人工智能發展趨勢報告精選(九篇)

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第1篇：人工智能發展趨勢報告范文

關鍵詞：設計；人工智能；挑戰；機遇

一、引言

第四次工業革命的到來，人工智能作為一項主要的技術，必將鞭策整個人類社會的轉型。很多國家制訂了戰略規劃，在2017年我國也了《新一代人工智能發展規劃》和《新一代人工智能產業三年行動計劃(2018-2020)》，人工智能產業已上升為國家戰略。近年來，在人工智能涉及的領域中，藝術與技術結合，升華到與人工智能的結合且越來越受到重視。阿里智能AI“魯班”已經掌握了上百萬個設計師的創意內容，雙11期間制作1.7億張海報，沒有一張是重復的，而這些工作如果人工制作的話需要100個設計師工作300年；央視節目中“魯班”PK資深設計師取勝等等這些新聞，無不極大地震撼了整個設計行業。設計師會失業嗎？高校的設計教育面對AI的挑戰與機遇如何制定培養目標？如何在新的競爭中占領先機？未來已來，智能藝術設計的路在何方?

二、設計行業面對四大挑戰

（一）驚人的數字

馬云在一次報告中說未來30年人類只工作4個小時，大量的工作崗位會被人工智能搶走；根據白宮的人工智能報告預測，在未來10-20年間，人工智能技術有可能取代47%現有工作。麥肯錫的預測是49%，盛產勞動力的中國和印度的影響最大。Siri之父、人工智能專家溫那（Winarsky）的預測是70%的工作將被取代。不得不說，AI是人類智慧的結晶，正在高速顛覆著人們的生活。

（二）AI設計發展趨勢

AI最容易取代的是簡單設計：如LOGO、UI界面、海報招貼、網站網頁、產品造型、室內家裝、產品包裝……原本這種理想的設計工作不再能提供人生的庇護所，但凡是明確、簡單、重復標準、規則的美術設計與制作工作，未來都容易被取代，傳統設計行業將會萎縮乃至可能逐漸消失。

（三）設計環境惡劣

設計創意無法保護，設計法規沒有限定，設計競價無序，商家廠家缺乏契約精神，設計知識產權無法保護契約，新設計新技術缺乏情趣，設計同質化嚴重……（四）設計教育落后現有設計模式傳統、設計教育落后，設計知識體系缺乏更新、進化，知識性重復訓練、模仿性傳統方法制約了學生創造性情感思維的發展，設計師終身教育觀念的缺失阻礙了設計師的可持續發展，設計知識與設計人才近親繁殖、代際傳遞的情況嚴重。

三、AIDesign發展迅猛

目前傳統藝術設計已經發生智變，使設計更美更快更簡單。人工智能藝術與設計已經一定高水平，如果設計師仍停留在傳統設計水平，就會受到來自機器的“威脅”。但也不全會，除了“創意”部分讓機器無可奈何，人類設計師與機器的競合中，我們要轉變方向注重數字移動媒體策劃與設計、移動媒體用戶需求挖掘、數字移動媒體需求文檔的撰寫、數字移動媒體優化、數字移動媒體UI界面設計、H5設計、App設計、UE用戶體驗設計、虛擬移動媒體設計、信息交互設計等媒體智能設計新技術。高品質藝術、設計依賴于混合增強智能技術。AdobeMax“SneakPeeks”將迎來Adobe全家桶的諸多全新功能，如圖片變視頻、靜態變動態、一鍵設計字體、視頻扣剪、紙盒自動生成、AR呈現、AE一鍵去馬、Ru跨平臺制作（剪輯、混音、調色）、跨平臺同步改稿、人工智能排版等十大看似很科幻但已經實現了的AI功能。華為Mate20手機3D掃描防生建模與成像，以及AI手勢動作捕捉的體感游戲功能，更為我們提供了解放設計生產力的前景。同時MIT研發的工業產品AI設計系統即將面世。主要產品體現如下：

（一）AIVD人工智能視覺設計

AI集成化的成熟產品，比如Adobe系列的產品，軟件低層融入AI技術，更好更快地創作文字和圖像、影音等元素。如AdobeSensei：人工智能做設計的底層技術，集成在Adobe系列軟件中，有字體匹配方案、自動配色方案、基于線稿自動上色、自動校正手繪圖形等。

