不能被作為多媒體技術的最終追求目標。要使相互合成之后的展現效果得到最大程度的提升，滿足人們的各類需求，給人們帶來更好的使用體驗。并且在表達方式上也要變得更加細膩，提升人機交互的自然醒和高效性。而對于多媒體終端的智能化和嵌入化方面，則是要努力提升計算機多媒體中的多媒體性能，并將計算機芯片嵌入到各類電器之中，利用多媒體技術的影響去開發更多的智能化電器。在多媒體所需要的系統和軟件上進行不斷地創新和發展，最終達到多媒體終端設備智能化的目的。最后，在計算機多媒體技術的網絡化發展上也要進行不斷地探求和努力。在信息化、網絡化不斷發展的今天，要想使多媒體技術能夠得到更加廣泛和高效的應用，對其進行相應的網絡化建設是必不可少的。

結束語：當前計算機的發展已經步入到了成熟的階段，無論是在硬件設施上的發展還是在軟件的發展和創新上都已經變得較為完善，在這樣的環境和條件下可以為多媒體技術的發展和應用提供重要的技術支撐和保障。然而，在不斷進步的同時必然也會伴隨著不斷發現的一些問題，目前圖像和音頻的壓縮編碼規范性還有待提高，并且在一些隱私性較強的資料上也沒有做到很好的強化。所以說未來的多媒體技術盡管具有計算機技術方面的優勢，但仍然還有很長的發展道路要走，只有對計算機多媒體技術進行更加嚴格合理的規范，才能夠使其具有更好的發展前景，并更好的應用在教育事業以及醫療事業等各項領域。

參考文獻：

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機器人從出現到智能化伴隨著人類幾次技術革命，智能機器人也逐漸由最開始的理論模型，開始融入社會各領域，對人類社會發展起到重大作用。在人類社會生產力發展中，人們通過不斷創造新的工具，來延伸自身的肢體與組織，通過工具減輕自己的勞動負擔。在這期間，人類替代生產勞動力的工具也由簡單的生產工具，發展到代替人腦思考的“智能化”工具，顯示出人類獨特的智慧力量。作為高新技術的核心的智能技術，智能機器人能夠將人工智能和人類智力更好的發揮出來，在將如今社會變得更加“智慧”的同時，也可能推動將來“智能革命”、“機器人革命”技術奇點的到來，最終迎來智能社會。

1 智能機器人定義及發展史

機器人，由聯合國標準化機構使用的美國機器人協會的定義，它是一類“能夠編程和具有各種功能的，能夠用于運輸材料、工具等的操作機；或是為完成各種工作而能夠進行改變以及編程的專業系統”。也就是，機器人是一種憑借自身動力以及外界指令完成各項工作的一種機器。 其中，不同于只具有一般編程能力和操作功能的機器人，智能機器人特指具備感覺要素、運動要素、思考要素的智能化的機器人。

截止到目前，機器人技術的發展興起情況能夠分成三個時期。

第一代是能夠編程示教再現型機器人，具有的特點是機器人可以依據提前編制好的程序實施不斷的工作。

第二代機器人是擁有感觸功能以及自變化型的離線編程機器人，具有的特點是能夠依據工作時的具體情況變更作業內容，也就是人們說的“知覺判斷機器人”。

第三代機器人即智能機器人，它具有非常多的傳感器，可以把許多種傳感器獲取的信息實施綜合分析，進而調節自己去應對復雜境，有著非常大的自適應能力以及學習能力。關于智能機器人的發展因為計算機技術、人工智能理論等的快速發展而得到了有力的促進，漸漸變為了機器人技術未來的主流發展趨勢。

2 智能機器人技術原理

機器人技術是一種集中了計算機、控制論、機構學、信息和傳感技術、人工智能、仿生學等各個學科而建立的高新技術，它包括了執行單元、驅動模塊、檢測模塊、控制系統等部分。而如今，伴隨著計算機、電子信息技術等高新技術的不斷發展，機器人技術的研發速率越來越快，智能化水平也逐漸提升，在各個領悟中都得到了很廣泛的應用。并且，機器人里面應用到的技術也越來越多，如多傳感器信息融合、路徑設定、機器人視覺、智能人機接口等。目前影響智能機器人性能的因素主要包括機器人的導航、定位、通訊、控制策略及體系結構等，發展前景很大的三大熱門主題為：智能控制、路徑規劃和語音識別。

以語音識別為例，其目標是將輸入的不知名的語音波形識別為正確的詞、短語和句子。語音識別過程一般分為兩步：第一步，按時間序列對語音信號進行特征分析，提取出反映語音信號特征的信息；第二步，進行模型匹配，將輸入語音信息的特征矢量序列與識別器中原有的語音模型進行比較，并利用語法、語義等信息，得到最佳的識別效果。

3 智能機器人應用價值

從全球范圍而言，因為國家的支持以及國防方面的需求，各國都不斷的進行人力物力的大量投入，因此智能機器人在軍事領域的研究與應用非常活躍，許多軍用智能機器人都可以投入實戰運用，比如偵察機器人、爆炸物處理機器人、步兵支援機器人等；通過對軍用智能機器人的研究，民用服務機器人也隨之迅速發展，美國、日本、德國、法國等國家的智能機器人水平都處于世界前列。以日本為例，日本一直比較重視民用智能機器人的發展，一般是在三個方面：首先是家務工作以及環境應用，指包括個人機器人在內的服務機器人及相關的家務勞動自動化機器人；二是生活支持應用，主要是用來幫助老年人以及殘疾人；三是休閑、娛樂以及教育等方面。根據統計，在2000年日本個人機器人市場規模達到了250億日元，而在2005年為1 750億。

站在應用的角度來說，可以分為水下和陸地兩大類。由于21世紀對于海洋開發的加快，近年來水下智能機器人得到了很大的發展，主要用于鋪設電纜、海底資源勘探以及打撈等工作；而陸地機器人的劃分就更加多樣化了，智能機器人在農業、礦業、娛樂、體育、服務業和軍事都有廣泛的應用前景。試看以下例子。

