人工智能发展前景精选(十四篇)

序言：作为思想的载体和知识的探索者，写作是一种独特的艺术，我们为您准备了不同风格的14篇人工智能发展前景，期待它们能激发您的灵感。

篇1

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）.

篇2

关键词：人工智能；传统会计；影响分析；对策

引言

“人工智能”这个词，在很久之前也许还只是存在于人们的脑海中，甚至根本不敢想象它的实现，而自2016年谷歌智能系统“阿尔法狗”战胜韩国著名围棋棋手李世石后[1]，引发了全球对人工智能的思考。21世纪以来，越来越多的行业正在逐步运用人工智能这一技术，在会计这一领域，突出表现的是财务机器人的出现，这意味着从事着简单重复性工作的传统会计从业人员将面临被替代的风险。根据财政部最近数据显示：截至2018年10月，累计有722万余人通过考试取得了初、中级会计资格或高级会计师评审资格。其中，初级510万余人，中级196万余人，高级16万余人。换句话说，在全国2000万同行中，每4个会计中就有人持有一本初级会计证书；10个会计中就有一位持有中级会计职称证书。这样的数字显得有些可怕，因此，在人工智能高速发展的时代下，会计职能的转变显得尤为重要，会计人员只有不断改变自己，适应新时代的大浪潮，才能抓住机遇实现双赢，将人工智能发挥出最大的效能。

人工智能时代下会计行业的发展背景

（一）人工智能在会计行业的现状

就目前而言，人工智能在我国会计领域的应用还处于萌芽阶段[7]，财务机器人是人工智能在会计领域中一个具体的应用。传统会计有两项基本职能：核算与监督，目前已问世的财务机器人，它们的功能都几乎以会计核算为主，解放了手工账，财务机器人在设定好程序后可以自动录入数据、凭证，完成以前需要人工一步步烦琐的工作，解放了会计最低层的劳动力，满足了企业的日常会计信息需求，但是在会计系统中一些主观的行为如审计、判断等依然需要财务人员手动操作。会计核算的程序和七种会计核算方法的相互关系见图1[5]。据国家统计局发表的数据显示，2017年，我国大数据核心产业规模为236亿元，同比增长40.5%，人工智能也是其中的一部分，而2017年正是人工智能运用于会计行业的一大历史里程碑。

（二）人工智能对会计行业的影响

人工智能对传统会计有积极和消极两个方面的影响。从积极影响来看，首先人工智能可以提高工作效率[6]。在会计工作中，传统的手工核算消耗了大量的人力成本，付出了大量的精力和时间，导致工作效率的低下，而人工智能拥有数据库的支撑，能够自动生成财务报表，提高工作效率，并且帮助企业降低了风险和成本，促使工作高效率地完成。此外，人工智能可以降低信息失误和失真，人工完成烦琐复杂的工作，难免会导致一些错误，例如登记手工账出现笔误，进而影响了企业的工作效率，而人工智能的运用，在很大程度上避免和遏制了这一现象。从消极方面来看，主要影响是传统会计人员将面临失业的风险[2]，人工智能在会计行业的应用，带来的最直观的影响就是取代了大量的简单重复的工作，因而对传统的会计从业人员需求减少，同时势必会造成对会计人员能力要求的提高，那些不能适应这种变化的会计人员便面临着失业的风险。同时，会计信息存在安全隐患[2]，人工智能技术的复杂性和高要求性将可能造成一定程度的企业会计信息安全风险，如果企业缺少相应的专业人员或系统维护不及时，很可能存在企业财务数据甚至商业机密泄漏的风险，对企业造成不可挽回的损失。人工智能与传统会计对比分析人工智能与传统会计相比在不同层面上存在着差异。见表1。

人工智能时代会计的发展方向

（一）传统会计向管理会计转型

在繁琐的基础性核算工作逐渐被人工智能替代后，企业对会计人员的管理型思维提出了更高的要求[4]，会计人员不仅要帮助企业制作报表等财物方面的事宜，更多的是要将财务知识结合企业各个部门现状，为企业的长远发展考虑，同时利用自身积累的经验，对企业的经营发展提供全面预算、成本控制、风险评判等支持，积极参与企业未来发展战略的制定，为企业创造出更高的价值。在此背景下，虽然传统的会计功能被取代，但是管理会计反而能利用智能化，能够对基础的财务数据做出进一步分析，为企业的管理出谋划策。面对目前瞬息万变的市场，通过分析各项财务数据做出管理决策，整个过程都需要会计人员的参与，未来传统会计也必向管理会计转型，会计人员也不再仅仅记录和核算过去的业务，更应该为企业未来的管理和发展出谋划策。

（二）会计与人工智能相互融合，取长补短

未来智能化将是时代的发展趋势，会计应该与人工智能更加深度融合，取长补短。一方面，在培养会计人才时加入人工智能知识的学习，注重培养综合型的管理会计人员，利用人工智能技术促进会计行业的发展；另一方面，不能松懈对会计基础理论的研究，同时也要培养会计人员独立思考和解决问题的能力，人工智能只是一个工具，把握大局的还是会计工作者，企业不能过于依赖人工智能。

（三）会计从业人员提升自身综合素质

会计从业人员在这一严峻的背景下，应该不断提升自己的专业能力和综合素质，积极转变传统的会计职能，达到能够兼顾财务会计、财务审计和管理会计等多种工作，能够完成人工智能无法实现的工作的程度，同时积极学习新领域的知识，例如现代的智能软件，提高工作效率。通过本文研究，笔者认为人工智能的发展与应用在未来是必然的，会计人员只有积极顺应时代的发展，不断优化自身的职业水准，提高管理决策的水平，才能立于时展之巅。

参考文献

[1]何苹.人工智能背景下传统会计面临的挑战与选择[J].经济管理文摘,2020(14):128-129.

[2]郭昌荣,程永鹏.人工智能对会计行业的影响及对策[J].会计师,2020(15):1-2.

[3]李怡.会计人工智能存在的风险与对策研究[J].财会学习,2020(28):96-97.

[4]朱石玉.人工智能发展对会计行业的影响及应对措施[J].江苏商论,2020(08):37-40.

[5]吴钟山,焦栋.浅谈“人工智能”背景下对传统会计实务的影响[J].大众投资指南,2019(02):162-163+165.

[6]刘洁.人工智能对会计行业发展的影响研究[J].财会研究,2018(06):33-35.

篇3

【关键词】计算机 人工智能技术 系统

人工智能（Artificial Intelligence）是研究使计算机模拟人的学习、推理、思考、规划等思维过程和智能行为的学科，用过对计算机实现智能的原理的研究，制造出类似于人脑智能的计算机，使计算机实现更高层次的应用。随着信息技术的发展和网络的广泛普及，人们教育观念正在悄然改变，新型的教育模式正在成形，计算机网络远程教育迅速发展，然而由于计算机网络远程教育发展尚不成熟，实际应用过程中存在诸多问题，而人工智能的引入，则使计算机网络教育水平提升到一个全新的发展台阶，并展现了其广阔的发展前景[1]。

一、人工智能技术概况

人工智能是通过研究人的智慧机理和思维过程，利用计算机体现和模拟人的智能行为。人工智能自其正式提出至今短短几十年内取得飞速的发展，已经成为一种成熟的工具。由于人工智能的效用堪比人的智慧，在进行信息分析处理时可以采取语音识别，实现人机对话，所以其应用范围自其发展以来逐步向诸多领域扩展，如医学、建筑学、地质学、机械等，而其研究课题也不断深入，如专家系统、机器人、自然语言处理系统、博弈等。人工智能具有理解经验并从中学习、辨别模糊或互相矛盾的信息、快速而成功地对新环境做出反应、在解决问题时使用推理进行有效的推导、能处理复杂的情况、应用知识控制环境等诸多能力。人工智能是一个知识信息系统，知识在人工智能中占据重要的地位，计算机的智能只有通过对知识的发现、储存、学习、推理和决策才能展现出来。人工智能主要有以下优势：首先，由于知识储存与计算机系统中，为人们知识传播和复制带来了极大的便利，计算机网络技术的发展，使知识的传播和复制突破时间和空间的限制，为人们带来无限的知识共享。其次，人工智能系统拓展了知识信息获取渠道，同时在某些任务处理的质量和速度上，人工智能展现的能力惊人的能力，远非人类所能及[2]。

