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一、人工智能概述

人工智能（簡稱AI），又被稱為機器智能，是在上個世紀五十年代的Dartmouth學會當中被首次提出的，是計算機科學的重要分支之一。當前能用以研究人工智能的重要物質手段和能實現人工智能技術的主要設備即為計算機。人工智能是通過研究讓計算機全面模擬人類思維的過程以及學習、推理和思考等功能的學科，包含了計算機智能的產生原理、形成與人腦智能近似的電腦等，從而讓計算機能夠真正實現更加高層次、更加高水平的實踐運用。人工智能的本質其實是對人類思維中信息過程的一種模擬。對人類思維所進行的模擬主要可通過兩條道路來開展，其一為實現結構上的模擬，也就是模擬人類大腦的結構，從而制造出類似于人腦的一種智能化機器。這一設想在實踐中被證明為無法實現，這是由于人類對自身大腦和思維的過程還未能形成清晰而又明確的認知；其二是實現功能上的模擬，也就是放棄對人類腦部結構的仿真性模擬，轉而從功能角度對人類大腦的思考過程加以模擬。如今人工智能所進行的努力就是對人腦功能的一種模擬。

二、人工智能發展狀況分析

（一）全球人工智能發展現狀

目前，人工智能技術已經在美國、歐洲以及日本等發達國家得到了迅速發展。在人工智能技術研究中非常突出的美國IBM 公司已為加利福尼亞州的勞倫斯？利弗摩爾實驗室研制出了具有人腦智力能力的ASCII White電腦和藍色牛仔電腦。據披露，后者的智力水平大體上和人腦等同。美國麻省理工學院的人工智能實驗室則在實施一個代號是cog的新型項目。該項目希望能夠給予人工智能以類似于人類的行為。這一項目的項目之一就是讓人工智能的研究成果來捕捉人類眼睛的移動狀況以及面部的表情，而另外一個項目則是讓人工智能機器人抓住從其眼前所經過的物體。此外，還有一個研究項目是讓機器人能夠學會傾聽音樂節奏，并且把其所聽到的音樂旋律通過樂器加以演奏。因為人工智能具備了非常廣闊的開發前景，其龐大的發展市場始終為全球各國以及各大企業所一致看好。除美國IBM公司繼續在人工智能技術上投入大量資金來確保其在這一領域具有全球領先的地位之外，別的跨國巨頭也在人工智能領域之中投入了相當多的資金。比如，世界首富美國微軟公司前總裁比爾？蓋茨就曾經在美國召開的人工智能國際會議之中作了人工智能方面的專題演講。其所演講的主要內容是稱微軟公司正在致力于推動人工智能基礎技術和實用技術之研究，其主要研究領域涵蓋了自我決定、知識和信息檢索、數據搜集、自然語言以及語音筆跡識別等各項內容。

（二）我國人工智能發展現狀

可以說，相當長一個時期以來，我國人工智能研究界的主要探究方向都是把研發具備了人類各種行為特點的高度類人性的機器人作為始終堅持的奮斗目標。在我國機械制造與自動控制專家學者們的努力下，在國家863計劃以及國家自然科學基金的大力支持之下，我國的兩足步行機器人研究與類人性機器人研究均取得了相當大的進展。早在上個世紀九十年代初，我國就成功地研制出了國內首臺兩足步行機器人，其后又通過長達十年時間的刻苦攻關，在本世紀初，終于成功地研發出了國內首臺類人性機器人。這種機器人擁有和人一般大小的身軀、四肢以及眼睛等，而且還具備了相當強的語言對話能力。其行走之頻率也從以往的每六秒鐘走一步發展到了每秒鐘能夠走兩步，從以往只能靜態地站立到如今能夠快速而又自如地進行動態行走，從以往只能夠在已知環境下步行到如今可以在不確定的環境中探索前行，而且還取得了人工智能機器人神經網絡、生理視覺、雙手協調以及手指控制等系統開發的多項人工智能領域重大科研成果。

三、人工智能的未來發展趨勢

技術的不斷發展往往會超出人類最初的想象，要想能夠精確入微地得出人工智能的今后具體發展趨勢是不可能做到的任務。然而，從當前人工智能研究界所實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會朝著智能模糊處理化、人工智能并行化、神經網絡化與機器情感化等方向加以發展，人工智能具有非常大的發展空間與發展潛力。實事求是地說，將人工智能作為整體加以研究尚處于起步階段，離人類所設定的目標尚有相當遙遠的距離，人工智能在以下方面可能還會有新的更大的發展與突破。一是自動推理取得新的發展。自動推理是人工智能研究領域之中最為經典的研究分支之一。其主要理論是人工智能別的分支所具有的十分重要的共同基礎。長時間以來，自動推理均屬于人工智能研究領域最為熱門的研究項目，其中對機器人知識系統動態化演化的特點和可行性的推理所進行的研究，筆者覺得將會是全新的研究熱點，而且非常有可能在今后獲得新的成績，而且還會是相當巨大的突破。二是人工智能機器學習研究能夠獲得長足的進展。如今，諸多新型學習方法不斷出現，而且相繼獲得了研究的進展，比如，增強學習算法就是其中的典型，而reinforcement learning也取得了重要的突破。但是，筆者也發現，如今研究中所得出的學習方法處理還存在不足之處，也就是具有更大的發展空間，尤其是在人工智能在線學習上顯得有效性不夠，十分需要找到一種全新的學習方法來解決諸多移動機器人、自主agent以及智能信息存取等目前人工智能研究中的問題?？梢哉f，在線學習問題已經成為人工智能研究界人士都十分關心的重要問題，相信隨著時間的推移和研究的深入，今后將會在以上這些方面獲得突破性進展。三是自然語言處理。這一技術是人工智能技g運用到現實領域之中的一個典型示范例子。通過人工智能研究領域工作者艱苦卓絕的努力，該領域目前已經獲得了諸多讓人矚目的理論和運用成果。各類人工智能領域之中的新產品已進到了各個領域之中。比如，智能信息檢索技術就在互聯網技術的大力影響下，近些年來得到了極其快速的發展，如今已成為了人工智能領域之中的重要的研究分支之一。因為信息的獲取和純化精化技術已經成為當前一個時期計算機研究技術之中十分需要深入探究的課題之一，所以，把人工智能技術的相關內容引入到該領域之中，將會是人工智能從理論研究轉為實踐運用的一個重要契機和突破口。從近些年來我國人工智能領域的發展實踐來看，在此方面的探究已經取得了一些讓人激動的成果。筆者相信通過今后的持續的研究，一定能夠取得更大的突破，讓人工智能能夠真正做到造福于民。

四、結束語

總之，人工智能始終處在計算機研究技術的前端，其研究進展在相當大的程度上會決定計算機技術今后的發展趨勢。人工智能只是人類工具的一種延長，無法替代人類的大腦，這一點從其誕生之日起就已確定。雖然人工智能無法對人類的智能造成挑戰，但是隨著人類對于人工智能的研究進一步深化，人工智能還會越來越接近于人類的智能。人工智這一人類智能客體化后之產物，其功效依然會受到人類智能之控制。如今已有大量人工智能的科研成果進入人類的現實生活之中。今后，人工智能的持續發展必然會對人類的生活與工作等帶來更加巨大的影響。

參考文獻：

[1]史忠植，王文杰. 人工智能[M]. 北京：國防工業出版社，2007.

[2]周以真. 計算思維[J]. 中國計算機學會通訊，2007（3）.