（1）農業：耕耘作業機器人、割草機器人、消毒和噴灑農藥機器人等。

（2）體育：教練機器人、各類比賽機器人等。

（3）娛樂：歌手機器人、樂隊機器人、雜技機器人等。

（4）勘探：太空建設機器人、深海考察機器人、火星探測機器人、海底隧道建筑機器人、火山探測機器人等。

（5）醫療：康復機器人、手術機器人、護理機器人和疾病診斷機器人等。

（6）服務：清除太空垃圾機器人、消除海洋污染機器人、廚房機器人、機器人保姆等。

4 智能機器人在以后的發展方向

智能機器人是機器人發展中的一個十分重要的環節，擁有集體環境測定、動態決策和執行、行為掌控多種功能。要將智能機器人發展成為真正的人工智能，仍需一些領域的重大突破。如多傳感器信息融合、基于神經系統的網絡信息融合等，以提升機器人對復雜環境的感知與決策能力。

多傳感器信息融合技術主要作用于協調綜合分布在機器人不同部位、感應不同信息的傳感器測量數據，加以綜合，并消除不同傳感器間出現的冗余和沖突，減少不確定的情況，最終達到對物體以及環境相符合的描述。這些環節的完成都依賴于一個可靠、準確的算法，以對信息進行科學的判斷。多元信息為信息融合的加工目標，融合算法則屬于它的重點內容。

人工神經網絡是通過各個單元依據相應的拓撲結構彼此連接構成的一種能夠實施計算的網絡系統。人們研究人工神經系統的主要目的便是模擬人腦的信息處理機能，以達到制造人工智能的成效。因此，人工神經系統應表現出人腦具有的一些特性，主要有下列幾點。

（1）信息科儲存在不同區域，并且容量大，有著較強的容錯性。

（2）能夠對直接獲得的網絡信息實施并行處理。

（3）自主學習，自主組織的功能強。

（4）神經網絡的行為屬于很多神經元的一種集體行為，并非是一些單元的重復組合。

（5）神經元能夠解決環境較為復雜，知識背景不清晰以及推理不確切的問題。

人工神經網絡能夠利用相應的算法進行學習，把傳感器信息實施融合，進而得到有效的參數，也能夠把知識規則變為數字形式，方便補充數據庫；而且，因為不用建設科學合理的精確數學模型，對于各種環境情況有很強的適應性，也可對大規模數據進行快速處理，并且有很強的容錯性。

5 結語

通過了解機器人的發展歷史以及目前的情況，能夠發現機器人技術正不斷地向智能機器和智能系統的方向發展。然而在高速進步的同時，智能機器人的發展、人工智能的產生仍然面臨許多技術難題，例如上文所提到的多傳感器信息融合與人工神經網絡。伴隨著智能機器人的逐步完善，真正的人工智能也在逐步進入人們的生活，而如今所做的每一分努力都是這技術奇點來臨前的墊腳石。

篇8

液壓系統故障診斷技術是隨著液壓設備不斷高度自動化和復雜化以及對液壓系統工作可靠性要求越來越高而發展起來的，是針對現代液壓設備需要及時排除液壓故障而提出來的，是將醫療診斷中的基本思想推廣到液壓工程技術而形成的，是建立在液壓控制理論，信息理論和電子技術、傳感器技術、人工智能技術等基礎上的一門綜合性新技術。回顧液壓系統故障診斷技術的發展，大致經歷了三個發展階段：基于人的主觀診斷法、基于模型診斷法和基于智能技術的診斷法。

1 主觀診斷法

主觀診斷法主要是依靠簡單的診斷儀器，憑借個人的實踐經驗，判別故障發生的部位及其原因。這種方法要求診斷人員掌握豐富的故障機理知識和診斷經驗，需利用系統或元件的結構、模型和功能等方面的知識，綜合分析才能了解。基于人的主觀診斷法主要包括系統分析法、參數測量法、方框圖分析法、魚刺圖分析法等。

2 模型的診斷法

模型的診斷法是先運用一定的數學手段描述系統某些可測量特征量，這些特征量在幅值、相位、頻率及相關性上與故障源之間存在著聯系，然后通過測量、分析、處理這些特征量信號，來判斷故障源所在。這種方法實質上是以傳感器技術和動態測試技術為手段，以信號處理和建模處理為基礎的診斷技術。基于數學模型與信息處理的故障診斷方法通常有狀態估計方法、參數估計方法、頻譜分析法、小波分析法等。

3 智能診斷技術

液壓系統故障智能診斷技術是人工智能技術在液壓系統故障診斷領域中的應用，它是計算機技術和液壓系統故障診斷技術相互結合與發展進步的結果。智能診斷的本質特點是模擬人腦的機能，又能比人腦更有效地獲取、傳遞、處理、再生和利用故障信息，成功地識別和預測診斷對象的狀態。因此，智能診斷技術是液壓系統故障診斷的一個極具生命力的發展方向。目前，智能技術的故障診斷法主要有：故障樹分析的診斷法、模糊邏輯的診斷法、神經網絡的診斷法和專家系統的診斷法等。

3.1 故障樹分析的診斷法

故障樹分析法是一種圖形演繹方法，通過對可能造成系統故障的各種因素進行分析，畫出邏輯框圖（故障樹），再對系統中發生的故障事件，由總體至部分按樹枝狀逐級細化的分析，其目的就是判明基本故障、確定故障原因、故障影響和發生概率等。故障樹分析診斷法的關鍵是建立故障樹，故障樹完善與否直接影響到分析結果的準確性。因而，需要分析人員對分析系統的設備及運行環境有透徹的理解，將故障癥狀作為樹頂，將發生故障的各種因素逐一排列，然后建立故障樹的數學模型，對故障樹進行定性分析和定量計算，給出分析結果。故障樹分析法具有直觀性和理論性強、邏輯嚴密等特點，對一個系統而言，一切故障診斷都必然要先經過某種程度的故障樹分析，是故障診斷系統的基礎。

3.2 模糊邏輯的診斷法

模糊邏輯的診斷法是借助模糊數學中的模糊隸屬關系提出的一種新的診斷方法，它將各種故障及其癥狀視為兩類不同的模糊集合，它們之間的關系用一個模糊關系矩陣來描述。由于液壓系統故障既有確定性的，也有模糊性的，表現為同一故障可能由不同的原因造成，同一故障可能會產生不同的故障癥狀，不同的故障也可能引起同樣的故障癥狀，多故障并發時故障癥狀更加復雜。當確定性故障和模糊性故障相互交織、密切相連時，就需要通過探討液壓系統故障的模糊性，尋找與之相適應的診斷方法，才能有利于正確描述故障的真實狀態，揭示其本質特征。