（二）AIPD人工智能產品設計

Adobe人工智能鞋包設計、IBMWatson智能設計服裝、Autodesk智能設計汽車等。

（三）AISD人工智能空間設計

Prisma智能風格化設計、Autodesk建筑智能生成設計、ZahaHadid參數化設計等產品。

四、設計人工智能教育的發展動向

未來，人工智能教育會加速發展，老師不會被AI取代，但不用AI的老師一定會被取代；未來，老師不是簡單地傳授知識，而是通過言傳身教的溝通交流，對學生進行激勵、鼓舞，成為人類靈魂的設計師；未來，AI將實現規模化和個性化間的平衡，帶來了一種學生易學、教師易教的解決方案；未來，老師作為教學過程中始終核心地位，推陳出新積極善于運用AI技術進一步提高師生教與學的體驗和教學效率。當務之急，要讓更多的老師正視人工智能的快速發展，通過學習AI技術了解人工智能的發展情況，從而改變老師的教育教學觀念和教學方法，引領高品質教育的未來。在未來教育中，教師的角色有三種觀念：1.取代說，2.不可取代說，3.人機協同說大多數觀點是：未來，教師將與人工智能協同共存。未來知識傳授功能會逐步被人工智能取代，而人類教師則應偏重于培養學生的核心素養。正如雷克利福德所言，“科技不能取代教師，但是使用科技的教師卻能取代不使用科技的教師”。如今，拋開先天財富的不同，人與人之間的差距主要來自學習能力的不同。這種差異會加劇不平等，在未來，這種趨勢將會進一步加強。應對人工智能時代，教師除更新教育教學觀念、轉變角色、改革教學模式和方法外，必須堅持終身學習，教師的終身學習，不僅要學習Python之類的AI編程技術，更需要增強對，限于時間和精力有限，分別將有關AI知識技能分為三類，以適應設計人工智能的技術更迭和“一專多能”。

五、結束語

第2篇：人工智能發展趨勢報告范文

圖2014.6-2016.6搜索用戶、手機搜索用戶規模與增速

搜索產品與人工智能技術深度融合

人工智能與搜索技術深度融合，在信息多樣性、搜索便捷度、結果準確性等方面大幅提升用戶搜索體驗。目前，市場上主流搜索引擎的機器識別技術已經能夠以較高的成功率探測或者識別語音、圖像、視頻等，進一步幫助用戶實現所想即所搜、所搜即所得；人工智能機器人輔助搜索，已經成為各大搜索引擎的標準配置，如百度的"度秘"、搜狗的"語音助手"、必應的"小冰"等，正逐漸受到用戶的認可和歡迎。

社交、新聞、專業問答等垂直搜索發展迅速

綜合搜索引擎正在出現信息分類搜索的垂直化、專業化發展趨勢。一方面，搜索信息的種類更加豐富，如搜狗搜索相繼接入微信、QQ興趣部落、知乎等，并與微軟必應達成合作，在社交、新聞、專業問答、英文和學術搜索等垂直領域強化優質內容的吸收力度，構建新型內容生態、形成差異化競爭力；另一方面，搜索引擎針對用戶在新聞熱點、公益查詢、應用分發、商品消費等不同領域的搜索需求，推出更加智能、全面、專業的搜索產品。由此引發了搜索引擎行業出現新的垂直、專業化發展趨勢。

第3篇：人工智能發展趨勢報告范文

關鍵詞：微機繼電保護技術；概念；構成；趨勢

中圖分類號： F406 文獻標識碼： A 文章編號：

前言：微機繼電保護的智能化方便了繼電保護的調試工作，極大的減少了對硬件維護量。尤其是，其憑借數字化、智能化、網絡化及較強的數字通訊能力，極大的提高了微機繼電保護的快速性、選擇性、靈敏性、可靠性等性能，在促進電力系統管理、維護的信息化、遠程化的同時，提高了電力系統的安全經濟運行的水平。因此，我們可以清楚的認識到微機繼電保護的重要性。以下筆者根據多年從事微機繼電保護的實際工程經驗，對電力系統微機繼電保護系統的構成特點及發展趨勢進行粗淺的探究，以供參考。

1．微機繼電保護概述

1.1 基本概念

微機繼電保護是以數字式計算機為基礎來構成的繼電保護，其硬件以微處理器為核心，配以合適的輸入輸出通道、人機接口、通訊接口等；隨著計算機技術及網絡技術的持續快速的發展，加之微機保護相比于傳統繼電保護裝置有著更加顯著的優勢，日益在電力系統中得到廣泛應用。