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0.引言

2016年3月15日，備受矚目的“人機大戰”終于落下帷幕，最終Google公司開發的“AlphaGo”以4∶1戰勝了韓國九段棋手李世h。毫無疑問，這是人工智能歷史上一個具有里程碑式的大事件。大家一致認為，人工智能已經上升到了一個新的高度。

這次勝利與1997年IBM公司的“深藍”戰勝國際象棋世界冠軍卡斯帕羅不同。主要表現在兩個方面：

（1）AlphaGo的勝利并非僅僅依賴強悍的計算能力和龐大的棋譜數據庫取勝，而是AlphaGo已經擁有了深度學習的能力，能夠學習已經對弈過的棋盤，并在練習和實戰中不斷學習和積累經驗。

（2）圍棋比國際象棋更加復雜，圍棋棋盤有361個點，其分支因子無窮無盡，19×19格圍棋的合法棋局數的所有可能性是冪為171的指數，這樣的計算量相當巨大。英國圍棋聯盟裁判托比表示：“圍棋是世界上最為復雜的智力游戲，它簡單的規則加深了棋局的復雜性”。因此，進入圍棋領域一直被認為是目前人工智能的最大挑戰。

簡而言之，AlphaGo取得勝利的一個很重要的方面就是它擁有強大的“學習”能力。深度學習是源于人工神經網絡的研究，得益于大數據和互聯網技術。本文就從人工智能的發展歷程與現狀入手，在此基礎上分析了人工智能的未來發展前景。

1.人工智能的發展歷程

AlphaGo的勝利表明，人工智能發展到今天，已經取得了很多卓越的成果。但是，其發展不是一帆風順的，人工智能是一個不斷進步，并且至今仍在取得不斷突破的學科?；仡櫲斯ぶ悄艿陌l展歷程，可大致分為孕育、形成、暗淡、知識應用和集成發展五大時期。

孕育期：1956年以前，數學、邏輯、計算機等理論和技術方面的研究為人工智能的出現奠定了基礎。德國數學家和哲學家萊布尼茨把形式邏輯符號化，奠定了數理邏輯的基礎。英國數學家圖靈在1936年創立了自動機理論（亦稱圖靈機），1950年在其著作《計算機與智能》中首次提出“機器也能思維”，被譽為“人工智能之父”?？傊?，這些人為人工智能的孕育和產生做出了巨大的貢獻。

形成期：1956年夏季，在美國達特茅斯大學舉辦了長達2個多月的研討會，熱烈地討論用機器模擬人類智能的問題。該次會議首次使用了“人工智能”這一術語。這是人類歷史上第一次人工智能研討會，標志著人工智能學科的誕生。其后的十幾年是人工智能的黃金時期。在接下來的幾年中，在眾多科學家的努力下，人工智能取得了矚目的突破，也在當時形成了廣泛的樂觀思潮。

暗淡期：20世紀70年代初，即使最杰出的AI程序也只能解決問題中最簡單的部分，發展遇到瓶頸也就是說所有的AI程序都只是“玩具”，無法解決更為復雜的問題。隨著AI遭遇批評，對AI提供資助的機構也逐漸停止了部分AI的資助。資金上的困難使得AI的研究方向縮窄，缺少了以往的自由探索。

知識應用期：在80年代，“專家系統”（Expect System）成為了人工智能中一個非常主流的分支?！皩＜蚁到y”是一種程序，為計算機提供特定領域的專門知識和經驗，計算機就能夠依據一組從專門知識中推演出的邏輯規則在某一特定領域回答或解決問題。不同領域的專家系統基本都是由知識庫、數據庫、推理機、解釋機制、知識獲取等部分組成。

集成發展期：得益于互聯網的蓬勃發展、計算機性能的突飛猛進、分布式系統的廣泛應用以及人工智能多分支的協同發展，人工智能在這一階段飛速發展。尤其是隨著深度學習和人工神經網絡研究的不斷深入，人工智能在近幾十年中取得了長足的進步，取得了令人矚目的成就。

人工智能發展到今天，出現了很多令人矚目的研究成果。AlphaGo的勝利就是基于這些研究成果的一個里程碑。當前人工智能的研究熱點主要集中在自然語言處理、機器學習、人工神經網絡等領域。

2.人工智能l展現狀與前景

人工智能當前有很多重要的研究領域和分支。目前，越來越多的AI項目依賴于分布式系統，而當前研究的普遍熱點則集中于自然語言處理、機器學習和人工神經網絡等領域。

自然語言處理：自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱NLP），是語言學與人工智能的交叉學科，其主要功能就是實現讓機器明白人類的語言，這需要將人類的自然語言轉化為計算機能夠處理的機器語言。

自然語言處理主要包括詞法分析、句法分析和語義分析三大部分。詞法分析的核心就是分詞處理，即單詞的邊界處理。句法分析就是對自然語言中句子的結構、語法進行分析如辨別疑問句和感嘆句等。而語義分析則注重情感分析和整個段落的上下文分析，辨別一些字詞在不同的上下文定的語義和情感態度。

當前自然語言的處理主要有兩大方向。一種是基于句法-語義規則的理性主義理論，該理論認為需要為計算機制定一系列的規則，計算機在規則下進行推理與判斷。因此其技術路線是一系列的人為的語料建設與規則制定。第二種是基于統計學習的經驗主義理論，這種理論在最近受到普遍推崇。該理論讓計算機自己通過學習并進行統計推斷的方式不停地從數據中“學習”語言，試圖刻畫真實世界的語言現象，從數據中統計語言的規律。

機器學習：機器學習（Machine Learning）是近20年來興起的人工智能一大重要領域。其主要是指通過讓計算機在數據中自動分析獲得規律，從而獲取“自我學習”的能力，并利用規律對未知數據進行判斷和預測的方法。

機器學致可以分為有監督的學習和無監督的學習。有監督的學習是從給定的訓練數據集中練出一個函數和目標，當有新的數據到來時，可以由訓練得到函數預測目標。有監督的學習要求訓練集同時有輸入和輸出，也就是所謂的特征和目標。而依據預測的結果是離散的還是連續的，將有監督的學習分為兩大問題，即統計分類問題和回歸分析問題。統計分類的預測結果是離散的，如腫瘤是良性還是惡性等；而回歸分析問題目標是連續的，如天氣、股價等的預測。

無監督學習的訓練集則沒有人為標注的結果，這就需要計算機去發現數據間的聯系并用來分類等。一種常見的無監督學習是聚類分析（Cluster Analysis），它是將相似的對象通過靜態分類的方法分成不同的組別或者是特定的子集，讓同一個子集中的數據對象都有一些相似的屬性，比較常用的聚類方法是簡潔并快速的“K-均值”聚類算法。它基于K個中心并對距離這些中心最近的數據對象進行分類。

機器學習還包括如半監督學習和增強學習等類別?？偠灾?，機器學習是研究如何使用機器來模擬人類學習活動的一門學科，而其應用隨著人工智能研究領域的深入也變得越來越廣泛，如模式識別、計算機視覺、語音識別、推薦算法等領域越來越廣泛地應用到了機器學習中。

人工神經網絡：在腦神經科學領域，人們認為人類的意識及智能行為，都是通過巨大的神經網絡傳遞的，每個神經細胞通過突出與其他神經細胞連接，當通過突觸的信號強度超過某個閾值時，神經細胞便會進入激活狀態，向所連接的神經細胞一層層傳遞信號。于1943年提出的基于生物神經元的M-P模型的主要思想就是將神經元抽象為一個多輸入單輸出的信息處理單元，并通過傳遞函數f對輸入x1，x2…，xn進行處理并模擬神經細胞的激活模式。主要的傳遞函數有階躍型、線性型和S型。