3.3 神經網絡的診斷法

神經網絡的診斷法是利用神經網絡具有非線性和自學習以及并行計算能力的特點，對液壓系統的故障進行診斷。它具有的超高維性、強非線性等動力學特性，使其具有原則上容錯、結構拓撲魯棒、聯想、推測、記憶、自適應、自學習、并行和處理復雜模式等功能，帶來了提供最佳診斷性能的潛在可能性，解決了傳統方法在知識表示、獲取和并行推理等問題上的“瓶頸”問題。神經網絡在出現新故障時通過自學習不斷調整權值、閩值，以提高故障正確檢測率，降低漏報率和誤報率。

3.4 專家系統的診斷法

專家系統是一種基于知識的應用軟件系統，從領域專家那里獲得專業知識，用來解決只有專家才能解決的困難問題。它是研究最多、應用最廣的一類智能診斷系統，主要用于那些沒有精確數學模型或很難建立數學模型的復雜系統。由于在專家系統中，知識通常是系統性、理論性較強的知識，因此求解結果可靠性高，并且由于知識是顯式的，使其具有很好的解釋能力。然而，專家系統在發展的同時遇到了知識獲取的“瓶頸”、“窄臺階”等困難，使其支持能力受到較大的限制。

4 未來故障診斷技術的發展趨勢

液壓系統故障智能診斷技術是液壓系統故障診斷技術的發展趨勢。但任何一種診斷方法，不論多么先進，總存在一定的局限性，單一的故障智能診斷方法難以勝任液壓系統的故障診斷。隨著知識工程的發展及數據庫、虛擬現實、神經網絡等技術的日新月異，必然引起智能故障診斷技術在下列幾個方面的不斷發展。

4.1 混合智能故障診斷技術研究

將多種不同的故障診斷技術有效地融合，進一步提高診斷系統的綜合性能，是智能診斷技術發展的必然趨勢。結合方式主要是基于規則的專家系統與神經網絡的結合，CBR與基于規則系統和神經網絡的結合，模糊邏輯、神經網絡與專家系統的結合等。其中模糊邏輯、神經網絡與專家系統結合的診斷模型是最具發展前景的，也是目前人工智能領域的研究熱點之一。

4.2 數據庫技術與人工智能技術相互滲透

人工智能與數據庫技術是計算機科學的兩大重要領域，越來越多的研究成果表明，這兩種技術的相互滲透將會給故障智能診斷系統帶來更廣闊的應用前景。人工智能技術多年來曲折發展，雖然成果累累，但比起數據庫系統卻相形見絀。其主要原因在于缺乏像數據庫系統那樣較為成熟的理論基礎和實用技術。人工智能技術的進一步應用和發展越來越表明，結合數據技術可以克服人工智能不可跨越的障礙，這也是智能系統成功的關鍵。對于故障診斷系統來說，知識庫一般比較龐大，因此可以借鑒數據庫關于信息存儲、共享、并發控制和故障恢復技術，改善診斷系統的性能。

4.3 基于internet的遠程協作診斷技術研究

基于internet的設備故障遠程協作診斷是將設備診斷技術與計算機網絡技術相結合，用若干臺計算機作為服務器，在液壓系統的關鍵元件上建立狀態監測點，采集設備狀態數據，在技術力量較強的科研院所建立分析診斷中心，為企業提供遠程技術支持和保障。

5 結束語

液壓系統故障具有隱蔽性、復雜性、隨機性、模糊性及分散性等特點，盡管國內外學者對液壓系統故障診斷進行了深入廣泛的研究，但實際診斷過程中仍面臨許多問題。對于今后越來越復雜的液壓系統的故障診斷，最佳途徑是將專家系統與神經網絡有機地結合起來，作為智能診斷的發展方向，同時融入先進的現代信息技術，如多媒體技術、internet技術、信息融合技術、智能傳感器技術等，提高控制系統的開放性、容錯性和實用性，應用前景十分廣闊。

【參考文獻】

[1]史紀定.液壓系統故障診斷與維修技術[M].北京：機械工業出版社，1990.

[2]劉永健，胡培金.液壓故障診斷分析[M].北京：人民交通出版社，1998.

篇9

技術起源

主體計算技術源于分布式人工智能(DAI，Distributed Artificial Intelligence)研究，是人工智能研究實用化和在分布式計算環境下軟件智能化發展的重要技術。

人類活動大部分都涉及社會群體，大型復雜問題的求解需要多個專業人員或組織協作完成。為了解決復雜問題的求解，自20世紀50年代起就已經提出了智能主體概念，但是一直到20世紀80年代以后，隨著計算機網絡、計算機通信和并行程序設計技術的發展，對主體的研究才逐漸成為一個新的熱點。

智能主體的概念始于1970年人工智能研究的物理符號假設，認為智能任務可以通過對符號的內部表示進行操作，因而“符號的內部表示+推力進程”形成了智能主體的初型。20世紀70年代末到80年代初，隨著計算機科學與技術的進展，基于初型的主體可以模擬更為復雜的人類智能行為。

20世紀80年代末以來，關于主體的研究和應用得到了迅猛的發展，來自不同領域的研究者構造了各自需要的軟件。而主體也有各種名字，如用于接口上的intelligence interface，用于知識處理的Knowbot(知識機器人)，用于人機、網絡通信的Usebot和Netbot等。相應地，與應用開發相關的軟件體系結構、語言、邏輯程序設計也取得了顯著的進展，如面向主體的程序設計語言、主體開發環境等。總之，對各種軟件主體來說，總的趨勢是主體、多主體系統開發是面向實用的，旨在向最終用戶提供直接(ends-ends)的服務發展。