1.2 微機繼電保護系統的構成

（1）管理與保護故障錄波器的接口，實現對不同廠家的保護及故障錄波器的數據采集及轉換功能。通常情況下，對保護的運行狀態進行巡檢，接收保護的異常報告。當電網出現故障后，接收、保護故障錄波器的事故報告。

（2）管理與遠動主站的接口，把裝置異常、保護投退，以及其它關鍵的信息通過遠動主站進行實時上送到調度端。

（3）管理、修改保護定值。

（4）主動或者按照服務器的要求傳送事故報告，執行服務器發出的對指定保護與故障錄波器進程查詢的命令。服務器設置在調度端，可由一臺或者多臺高性能計算機構成。

通過以上的功能劃分可看出，客戶機與服務器間的數據交換量并不是太大，僅在電網出現故障后，因為與故障設備有關聯的廠站的客戶機需向服務器傳送詳細的故障報告，此時才會有較大的信息量。所以客戶機與服務器間的聯絡，在目前的使用情況下，完全可采用調制解調器來進行異步通信，若有更好的條件，建議盡量采用廣域網來實現數據的交換。

2．微機繼電保護技術發展的趨勢

2.1 自動化、智能化

隨著我國智能電網概念的提出及相關技術標準的制定，必須加快智能電網相應配套的關鍵技術與系統的研發速度。對于微機繼電保護技術，可深入挖掘神經網絡、遺傳算法、進化規劃模糊邏輯等智能技術微機繼電保護方面的應用前景，充分發揮技術生產力的作用，從而使常規技術難以解決的實際問題得到解決[4]。

2.2 自適應控制技術

于20世紀80年代，自適應繼電保護的概念開始興起，其可定義為能根據電力系統的運行方式與故障狀態的變化而能夠對保護性能、特性或定值進行實時改變的新型繼電保護。其基本思想就是盡最大可能使保護適應電力系統的各種變化，從而保護的性能得到進一步的改善。其憑借能改善系統響應、增強可靠性、提高經濟效益等方面的優勢，在輸電線路對距離、變壓器、發電機的保護及自動重合閘等領域得到了廣泛的應用。

2.3 人工神經網絡的應用

20世紀90年代以來，神經網絡、遺傳算法、進化規劃、模糊邏輯等人工智能技術在電力系統的多個領域都得到了應用，保護領域內的一些研究工作也開始轉向人工智能領域的研究。專家系統、人工神經網絡、模糊控制理論在電力系統繼電保護中的應用，為其持續發展注入了新的活力。

基于生物神經系統的人工神經網絡具有分布式存儲信息、并行處理、自組織、自學習等特點，其應用研究得到較迅速發展，目前主要集中在人工智能、信息處理、自動控制和非線性優化等方面。近年，在電力系統微機繼電保護領域內出現了用人工神經網絡來實現故障類型的判別、故障距離的測定、方向保護、主設備保護等技術。我國相關部門也都對神經網絡在電力系統微機繼電保護中的應用進行了相關的研究。

2.4 可編程控制器在繼電保護中的應用

可編程控制器可簡單的視為具有特殊體系結構的工業計算機，相比于一般計算機具有更強的與工業過程相連的接口，以及更適應于控制要求的編程語言；用PLC通過軟件編程的方式來代替實際的各個分立元件之間的接線，來解決在由繼電器組成的控制系統里，為了完成一項操作任務，要把各個分立元件如繼電器、接觸器、電子元件等用導線連接起來的問題是非常容易的；此外，為了減少占地面積，還可以用PLC內部已定義的各種輔助繼電器來取代傳統的機械觸點繼電器。

2.5 變電所綜合自動化技術

現代計算機、通信、網絡等技術為改變變電站目前監視、控制、保護、故障錄波、緊急控制裝置、計量裝置，以及系統分割的狀態，提供了優化組合與系統集成的技術基礎。繼電保護和綜合自動化的緊密結合己成為可能，主要體現在集成與資源共享、遠方控制與信息共享。以遠方終端單元、微機保護裝置做為核心，把變電所的控制、信號、測量、計費等回路納入到計算機系統中，從而將傳統的控制保護屏進行取代，大大降低變電所的占地面積及對設備的投資，使二次系統的可靠性得到提高。伴隨著微機性價比的不斷提高，現代通信技術的快速發展，以及標準化規定制度的陸續推出，變電站綜合自動化已經成為了熱門話題。根據變電站自動化集成的程度，可將未來的自動化系統劃分為協調型自動化與集成型自動化兩類。

結束語：

總之，隨著電力系統的高速發展及計算機、通信技術的不斷進步，繼電保護技術將會向自動化，智能化，自適應控制技術，變電站綜合自動化技術，人工神經網絡、PLC技術的應用等趨勢發展，在確保我國電力系統的安全穩定運行，以及國民經濟的快速持續增長中發揮越來越大的作用。

參考文獻

[1]文玉玲，孫博，陳軍.淺談微機繼電保[J].新疆電力技術，2009，（4）：26-28.