在此基礎上，對神經網絡算法的研究又有諸多進展。日本的福島教授于1983年基于視覺認知模型提出了卷積神經網絡計算模型。通過學習訓練獲取到卷積運算中所使用的卷積系數，并通過不同層次與自由度的變化，可以得到較為優化的計算結果。而AlphaGo也正是采用了這種深度卷積神經網絡（DCNN）模型，提高了AlphaGo的視覺分類能力，也就是所謂的“棋感”，增強了其對全盤決策和把握的能力。

3.人工智能的發展前景

總體來看，人工智能的應用經歷了博弈、感知、決策和反饋這幾個里程碑。在以上4個領域中，既是縱向發展的過程，也是橫向不斷改進的過程。

人工智能在博弈階段，主要是實現邏輯推理等功能，隨著計算機處理能力的進步以及深度學習等算法的改進，機器擁有了越來越強的邏輯與對弈能力。在感知領域，隨著自然語言處理的進步，機器已經基本能對人類的語音與語言進行感知，并且能夠已經對現實世界進行視覺上的感知。基于大數據的處理和機器學習的發展，機器已經能夠對周圍的環境進行認知，例如微軟的Kinect就能夠準確的對人的肢體動作進行判斷。該領域的主要實現還包括蘋果的Siri，谷歌大腦以及無人駕駛汽車中的各種傳感器等。在以上兩個階段的基礎上，機器擁有了一定的決策和反饋的能力。無人駕駛汽車的蓬勃發展就是這兩個里程碑很好的例證。Google的無人駕駛汽車通過各種傳感器對周圍的環境進行感知并處理人類的語言等指令，利用所收集的信息進行最后的決策，比如操作方向盤、剎車等。

人工智能已經滲透到生活中的各個領域。機器已經能識別語音、人臉以及視頻內容等，從而實現各種人際交互的場景。在醫學領域，人工智能可以實現自動讀片和輔助診斷以及個性化t療和基因排序等功能。在教育領域，機器也承擔了越來越多的輔助教育，智能交互的功能。在交通領域，一方面無人車的發展表明無人駕駛是一個可以期待的未來，另一方面人工智能能夠帶來更加通暢和智能的交通。另外人工智能在安防、金融等領域也有非常廣闊的發展前景?？傊?，人工智能在一些具有重復性的和具備簡單決策的領域已經是一種非常重要的工具，用來幫助人們解決問題，創造價值。

參考文獻

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算法基礎課程：人工神經網絡，支持向量機，遺傳算法等，還有各個領域需要的算法，比如你要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM。

人工智能是一個綜合學科，人工智能專業的主要領域是：機器學習、人工智能導論、圖像識別、生物演化論、自然語言處理、語義網、博弈論等。

人工智能專業就業方向

1、機器人設計、制作相關方向

學習人形機器人相關技術和知識，可以成為當今和以后國家急需的機器人人才，系統了解機器人結構、應用和設計開發，培養科學的工科思維方式，激發興趣、自由發揮創作、培養溝通、協調、專注能力。

2、基于AI相關知識和技能的各個工種方向

利用AI和機械臂的結合，可以培養動手、制造，維護和解決問題的能力。桌面機械臂的課程，是引向人工智能技工的就業方向;AI技工需要掌握輕工業設備的使用和維護。

3、編程相關的方向

通過學習機器人編程課程，你能領悟或培養出工程結構思維和編程思維，這也是AI時代里任何工作都需要具備的應用技能，部分優秀的學生還能晉級為國家都需要的人工智能高級編程人才。

4、新制造和新設計相關方向

3D打印是未來新制造的基石技術， 3D打印相關技術，將為你打開一扇通往新制造、新設計的就業大門。不管以后你是上班還是自主創業，3D打印技能和思維都能助你一臂之力。

第一：智能化是未來的重要趨勢之一。隨著互聯網的發展，大數據、云計算和物聯網等相關技術會陸續普及應用，在這個大背景下，智能化必然是發展趨勢之一。人工智能相關技術將首先在互聯網行業開始應用，然后陸續普及到其他行業。所以，從大的發展前景來看，人工智能相關領域的發展前景還是非常廣闊的。

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人工智能是一門涉及較廣的邊沿學科，它涉及哲學、數學、心理學、計算機科學等學科，其本身的性質也就需要從事這項工作的人必須要對人工智能所涉及的學科有一定的了解。近幾年，我國在人工智能的理論和技術方面都有所突破，但是時代在快速發展著，這就需要人工智能研究不能一直保持原有的狀態，還要有所創新，以順應時代的變遷。

1 人工智能的發展歷程

人工智能（Artificial Intelligence）一詞最早是在1956年DARTMOUTH學會上提出的，這也就標志著人工智能的誕生。在1969年召開了第一屆人工智能聯合會議，以后每兩年召開一次。1970年出現了《人工智能》國際雜志，推動了人工智能的學術研究及發展，從此以后，人工智能的研究形成熱潮，不同人工智能學派的爭論非常激烈，這使得人工智能得以進一步發展。而我國的人工智能研究開始的比較晚，在1978年“智能模擬”正式納入國家計劃開展研究。而且現在我國從事人工智能研究工作的除了科技人員還有很多的大學師生，從人工智能的發展前景來看，人工智能定會為我國的現代化建設做出重大貢獻。

2 人工智能的突破及科學方法

2.1 對人工智能采用分散式的研究

由于人工智能的研究是很復雜的，很難進行整體性的研究，所以只能把它分成幾個層面再各個擊破。人類認為結構、功能、行為是系統能力的三個基本要素，所以對于人工智能的研究也可以分為結構模擬、功能模擬、行為模擬三種模擬方式。下面對人工智能的三種模擬方式進行舉例分析[1]：

關于結構模擬就以人工神經網絡的研究為例。根據結構模式的思想，人工智能的研究人員嘗試建造人工的神經網絡模擬人類的思維能力。20世紀50年代，出現了感知機，它是用人工神經元電路構造的，這也說明了人工神經網絡的智能性。后期也出現人類利用少數神經元的網絡設計模擬高等動物反射能力的實例，展現了人工神經網絡的發展前景。但是，在人工神經網絡的研究中如果想有效的模擬人類的思維能力就需要有接近人類大腦新皮層的人工神經網絡，在制造技術上存在很大的困難；如果降低人工神經網絡的復雜程度，那它的智能化就會退化?；诠δ苣Ｊ降奈锢矸栂到y研究實例。基于功能模擬的物理符號系統的研究也取得了很多的成果，比如：通過圖靈測試的血液感染疾病診斷專家系統和戰勝過國際象棋世界冠軍的“深蘭”專家系統。但是專家系統需要擁有專業的高水平知識，但是這種知識的獲取是很困難的，不僅如此，就現在的邏輯理論而言，就算獲得了必要的知識，也不能支持知識的推理與表達。

2.2 發現了智能生成的核心機制和知識的生態學結構在本能知識下的知識轉換

人工智能的定義是非常復雜的，簡單來說，人工智能是為了實現人類改善生存與發展條件的目的，面對具體環境時，根據現有的知識去發現問題、確定解決問題的目標；再針對問題和已定的目標獲得必要的信息，進而利用所獲得的信息和現有的知識想出解決問題的智能方法，并實施這個方法，以達到解決問題的目的。人工智能實際上模擬的是人類智能“確定解決問題的目標、獲得信息、找出解決辦法”的能力。也就是說可以說，人工智能工作前提是“給出有待解決的問題、知識和明確的目標”，工作內容是“獲得必要的信息，進而利用所獲得的信息和現有的知識想出解決問題的智能方法”，因為找到解決問題的方法是智能的表現，所以可以理解為，人工智能的核心就是在給定條件的制約下信息知識的智能轉換。在這種方法的引導下就可以建立人工智能新的機制模擬方法了。