早期分布式人工智能研究的問題主要是分布式問題求解，其目標是要創建大粒度的協作群體，它們之間共同工作以對某一問題進行求解。進入20世紀90年代以來，隨著計算機網絡、計算機通信等技術的發展，特別是互聯網和WWW的普及，對于智能主體以及多主體系統的研究己成為分布式人工智能研究的熱點。主體計算被認為是軟件開發的下一個重要突破口。面向主體的程序設計(AOP, Agent-oriented Programming)也被認為是面向對象程序設計(OOP, Object-oriented Programming)的一次革命。面向主體的程序設計是一種以計算的社會觀為基礎的嶄新的程序設計范例，它已經成為人工智能程序設計的主流，反映了人工智能領域日益重視對主體動態性的研究和主體之間豐富交互活動的開發。而多主體系統作為群體智能的體現，更能體現人類的社會智能，具有更大的靈活性和適應性，更加適合開放、混合和動態的世界環境。早期關于Agent 的研究側重于智能主體和多主體系統兩個方面，但一般來說這兩個方面并沒有嚴格的區分，我們統一把它們稱為智能主體的研究。

主要應用

在工業界和學術界，多主體系統作為一種新的設計和開發軟件系統的模式已經被越來越多的人所接受。人們已經提出了許多基于主體的新的方法學、建模語言、開發平臺、工具和編程語言，并將其應用到了許多領域當中。而面向主體的軟件工程（Agent-Orient Software Engineering，AOSE）理論的出現和發展，為面向主體的軟件開發走向大規模化和工業化發展道路提供了系統化的手段和重要的保障。

隨著面向主體的技術的不斷發展，越來越多面向主體的開發平臺開始出現在人們的視野當中。這些主體平臺是將主體技術推向應用的重要成果。主體平臺通過提供一系列可重用的組件和服務來執行和部署Agents。如今大部分的多主體開發平臺是作為中間件的形式，使用Java開發出來的開源平臺。開源的平臺主要包括JADE、Jadex、Tryllian ADK、SAP、AgentScape、Madkit等等。另外還包括一些商業的平臺例如JACK，另外IBM、Microsoft、 Fujitsu等公司也紛紛開發出自己的基于主體的產品，如IBM的Aglet、Microsoft的Microsoft Agent和Fujitsu的APRIL。在國內，中科院計算所的史忠植研究員等研究了主體技術與網格計算結合的問題，將網格看成是許多交互的主體，并提出了一個基于主體的網格計算模型，建立了基于主體的網格智能平臺AGrIP （Agent Grid Intelligence Platform）。AGrIP由底層支撐平臺MAGE（Multi-Agent Environment）、中間件層和應用層組成。中間件層包括Web智能信息搜索引擎GHunt、多策略知識挖掘軟件MSMiner、專家系統開發工具OKPS、范例推理工具CBRS、知識管理系統KMSphere、基于特征的多媒體信息檢索系統MIRES等。通過多主體運行環境MAGE，集成這些中間件形成一個主體網格的協同工作環境。

經過近20多年的研究，主體的理論與技術有了長足的發展，不僅用于許多傳統的人工智能應用，如機器人、定理證明、調度和自然語言理解等，而且已經在工業、商業、醫療衛生、電子商務和電力系統等很多新的領域中得到了應用。國外(主要是美國、加拿大、歐洲、澳大利亞等)智能主體技術的應用已經十分廣泛，國內起步相對較晚，更多的是著重于認知模型和理論等方面的研究。國內中科院計算所智能信息處理重點實驗室研制的多主體環境MAGE，則把智能主體技術推向應用。

主體技術作為一段個性化的、能持續生存的和具有某種自主特性的特殊程序，能夠幫助甚至替代人來處理各種信息。例如，智能主體可以根據用戶的興趣對Web上的信息進行檢索、分析、過濾和分類，解決互聯網帶來的信息超載，把人們從紛繁的信息海洋中解放出來。

當今智能主體技術被認為是處理電子商務中海量信息的關鍵技術之一，將智能主體技術應用于電子商務，可以構造一個基于智能主體的電子商務平臺。將主體技術應用到電子商務系統中主要有以下功能: 買方主體可以幫助客戶選擇商品、選擇賣方以及與賣方協商價格等; 賣方主體可以幫助商家提供商品信息、選擇買方以及與買方協商價格等。主體作為買賣雙方的中介，充分體現了它在自主性、個性化和時間延續性等方面的優勢。基于智能主體的電子商務是目前分布智能和電子商務最活躍的研究領域。包括MIT媒體實驗室、CMU機器人實驗室在內的數家美國最著名的大學都有專門的研究小組，比較著名的原型系統包括Kasbah、TeteaTete、persona Logic、Firefly、Bargain Finder、Jango、Auction Bot等。

未來展望

現實世界中的系統都是開放系統，即在任何時候都會從系統之外接收新的信息及輸出無法預期的結果，主體技術提供了一種研究大規模開放系統的途徑，因此大有發展前景。

主體技術的研究與傳統人工智能有著緊密聯系。一方面主體技術研究要用到傳統人工智能的成果(如已有的知識表示方法和推理機制等)上，另一方面由于主體技術自身的特點，研究者們利用其他學科(如社會學、經濟學、生態學等)的方法對主體系統中涉及的人工智能的基本問題進行更深入的研究，這些成果不僅對主體系統，而且對人工智能其他領域的研究都會起指導作用。另外，主體技術可用于許多傳統的人工智能應用，如機器人、定理證明、調度和自然語言理解等，而且已經在工業、商業、醫療衛生、電子商務、電力系統等很多領域中得到了應用。主體技術的發展對這些應用問題的解決也是十分有益的。

近年來，如何更好地模擬人類自身的智能行為，建造開放程度更高的、適應性更強的多主體系統已經成為當今主體領域研究的熱點。

軟件是現代信息產業的基礎之一，也是當前信息技術和信息產業發展的重要內容。網絡化軟件已成為當前在國內外技術發展具有強勁勢頭的領域。以軟件構件等技術支持的軟件實體將以開放、自主的方式存在于互聯網的各個節點之上，任何一個軟件實體可以在開放的環境下通過某種方式加以，并以各種協同方式與其他軟件實體進行跨網絡的互連、互通、協作和聯盟，從而形成一種與當前的信息Web類似的Software Web。這樣一種Software Web并不能夠像傳統軟件那樣一蹴而就，它應能感知外部網絡環境的動態變化，并隨著這種變化按照功能指標、性能指標和可信性指標等進行靜態的調整和動態的演化，以使系統具有盡可能高的用戶滿意度。我們將這樣一種新的軟件形態稱為網構軟件。網構軟件是在開放、動態和多變環境下軟件系統基本形態的一種抽象，它既是傳統軟件結構的自然延伸，又具有區別于在集中封閉環境下發展起來的傳統軟件形態獨有的基本特征: 自主性、協同性、反應性、演化性、多態性。如何構建網構軟件，同時如何測試系統的可靠性、可信性以及系統的可維護性和有效性，便成了一個非常大的問題。由于主體具有自治性、交互性、協作性、可通信性、自適應性等特點，所以是當前網構軟件基本單元的最好實體。利用現有的主體技術，在日趨成熟的面向主體軟件工程的指導下，建立基于主體的自治、協同、可靠、可信的網構軟件模型也將是今后研究的重要方向。