二、人工智能技术在计算机网络教育中的应用

（一）智能决策支持系统

智能决策支持系统（IntelligentDecision Support System）是由决策支持系统与人工智能结合的产物，在网络教育领域的应用展现出广阔的发展前景。智能决策支持系统在数字图书馆中的应用，则使得决策目标和进行问题的识别更加明确，帮助决策者建立起完善的决策模型，提供多种备选方案，同时对各种备选方案进行选择、优化、比较、分析，从而使决策者的决策更加准确、有效[3]。

（二）智能教学专家系统

智能教学专家系统ITES（Intelligent Teaching Expert System）是传统CAI系统转向的主要方向，是一种开放式交互教学系统，通过智能教学专家系统利用计算机对专家教授教学思维的模拟，从而为教学提供一个良好的智能环境。一方面，学生可以通过智能专家系统获取知识，另一方面，智能教学专家系统能根据学生的具体实际情况（包括知识储备、能力、学习方式等）进行知识传授，从而使教学效果大大提升。在智能教学专家系统中，智能计算机辅助教学占据重要地位，具有以下智能：首先，自动生成各种问题和练习，并在教学内容理解的基础上，形成问题解决方案，同时还能自动生成和理解自然语言；其次，能根据学生的自身实际情况，对学生的学习内容和教学进度进行合理调整，并对教学内容具有解释咨询的能力；再次，能对学生的错误进行判断，评价学生学习行为，并帮助学生纠正错误，同时使自身教学策略得到完善。

（三）智能导学系统

智能导学系统（Intelligent Induct-learning System）是现代继续安吉网络教育系统的重要组成部分，是实现计算机网络教育项目的保障。通过智能导学系统，能为学生提供一个良好的学习环境，并能快速地获取其所需要的各种资源，从而使学习者获得学习的全方位服务，进而达到学习的成功。智能Agent技术的智能导学系统，可根据学生的具体情况制定符合学生实际的导学策略，并为学生提供个性化、针对性的服务。在这种导学策略下，系统不仅能自动生成各种问题和解决方案，并且能合理规划、调整学习内容和进度，同时能针对信息反馈内容及时修正导学策略，使导学策略更加合理科学[4]。除了上述3各种系统在计算教学中的应用，还有智能仿真技术（Intelligent Simulation Technology）、智能硬件网络IHN（Intelligent Hardware Network）、智能网络组卷系统INES （Intelligent Network Examine System）、智能信息检索引擎 （Intelligence Information Retrieval Engine）等系统在计算机网络教学中应用，这些人工智能在计算机网络教学中的应用，共同推进了计算机网络教学的发展。

三、结语

计算机网络教育中加强对人工智能技术的引入，使我国现代计算机网络教育呈现蓬勃发展的态势，通过多种智能系统的应用，使计算机网络教育的学习环境得到极大的改善，计算机网络教育的时空制约进一步突破，大大延伸了计算机网络教育的服务领域。随着人工智能技术在计算机网络教育中应用的深入研究和发展，未来计算机网络教育的个性化将会更加突出，远程教育也将实现更好的发展。

参考文献：

[1]潘瑞玲，余轮.具有Agent功能的远程教育系统的设计[J]. 福州大学学报（自然科学版）. 2012（03）：105-106.

[2]何丕廉，苏成君，郝祯亮.网上虚拟教室中笔记系统的设计与实现[J]. 计算机工程与应用. 2011（18）：239-241.

篇4

关键词：人工智能 科学方法 创新

中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2015）03-0093-01

人工智能是一门涉及较广的边沿学科，它涉及哲学、数学、心理学、计算机科学等学科，其本身的性质也就需要从事这项工作的人必须要对人工智能所涉及的学科有一定的了解。近几年，我国在人工智能的理论和技术方面都有所突破，但是时代在快速发展着，这就需要人工智能研究不能一直保持原有的状态，还要有所创新，以顺应时代的变迁。

1 人工智能的发展历程

人工智能（Artificial Intelligence）一词最早是在1956年DARTMOUTH学会上提出的，这也就标志着人工智能的诞生。在1969年召开了第一届人工智能联合会议，以后每两年召开一次。1970年出现了《人工智能》国际杂志，推动了人工智能的学术研究及发展，从此以后，人工智能的研究形成热潮，不同人工智能学派的争论非常激烈，这使得人工智能得以进一步发展。而我国的人工智能研究开始的比较晚，在1978年“智能模拟”正式纳入国家计划开展研究。而且现在我国从事人工智能研究工作的除了科技人员还有很多的大学师生，从人工智能的发展前景来看，人工智能定会为我国的现代化建设做出重大贡献。

2 人工智能的突破及科学方法

2.1 对人工智能采用分散式的研究

由于人工智能的研究是很复杂的，很难进行整体性的研究，所以只能把它分成几个层面再各个击破。人类认为结构、功能、行为是系统能力的三个基本要素，所以对于人工智能的研究也可以分为结构模拟、功能模拟、行为模拟三种模拟方式。下面对人工智能的三种模拟方式进行举例分析[1]：

关于结构模拟就以人工神经网络的研究为例。根据结构模式的思想，人工智能的研究人员尝试建造人工的神经网络模拟人类的思维能力。20世纪50年代，出现了感知机，它是用人工神经元电路构造的，这也说明了人工神经网络的智能性。后期也出现人类利用少数神经元的网络设计模拟高等动物反射能力的实例，展现了人工神经网络的发展前景。但是，在人工神经网络的研究中如果想有效的模拟人类的思维能力就需要有接近人类大脑新皮层的人工神经网络，在制造技术上存在很大的困难；如果降低人工神经网络的复杂程度，那它的智能化就会退化。基于功能模式的物理符号系统研究实例。基于功能模拟的物理符号系统的研究也取得了很多的成果，比如：通过图灵测试的血液感染疾病诊断专家系统和战胜过国际象棋世界冠军的“深兰”专家系统。但是专家系统需要拥有专业的高水平知识，但是这种知识的获取是很困难的，不仅如此，就现在的逻辑理论而言，就算获得了必要的知识，也不能支持知识的推理与表达。

2.2 发现了智能生成的核心机制和知识的生态学结构在本能知识下的知识转换

人工智能的定义是非常复杂的，简单来说，人工智能是为了实现人类改善生存与发展条件的目的，面对具体环境时，根据现有的知识去发现问题、确定解决问题的目标；再针对问题和已定的目标获得必要的信息，进而利用所获得的信息和现有的知识想出解决问题的智能方法，并实施这个方法，以达到解决问题的目的。人工智能实际上模拟的是人类智能“确定解决问题的目标、获得信息、找出解决办法”的能力。也就是说可以说，人工智能工作前提是“给出有待解决的问题、知识和明确的目标”，工作内容是“获得必要的信息，进而利用所获得的信息和现有的知识想出解决问题的智能方法”，因为找到解决问题的方法是智能的表现，所以可以理解为，人工智能的核心就是在给定条件的制约下信息知识的智能转换。在这种方法的引导下就可以建立人工智能新的机制模拟方法了。

我们已经发现人工智能的核心机制是：信息知识的智能转换，也就是说，信息和知识在人工智能的研究中发挥着很重要的作用。研究发现，知识并不是固定不变的，它具有自己的生态学结构。在本能和外界信息的刺激下，人类不断的学习并不成熟的经验知识，然后根据自己本身的理解和思考把经验知识变成规范知识最后成为常识性知识。发现知识的生态学结构不只是可以加深对知识的理解，还拓展了人工智能的研究视野，对人工智能的研究有着很重要的意义[2]。

2.3 把智能生成的机制与知识的生态学结构相结合

把智能生成的核心机制与知识的生态学结构相结合建立新的模拟方法，就会发现一直处在独立发展的结构模拟、功能模拟、行为模拟都是机制模拟方法的特例。比如：结构模拟可以说是，信息与经验知识的经验型智能转换；功能模拟就是把信息与规范知识的规范型智能转换；行为模拟是信息与常识性知识的智能转换，而且经验知识、规范知识、常识知识之间在机制模拟中是相继环节，所以结构模拟、功能模拟、行为模拟也应是机制模拟中的相继环节[3]。在“以信息观、系统观、机制观为主要标志的系统科学方法论”的观念下，原来看似无关的人工智能的三种模拟方式，竟然有着相互的关系，把原来看不到的本质给展示出来，就是科学方法的厉害之处。

3 结语

通过研究发现，在人工智能的模拟研究中一直处在独立发展的结构模拟、功能模拟、行为模拟都是机制模拟方法的特例。这也就说明智能生成的机制与知识的生态学结构的结合是人工智能研究的统一理论和方法。这一结果为人工智能的发展开辟了一条新的道路，人工智能的研究的这一突破主要依靠科学方法的创新。所以，在今后的人工智能研究方面应注重科学方法的研究、应用和创新，以使人工智能研究事业在未来的发展道路上越走越远。

参考文献

[1]钟义信.人工智能的突破与科学方法的创新[J].模式识别与人工智能，2012（3）：456-461.