我們已經發現人工智能的核心機制是：信息知識的智能轉換，也就是說，信息和知識在人工智能的研究中發揮著很重要的作用。研究發現，知識并不是固定不變的，它具有自己的生態學結構。在本能和外界信息的刺激下，人類不斷的學習并不成熟的經驗知識，然后根據自己本身的理解和思考把經驗知識變成規范知識最后成為常識性知識。發現知識的生態學結構不只是可以加深對知識的理解，還拓展了人工智能的研究視野，對人工智能的研究有著很重要的意義[2]。

2.3 把智能生成的機制與知識的生態學結構相結合

把智能生成的核心機制與知識的生態學結構相結合建立新的模擬方法，就會發現一直處在獨立發展的結構模擬、功能模擬、行為模擬都是機制模擬方法的特例。比如：結構模擬可以說是，信息與經驗知識的經驗型智能轉換；功能模擬就是把信息與規范知識的規范型智能轉換；行為模擬是信息與常識性知識的智能轉換，而且經驗知識、規范知識、常識知識之間在機制模擬中是相繼環節，所以結構模擬、功能模擬、行為模擬也應是機制模擬中的相繼環節[3]。在“以信息觀、系統觀、機制觀為主要標志的系統科學方法論”的觀念下，原來看似無關的人工智能的三種模擬方式，竟然有著相互的關系，把原來看不到的本質給展示出來，就是科學方法的厲害之處。

3 結語

通過研究發現，在人工智能的模擬研究中一直處在獨立發展的結構模擬、功能模擬、行為模擬都是機制模擬方法的特例。這也就說明智能生成的機制與知識的生態學結構的結合是人工智能研究的統一理論和方法。這一結果為人工智能的發展開辟了一條新的道路，人工智能的研究的這一突破主要依靠科學方法的創新。所以，在今后的人工智能研究方面應注重科學方法的研究、應用和創新，以使人工智能研究事業在未來的發展道路上越走越遠。

參考文獻

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首屆世界智能大會6月28日至6月30日在天津舉行。6月29日，馬云、李彥宏、柳傳志等行業大咖分享了對于人工智能等最新科技的觀點。同時，在開幕式演講中，全國政協副主席、科技部部長萬鋼透露，最近新一代人工智能發展規劃已編制完成，該規劃對直到2030年的中國人工智能產業進行系統部署，包括與此相關的人工智能重大科技項目。規劃將于近日向全社會公布。

點評：公開信息顯示，目前我國人工智能已上升到國家戰略，并于今年3月首次寫入政府工作報告。據預測，2020年全球人工智能市場規模將超過1000億美元，年均增速約為20%，我國人工智能市場規模也將達到百億美元量級，年均增速超過50%，行業發展前景極為廣闊。近幾年，智能制造被不斷的提及，而隨著互聯網、智能科技與傳統行業融合創新發展，智能科技更是在除制造業外的，教育、醫療、農業等各個領域發揮重要功效。在此基礎上，世界智能大會旨在打造世界級先進智能科技成果平臺、創新合作平臺、產業聚集平臺和投融資對接平臺，展現全球領先的前沿科技新成果。此次大會的專題活動覆蓋了深度學習、智能制造、人工智能、智能駕駛、智慧安防等多領域。近期A股市場上，受世界智能大會舉行的利好影響，A股市場人工智能概念板塊表現活躍，關注標的股：科大訊飛、恒生電子、東方網力、佳都科技、工大高新等。

6月份信貸增量以及M2同比增速等成為市場關注的焦點。對此，機構普遍認為，6月份新增信貸增量或超萬億元，M2同比增速或繼續回落將至9%。華泰證券首席宏觀研究員李超認為，5月份信貸增量維持不變的情況下，社融出現了邊際減緩跡象。監管趨于嚴格的背景下，銀行的表外業務回歸表內將會是未來一大趨勢，同時居民按揭韌性強，融資利率繼續上行大背景下，銀行也樂于擴張表內業務。6月份這一趨勢將會繼續延續，預計6月份的新增貸款在12000億元左右，與之對應的社融新增則在13000億元左右，整個社會融資更多的依賴銀行表內貸款。當然，也有部分機構較為悲觀。交通銀行金融研究中心近日的報告稱，總體來看，居民房貸的回落以及金融機構主動調降跨季前資產增速，將很大程度主導6月份貸款增量回落。

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中關村科技園區海淀園對外合作處的曹彥音曾公開表示，在動漫游戲產業發展方面，科技園區重點對發展動漫游戲產品及相關技術的企業實施孵化，大力培養創意人才。目前主要以中關村科技園區、國家新媒體產業基地為核心，帶動其余具有一定發展基礎的區域共同發展。

據了解，除以上國家級產業園區外，各級政府和企業在建或籌建中的區域性數字創意產業園區也不在少數，其中比較有代表性并已進入立項操作階段的有三辰卡通動漫網游產業基地、深圳VR產業園區等。

根據中娛數字創意產業研究院的追蹤，僅2016年11月份，共發生創意產業投資230起，較10月份增長7.5%，其中數字創意產業領域投資47起，占該月總投資數量的20.4%，總投資規模超過15億元。其中，AcFun彈幕視頻網（A站）作為動漫、游戲、體育、娛樂的彈幕視頻網站，獲得中文在線2.5億元的B輪投資；華誼兄弟也斥資2億元，投資影視營銷服務商劇角映畫。

VR、直播作為新興產業，堪稱2016年創投圈殺出的黑馬。據不完全統計，2016年全球（主要以中國為主）VR、AR行業投融資事件共90起，同比增長率高達233.3%。

在電競游戲領域中，中國已超越美國成為全球第一大電子競技市場。近年來，隨著各項利好政策的陸續出臺，電競行業發展前景被看好，各類資本開始積極介入這個有上千億元規模的新興產業，2015年投融資規模達到269.1億人民幣，6年間的增幅高達513.6%。

在動漫領域中，雖然我國動漫產業目前整體規模不大，但發展速度極快，2015年總產值超過1200億元，并保持著高速增長態勢。在投融資方面，形勢也頗可樂觀，如2016年底，原創動漫工作室漫舞動漫獲得錢皇股份100萬元的天使輪投資，以原創和自主知識產權為主的云端漫畫也獲得了五星誠瑞數百萬元的天使輪投資。

人工智能最有賣點

沒有工人，那就用機械臂砌一堵高墻？在未進入公共空間之前已經預知人流高峰，從而避開擁堵？看電影時，可以直接和影片中的女主角交流？沒有駕照也能開車？數字創意產業中的人工智能（AI）目前廣泛嵌入在應用程序中，上述問題在不久的將來都能得以解決。

2016年8月，英特爾公司宣布將收購人工智能初創企業Nervana Systems，而就在前不久，蘋果公司剛剛宣布將收購人工智能公司Turi。其他巨頭如IBM、谷歌、微軟、Facebook、亞馬遜等也先后在人工智能領域中布局。在中國，阿里巴巴剛剛將其AI升級為ET，并擴展了人工智能功能。而百度同樣在人工智能領域投入巨大……