小資料

什么是主體

究竟什么是智能主體Agent？作為DAI(Distributed.AI，分布式人工智能)的一個基本術語及AI的一個原語，迄今為止，Agent并沒有一個明確的定義。在國內，Agent一詞的譯法亦無定論，通常翻譯為“智能主體”、“主體”或“”等。但這些譯法都不能準確表達Agent一詞的豐富內涵。因此，許多研究者依據不同的研究內容和目標對術語“Agent”賦予不同的含義（本文中Agent翻譯為主體）。一般認為，在AI中，智能主體被看做是處于一定環境下包裝的計算機系統，在其他主體存在的情況下，能夠連續、自主地處理環境中發生事件的功能總和，也就是能夠適應于動態的環境。這里所說的“自主”是指系統主體工作時不要求由人經常不斷地引導和干預。許多主體是與它的物理表征密切相關的。

一般認為，主體是能依據心理狀態(信念、期望、意向)自主工作，并具有語義互操作和合作行為協調能力的軟件實體，不僅為實施緊湊一致的協同工作提供有力的支持，也為建立面向分布式計算的開放性、可重構和可伸縮的新型計算環境建立了基礎。每個主體具有一定的問題求解能力，如推理、規劃、協商、通信及協調等能力。主體應能在多主體環境中協同工作和消解沖突，以執行和完成一些相互受益且自身無法獨立求解的復雜問題。通常情況下，人們把主體看做是一個具有自治性、交互性、協作性和可通信性的實體。在實際應用中，可能還要具有自適應性、個性、社會性和實時性等特點。下面給出了智能主體系統的基本特性:

自治性(autonomy): 主體能夠在沒有人或其他Agent干預下完成其大部分功能，控制其內部狀態;

社會能力(social ability)，或稱為可通信性(communicability): 主體能夠通過某種主體通信語言和其他主體或人交互，以實現其目標;

反應性(reactivity): 主體能感知周圍環境并對其間的變化產生實時響應，這些動作的執行可以基于觸發規則和預定義的執行計劃;

能動性(pro-activity): 主體能夠主動地進行基于自身目標和信念的活動，就是說主體感知周圍環境變化，并做出基于目標的行為(goal-directed behavior)。

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信息安全包含的范圍很廣，大到國家軍事機密，小到如何防范商業秘密和人身秘密。在目前的網絡信息社會中，信息安全的實質就是要保護信息系統或信息網絡中的信息資源免受各種類型的威脅、干擾和破壞，但是在我們的日常生活中，這種事情還是屢有發生。

2.1信息安全對人們生活的影響

（1）對信息服務的破壞。

一是信息的泄露，被某個未被授權的實體或者是個人獲得用于不法目的，而且在這個過程中，可能導致信息被非法轉讓、刪減或者是破壞，讓原來信息擁有者的信息失去真正的意義；二是被拒絕服務，這是對信息或者是相關資源的合法訪問被無條件阻止。

（2）非法使用對合法權的破壞。

這主要是某一資源被某個非授權的人，或以非授權的方式使用。一是竊聽。用各種可能的合法或非法的手段竊取系統中的信息資源和敏感信息。例如對通信線路中傳輸的信號搭線監聽，或者利用通信設備在工作過程中產生的電磁泄露截取有用信息等。通過對系統進行長期監聽，利用統計分析方法對諸如通信頻度、通信的信息流向、通信總量的變化等參數進行研究，從中發現有價值的信息和規律。二是假冒。通過欺騙通信系統（或用戶）達到非法用戶冒充成為合法用戶，或者特權小的用戶冒充成為特權大的用戶的目的。黑客大多是采用假冒攻擊。攻擊者利用系統的安全缺陷或安全性上的脆弱之處獲得非授權的權利或特權。例如，攻擊者通過各種攻擊手段發現原本應保密，但是卻又暴露出來的一些系統“特性”，利用這些“特性”，攻擊者可以繞過防線守衛侵入系統的內部破壞

2.2信息安全受到威脅的分類

（1）授權侵犯

被授權以某一目的使用某一系統或資源的某個人，卻將此權限用于其他非授權的目的，也稱作“內部攻擊”。在某個系統或某個部件中設置的“機關”，使得在特定的數據輸入時，允許違反安全策略。

（2）木馬攻擊。

軟件中含有一個覺察不出的有害的程序段，當它被執行時，會破壞用戶的安全。這種應用程序稱為特洛伊木馬(TrojanHorse)。計算機病毒：一種在計算機系統運行過程中能夠實現傳染和侵害功能的程序。

(3)人為原因。

一個授權的人為了某種利益，或由于粗心，將信息泄露給一個非授權的人。信息被從廢棄的磁碟或打印過的存儲介質中獲得。侵入者繞過物理控制而獲得對系統的訪問。重要的安全物品，如令牌或身份卡被盜。業務欺騙：某一偽系統或系統部件欺騙合法的用戶或系統自愿地放棄敏感信息等等

3人工智能對信息安全的影響和未來發展趨勢

隨著人工智能的不斷發展和應用方法的不斷成熟，人工智能在信息安全保障的服務能力將更加強大，人工智能也將處于計算機網絡發展的前沿，與計算機發展的軌跡同行。筆者僅就人工智能在信息安全的具體領域“數字水印”的研究展開論述，分析未來人工智能與信息安全的密切關系。

3.1數字水印的定義

數字水印技術的基本思想源于古代的密寫術。古希臘的斯巴達人曾將軍事情報刻在普通的木板上，用石蠟填平，收信的一方只要用火烤熱木板，融化石蠟后，就可以看到密信。使用最廣泛的密寫方法恐怕要算化學密寫了，牛奶、白礬、果汁等都曾充當過密寫藥水的角色。可以說，人類早期使用的保密通信手段大多數屬于密寫而不是密碼。然而，與密碼技術相比，密寫術始終沒有發展成為一門獨立的學科，究其原因，主要是因為密寫術缺乏必要的理論基礎。