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《新闻周刊》12月9日

自动加油泵的出现让很多人失业，然而以其为代表的工业自动化给人类带来的

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自动加油泵的出现让很多人失业，然而以其为代表的工业自动化给人类带来的便利确是难以估量的。经济学家一再表示，自动化有助于总体生活水平提高、受教育程度提高、平均寿命延长和犯罪率下降。有人说这种发展对那些底层的劳动者来说并非好事，实际上它仍然给这些人带去更实惠的产品。现在人工智能发展带来的自动化程度更高，也有迹象表明，这种技术创造的就业机会比破坏的更多。9月份公布的美国人口普查数据显示，自1999年以来，贫困人口的年均下降幅度最大。从2014年到2015年，美国创造了近300万个就业机会。以谷歌、IBM为代表的世界顶尖的科技公司正在竞相捕捉这个大规模的市场，建立最好的人工智能，这意味着这项技术将更快惠及到所有人。

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关键词：人工智能；网络教育；应用；前景

中图分类号：TP18

“人工智能”一词最早是在20世纪50年代末期在Dartmouth学会上提出的。它是计算机技术的一个分支学科，但又同时包含了很多领域的不同学科，例如生物信息学、机械理论学、数理推论、语言文化等，它的研究领域非常的广泛，包括机器翻译研究、智能控制研究、专家系统学、机器人研究、语言和图像理解研究、遗传编程研究、自动程序设计研究、航天科学与应用、庞大的信息处理、储存、管理研究。此后，越来越多的科研人员开始了对人工智能技术的研究。国际上比较先进的研究机构有麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学伯克利分校、宾夕法尼亚大学、耶鲁大学、德国人工智能研究中心、索尼公司等，中国的先进研究机构主要有清华大学、北京紫光优蓝机器人技术有限公司、中国科学院先进技术研究院、北京大学、南京理工大学、哈尔滨工业大学、中国科学技术大学、北京邮电大学等几十家机构。

目前，将人工智能应用在网络教育中是很多研究者关注的热点，在近些年的研究中取得了很大的进步，取得了一些先进的成果，但是在研究中也遇到了一些问题，需要研究人员进行解决并创新。本文首先介绍了网络教育的现状，探讨了人工智能在网络教育中的应用，通过研究提出了做好人工智能在网络教育中应用的有效措施，最后对人工智能在网络教育中的发展前景进行展望。

1 网络教育的现状

随着信息技术和网络技术的不断发展，人们对教育的观念以及接受教育的方式发生了巨大的改变，“网络教育文化”日趋成熟。网络的发展给传统的教育模式带来新的挑战，它除了将传统教育模式的一些显著不足进行了改变以外，同时使教学更富有吸引力和生气，吸引更多的人愿意到Internet教学中来学习自己想要的知识，他们可以不受时间、空间、身份的限制，到这个虚拟的课堂来进行“充电”。但在当前，网络教育还在初级的发展阶段，在实际的推广和应用中还存在着一些问题：

（1）在网络远程教育的过程中，支持学习的服务系统没有很好的满足学习者的要求，引导学习者学习的手段和给学习者答疑的方法都比较落后，服务的方式受到一些客观因素的限制；

（2）网络实验教学中有很的问题存在，例如空间的分散性差，时间的流动性和自主性差，除此之外，便携性也比较差等；

（3）目前，虽然网络教育中进行的考试具有开放性，但是考试的公平公正性、考试类型的科学性、出题的权威性都很难保证；

（4）目前来看，网络系统本身具有了信息查询能力，但这种查询的能力是很有限的。

2 人工智能在网络教育中的应用

2.1 智能决策支持系统

智能决策支持系统是在1980年左右由美国的研究大师波恩切克提出来的，是决策支持系统与人工智能技术相结合的产物。目前，由于智能决策支持系统的不断发展和创新，在网络教育的应用和研究方面表现出很强的发展潜力。例如，智能决策支持系统在数字和移动图书馆中的得到了广泛的应用，该系统能够为数字图书馆的管理人员提供决策和管理所需的数据、信息，帮助他们明确决策和管理的目标，通过建立决策模型并加以修改或完善，为数字图书馆正确、有效的管理和决策提供必要的支持。

2.2 智能教学系统

智能教学系统是在1970年以后迅速发展起来的，可以为学习者提供一种智能的授课环境，它将计算机的模拟功能来体现在整个教学过程中，使用人工智能技术和多媒体技术等先进的教学手段，共同形成一个交互式的开放的教学系统，在这个学习系统中，学生可以主动的获取学习知识，系统可以根据学习者的个人情况来进行合理和科学的教学，以达到最佳的、理想的教学效果。

2.3 智能导学系统

支持服务是现代计算机网络教育系统的重要构成要素。建立和维持一个高效灵活、强有力的支持服务子系统是有效地开发、管理和实施计算机网络教育项目的保证。智能导学系统可以创造一个优良的学习环境，使学习者方便快捷地调用各种资源，以获得学习的成功。

2.4 智能硬件网络

智能网是20世纪80年代初期兴起的研究课题。随着网络的日益普及，通过网络进行学习，不仅要求多媒体综合化的信息处理能力，而且要求网络能够提供高级信息处理能力。就目前的状况而言，对现有的计算机教育网络赋予其一定的“智能”，从硬件性能本身加以提升是一种不乏远见的选择。

3 做好人工智能在网络教育中应用的有效措施

3.1 加大资金的支持

对于做好人工智能在网络教育中的应用工作，绝对离不开资金的支持，因此各级政府部门应该做好相关的预算，落实好国家对于支持人工智能技术的相关政策，对于在人工智能技术发展中做出突出贡献的企业和科研单位要给予一定的资金支持，支持这些企业、科研单位的研究工作，促进人工智能在网络教育中更好的发展和应用。

3.2 加快人员培训工作，建立技术研究团队

人工智能在网络教育中的应用工作具有技术性、专业性强等很多特征，因此，必须培养一批高素质的人工智能专业人才，同时还要对这些人员进行全面的业务培训，使得这些人员既要懂管理，又要精通人工智能的专业知识，通过全面的业务培训和人才引进，建立人工智能的技术研究团队，使得这些人的才能得到很好的发挥，在人工智能方面有所创新，保证人工智能在网络教育中得到更好的应用。

3.3 加强和先进研究机构的合作

在人工智能技术研究方面，美国、英国、德国等国家都走在世界的前列，而我国的人工智能技术研究的能力较低，与上述发达国家相比还存在一定的差距。因此，如何缩小这种差距，实现人工智能在网络教育中更好的应用，就需要我们的研究人员加强专业知识的学习，和这些国家的先进研究机构进行有效的沟通和联系，借鉴其先进的研究经验，根据自己的实际需要，进行一些实际的合作。

4 结束语

由于人工智能技术本身存在着巨大的优势，人工智能网络技术也会不断地进行发展而趋于成熟，这将极大地改善并且优化网络教育的学习环境，全面提升网络教育的整体教学质量，并有望增强网络教育的全面开放性。为了做好人工智能在网络教育中的应用，需要加大资金的支持，加快人员培训工作，建立技术研究团队，加强和先进研究机构的合作，使网络学习的支持服务更加人性化和拟人化，更加体现以人为本的关怀精神。

参考文献：

[1]吕生荣.浅谈人工智能在计算机辅助教学中的应用[J].科技资讯，2009（01）：198.

[2]张园.人工智能技术在计算机辅助教学中的应用研究[J].科技资讯，2007（34）：108-109.

[3]陆志一，吴学庆.计算机未来的发展趋势[J].黑龙江科技信息，2008（04）.

[4]张瑞.计算机科学与技术的发展趋势探析[J].制造业自动化，2010（08）.

[5]何月瑶.计算机技术发展态势分析[J].科技创业月刊，2007（05）.