在云計算和大數據發展日臻成熟的今天，科技巨頭們都在紛紛尋找下一個技術的方向。去年年初普華永道在報告中稱，展望2017年，虛擬現實、人工智能、物聯網和行業整合等核心趨勢將繼續推動全球科技市場的并購與整合。從實際情況來看，上述科技巨頭的行動已經充分證明了這一點。馬云也認為，現在人們正在準備迎接第三次技術革命（人工智能）的到來。

前瞻產業研究院《人工智能行業分析報告》中的數據顯示，2015年全球人工智能市場規模已達到1683.9億元，預計2018年將達到2697.3億元，復合增長率達到17%。

關于人工智能的發展前景，盤點2016年十大人工智能事件就可略窺一斑：AlphaGo下圍棋戰勝眾多頂尖高手；微軟聊天機器人“Tay”學會種族歧視言論；特斯拉無人車上路試駕；五大科技巨頭組建超級AI聯盟；美國白宮《人工智能白皮書》；微軟AI的語音識別能力首次超過人類；人工智能改善癌癥診斷療法；亞馬遜開展新零售業務Amazon Go；扎克伯格開發AI助手Jarvis；華人AI研究貢獻占據全球份額近一半。

由此看來，未來還有什么領域完全不用人工智能參與？

傳統文化強強聯手

傳統文化能給數字創意產業帶來什么？

騰訊公司文化產業辦公室研究員曹爽表示，傳統文化是產業創意內容的源泉，是數字創意產業走向世界的核心競爭力。

記者通過對產業的回顧和觀察看出，數字創意產業在傳統文化當中尋找結合點和商機的例子并不罕見，例如敦煌石窟壁畫彩塑的數字化，不僅永久保存了文物信息，也使傳統文化的數字產品更具市場價值；圖書館的數字化，為中華傳統文化打造一個共享平臺。據了解，目前國家圖書館數字資源總量達1160.98TB，年增長超過130TB。

記者獲悉，優秀文化資源的創造性轉化、傳統文化業態的數字化升級等都將成為未來國家政策扶持的重點。完美世界副總裁伊迪則表示，從文化產業來看，傳統文化產業與數字化聯手升級的確是一個很好的方向。

“比如到電影院看電影。消費者目前在影院的延伸消費也僅僅停留在食物及飲品上，但影院與數字技術相結合，未來的影院的情形可能遠不止如此?！币恋险f，“例如，可以將游戲和動漫產業融入到電影院中，將影院打造成一個以IP為核心的數字化綜合體驗區，還可以將當下發展迅猛的電子競技項目帶入傳統院線。”

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電力電網調度系統對電力系統而言是至關重要的，在電力系統初具雛形時，由于科技落后，電力電網調度系統不是智能的，是由工作人員通過打電話的方法了解各個電力站的運行狀況，如果發現電力站的運行發生異常狀況，就會憑借工作人員的經驗，對發生的異常狀況進行處理?，F如今，科技水平不斷發展，自動化技術也不斷地更新，電力電網的智能調度系統在電力系統中也得到了應用，并取得了一定的成效。與傳統電網系統相比，電力電網的智能調度系統不是孤立存在的，它是一個實時動態的系統，可以有效地進行分析和調控電力系統，當電力站發生故障時，電力電網的智能調度系統可以更加精準和及時地對故障分析和處理，更加快捷方便，可以更全面地了解電力電網的運行狀況。

一、電力電網智能調度系統概述

（一）電網調度系統自動化的現狀和前景

在科學技術不斷發展的今天，電網調度系統已由最初單純獲取電力系統的數據轉換為全面了解電力電網的運行狀況，成為了能量管理系統。雖然我國科學技術水平在不斷的發展，但是技術理論仍然不是很先進，導致電網調度系統的自動化和智能化程度仍然不是很高。因此，如何更好地運用現代科學技術，完善電力電網的智能調度系統，使電力電網的智能調度系統更加高效便捷，實現真正的智能，這將是電力系統的未來趨勢。

（二）電力電網系統智能調度的概念

電力電網系統智能調度就是指調度系統可以對電力系統的電網的每個狀態進行自動獲取，綜合了解其中的變化，協助電力調度員的管理，使電力調度員操作更加便捷精準，便于獲取最好的方案，從而保證電網的安全運作。電力電網系統智能調度系統的功能不單單是基礎的電力系統的穩態分析，在電力系統發生突如其來的故障時還應該具有一定的分析功能，可以及時幫助電力調度員解決故障，并且還應該可以兼容日益發展的運行系統。新型的電力電網系統智能系統比如今使用于電力系統中的調度系統更加復雜，更加龐大。新型的電力電網系統智能系統不單單需要電力系統中各個系統相互獨立，卻有相互統一，各個系統間可以互相幫助，除此之外，還要求新型的電力電網系統智能系統有兼容第三方軟件的能力，該系統的最終構架應該是一種開放式的軟件體系。

二、 人工智能在電網調度系統中的應用

（一）人工智能的概念

人工智能又名機器智能，融合了計算機科學、數理邏輯、控制論、信息論、神經生物學以及語言學等多門學科的知識理論，最終發展而成的一門綜合性學科。人工智能的主要目標就是運用人類的智慧，使計算機系統日益的先進，逐漸使計算機系統表現出人類的一些基本智能行為。科學家進行了大量的科研實驗，實驗結果表明，人工智能技術發展的速度也越來越快，已經廣泛地應用與各行各業，并發揮了顯著的效果。不可否認，人工智能必將是未來的發展趨勢。

（二）人工智能系統方法分類

二十世紀八十年代初，人工智能技術剛剛崛起，不斷地應用于電力系統以及電力系統的相關行業中，主要原因如下：

1電力系統在當時那個年代就已經擁有了很大的規模，數據處理十分的繁瑣，并且系統要求動態實時性，憑借當時的計算機水平根本沒有辦法快速獲取計算結果，嚴重拖累了電力系統的工作效率。

2電力系統的非線性根本沒有辦法憑借當時的計算機水平建立出精確的線性數學模型。

3由于當時科學技術水平不是很發達，大多數人對電力系統不是十分了解最終導致電力系統行業中存在很多模棱兩可的問題。

4由于當時科學技術水平不是很發達，很多電力系統的專家只能根據自己的經驗對電力系統進行分析，根本無法運用精確的數學進行描述。與傳統的計算不同，人工智能算法是以解決知識中所存在的問題的方法為基礎，解決了傳統計算方法的缺點。因此，人工智能應用于實際的電力系統中是十分必要的。

（三）人工智能在電網調度系統中的應用以及方法：

1 專家系統

在二十世紀六十年代，專家系統作為人工智能在電網調度系統中的應用的重要分支開始興起，專家系統顧名思義，這個系統擁有極其接近人類思維模式的智能系統，可以很好地進行分析和推理，就猶如一些擁有豐富經驗和淵博知識的專家，在特定的區域里憑借區域內固有的數據庫對問題進行合理的分析，最終提出適當的問題解決方案。在專家系統應用于電力電網調度系統中，應該包括電網的管理、對電力系統進行綜合的監測作用、對故障進行分析并及時提供解決意見等。

2 人工神經網絡

人工神經網絡顧名思義，就是一種類似于人類大腦的神經網絡，人工神經網絡可以對給與的信息進行適當合理的分析，并且處理，最終演變成數學模型，人工神經網絡的本身就是對自然界某種算法或者函數的逼近，也可能是一種邏輯表達方式。人工智能神經網絡與人類的大腦十分相似，具有一定的自學和聯想能力，可以快速地根據特定的規律推算出大致的結果。人工神經網絡已經廣泛應用于人工電力電網系統的動態控制與診斷、狀態數據估計等很多的相關領域，并取得了一定的成效，而其中的人工神經網絡的預測估計分析技術已經十分的完善。