數字水印（DigitalWatermark）技術是指用信號處理的方法在數字化的多媒體數據中嵌入隱蔽的標記，這種標記通常是不可見的，只有通過專用的檢測器或閱讀器才能提取，因為當前的性信息安全技術都是以密碼學為基礎，計算機處理能力提高后，這種密保措施已經越來越不安全，因此數字水印就是人工智能跨速發展的結果，數字水印是信息隱藏技術的一個重要研究方向，這對于信息安全有著超強的保護能力。

3.2數字水印的特征

（1）隱蔽性：

在數字作品中嵌入數字水印不會引起明顯的降質，并且不易被察覺。

（2）超強安全性：

水印信息隱藏于數據而非文件頭中，文件格式的變換不應導致水印數據的丟失。

（3）不可丟失性：

是指在經歷多種無意或有意的信號處理過程后，數字水印仍能保持完整性或仍能被準確鑒別。可能的信號處理過程包括信道噪聲、濾波、數/模與模/數轉換、重采樣、剪切、位移、尺度變化以及有損壓縮編碼等。

3.3發展前景

（1）實現數字化作品產權信息保護。

計算機網絡的發達，讓數字作品（如電腦美術、掃描圖像、數字音樂、視頻、三維動畫）的版權保護成為當前的熱點問題。但是數字作品的拷貝、修改非常容易，而且可以做到與原作完全相同，“數字水印”利用數據隱藏原理使版權標志不可見或不可聽，既不損害原作品，又達到了版權保護的目的。目前，用于版權保護的數字水印技術已經進入了初步實用化階段，IBM公司在其“數字圖書館”軟件中就提供了數字水印功能，Adobe公司也在其著名的Photoshop軟件中集成了Digimarc公司的數字水印插件。

（2）商務票據信息安全保護。

隨著高質量圖像輸入輸出設備的發展，特別是精度超過1200dpi的彩色噴墨、激光打印機和高精度彩色復印機的出現，使得貨幣、支票以及其他票據的偽造變得更加容易。網絡安全技術成熟以后，各種電子票據也還需要一些非密碼的認證方式。數字水印技術可以為各種票據提供不可見的認證標志，從而大大增加了偽造的難度。

（3）重要聲像數據信息安全保護。

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近年來，醫用機器人已經發展成為先進機器人領域的前沿性學術方向，大大促進醫療，尤其是外科手術的微創化和智能化發展。智能型手術及醫療機器人，有廣泛的感覺系統、智能和模擬裝置，涉及醫學成像、圖像分析、機器人、運動分析及虛擬現實等多個學科的最新成果，能夠全面擴展人類能力極限，提高醫生手術及診療技能，輔助醫生進行手術規劃、仿真、操作等過程。

受制于人體生理結構，醫生在操作精度、穩定性、抗疲勞能力和抗輻射能力等方面有很大局限，而這些正是機器人的優勢。醫療機器人還具有獨特優勢：具有移動性與導航、識別與規避能力，還有智能化的人機交互界面，并在需要人工控制的情況下，具備遠程控制能力；材料選擇和結構設計，以易消毒和滅菌為前提，安全可靠且無輻射；以人作為操作對象的醫療機器人，要具有對狀況變化的適應性，對作業的柔軟性以及對人體和精神的適應性等；醫療機器人之間及醫療機器人和醫療器械之間具有或預留通用的對接接口，如人機交互接口等。

醫療機器人從功能上可分為5種類型：輔助內窺鏡操作機器人、輔助微創外科手術機器人、遠程操作外科手術機器人、虛擬手術機器人、微型機器人。后者主要包括智能藥丸、智能影像膠囊和納米機器人。

醫療機器人顯著推動了現代醫療技術的發展，市場潛力和發展前景令人期待。

首部商業化手術機器人于1994年在美國推出。目前，由醫生操縱臺、機械手和內鏡裝置三大部分組成的美國“達·芬奇外科手術系統”最為暢銷。此類手術機器人不僅能夠完成普外科，還能完成腦神經外科、心臟修復、人工關節置換和整形外科等多領域手術，但上千萬元的設備價格，仍是醫療機器人產業亟待突破的瓶頸之一。

我國手術與醫療機器人研究起步較晚，發展速度卻很快。2003年，南開大學研制出面向生物醫學工程的微操作機器人系統，可實現克隆研究中的轉基因注射、染色體切割、細胞融合與分離等操作。2005年，天津大學研制出顯微外科手術機器人，能實現顯微鏡下1毫米動脈血管的吻合手術操作。

以腦外科手術為例，在看不見顱內狀態的情況下，無論檢查還是手術治療，都不容易準確找到患者病灶所在的位置，這是腦外科手術多年來難以攻克的難題。但有了腦外科輔助手術機器人，一切變得簡單了。它采用CT立體定向儀引導，通過對患者顱腦的細致掃描來構建三維立體腦部結構圖，以確定需要進行手術的精確部位，最后再借助機器人靈巧的機械手臂進行手術。

新加坡研究人員研制出一種外形像蟹鉗的微型機器人。這個機器人由一個鉗子和鉤子組成，安裝有內窺鏡和攝像頭，能夠在外科醫生操作下進入人體腹腔內，切除早期的胃癌癌變組織，而不留任何疤痕。

在進行胃癌切除手術時，這種微型機器人從病患嘴中進入腹腔，攝像頭能夠把內窺鏡顯示的內容傳送至外界的電腦屏幕上。外科醫生通過監控屏幕遙控機器人，用它的“蟹鉗”抓住病患體內的癌變組織，并用鉤子將該組織切除。

該機器人的設計者分別是新加坡國立大學醫院的胃腸病學家勞倫斯·胡、南洋理工大學機械與宇航學院的副教授路易斯·菲和香港高級外科醫師鐘尚志（音）。

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以電子計算機應用技術、信息技術等為代表的現代科技正在人類社會的各個領域逐廣泛地滲透著。并帶來了眾多行業革命性質的變化，機電一體化也位列其中。

機電一體化不是機械裝置與電子裝置的簡單組合, 而是在功能上取其所長，形成有機結合 , 以實現系統的最佳構成。其目的是增加系統的功能, 提高機電效率、可靠性和價格比, 可以很好地節省原材料和能源, 降低生產成本。隨著機械技術和微電子技術的發展, 機電一體化的涵義也在不斷發展。