篇7

研讨会上，中国工业合作协会理事长唐保玲致辞并提出，此次研讨会目的是倡导推动“中国制造2025”和“互联网+”融合发展，意在探索如何利用互联网创新模式结合AI做好工业领域的精细化服务。移动互联网、大数据、云计算和人工智能的快速发展，为工业传统转型和服务升级提供一个弯道超车的机会。中国工业合作协会着力构建以工业互联网平台为基础、以大数据为服务支撑的互联网+人工智能全要素服务体系，并大力营造有利于人工智能企业发展的环境，鼓励将人工智能的基础和应用研究产业化、商业化，争做促进中国制造业转型的前沿力量，共同为实现中华民族伟大复兴的中国梦作贡献。

中国兵器集团科技带头人、兵科院总体部部长李军致辞时指出，工业服务云平台+人工智能更高水平的融合创新，将是军民融合项目的发展方向。目前，在国家军民融合项目战略发展推动下，兵器行业用开放合作、技术共享的模式与民用企业紧密合作，打造更大的共同体，推行全价值链的体系化经济管理。军民融合项目的成果和技术的提升应用在兵器行业和民用行业领域，将会大力推动工业发展和服务创新，不断升级工业生产理念、产品制造和组织模式升级，希望工业企业能有效利用物联网、大数据、人工智能技术，加快提升自身竞争力并汇聚新动力。

国际欧亚科学院院士马俊如强调，制造业在不同的发展阶段要把握好自己的创新驱动模式，即引进消化吸收再创新、集成创新、原始创新三种，一个国家推动创新驱动在不同发展阶段是这三种模式的组合。集成创新的模式目前正处于上升阶段，工业4.0是代表人工智能领域应用的一个新目标，但工业服务云平台和人工智能的融合并不要把它定义为工业4.0的最高层次，务必要由低到高地瞄准新目标系列化发展，并响应国家“一带一路”创新倡议。他中肯地说，要从全球化视野看问题，不要头脑发热认为互联网+、人工智能可以解决一切，要踏踏实实地走好创新之路。

篇8

 

政策催化进一步加强

 

国内AI有望“弯道超车”

 

目前，各国政府都高度重视人工智能相关产业的发展。自人工智能诞生至今，各国都纷纷加大对人工智能的科研投入。美国主攻军用机器人技术，欧洲主攻服务和医疗机器人技术，日本主攻仿人和娱乐机器人。可以说，人工智能成为各国“大脑”计划的重要内容。

 

当下我国社会面临老龄化压力、经济转型和制造业升级，对此，国务院在印发的《中国制造2025》中明确指示，要把智能制造和高端技术创新作为重点建设工程，特别提出要发展和培育一批产值超过100亿元的人工智能核心企业。

 

国内市场的扶持政策频出。2015年7月，国务院印发《“互联网+”行动指导意见》，将发展人工智能提升到国家战略层面;2016年1月，科技部部长万钢提出“科技创新-2030项目”，智能制造和机器人成为重大工程之一。

 

在2016年3月两会召开期间，《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要(草案)》正式出炉，其中提到，要大力推进先进半导体、机器人、智能系统、智能交通、精准医疗、智能材料等新兴前沿领域的创新和产业化，形成一批新增长点。

 

政策和资金的支持、人才储备、技术的积累和突破等都为人工智能的发展提供了基础条件。科技部高技术研究发展中心研究员刘进长认为，我国人工智能与机器人技术的快速发展，一是因为国家的高度关注与政策支持，二是得益于金融界的重视与大企业的不断进入。

 

“2014年，中国市场的工业机器人销量猛增54%，我国智能语音交互产业规模达到100亿元，指纹、人脸、虹膜识别等产业规模达100亿元。”广证恒生副首席分析师赵巧敏向《经济》记者分析称，在利好因素的促进下，我国人工智能技术攻关和产业应用发展势头良好。

 

在她看来，目前国际巨头在人工智能技术上还没有完全形成垄断。我国在人工智能的研究上与发达国家相比，甚至与美国相比都不算落后，这是难得的历史机遇，是提升综合国力和影响力的绝佳机会。

 

“我国完全有可能利用市场需求优势、用户数据优势等，抢占人工智能技术和产业的制高点，实现人工智能技术‘弯道超车’。”赵巧敏称。

 

人工智能大潮来袭

 

千亿市场规模可期

 

人工智能已经开始进入一个新的阶段。从Siri识别到无人驾驶，都是人工智能的实现载体，涉及到的技术和领域跨越多学科，包括深度学习、智能识别、专家系统、神经网络、智能机器人等。

 

未来，人工智能需求将会激增。据BBC预计，到2020年，全球人工智能市场规模将达到183亿美元，约合人民币1190亿元。

 

“目前人工智能的应用领域主要还是以工业制造为主，但是随着经济结构的转型，以及不断攀升的劳动力成本，未来包括机器人在内的人工智能产品的市场需求将会不断扩大。”爱建证券研究所研究员刘孙亮向《经济》记者表示，随着人均可支配收入的增加，以及人口老龄化时代的来临，人工智能家庭化的现象将会普及，届时家用助老服务机器人、医疗机器人以及家用清洁机器人的市场需求将会激增。

 

国内著名的咨询机构艾瑞咨询在参考人工智能行业全球市场规模后预计称：在不包括硬件产品销售收入、信息搜索、资讯分发、精准广告推送等的情况下，预计2020年中国人工智能市场规模将达到91亿元人民币。

 

而目前市场的关注点还只是在智慧金融、智能家居等应用领域，对于人工智能的发展空间来说，这只是冰山一角。

 

赵巧敏表示，由于人工智能属于基础型技术，与机器人和大数据联系紧密，其水平的提升将带来多领域的应用扩展，大幅拓宽传统产业的发展之路，造成未来5-10年的巨大颠覆性影响，产生10-100倍的溢出效应，由此将打开万亿规模的市场空间。

 

“仅仅以工业机器人领域为例，在智能化水平提高后，将降低固定资产投资成本近30%，降低人工成本近60%-70%，在汽车整车、零部件制造、食品工业及物流等行业产生8-10倍的产业集群带动作用，对应着800亿-1000亿元的市场规模。”赵巧敏说。

 

实际上，中国人工智能的商业化应用环境甚至能创造更大的市场空间。我国人工智能的商业应用水平已经十分繁荣，这一概念已经渗透了教育、金融、医疗、文体娱乐等领域，且获得了很好的市场反响。

 

“市场关心的IT和互联网领域几乎所有的主题和热点，例如智能硬件、O2O、机器人、无人机和工业4.0，发展突破的关键环节都是人工智能。”赵巧敏表示，人工智能的发展是必然趋势，它将成为未来30年内我国技术发展的重心，也会给互联网领域带来新的突破，给人们的生活带来翻天覆地的变化。

 

在人工智能应用领域，我国已经发展得较为全面，包括家居领域、安防领域、医疗领域、企业领域、金融领域和教育领域。

 

然而尽管目前我国自主知识产权的文字识别、工业机器人、娱乐机器人等智能科技成果已经进入大规模实际应用，但市场空间仍然很大。中泰证券首席宏观策略师罗文波向《经济》记者表示，我国机器人的“密度”只有德国、日本的1/10，行业发展空间巨大。

 

VC青睐人工智能

 

巨头加速并购

 

人工智能一直是硅谷大佬们疯狂追求的领域，谷歌、Facebook、IBM均重金投资人工智能，是目前AI领域的领导者。微软、谷歌和Facebook等全球科技巨头都认为2016年是AI迅速进化的关键节点。

 

Google希望在人工智能领域复制Android的成功，并力图打造一个机器人帝国;Facebook计划在2016年制造出能够在家务和工作上帮助自己的人工智能;苹果4天内接连收购两家人工智能初创公司……

 

据罗文波统计，目前全球人工智能企业已经超过了900家，大多集中在北美和西欧。这些人工智能初创企业总估值超过87亿美元。“随着日本、北美、欧洲的‘大脑’计划大规模布局人工智能，2040年全球很有可能实现广义的人工智能。”

 

除互联网巨头外，敏锐的资本方也在积极布局人工智能领域，近年来风投不断加大对人工智能初创企业的投资，持续布局人工智能这个重要风口。

 

“2014年人工智能企业融资总量首次超过10亿美元，2015年融资总量更是超过12亿美元。2016年到现在，全球在人工智能领域的投资已经超过4亿美元。”渤海证券研究所证券分析师齐艳丽向《经济》记者表示，随着科技巨头在人工智能领域的布局将提速，VC/PE在人工智能领域的投资也将随之爆发。

 

“反过来，资本层面的爆发也将持续带动人工智能行业加速爆发。”齐艳丽认为，虽短期看人工智能仍处于大规模投入期，较难变现，但未来人工智能应用于无人驾驶汽车、辅助诊断、刑侦监测等领域将会产生巨大的商业价值和社会价值。

 

在全球市场火爆的背景下，国内市场也充满了巨头和风投的博弈与布局。

 

出于对人工智能行业商业前景的看好，国内巨头纷纷进军人工智能领域，百度、阿里、腾讯均在人工智能领域发力。

 