3 遺傳算法

遺傳算法就是根據達爾文生物種族進化論中遺傳機制和自然選擇學機理的生物進化過程進行模擬最終獲取相應的計算模型，遺傳算法可以通過模擬自然進化過程分析獲取最好的解決方案。具體方法如下：

（1）選取一定數量的候選集。

（2）根據一定的條件，計算出這些候選集的應用范圍。

（3）根據計算所得的應用范圍適來確定符合應用范圍的候選集。

（4）加工處理符合應用范圍的候選集，最終形成新的候選集。

在整個遺傳學算法中，達爾文自然選擇學機理中的“適者生存”一直貫穿始終，遺傳算法憑借自身十分優異的計算和處理功能，已經廣泛地應用于電力電網系統中。

4 Agent技術

Agent技術是一種智能計算實體，在分布式系統中擁有靈活性、主動性、反應性、交互性和自主性。Agent體系結構是一種自主行為實體，單純憑借現今的計算機水平，很難準確對Agent體系結構進行描述，其大略可分為三種類型，是混合式體系結構、反應式體系結構和審慎式體系結構。如今，反應式體系結構是其中主要的研究對象，事件處理系統、方法集合和內部狀態集組成了反應式體系結構。具備良好適應性和開放性的Agent技術作為在新一代調度自動化系統，發展前景不可小視。

對于同類發電機組而言，綜合考量其安全性能、經濟效益和環保指標等要素，可以分別表示出機組的可靠性能R、經濟效益標準E、環境標準D，以及熱電比例H，依次用a表示其權值。那么可以得出：I=a*（R+E+D+H），其中每個權值的和為1。

設定機組工作的經濟程度與出力之間的關系為函數E（P），那么用來指代系統經濟性能的公式可以表示成：E=E（P max）/ P max。

系統的環保性指標可以用單位排放的污染氣體總量來表示；系統的熱電比是將單位出力表示為熱量數值，設定熱電之間轉化的關系函數H（P），那么可以得出：H=H（P max）/ P max。

（四）Agent技術的發展前景

分布式的Agent技術就是將能量管理系統模塊封裝成Agent，使智能電網調度擁有更強的自治性和可移植性，從而在一定程度上解決了智能電網調度的一些問題?，F如今，學者對人工智能技術不斷深入地研究，從而使其更加廣泛地應用于電力系統中，并取得了一定的效果。在科學技術不斷發展的背景下，Agent技術一定會擁有更廣闊的前景。

三、 國內外電力電網智能調度系統的研究現狀

在二十世紀九十年代，Dy-Liacco作為“現代能量控制中心”概念的創始人，十分全面地論述建立了電力電網智能調度系統的文獻，在文中提到想要解決電力系統中存在的一些問題，應該用智能機器調度員替代人工調度員，除此之外，文中還提到要綜合仿真培訓和自動學習等功能，從而使電力電網自動運行。在我國，盧強院士最先提出了“數字電力系統”的概念，主要講訴的是正常情況下電力電網智能調度系統對電力系統的監管的分析的功能等；華北電力大學的楊以涵教授則帶領自己的科研組進行電力系統的研究，基于“數字電力系統”的概念，分析電力系統中電網會出現的故障，以及安全方面等進行了探討，最終形成了建立以分析和解決電網故障的“調度機器人”的思維模式。

結語

綜上所述，電力電網調度系統對電力系統而言是至關重要的，電力電網的智能調度系統是一個實時動態的系統，可以有效地進行分析和調控電力系統，當電力站發生故障時，電力電網的智能調度系統可以更加精準和及時地對故障分析和處理，更加快捷方便，可以更全面地了解電力電網的運行狀況。本文對電力電網智能調度系統做了簡單的介紹，對電力電網智能調度系統的具體應用進行了探討，希望本文可以給相關電力電網工作者甚至是研究者帶來一定的參考作用，使電力電網的智能調度系統更加完善，可以更好地應用于電力系統中。

參考文獻

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身體不舒服，想要打開手機淘寶問問醫生，但是怎么樣才能從幾千個在線等待咨詢的醫生中間找到最匹配的那一個？

阿里健康已經開發并在手機淘寶上線了健康小蜜――醫藥健康智能問答引擎。這個類似于智能問答機器人的引擎，可以回答普通用戶的一般性醫藥健康問題，然后根據用戶的需求進行選擇，將用戶自動匹配給相應的醫生或者藥師。

事上，目前，從醫療健康的監測診斷、智能醫療設備，到教育領域的智能評測、個性化輔導、兒童陪伴，從電商零售領域的倉儲物流、智能導購和客服，到應用在智能汽車的自駕技術，都能看到人工智能的身影。

人工智能等技術是助推自動駕駛發展的關鍵技術。例如，人工智能在幫助汽車解讀傳感器數據時起決策作用，通過閱讀駕駛者的駕駛行為和表情，能及時提醒駕駛員在疲勞駕駛時切換至自動駕駛模式。

“人工智能”一詞，通常被認為是1955年8月31日在達特茅斯（美國一所院校）會議上誕生的，61年來，人工智能的研究和實踐一直處于不斷增長的趨勢。當今，人工智能技術的突破帶來了席卷全球的技術革命風暴，創造出了一個無比廣闊的市場，中國的很多公司在這股大潮中抓住機遇，表現亮眼。有觀察者認為，中國的人工智能已成為一張令世界矚目的閃亮名片。

過去的一年里，長虹、TCL、創維等中國家電企業都紛紛人工智能家電產品，希望借助人工智能打破家電行業的銷售難題。

不久前，搜狗公司2016全年財報，搜狗借助人工智能技術實現了較大的業績增長。未來會把人工智能應用到更多的產品中，讓用戶表達和獲取信息更簡單，讓人工智能真正惠及人類。

全球人工智能研發的腳步正在加快，中國也不甘示弱。近年來，百度先后成立了大數據實驗室、深度學習實驗室和硅谷人工智能實驗室，并通過架構調整全面發力人工智能。2016年百度世界大會上，“百度大腦”推出，該項目將對語音、圖像、自然語言處理和用戶畫像、無人駕駛等領域進行重點關注和研發。

在騰訊，人工智能研究項目包括WHAT LAB（微信-香港科技大學人工智能聯合實驗室）、優圖實驗室、微信模式識別中心、智能計算與搜索實驗室等多個部門。

人工智能猶如新的科技革命，為長期低迷的世界經濟注入新的活力。去年諸多關鍵技術突飛猛進，無疑是人工智能發展史上濃墨重彩的一年。誕生半個多世紀以來，它終于走到了從科技研發到行業應用的臨界點，蓄勢待發。

為發展更新“發動機”

人工智能技術的重大突破必將帶來新一輪科技革命和產業革命，對人類生活的方方面面將產生深遠的影響。大力發展人工智能技術是中國經濟轉型升級的重要動力。

眾多研究表明，人工智能是對傳統行業商業模式、產業鏈和價值鏈的全面顛覆，將為全球經濟、社會生活的方方面面帶來質的變化。

發展人工智能的最大意義在于為現代化發展更換“發動機”。咨詢公司埃森哲研究了美國、芬蘭、英國等12個發達國家并作出預測，到2035年，人工智能將幫助這些國家的生產率提高40%左右。

對于中國而言，人工智能帶來的好處將是多方面的。就經濟來說，借助人工智能新技術實現自動化，將極大提高生產率，節省勞動成本；優化行業的現有產品和服務，提升其質量和勞動生產率；通過創造新市場、新就業等，將促進市場更加繁榮，開拓更廣闊的市場空間。