[2]楊志越，李鳳婷.微機繼電保護技術及發展[J].電機技術，2011，（3）：46-47.

[3]王彬.淺論電力系統微機繼電保護的技術應用[J].中華民居，2011，11：162，163.

第4篇：人工智能發展趨勢報告范文

關鍵詞：智能游戲開發與設計；游戲產業；翻轉課堂；人工智能

0引言

中國音像與數字出版協會游戲出版工作委員會與伽馬數據（CNG中新游戲研究）、國際數據公司（IDC）聯合的《2015年中國游戲產業報告》顯示：2015年，中國游戲用戶數已達5.34億人，同比2014年增長了3.3%。與此同時，中國游戲市場實際銷售收入達到1407.0億元人民幣，同比增長22.9%。其中，客戶端游戲市場611.6億元，網頁游戲市場219.6億元，移動游戲市場611.6億元。

游戲產業的發展離不開國家的政策支持、社會文化的需求以及基礎技術的突破。在國家“互聯網+”“大眾創業、萬眾創新”等戰略的引導下，政府和投資企業為游戲產業提供了眾多優惠政策和良好的發展環境；游戲行業的快速發展促使游戲產業社會認可度提升；“一帶一路”國際文化交融推動游戲產業的“走出去”；寬帶提速和4G網絡的普及為游戲產業發展提供了網絡支持；此外，智能硬件性能的提升為游戲產業創新提供了基礎條件。游戲行業的蓬勃發展催生了一大批優秀的游戲企業。因此，市場對游戲專業人才數量和質量的需求也日益迫切，這對高校游戲開發與設計專業人才的培養產生了導向和促進的作用。

1課程現狀

智能游戲開發與設計是一門綜合性程序設計技能發展類課程，面向智能科學與技術專業三年級的本科生，在三年級第2學期開設。課程性質是專業限選課，共計32學時，2學分。課程系統介紹了游戲開發的軟件工程原理，以及游戲中的圖形學、人工智能、人機交互、網絡等基本知識點和技術。教學目標是希望學生理解和掌握計算機游戲程序設計所需的專業知識，包括二維游戲的基本編程技術、三維圖形學基礎、游戲場景的組織和繪制、計算機動畫技術、音頻處理技術和人工智能技術等，基本涵蓋了計算機游戲編程的各個主要方面。

我校智能游戲開發與設計課程雖然已經開設了7年，教學目標、內容與要求相對成熟，但相比于智能科學與技術專業的核心課程，仍然是我校正在建設中的一門新興課程。我們在取得成績的同時更要認清當前存在的不足：首先，游戲產業的變化與進步日新月異，移動游戲的爆發式增長、游戲引擎的更新進步對游戲行業的發展形成了巨大影響。在授課過程中，盡管任課教師也對教學方法和課程設置進行了嘗試和調整，希望學生能夠對該領域的前沿動態有所了解，但尚未形成系統深入的研究結果，一定程度上導致授課內容與行業動態脫節；其次，即使教師在課堂上進行了游戲效果的演示或代碼的示范，學生如果沒有課下的實際操作也很難較好掌握；此外，教學內容和思路過分強調游戲開發技術，還沒有緊密結合本校智能科學與技術專業的特色，突出“智能”這一特點，即在游戲開發過程中融入人工智能技術。

2教學方法改革

2.1關注業界動態，調整教學內容

課程團隊通過關注游戲業界的發展趨勢，適當調整授課內容和計劃。課程組根據近幾年《中國游戲產業報告》的調查了解到：客戶端游戲、網頁游戲、單機游戲等已經處于成熟期，市場規模增幅有限且變動不大，而移動游戲依舊處于成長期，市場規模有望保持高增長。