其中，百度2014年研发投入接近70亿，同时涉足了深度学习与自动驾驶领域，并推出了“百度大脑”计划;阿里巴巴推出了国内首个人工智能平台DTPAI;腾讯推出了撰稿机器人Dream writer，开放了视觉识别平台腾讯优图，同时成立了腾讯智能计算与搜索实验室。一些具有创新性眼光的巨头公司也相应进入，让整个行业迎来了爆发的机会。

 

“互联网巨头公司和创业公司是我国AI技术基础研究主力军。在国家政策大力支持下，无论是科研机构还是企业都在加大人工智能研究的力度，由此也取得了较为不错的成绩。”据罗文波介绍，截至2015年底，我国人工智能领域已有近百家创业公司，约65家获得投资，共计29.1亿元。人工智能领域布局如火如荼。

 

巨头的基础层切入为人工智能基础领域的研究带来了巨大的资金优势和人才支持，使得部分技术达到世界一流水平。例如，我国的视觉、语音识别的技术已经处于国际领先水平。

 

而近两三年，风投也开始加速了在这一领域的投资步伐。2014年开始，我国人工智能领域投资金额、数量、参与投资机构数量均大幅增加，2015年更是实现了跨越式的增长。“2015年我国投资人工智能的机构数量已经高达48家，是2012年投资机构数量的6倍;投资额为14.23亿元，是2012年投资额的23倍。”赵巧敏表示。

 

短期看好应用开发

 

长期关注技术研究

 

二级市场一向是搜寻热点的风向标。人工智能市场的火爆也催热了资本市场的相关行业。在市场空间巨大、产业前景明朗的背景下，占据资金优势的上市公司纷纷瞄准人工智能领域，分享广阔蓝海。

 

随着人工智能的不断进步和发展，最先实现产业化的AI应用层将最早迎来投资机会。银河证券分析师杨华超向《经济》记者分析称，无人驾驶、工业4.0、智慧医疗等主题将成为未来中长期的热点，建议关注相关主题的优质标的。“同时，AI数据层和应用层作为准入门槛较高的环节，之前具有技术积累和数据资源的公司将优先受益，可以关注目前已经在人工智能领域已经有技术和规模优势的公司。”

 

对此，罗文波则建议投资者，选择人工智能领域的标的，要分长短期来考量。“短期可关注在人工智能商业化应用有所突破的企业，长期可关注具备技术研究实力的公司。”

 

在他看来，具备竞争力的上市公司主要有两类，一是与机器人硬件制造相关的公司，它们一般拥有较好的智能制造业基础，在未来产业升级过程中，拥有强大的竞争优势;二是在人工智能商业化应用有所突破的公司。

 

对此投资逻辑，赵巧敏也表示认同，“短期看好应用开发领域，特别是基于当下较为成熟的感知智能技术如语音、视觉识别的服务、硬件产品等的应用开发将是短期的投资亮点”。

 

“目前下游应用领域也面临着大量需求，如人口老龄化对服务机器人的需求、定制化生产对3D打印的需求、物流配速对无人机的需求等。”赵巧敏分析称，穿戴设备、3D打印、无人驾驶、服务机器是最值得看好的应用场景。

 

而从长期来看，在以现有技术为基础的应用领域基本饱和之后，只有技术研究才能推动新一轮的应用创新，赵巧敏称。技术研究是长期的投资关注点，“应该关注核心技术模块提供商和数据传输、运算、存储过程所涉及的基础设施运营商”。

 

与此同时，在主板之外，一些新三板标的同样值得关注。从2015年起，挂牌新三板的人工智能企业数量明显增加。以机器人子行业为例，仅2015年一年就有35家机器人企业在新三板挂牌，还有10家机器人企业在待挂牌状态，20多家公司在审查待挂的状态。投资者可以有选择地关注其中较好的标的。

篇9

关键词：电气工程；自动化智能化

中图分类号：F470.6 文献标识码：A

随着计算机科学的不断发展，人工智能技术应运而生，作为新兴的计算机科学的重要领域之一，人工智能理论的研究与延伸，对人工智能技术的本质进行了解释，基于此生产出的与人类智能类似的智能机器即为人工智能技术。该领域研究的对象主要包括：语音识别、图像识别、专家系统、机器人及自然语言处理等。对于电力系统而言，电气工程方面主要包含自动控制、信息处理、系统运行、研制开发、电子电气技术及计算机与电子应用等方面。人工智能技术在电气工程自动化中的实际应用中，还存在一些问题，要对这些问题进行分析和解决，才能促进我国电气工程自动化的发展。

1. 智能化技术

人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为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。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能也称为机器智能，是与自然科学和社会科学结合的产物。。在电气自动化领域中，专家系统的应用最为广泛。人工智能技术在电气自动化技领域中的应用，提高了电气工程系统的自动化水平，使设备运行及处理的精确度和准确性大大提高，保证了电气系统的工作效率，节约了大量的人力资源，系统安全性及稳定性也大大提高。在机械设备方面，自动化水平也得到提高，实现了机械设备在无人操作的情况下准确、自动的进行操作与控制，实现了人工智能技术与电气自动化的目标，比如智能配电网中均采用了先进的带数字接口的智能断路器和跳合闸等控制信号的传输方式，而传统的二次电缆也蜕变成数字信号接受的网络传输形式，因此其在工作效率和故障处理的效率上得到了显著提高。

2. 电气工程自动化中智能化技术的应用现状

采用人工智能技术，可以实现以下控制功能：首先，对数据信息进行采集与处理，实时采集所有的开关量与模拟量，根据要求进行处理与存储。其次，画面显示，系统与设备的运行通过模拟画面真实的反应出来，对电压、电流实时的显示出来，根据模拟量、计算量、隔离开关及断路器等，自动生成趋势图。第三，运行管理。专家系统在操作系统中的运用，实现日志、报表的生成，运行曲线、数据存储等操作。第四，故障录波。实现了模拟量的故障录波、顺序记录、波形

捕捉及开关量变位等。第五，操作控制，利用键盘及鼠标对断路器及隔离开关进行控制，实现停机操作，通过设置，对操作人员的权限系统可以进行限制，对值班管理进行加强。第六，在线分析。在线进行参数修改与设定。对不对称的运行进行在线分析及负序量进行计算。第七，运行监控，对模拟量数值及开关量状态实现智能实时监控，通过声光、语音等形式自动报警，对事件的顺序进行记录。

3. 智能化电气工程自动化控制的前景

3.1 电气工程设计中的智能化应用

由于电气设备的设计是一项复杂的工作，与电气自动化专业中电机、电路、电力电子技术、变压器、电磁场等多个学科都存在关系，要求设计人员要有足够的设计经验，需要大量的人力、物力及财力投入。但是，随着人工智能技术的应用，对人脑难以解决的复杂模拟过程和繁琐的计算过程快速的进行了解决，提高了设计的精度和效率。在电力配电网系统中，智能化、数字化的应用特点十分鲜明，比如智能化的互感器已经广泛使用典型的USB 接口，可与网络进行有效的连接，如此便实现了网络保护装置和智能断路器的有效连接，极大程度地简化了配电网二次回路接线，大大降低了配电网的维护工作。

3.2 电气工程控制中的智能化应用

为了有效的实现增强生产、流通、分配及交换，采用电气自动化控制技术，可以有效的降低人力、物力及财力的投入，对系统的工作效率及质量也有效的进行了提高。在电气设备控制中，人工智能技术的应用主要包含专家系统控制、模糊控制及神经网络控制。最常用的是模糊控制，因其简单，与实际联系最为紧密，因此得到了比较广泛的应用。智能化控制器并不需要对控制对象模型进行设计，这就可以从根本上避免一些不确定因素的产生，提高自动化控制的精密系数。智能化控制器在进行调节控制时完全只需要根据相关数据的变化来自行调节，即使没有专门的技术人员在旁边也可以，同样远程调节控制也是可行的，充分体现了电气工程自动化控制的无人操作性要求，对行业未来发展的重要性不言而喻。

3.3 电力系统中智能化的应用

电力系统中，对人工智能技术的应用主要涵盖神经网络、专家系统、启发式搜索及模糊集理论等方面，而专家系统是应用最广泛的一项。专家系统是一个复杂的程序系统，它集合了大量的经验、规则及专业知识，依靠特定领域专家的知识和经验，进行分析和判断，模拟出专家的决策过程，对各种难题进行解决和处理。专家系统主要由知识库、推理机、数据库、知识获取、咨询解释及人机接口等部分构成，常用“If-Then”规则，也就是对If 条件进行满足的基础上对Then 之后的操作进行执行。在该系统的使用中，要根据实际情况对系统规则库及知识库不断进行更新，才能适应发展的需要。