而在產業升級方面，中國的傳統制造業大而不強的問題亟待克服，人工智能恰恰為制造業轉型升級提供了便利和動力，一是這些企業擁有行業海量的數據和大量資金；二是在生產力水平急需提升、傳統人口紅利逐漸消失的情況下，傳統企業有迫切的意愿來改造升級自己的工廠、業務，提高收益，降低企業成本。因此，制造業既是人工智能可以大有作為的領域，也是中國發展人工智能的優勢領域。

《全球人工智能發展報告2016》顯示，中國人工智能專利申請數累計達到15745項，列世界第二；人工智能領域投資達146筆，列世界第三。

據艾瑞咨詢預計，2020年全球人工智能市場規模將達到1190億元，年復合增速約19.7%；同期中國人工智能市場規模將達91億元，年復合增速超50%。人工智能發展前景極為廣闊。

就制造業而言，“中國制造2025”計劃的實現就需要很多人工智能。比如過去在技術上難以克服的問題，就可以通過深度學習，在工程上快速地取得一些新的突破。人工智能技術的發展與應用，對于有效實現“中國制造2025”目標至關重要。

面向未來長遠布局

在人工智能這場科技浪潮中，中國與其他國家已經站在了同一起跑線上。針對未來產業競爭，中國政府已在多個方面對人工智能產業做出布局，“人工智能+”的發展，需要面向未來，做出長遠布局。

未來5到10年，人工智能將像水和電一樣無所不在，可以進入到教育、醫療、金融、交通、智慧城市等幾乎所有行業。

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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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人工智能；計算機網絡技術；運用

引言

到目前為止，我國的很多領域都已經開始了人工智能技術的應用，人工智能的技術應用大大方便了我們的生活，同時，也實現了生產和服務領域的革新和進步，對我國整體的科技進步和發展發揮了重要作用。

1人工智能簡介

1.1概念

人工智能是在近些年逐步興起和開始被大家熟知的技術名詞，人工智能主要應用在人工模擬操控以及實現人的智能性擴展和延伸，人工智能綜合了相關領域的智能性技術、智能操作方法以及智能技術應用，屬于一門綜合性較強的技術類應用科學。屬于一門獨立的新型技術學科。人工智能主要的應用載體為計算機，通過技術研究嘗試實現計算機實體發揮出人的智能，實現對人的智能性模擬應用，智能性延伸和擴展。從根本上來講就是尋求高應用技能的計算機，通過科學的設計和新型的建造方式實現計算機應用系統的高智能水平發揮。人工智能的概念是以人類智能為參考的，主要的應用方法是利用人工技術，通過人類智能行為的計算機開發和引入，綜合性研究的科學載體。近些年來，伴隨著計算機軟硬件的技術更新發展速度不斷加快，計算機的實際應用速度和效率不斷提高、實際的資源存儲能力不斷提高，同時，實際的網絡技術普及促使電子類產品價格不斷下降，許多人工無法短時間內快速完成的任務通過計算機已經可以輕松搞定，人工智能也由此擁有了更多的現實應用能力和基礎。目前，我國的人工智能研究主要集中在三個重要領域，其中包括了智能化的接口設計、智能化的數據搜索以及智能化的主體系統研究[1]。

1.2接口技術研究

為了實現更加便捷自然的人工智能交流技術應用，智能接口技術的研究在近些年來越來越受到關注。數據的提煉和有效信息的挖掘技術需要從大量模糊和隨機的數據中進行有效信息提取，從而實現對潛在和隱含信息中有價值數據的搜索和提煉的過程。所以，這一過程就需要搜索的主體具有一定的意念、選擇性能力以及辨識方法，屬于一個智能化的概念主體。同時具有明顯的自主性特征。通過對人類大腦智能化識別以及模糊數據處理功能模仿，實現智能化計算機的應用。未來，人工智能將會在人工神經網絡中進一步應用和普及，成為未來可具發展潛力的全新領域。在人工智能技術應用過程中，包含了語言信息自動處理、定理化的自動證明以及智能化信息檢索和問題解答等等。所以，人工智能應用中人機關系的變化將會進一步對人們生活方式以及生產模式產生重要影響，成為整體信息技術發展的新方向和新課題。在新的發展階段，人工智能也將擁有新的應用領域需要出現[2]。

2人工智能在網絡技術中的應用

在網絡安全領域，人工智能技術應用也逐步廣泛發展起來?；ヂ摼W信息時代人們的交流和聯系日益密切起來。人們的生產生活也因此大為便捷。但是，信息交流溝通的便利性加大的同時也必然引起網絡信息的安全系數降低，網絡安全隱患多種多樣。所以，人工智能技術的網絡安全維護應用將成為重要的突破口，大大提高網絡安全系數，同時實現網絡安全性能的提高，對用戶的信息安全進行充分保護。人工智能最突出的特點就是對于不確定性信息以及不可知性信息的理解以及整合能力較高，這些都是可利用在網絡安全維護中的重要技術優勢。能夠很好的對入網訪問者進行智能識別，提高信息的安全和穩定性[3]。同時，人工智能技術還可以很好的應用到計算機網絡信息服務領域中，一般被稱為智能信息處理技術，通過這一技術的融合可以有效提高人工智能的個性化任務設置，豐富實用方式，提高綜合服務水平。在軟件方面，各類新型開發工具都在不斷應用，人工智能的領域化拓展速度不斷加快，在硬件方面，技術革新帶來了性能的不斷提高，同時價格也在不斷降低。

3結論

綜上所述，我國的人工智能科學技術在很多領域的應用已經得到了很大的突破，科學技術與計算機網絡都是在人工智能發展過程中得到自身應用拓展的重要組成。通過以人工智能計算機網絡應用模式的分析和研究，進一步為人工智能的未來發展提供理論研究和參考價值。

作者：谷世紅 畢然 單位：石家莊信息工程職業學院

參考文獻

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1農業機械新技術的發展與應用

1.1計算機視覺技術

因為在當前的經濟社會，農業經濟效益高低在很大程度上取決于農產品質量好壞，優質等級的農產品價格會更高。但是如果以人工方式對農產品進行分類，不但費時費力，而且效率很低。而通過計算機視覺技術則可以很好的解決這一問題。其主要是依靠圖像處理、視覺模擬等先進技術作為技術依據來對農產品品質進行分級檢驗?，F如今，計算機視覺技術還在農業機械收割、播種等領域有所涉及，但目前還無法有效處理快速獲取動態圖形信息，為收割、播種這一領域的應用帶來了一定的難題，還需要相關人員繼續進行研發[1]。

1.2人工智能技術

人工智能是當前社會上討論的熱點話題，是最前沿的高科技之一。將人工智能技術應用在傳統的農業中是時展的需求，也是未來的主要發展趨勢。美國等發達國家已經初步將人工智能技術應用在實際的農業生產中。如美國農業已經開始使用激光拖拉機，實現了人工智能操控拖拉機的方向、所在位置和工作動態，極大的解放了勞動生產力，提高了生產效率和操作精準度，也使得農業生產更加舒適省力，尤其適宜大規模的農業生產。

1.3自動控制技術

在農業生產中，自動控制技術的應用較為廣泛，但是還有很大的應用與提升空間，尤其是在一些特殊生產領域，依然還屬于機械新技術。例如，在蔬菜大棚的農業生產中，通過自動控制技術就可以自動對大棚內部的溫度與濕度進行合理的實時調節，不但使調節后的溫度濕度更加科學精準，更適宜蔬菜的生長，也大大減少了人力勞動工作量。