一、機電一體化的核心技術

機械技術：是機電一體化的基礎，機械技術的著眼點在于如何與機電一體化技術相適應，利用其高、新技術來更新概念，實現結構上、材料上、性能上變更，滿足減小重量、縮小體積、提高精度、提高剛度及改善性能要求。

計算機與信息技術：其中信息交換、存取、運算、判斷與決策、人工智能技術、專家系統技術、神經網絡技術均屬于計算機信息處理技術。

系統技術：即以整體概念組織應用各種相關技術，從全局角度和系統目標出發，將總體分解成相互關聯的若干功能單元，接口技術是系統技術中一個重要方面，是實現系統各部分有機連接的保證。

自動控制技術：其范圍很廣，在控制理論指導下，進行系統設計，設計后的系統仿真，現場調試，控制技術包括如高精度定位控制、速度控制、自適應控制、自診斷校正、補償、再現、檢索等。

傳感檢測技術：是系統的感受器官，是實現自動控制、自動調節的關鍵環節。其功能越強，系統的自動化程序就越高。

二、機電一體化的歷史發展

1、機電一體化的發展史

20 世紀60 年代以來，人們開始利用電子技術的初步成果來完善機械產品的性能。在第二次世界大戰期間，戰爭刺激了機械產品與電子技術的結合，這些機電結合的軍用技術，戰后轉為民用，對戰后經濟的恢復起到了積極的作用。當時機械技術與電子技術的結合還不可能廣泛和深入發展，已經開發的產品也無法大量推廣。

20 世紀80 年代末期，機電一體化在世界范圍內得到比較廣泛的承認；機電一體化技術和產品得到了極大發展；各國均開始對機電一體化技術和產品給予很大的關注和支持。

20 世紀90 年代后期，機電一體化進入深入發展時期。人工智能技術、神經網絡技術及光纖技術等領域取得的巨大進步，為機電一體化技術開辟了發展的廣闊天地。這些研究，使機電一體化進一步建立了堅實的基礎，并且逐漸形成完整的學科體系。

我國是從20世紀80年代初才開始進行這方面的研究和應用。國務院成立了機電一體化領導小組，并將該技術列入“863計劃”中。在制定“九五”規劃和2010年發展綱要時充分考慮了國際上關于機電一體化技術的發展動向和由此可能帶來的影響。

2、機電一體化的發展前景

現代科學技術的發展極大地推動了不同學科之間的交叉與滲透以及相互融合，引起了眾多領域特別是工程領域的技術革新與革命。機電一體化正是這種集多種學科于一體的交叉學科，它的發展依賴但同時也促進了其他相關技術進步。

隨著信息技術以更快的速度、更強的態勢和更廣的范圍發展，未來機電一體化的發展前景也可窺見一斑。

3、機電一體化發展趨勢

隨著相關技術進步與發展，機電一體化主要發展方向有：數字化、智能化、模塊化、微型化、網絡化等等。

（1）數字化

微處理器的發展奠定了機電產品數字化的基礎，如不斷發展數控機床及機器人； 數字化要求機電一體化產品的軟件具有高可靠性、易操作性、可維護性、自診斷能摘要力及良好人機界面，數字化的實現便于遠距操作、診斷和修復。

（2）智能化

智能化是21世紀機電一體化技術的一個重要發展方向。人工智能在機電一體化的研究中日益得到重視，機器人與數控機床的智能化就是重要應用之一。這里所說的“智能化”是對機器行為的描述，是在控制理論的基礎上，吸收人工智能、運籌學、計算機科學、模糊數學、心理學、生理學和混沌動力學等新思想、新方法，使它具有判斷推理、邏輯思維及自主決策等能力，以求得到更高的控制目標。

（3）模塊化

由于機電一體化產品種類和生產廠家眾多，模塊化技術可減少產品開發和生產成本，提高不同產品零部件通用化程度，提高產品裝配性、維修性、擴展性等。利用這些模塊可以迅速方便地設計和制造出多種新的機電一體化產品。

（4）微型化

微型化是精細加工技術發展的必然，也是提高效率的需要，由于微型化產品體積小、耗能少、運動靈活，可進入一般機械無法進入的空間，并易進行精細操作，因此在生物醫療、軍事信息等方面具有不可比擬優勢。

（5）網絡化

20世紀90年代，計算機技術等的突出成就是網絡技術。網絡技術的興起和飛速發展給科學技術、工業生產、政治、軍事、教育等日常生活都帶來了巨大的變革。各種網絡將全球經濟、生產連成一片，企業間的競爭也將全球化。機電一體化新產品一旦研制出來，只要其功能獨到、質量可靠，很快就會暢銷全球。由于網絡的普及，基于網絡的各種遠程控制和監視技術方興未艾，而遠程控制的終端設備本身就是機電一體化產品

（6）環保化

工業的發達給人們生活帶來巨大變化。它在令我們的生活舒適的同時也造成了一定的危害，比如資源減少，生態環境受到嚴重污染。綠色產品概念在這種呼聲下應運而生，綠色化是時代的趨勢。綠色產品在其設計、制造、使用和銷毀的生命過程中，符合特定的環境保護和人類健康的要求，對生態環境無害或危害極少，資源利用率極高。設計綠色的機電一體化產品，具有遠大的發展前景。

三、發機電一體化發展策略

機電一體化和其它新技術一樣, 機電一體化所用到的新技術都是其發展手段, 不是目的。由此看來，若要研究其學術水平、學術價值的最終標準只能從經濟效益和社會效益出發, 其間包括直接的和間接的,當前的和長遠的。

在我國大環境下，鑒于作為振興傳統機電行業新鮮動力的一體化技術的大力發展，機電一體化行業的發展任務可以概括如下：

不遺余力地開發機電一體化產品，促進機電產品的不斷更新升級

當前，在信息化發展的大環境下，通過以上途徑使機電一體產業的健康向上發展，并為我國經濟發展方式的轉變以及產業結構的調整做出積極的貢獻成為了我國機電一體化發展的基本任務