3.4 电气故障中智能化的应用

在电气设备故障诊断过程中，人工智能技术中的专家系统、神经网络及模糊理论的应用较为广泛，尤其是在发电机故障、电动机故障及变压器故障诊断中的应用。对变压器故障进行诊断的方法主要是对变压器油进行分解，对分解出的气体进行分析，然后判断故障的状态。一般使用智能化技术进行变压器故障诊断时，主要分析的是变压器渗出油所分解出来的气体，从而能够快速锁定变压器的故障发生大致范围然后再进一步缩小该范围，将故障发生的局部位置进行检修排查，

从而大大提高了故障诊断与解决的速度和效率。

4. 结束语

就目前情况来看，在我国人工智能技术已经在各行各业中被广泛应用，在电气工程自动化中也得到了充分的体现。本文结合电气工程自动化的特点，将人工智能技术用在最需要的地方。人工智能技术的应用需要一定的时间以及相关科学知识进行支持，在应用中也遇到了一些困难，尽管如此，其发展前景非常广阔，在实际应用过程中，要不断的总结经验，以促进我国电气工程自动化的发展。

参考文献：

篇10

“老提法”的“新内涵”

智能制造不是一个新提法。上世纪80年代，随着当时的人工智能热潮，智能制造也热了起来，日本出台国家项目“智能制造系统”（IMS），邀请众多国家参加，并且十分重视知识产权。

我们当时考虑，“智能制造”离我国企业还比较远，所以就没有积极参与其中，而是集中于信息化。重点是集成――信息互联互通，以企业效益驱动。

日本的IMS没有很成功。从今天来看，其中最重要的是信息环境，包括人工智能的技术和产业化，都属于初级阶段，不足以支持制造的需要。下面是具体的对比：

信息环境的变化：计算机运算速度，无论超级计算机，还是普通计算机，其运算速度都提高了1000倍以上。芯片线宽今天达到7纳米，是80年代的1/200， 通信和网速提高了50000倍。

人工智能本身的进步：20世纪80年代，人工智能主要是专家系统、模糊计算和神经网络。当时是浅层神经网络。 今天，神经网络已经达到152层的深度学习。自然语言理解，如机器翻译―口语、图片，Google、百度已接近人的水平。

进一步，人工智能将从“计算机模拟人脑思维、认知”往计算机+人的混合智能（如人在回路中）、计算机+网络的群体智能、大数据智能、跨媒体智能、计算机取代人的大量自主无人系统（无人机、无人车、机器人等）这些方向发展。

这样的变化就为今后智能制造的发展提供了巨大推动力。

从智能技术在制造中的应用看，20世纪80年代，多数为产品设计、加工制造、资源管理。今天，扩展到全生命周期：产品创新设计、加工制造、装配、测试、管理、营销、售后服务、客户关系、仓库物流供应链、报废处理等。

因此，智能制造将面临一个新的快速发展前景，被人们寄于厚望。

对智能制造内涵的认识

对智能制造内涵有一个准确、全面的理解有助于避免实施时的被动、盲目。

那么什么是智能制造？目前业界还没有公认的定义。一种最简单的说法认为，智能制造是智能和制造的交集、融合。

进一步，我们再分析一下什么是智能？什么是制造？其中涉及到几个概念：

人工智能技术：是指用机器（主要是计算机和软件）实现人的“感知”和“判断”。这是传统人工智能的提法。如感知方面：机器视觉、力觉、触觉、听觉……在判断和决策方面：专家系统、人工神经网络、模糊推理、智能，自然语言接口、机器学习等。

人工智能新形态：大数据智能、群体智能、跨媒体智能、混合智能……体现形式：自主无人系统；应用：智能制造、智慧医疗、智能农业、智能城市等。

新一代信息技术：包括了移动互联网、智能技术、大数据、云计算、物联网等。

此外，制造全生命周期包括了产品创新设计、加工制造、装配、测试、管理、营销、售后服务、客户关系、仓库物流供应链、报废处理等。

这样就有另一种说法：智能制造是智能技术（特别是新一代智能技术）在制造全生命周期应用中所涉及的理论、方法、技术和应用。

还有一种说法认为，智能制造是指在制造工业的各个阶段，从智能技术的视角，融合信息、机械、工艺、管理等学科技术，以一种高度柔性与高度集成的方式，支持产品全生命周期的产品（服务）设计、加工、管理、销售到报废处理的全过程，达到制造业智能增长、包容性增长、可持续增长的目标。

内涵差不多，都可以参考。

从技术角度看，智能制造技术是制造技术、自动化技术、系统工程与人工智能等学科互相渗透、互相交织而形成的一门综合技术。其具体表现为：智能设计、智能加工、机器人操作、智能控制、智能工艺规划、智能调度与管理、智能物流、智能装配、智能检测、智能维护故障诊断、新制造模式等等。

智能制造

既可“顶天”也可“立地”

不管是哪一N说法，智能制造覆盖面很广，人工智能的内涵也很广。制造全生命周期中的任何一个环节，采用了人工智能的任何一种具体技术都可以属于智能制造的范围之内。

因此，智能制造不只是“高、大、上”，制造业（包括其它行业）的各个层面都可以有所作为。

这便是“立地”，智能制造就在我们身边。

我国在前20～30年的许多信息化成果，如数字化制造、集成制造、网络化制造、虚拟制造、协同制造、现代物流、企业管理信息化等等，都会多多少少用到智能技术（人工智能1.0）。这些方面也需要智能制造进一步发展。

“智能制造”的发展，即“基于人工智能2.0的智能制造”，（或者称为新一代智能制造）当然是“顶天”的（但也“落地”）。

例如，智能感知（大多数需要MEMS技术）是智能装备、智能工厂必须的，也是设备健康管理、故障诊断必须的；

自然语言理解，人在回路中，知识性工作自动化；

群体智能支持众创空间（新产品的创新研发）；

大数据智能可以改善产品质量、故障诊断、对员工/企业/用户的诚信管理；

“无处不在”的高端智能产品；

新制造模式 ，用户参与的设计、批量为1的制造。

我国在这些方面也都有成果、案例。当然还将在深度和广度方面进一步发展。

实施智能制造 不要忘了目标

智能制造有前景，是一个热点，在一些计划中被提为重点，但也只是企业转型升级、制造强国战略中的一个选项。

如何在众多的新技术中选择？如何加权选择？根本一点还是看能不能给企业带来效益、让企业实现可持续发展。

技术只是手段，目标决定了企业的选择。

因此，实施智能制造的方针是：需求牵引、效益驱动；总体规划、分步实施；重点突破、创新发展。

最后总结起来，信息技术、人工智能的迅猛发展为制造业的发展提供了巨大推动力。

篇11

【关键词】 机械电子 人工智能技术 结合性研究

科学技术在国民经济和生活中占有着非常重要的地位，而对科学技术的学术性和探讨研究也逐渐的成为了国家的目前首要任务之一，拥有一个解决智能自动调节控制问题的机械电子系统非常的具有重要现实意义，国家对其的建设和研究采取了很大的努力，期望能够建设一个完善的智能自动调节控制机械电子系统。建设完善的机械电子智能控制系统，能够有效地通过控制人员的指挥处理危险故障，并且能够在特殊区域智能工程的操作，为生产业的发展提供了有力的支持，令国家以及机械电子生产企业的服务效率和生产质量进一步的优化。

1 机械电子工程与人工智能的关系

机械电子系统的内部构造及功能存在着一定的不稳定因素，这就使得机械电子系统在输出与输入关系的处理上有着相当的难度。虽然传统的机械电子工程技术在解析数学方面也同样具有着精密性，但是，这些老旧的方法仅仅只能适用于一些相对来说比较简单的系统[1]。然而，现代的生产应用所需求的系统是比较复杂和繁琐的，往往会要求一个系统能够同时处理多种不同的信息类型。人工智能系统在对信息进行处理时，还存在一定的复杂性和不确定因素，所以现在人工智能处理方式逐渐以知识为基础，正成为成为现代解析数学方式的替代手段。

人工智能构建系统所应用的办法中，主要包含的是模糊推理系统和神经网络系统。神经网络系统不仅能够达到对人脑结构的模拟人技术构成，还能够能够对数字信号作出分析并且给出参考数值。与神经网络系统不同的是，模糊推理系统则是通过对人脑的功能进行，进而达到对语言信号有效分析的目的。在输出输入的准确度上，神经网络系统的准确度相对来说比较高，并且且呈光滑曲面，而模糊推理系统的准确度就比较低，而且还呈阶梯状。模糊神经网络系统能够对两者功能的在一定程度上进行最大融合，这对信息的合理表现是非常有实际意义的，为其提供了一个比较合适的完全表达空间，令信息的有效表达得到了保证。而逻辑推理规则能够达到节点函数的增强效果，这样一来，就为神经网络系统提供了函数连结可能性，实现了两者最大化的发挥了两者的功能[2]。