1.4聯合耕作機械技術

所謂聯合耕作，就是指兩個或兩個以上的機械一起使用進行農業耕作。通過聯合耕作，可以縮短農業生產時間，提高農業耕作效率。通過采取聯合耕作機械技術，可以一邊耕地一邊播種，也可以一邊采收農作物一邊打碎秸稈。這樣的耕作要比傳統耕作更加高效省時，在農業生產中發揮了非常重要的作用。

1.5液壓機械技術

采取液壓機械技術，不但能夠節省大量的能源，減少對自然環境的污染與破壞，還能夠保證農業生產的穩定性，不會因為其他因素影響其工作效果。這是因為與其他的農業機械相比，液壓機械采取靜液壓轉動技術，根據實際需要調節轉速，不但對機械本身的使用壽命有很大益處，也提高了農業機械生產的穩定性。另外，采取液壓機械技術，最顯著的優勢除了節能環保以外，還在于其不會發生任何泄漏，所以不會對土壤造成污染，這也農業機械化生產中很關鍵的一點。

2農業機械新技術的發展前景及對策

農業實現機械化生產是必然的發展趨勢，因此農業機械新技術的發展前景十分廣闊。在此形勢下，需要進一步采取有力措施，促進農業機械新技術實踐運用水平的提升[2]。

2.1政府及有關部門應大力扶持農業機械新技術

農業現代化的進程為縮短城鄉差距做出了很大貢獻，但受生產力水平的限制，農村經濟依然比較落后。在此情況下，政府應當大力扶持新型高效農業機械技術的研發和應用，并提供相應的優惠政策和補貼政策，為農民負擔一部分的購置機械費用，促進農業機械新技術快速轉化為生產力，提高農業生產效益，增加農民經濟收入。

2.2大力推廣農業機械新技術

我國是地大物博的農業大國，各個地區都有農業生產，但是農業機械新技術在研發應用時往往只是先在一部分發達地區實施。而在偏遠地區，人依然是最主要的勞動力，新的農業機械無法普及到這些地區，極大的限制了我國農業經濟的發展。為此，新時期下還需要大力推廣農業機械新技術，使更多的地區實現高科技的現代化機械生產。

2.3注重機械化生產的節能性

在農業生產中，機械化生產與人工生產之間存在的區別之一就是人工生產時會更加注重對資源的利用，而機械化生產有時則會造成生產原材料的浪費。例如在玉米的采收中，人工采收基本可以實現顆粒歸倉。但是機械收割則有可能無法將倒在地面的玉米采收起來。這與農業機械化建設的初衷是背道而馳的，因此在使用農業機械新技術時，應該要注意節約資源，避免浪費，實現工作效率和生產效益的雙贏[3]。

3結束語

綜上所述，在當前我國的農業發展過程中，農業機械化新技術具有很大的發展前景與發展潛力，并且在很多領域都還有很多的可發展空間。這就需要技術人員不斷的積極研發更多更高效的農業機械技術，同時還需要國家給予一定的支持，做好農業機械新技術的推廣工作，從而最大程度的將人工勞動力解放出來，促進農業現代化的發展。

參考文獻：

[1]王麗芬.農業機械新技術的應用與發展[J].南方農機,2016(11):22+28.

篇13

1 人工智能概述

人類的三次工業革命，對社會的影響是巨大的，進入21世紀，科技信息對我們生活中越來越重要，計算機成為我們生活中必不可少的用品，工作、學習樣樣都離不開，它使我們的生活在信息世界，對信息的掌握更及時、便捷。

“智能化”是新世紀新技術、新產品、新產業的重要發展方向，只能控制、智能自動化將是我們的目標，所以，人工智能越來越廣泛的被應用到我們的日常生活中。

人工智能（A Rtifcial Intelligence），英文縮寫是AI。人工智能是一門綜合了計算機、生理學、哲學的交叉性學科，是一門極富挑戰性的學科。人工智能研究的是使機器能夠勝任一些需要人類只能才能完成的復雜工作，人工智能機器人的誕生是人工智能操作的里程碑，是人類經過無數的實驗而成功運用人工智能創造的結晶。

人工智能的研究是方方面面的，它不僅涉及計算機程序應用，還涉及到信息論、控制論、自動論、生物學、心理學、語言學、哲學、數學邏輯等多門科學知識。早期的人工智能機器人是不成熟的，它的只能做一些很簡單的事情，并沒有達科學家要求的程度，所以如何構造一個系統，可以使機器人的編程程序完全模仿人腦的行為成為擺在專家們面前的最嚴峻的考驗。

2 人工智能的應用

隨著計算機、通信和并行程序設計技術的發展，對人工智能的研究已經發展成為智能體系統的研究。網絡游戲中最常見的游戲是撲克牌，一般游戲時，我們的對手就是計算機本身，計算機擁有的這樣一套程序就是人類向人工智能邁出的一大步。幾天的計算機程序已經達到可以下各種棋類游戲的錦標賽水平，但是，這其中仍然還是存在沒有解決的問題。人類遇到困難的時候，總是會在不斷的思考中找到解決問題的方法，從而輕易的解決問題。到目前為止，人工智能程序已經知道如何考慮他們要解決的問題，也就是在搜索解答的廣泛空間中，尋找比較好的答案。

智能體理論設計智能體是什么和如何使用數學形式化方法來表達和推理智能體的屬性。只能體體系可以被認為是智能體的軟件工程模型，智能體語言是智能體變成核試驗的軟件系統。

在我國，智能體技術多被應用到處理像Internet這樣的具有異構、分布、動態、大規模及自主性的系統中，是人工智能技術在信息處理方面的一個嶄新的應用。

在人工智能研究中邏輯推理是研究最持久地一個領域，在這個領域我們通常把注意力只集中在一個大型的數據庫的事實上，對出現的新信息進行適時的修正。而在這個領域中，我們不僅需要具備根據假設進行演繹的能力，而且需要具備對信息檢索和定理證明進行形式化的處理的能力。

3 人工智能的發展

從目前的形勢來看，絕大多數人工智能系統都是建立在物理符號系統的假設之上的。在沒有出現于物理符號系統假設抗衡的人工智能理論前，無論從設計原理還是在已經取得的實驗結果來看，只能基礎的體系結構Soar在探討智能行為額一般特征和人類認知的具體特征的征途上是取得了有特色的進展，在人工智能的研究上都是處在科學的前沿的。

在人工智能的研究學者中rooks提出了人工智能的新途徑，認為智能系統的能力可以無需符號表示而進行逐步的轉化。人工智能雖然取得了一定的成果，但是在研究中的問題也是層出不全的，如對人工智能本質認識不全面的問題，著眼于這些困難的解決，抓住人工智能的生長點，使人工智能可以產生質的飛躍，這就是我們以后工作要做的。這些工作歸納起來主要有：（1）歸納性；（2）關聯性；（3）抽象性；（4）開放性；（5）主動性；（6）動態性等方面的研究。

綜上所述，人工智能領域的下一個突破可能不僅在于賦予計算機更多的邏輯推理能力，而且更要賦予它情感能力。到21世紀中葉，人類生命的本質也可能發生變化，精神植入將對人類的知識和思考能力產生巨大的影響，人工智能機器人將在人類的生活中占據一席之地，成為人類生活的伙伴，并且創造出真假難辨的虛擬現實的仿真效果。

參考文獻：

[1]胡建平. 提高應答機測距精度的環節與測量技術探討[J]. 電訊技術，2003,(1).