2、用機電一體化相關技術改造傳統產業

為此，應多方舉措、合理推進、大力支持機電一體化的發展，具體措施如下：

（1）要加強統籌規劃，合理協調發展。盡管我國從事機電一體化工作的研究單位和生產企業相對較多，但由于各個個體由于發展的立足點和出發點的區別，均有各自的發展規劃及策略，整體來看，機電一體化行業發展缺乏足夠的統籌安排，從而缺乏具有全局意義的計劃與規劃。因此，各主管部門有必要在進行調研、分析的基礎上制定出一套適合行業自身發展態勢的規劃，從而進行宏觀指導生產。

（2）要創優發展環境，營造良好發展氛圍。

良好的環境是行業發展的基礎，全社會上下一致的重視及認可是機電一體化發展的有利條件。所以盡可能地優化環境，尤其是機電一體化行業的投資環境，盡可能地為相關企業開辟綠色通道，調配有用資源成為了眼下需要著手進行的重要工作。同時在政策上進行大力支持，以使其能在更加良性的發展軌道上快速前進。

（3）是要加強行業管理，發揮協會等組織作用。行業協會的作用如今已經屢見不鮮，行業協會可以發揮更加靈動和契合實際的、適合個體的細化作用。我國有必要根據行業發展的特點，強化機電一體化行業的統籌機構，加強業協會的建設，明確職責，從而使其能更好地指導行業發展的進程。

結語：

綜上所述，機電一體化是當今機械工業技術和產品發展的主要趨勢。它的發展已經引起了機械工業以致社會巨大的變革。

參考文獻：

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一、引言

現代科學技術的不斷發展，極大地推動了不同學科的交叉與滲透，造就了工程領域的技術革命與改造。機電一體化技術始于電子技術的發展及電子技術與機械技術的結合，尤其是大規模集成電路出現，促進機電一體化技術發展并引起廣泛注意。數控機床的問世寫下機電一體化技術新篇章；微電子技術為機電一體化技術帶來勃勃生機；可編程序控制器“電力電子”的發展為機電一體化技術提供堅實基礎；激光技術模糊技術、信息技術等高新技術的發展使機電一體化技術躍上新臺階。

二、機電一體化的發展狀況

機電一體化的發展大體可以分為3個階段。20世紀60年代以前為第一階段，這一階段稱為初級階段。在這一時期，人們自覺不自覺地利用電子技術的初步成果來完善機械產品的性能。由于技術的局限性已經開發的產品也無法大量推廣。20世紀70-80年代為第二階段，可稱為蓬勃發展階段。這一時期，計算機技術、控制技術、通信技術的發展，為機電一體化的發展奠定了技術基礎。大規模、超大規模集成電路和微型計算機的迅猛發展，為機電一體化的發展提供了充分的物質基礎。機電一體化技術和產品得到了極大發展。20世紀90年代后期，開始了機電一體化技術向智能化方向邁進的新階段，機電一體化進入深入發展時期。由于人工智能技術、神經網絡技術及光纖技術等領域取得的巨大進步，為機電一體化技術開辟了發展的廣闊天地。我國是從20世紀80年代初才開始在這方面進行研究和應用。但與日本等先進國家相比仍有相當差距。

三、機電一體化的技術分類

1.網絡計算機信息技術。各種信息資料之間交換、運算、存儲、判斷和決定以及專家系統和智能網絡都是計算機信息處理技術。

2.機械技術。機電一體化的基礎技術就是機械技術。它和機電一體化相互促進，完成了結構和功能上的改革，同時它的重量減輕，體積相對以前更小，精度也得到了提高，它的性能指標也更加的適應人類的需要，努力地利用高科技來更新著機電一體化的概念。

3.自動化技術。自動化技術是在自動控制理論的基礎上，先進性系統的設計然后再經過仿真調試，它可以進行高精度和速度的控制，還能進行自我的調制、診斷和修補。

4.系統技術。系統技術是以整體趨勢和目標為基礎，利用整體概念組織和各種相關的技術，利用總分的觀念來將整體分成為好多有一定關聯的小單元，其中的接口技術是紐扣是實現各小部分進行連接的保證。

5.感應技術。現在的感應技術在社會生活中的應用十分普遍，機電一體化也應用了感應檢測技術。要想實現系統的自動控制和自動調節，傳感檢測技術是必不可少的，它向人類的皮膚那樣，是整個系統的感受器官，而且他的功能越是強大那么系統的自動化程度就越高。

四、機電一體化的發展方向

1.智能化。人工智能在機電一體化中越來越受到人們的重視，它是在理論得以控制上，讓機電一體化的產品具有一定的智能，在這其中還有人工智能、計算機學、生命科學等一些新的思想和新的方法，它雖然不能達到人類那樣的水平，但也可以進行一些簡單的推理判斷和邏輯決策。當然，要想真正的像人一樣是不可能的，它只能進行低級智能或人的部分智能。

2.模塊化。模塊化的工程任重而道遠。實現機電一體不僅可以利用標準單元迅速開發出新產品，還可以擴大生產規模，從這一點來說不管是對于任何機電一體化化的企業，模塊化將帶來一個美好的前景，并且它的潛力是無窮的。

3.網絡化。網絡技術的發展給社會各方面的發展都帶來了巨大的變革，全球化的趨勢也無可阻擋，機電一體化新產品無疑會暢銷全球，而且網絡化可以在一定基礎上促進智能化的應用，他可以以計算機為中心把一系列的家用電器連成一個系統，讓人們真切的感受到現代高科技帶來的便利，因此機電一體化的網絡化是發展的必然結果。

4、微型化。現在社會上大多數的產品都在走向微型化，機電一體化也是順應時代的潮流。機電一體化正在向微型精確的方面發展它在生物醫療、軍事、信息等方面具有不可比擬的優勢。

5.綠色化。綠色環保是世界的主題，現在的環境狀態是資源減少，生態環境受到嚴重污染，于是人們呼吁保護環境資源的呼聲更加高漲，時展的要求是可以設計一不污染環境的綠色化的機電一體化產品，讓綠色路線在產品中一路暢通，這也就成為了機電一體化最符合人類社會發展的一個發展方向。

6.人性化。人性化是各類產品的必然發展方向。機電一體化的產品在具有一定完整性能的基礎上，對于外觀設計以及它的外觀視覺也有著相應的要求，這可以讓產品與外在環境更加的適應，讓人們使用產品更加的貼心，更加的自然，更接近生活習慣。