2 人工智能技术在机械电子工程中的应用

通过上文的介绍，可以看出由于机械电子工程发展具有不稳定性，尽管通过推导数学方程或者采用建设规则库的方法有效的提高数学解析的精密性，但是由于方法较为老旧和传统，致使在数据输入和输出方面存在较大的困难程度，急切需要采用先进智能化的技术来实现机械电子工程的改革。模糊推理系统通过采用合理规范的方式对信息进行保存，具有非常明确的机械含义，神经网络系统采用分布式的方法对信息进行保存，确保神经部件与神经部件之间的紧密练习，有效的提高计算量以及计算速率。通过对这两种方式的综合采用，能够保障人工智能技术作用的有效发挥，实现人工智能技术和机械电子工程两者的共同进步。

总而言之，随着科学技术的飞速发展，每个学科间的融合和交叉点就会越来越多，这为人工智能技术和机械电子工程的发展带来了更为广阔的发展前景，所以要对二者的关系进行合理的处理，进而实现这一领域的不断进步[3]。

3 基于人工智能技术下的机械电子产品实例

本文列举了人工智能技术下的智能移动机器人的实例，对人工智能技术下的机械电子工程进行阐述：

智能控制指的就是是能够对信息进行处理、反馈以及执行控制决策的能力，是控制理论研究的另一个新的高峰，主要是取代那些传统的而且已经无法满足现实需要的控制系统，智能控制系统研究的对象具有高度非线性、复杂的任务以及不确定的数学模型等主要特点。在新时代因素的影响下，越来越多种形式的智能控制系统不断的被应用到各行各业之中，更是在目前对机器人的智能化控制研究中起了很大的作用，主要通过神经控制以及网络控制来实现机器人的自由移动等活动。

智能移动机器人的设计水平随着信息化时代的发展而不断优化，智能移动机器人的应用已经不单单局限于与单一的对象，而是需要做到多种不同方面的功能拓广，我国的智能移动机器人的研究一定要要保证跟上时代的脚步，不然就只有面对被其他国家追赶上的后果。只有使现有的智能移动机器人技术与功能满足新兴业务的发展需求，才能保障我国国民经济持续稳定的发展，并且使得我国在未来的国与国之间的竞争中具备相当的科技以及经济上的优势。

4 结语

在市场竞争白热化和经济全球化的日渐严峻国际形势下，创新能力逐渐成为了一个国家的的根本核心竞争力，而对于我国目前的情况来说，影响我国技术创新能力强弱的主要因素是我国在各项创新资源上的配置、利用和开发的水平较低。因此，建立一个更加完善的技术创新平台就显得非常具有实际意义。使其能将各种创新型资源进行整合，并且为各类创新主体提供更多更加优质的创新服务，而对人工智能技术下的机械电子技术的设计研究则正好满足了当下的这种需求。

参考文献：

[1]王孙安.机械电子工程系统设计[J].西安交通大学机械工程学院，2011（10）：15-19.

篇12

与此同时，阿里云还宣布与制造企业华中数控达成合作，推进新制造发展。另外，阿里云与南凌科技签署战略合作框架协议，共推混合云。比亚迪CIO在会上分享了汽车行业如何利用云计算、人工智能来提升生产效率。

“基于云计算为社会带来的强大计算能力，人工智能将为中国制造业带来25%的生产效率提升，创造额外附加值6万亿。”波士顿咨询在《工业4.0――未来生产力和制造业发展前景》的报告中指出。中国作为世界制造中心，以云计算、大数据和人工智能为代表的工业4.0新技术将成为制造业提升效能的关键。

阿里云在云栖大会・广东分会上提出，为机器装上ET大脑，用人工智能的技术揭开“新制造”时代的面纱。大会上，阿里云和华中数控合作，双方将在云计算、大数据、物联网等领域开展合作，从而推动制造装备从“数控一代”向“智能一代”升级。

ET是阿里云研发的人工智能，目前已具备智能语音交互、图像/视频识别、交通预测、情感分析等技能。其优势在于对全局的洞察和实时决策上，在复杂局面下快速做出最优决定。

“阿里云ET下一步将应用到制造业中，用大数据AI技术协助企业分析生产过程中的全链路数据，实现生产效率提高、库存周转率提高、设备使用效率提升等目标。”阿里云副总裁喻思成在大会现场表示。

除了现工厂的数据化，云计算还为企业内部实现快速创新提供了基础。今年5月，徐工集团与阿里云达成战略合作，共同搭建国内首个“工业云”平台。吉利汽车也在利用阿里云的大数据人工智能技术，设计更符合用户“口味”的产品和服务，未来这一项目还将成长为“吉利大脑”，让吉利可以对市场、研发、制造做实时决策。

“从中国是制造中心，变成中国是计算中心。”喻思成表示，阿里云自主研发的大规模通用计算操作系统“飞天”伴随数据中心的布局走向世界，以在线公共服务的方式为全球提供强大、通用并且普惠的计算能力。

在全球化的云计算基础设施布局之下，如大疆、大拿等中国企业可以使用阿里云的服务来支撑全球化业务发展。此前，企业在出海过程中，需要在全球多个网络的不同系统中来回跳转。

在国际市场竞争中，喻思成认为，阿里云的优势在于自主研发的云计算底层底数体系，并且在安全、人工智能和企业级互联网架构方面有独特的优势。

在产品层面，阿里云宣布推出“竞价实例”，该产品充分利用云计算的规模效应，客户将有机会用低至平时1折的价格做灵活的小时级短期计算，首批产品将定向邀请使用。

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关键词：人工智能；应用；发展

中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1009-3044(2007)07-11714-01

1 人工智能概述

人类的三次工业革命，对社会的影响是巨大的，进入21世纪，科技信息对我们生活中越来越重要，计算机成为我们生活中必不可少的用品，工作、学习样样都离不开，它使我们的生活在信息世界，对信息的掌握更及时、便捷。

“智能化”是新世纪新技术、新产品、新产业的重要发展方向，只能控制、智能自动化将是我们的目标，所以，人工智能越来越广泛的被应用到我们的日常生活中。

人工智能（A Rtifcial Intelligence），英文缩写是AI。人工智能是一门综合了计算机、生理学、哲学的交叉性学科，是一门极富挑战性的学科。人工智能研究的是使机器能够胜任一些需要人类只能才能完成的复杂工作，人工智能机器人的诞生是人工智能操作的里程碑，是人类经过无数的实验而成功运用人工智能创造的结晶。

人工智能的研究是方方面面的，它不仅涉及计算机程序应用，还涉及到信息论、控制论、自动论、生物学、心理学、语言学、哲学、数学逻辑等多门科学知识。早期的人工智能机器人是不成熟的，它的只能做一些很简单的事情，并没有达科学家要求的程度，所以如何构造一个系统，可以使机器人的编程程序完全模仿人脑的行为成为摆在专家们面前的最严峻的考验。

2 人工智能的应用

随着计算机、通信和并行程序设计技术的发展，对人工智能的研究已经发展成为智能体系统的研究。网络游戏中最常见的游戏是扑克牌，一般游戏时，我们的对手就是计算机本身，计算机拥有的这样一套程序就是人类向人工智能迈出的一大步。几天的计算机程序已经达到可以下各种棋类游戏的锦标赛水平，但是，这其中仍然还是存在没有解决的问题。人类遇到困难的时候，总是会在不断的思考中找到解决问题的方法，从而轻易的解决问题。到目前为止，人工智能程序已经知道如何考虑他们要解决的问题，也就是在搜索解答的广泛空间中，寻找比较好的答案。

智能体理论设计智能体是什么和如何使用数学形式化方法来表达和推理智能体的属性。只能体体系可以被认为是智能体的软件工程模型，智能体语言是智能体变成核试验的软件系统。

在我国，智能体技术多被应用到处理像Internet这样的具有异构、分布、动态、大规模及自主性的系统中，是人工智能技术在信息处理方面的一个崭新的应用。

在人工智能研究中逻辑推理是研究最持久地一个领域，在这个领域我们通常把注意力只集中在一个大型的数据库的事实上，对出现的新信息进行适时的修正。而在这个领域中，我们不仅需要具备根据假设进行演绎的能力，而且需要具备对信息检索和定理证明进行形式化的处理的能力。

3 人工智能的发展

从目前的形势来看，绝大多数人工智能系统都是建立在物理符号系统的假设之上的。在没有出现于物理符号系统假设抗衡的人工智能理论前，无论从设计原理还是在已经取得的实验结果来看，只能基础的体系结构Soar在探讨智能行为额一般特征和人类认知的具体特征的征途上是取得了有特色的进展，在人工智能的研究上都是处在科学的前沿的。

在人工智能的研究学者中rooks提出了人工智能的新途径，认为智能系统的能力可以无需符号表示而进行逐步的转化。人工智能虽然取得了一定的成果，但是在研究中的问题也是层出不全的，如对人工智能本质认识不全面的问题，着眼于这些困难的解决，抓住人工智能的生长点，使人工智能可以产生质的飞跃，这就是我们以后工作要做的。这些工作归纳起来主要有：（1）归纳性；（2）关联性；（3）抽象性；（4）开放性；（5）主动性；（6）动态性等方面的研究。

综上所述，人工智能领域的下一个突破可能不仅在于赋予计算机更多的逻辑推理能力，而且更要赋予它情感能力。到21世纪中叶，人类生命的本质也可能发生变化，精神植入将对人类的知识和思考能力产生巨大的影响，人工智能机器人将在人类的生活中占据一席之地，成为人类生活的伙伴，并且创造出真假难辨的虚拟现实的仿真效果。

参考文献：

[1]胡建平. 提高应答机测距精度的环节与测量技术探讨[J]. 电讯技术，2003,(1).

[2]汪敬贤. 浅谈人工智能的应用于发展[J]. 科技信息（学术版），2006,(2).

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【关键词】人工智能；计算机；软件工程；实际应用

一、引言

在进入了二十一世纪之后，信息科学技术的发展越来越受到人们的重视，重视程度也超越了以往的任何时候。正是因为这样，人工智能技术的发展在进入新的世纪之后也有了非常快速的进步，那么，这项技术作为一种比较高端的信息科学技术，它主要是通过借助计算机的各种功能来非常形象的模拟我们人类的思维方式和思维结果，从而使人类的各种思维活动可以在计算机的程序当中得以实现[1]。

随着这项技术的不断发展和成熟，它在各个领域当中的应用也越来越广、其影响也越来越大，相对于其他的许多计算技术来说有着更大的发展空间，给人类带来的积极影响也是其他技术所无法比拟的。但是，我们不得不承认的是人工智能技术的发展还没有达到一个非常成熟的阶段，尤其是在国内，还处于起步阶段，不过这也意味着人工智能技术的未来发展潜力巨大，给我们留下的研究空间是无限的。

本文首先介绍了人工智能技术的概念和主要研究内容，分析其研究现状和未来的发展方向，结合人工智能系统的实际开况，讨论了其在企业和家居等方面的实际应用，并对计算机应用下的人工智能技术进行了一番探究，以期使相关研究人员，尤其是刚刚开始起步的研究人员对人工智能技术的巨大作用有一个更为详细直观的认识。

二、人工智能技术的概念和研究内容

“人工智能”这个词汇最早是出现在1956年，是在Dartmouth学会上美国的一位专家首先提出来的。从此以后，各个国家的相关研究者从中发展出了很多的人工智能理论和原理，人工智能的概念也逐渐的被人们所了解和认知了。

刚起步阶段的发展比较困难，因为但是通过几十年的研究，人们发现“人工智能技术”是一门非常具有挑战性的科学，如果想要在这个学科取得很好的成果，首先要求研究者具有过硬的计算机知识，同时还要有很高的心理学和哲学素质。人工智能本身是一门兼容很多门学科的科学，这项技术当中包含了很多领域的知识，比如说机械知识、计算机知识等。

简单的来说，人工智能技术主要研究的目标是要能够使一台计算机或者是一台机器可以完成一些通常需要我们人类亲自动手或动脑来完成的工作，也就是说只有依靠人类本身的智能才能完成的一些复杂工作。而就目前的情况来讲，最能够用来代替人类完成这些工作的工具就是计算机，因此，人工智能技术的发展历史和计算机科学与技术的发展历史是密不可分的，随着计算机科学的不断发展和进步，人工智能技术才可能取得更大的发展。

三、人工智能技术的发展现状

我们知道，人工智能技术（AI）基本上是必须要依靠计算机才能够发展的，所以它在计算机当中的应用研究就成为了近些年来一个非常热门的话题。

欧洲信息技术研究计划（ES-PRIT）之前就曾提出要把人工智能技术和软件工程技术紧密的结合起来，从而可以开发出一套比较有效的工具，这个工具同时也可以支持软件系统的具体分析和设计工作。而且近年来越来越多的研究也都表明，人工智能技术和软件工程技术的联合发展是非常有必要的，同时也必将引起软件开发方法和软件程序管理模式的改变，这样就可以形成一个新的开发和管理规范，而人工智能技术也可以使软件的开发更加容易、更便于修改和维护。

从目前的发展情况来看，已经在计算机当中展现的人工智能化的成果主要有这些：

（1）可以更好的运用专家决策系统以及人工神经网络系统来对软件工程项目进行设计；（2）把智能化的模块组装到某个大型的软件系统当中，从而使这个软件可以更好的适应快速改变的需求；（3）应用人工智能技术来提高某个计算机程序的用户界面的友好性；把人工智能技术应用到对图形用户的接口以及面向对象的程序设计当中等。

虽然取得了很多的进展，但是计算机当中应用人工智能技术在未来很长的一段发展时间中还是有很多问题需要解决的，比如说，如何基于人工智能系统来建立支持环境和软件开发的人工智能机制；如何更好的实现人工智能技术的实用化等。

四、人工智能技术的实际应用

（一）人工智能技术在很多大型企业中都已经有应用

在很多的大型企业当中，人工智能技术已经得到了非常广泛的应用，尤其是我们比较熟悉的一些自动报警的系统、自动控制系统、自动监控系统等。这些系统基本上全部都是借助于人工智能技术在计算机中的应用才得以实现的，对企业的发展和管理也起到了很大的作用，给企业的运营带来了很好的效果。

那么，人工智能技术在企业各个岗位上的应用，无疑使得企业在进行各项管理工作当中变得更加信息化，也使产品的生产和监控更加便捷，同时也保障了生产过程中的人员和财产安全，这些方面也都是由于人工智能系统的应用而得到了一定层次上的提升，这也奠定了人工智能技术在企业中不断发展进步的基础。

另外，和与以往落后的企业管理工作相比，人工智能技术在当中的应用就可以使得企业可以基本告别人工巡逻或人员看管的局面，这就节省了大量的人力和物力，从而节约了企业的生产成本，由此可见，人工智能让企业的经营管理迈人一个现代化的新阶段。

（二）人工智能技术在家居当中的实际应用

这项技术在家居当中的应用几乎关系到我们每一个人的生活。

智能的家居可以更好的提升现代住房的安全性、舒适性和整洁性。比如说我们可以采用人工智能技术来控制门窗的开合，这样就可以让我们更加方便的调节自己的家居环境，从而为我们的生活和休息提供一个更加清新和舒适的环境；基于人工智能技术的无线传感器装置可以实现通过各类集成化的微型传感器协作地实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息的功能，从而保证住房的安全；更值得一提的是，现在很多的智能家居系统还可以很轻松的通过联网等方式来解决用户在异地对家庭智能系统的远程查询和控制问题。由此可以看出，智能家居的发展是一个不可逆转的趋势，人们都是向往舒适、方便的生活，而这项技术的应用在很大程度上可以解决生活中的很多问题，为广大的人民服务。

那么，人工智能技术除了在企业和家居当中的应用之外，它在工业生产、军事、农商生产等各个产业当中都有了广泛的使用。比如说，可以采用人工智能技术来对输电网络进行具体的故障诊断，帮助我们更快、更精确的发现问题和解决问题；在很多电站的锅炉房当中，人工智能技术也得到了很好的应用，可以实时的控制锅炉燃烧的情况等。

五、结束语

通过对以上几个方面的介绍，尤其是人工智能技术在各个方面的实际应用，我们就不难发现：人工智能技术虽然说起步比较晚，但是它的发展速度比较快，由于它对我们的生活会产生十分积极的影响，因此其发展的前景也是一片光明的。那么，作为计算机技术当中的一个较为先进的技术，人工智能技术也肩负着使命，必然会引领新一代技术的革新，并有望成为各个行业当中都争相运用的一项新技术。

参考文献

[1]杨状元，林建中.人工智能的现状及今后发展趋势展望[J].科技信息，2009（04）.