結合當前實際，我們在2016年春季學期游戲課程的授課過程中，刪去了游戲中的音頻編程技術介紹。在“游戲業的展望”章節，加入了語音交互技術、虛擬現實技術和增強現實技術等前沿技術的講解，強調了先導課程的重要性，例如《計算機圖形學》在“高級圖形技術”和“三維游戲動畫”章節中所起的作用，以及《數據結構》課程中的二叉樹知識點在“三維游戲場景的組織和繪制”章節中的重要性。

在“游戲引擎”章節講授方面，之前僅介紹了OGRE圖形對象渲染引擎，雖然該引擎具有較強的三維場景渲染能力，但是環境配置較復雜，且與目前業界主流的游戲引擎差別較大。因此，我們有意識地增加了對兩款跨平臺游戲引擎Cocos2D和Unity3D的介紹，針對目前移動平臺游戲開發的技術要求，著重培養學生掌握C++或Java程序語言，鼓勵學生進行簡單游戲的設計與開發。

2.2在線課程自主學習，翻轉課堂互動討論

第5篇：人工智能發展趨勢報告范文

關鍵詞：智能控制；教學策略；卓越工程師；模糊控制；神經網絡

中圖分類號：G642.0 文獻標識碼：A 文章編號：1007-0079（2014）23-0029-02

智能控制作為自動化類專業的一門專業課程，要求學生了解控制學科發展的方向和前沿，熟悉智能控制的主要理論分支、數學基礎以及發展趨勢等，掌握基本智能控制方法的結構和算法，為未來實際工程應用奠定一定的基礎。當前，在國內外備受關注的CDIO模式即把“構思（Conceive）―設計（Design）―執行（Implement）―運作（Operate）”作為工程教育的環境背景，按照產品生命周期構建課程體系，以課堂和項目相結合的方式進行主動學習，使學生達到預想的學習目標。

考慮到安徽工程大學（以下簡稱“我校”）自動化專業被確定為教育部“卓越計劃”試點專業，如何通過智能控制課程教學改革來提高教學質量，充分借鑒CDIO先進的教育理念，推行卓越工程師培養計劃，提高大學生的創新技能、實踐技能，協調課程體系對培養目標支撐力不強以及與我國產業發展和結構的調整不相適應的矛盾，創建適應新形式發展需要的課程教學體系，同時促進我國智能控制學科發展，是我校授課老師所面臨和亟待解決的問題。

一、智能控制課程分析

1.智能控制發展歷程

智能控制是一種新型自動控制技術，代表了自動控制的最新發展階段。[1]20世紀90年代中期之后，智能控制日益成熟，在工業、農業、家用、軍事等領域得到了廣泛的應用，據統計，2012年全球智能控制市場規模接近6800億美元，而我國智能控制行業規模也已經達到4200億元。

智能控制思潮第一次出現于20世紀60年代由Leonaes等人首次正式提出，[2]到了1987年，IEEE控制系統學會和計算機學會在美國費城聯合召開了智能控制國際學術討論會，智能控制正式作為一門新學科，登上歷史舞臺，而“智能控制”課程是在智能控制學科建立之后開設的。

國內首部“智能控制”教材，是在1990年由中南大學蔡自興教授編寫電子工業出版社出版，蔡教授把遞階控制、專家控制、模糊控制、神經控制、學習控制作為智能控制課程的初步框架和主要研究分支。[1]隨后，王耀南、李士勇、李人厚、孫增圻等專家也編寫了智能控制相關教材。這些教材出版對我國智能控制課程教學發揮了積極的作用，為智能控制學科建設和人材培養做出突出貢獻。[3]

近年來，國內學者對智能控制的研究十分活躍，舉行各種與智能控制有關的學術討論會，如全球智能控制與自動化大會（World Congress on Intelligent Control and Automation，WCICA）、中國智能自動化會議（Chinese Intelligent Automation Conference，CIAC）、中國控制會議（Chinese Control Conference，CCC）、中國控制與決策會議（Chinese Control and Decision Conference，CCDC）等，這標志我國智能控制作為獨立學科已正形成。[2]

2.智能控制理論體系

隨著科學技術的發展，智能控制理論和技術得到不斷的發展和完善，受到越來越多科研工作者的關注。常規的智能控制方法主要包括：模糊控制、神經網絡控制、分級遞階控制、專家系統控制以及其他仿人智能控制等。[3，4]

（1）模糊控制：將人類專家對特定對象的控制經驗，運用模糊集理論進行量化，轉化為可數學實現的控制器，從而實現對被控對象的控制，其主要包括輸入模糊化、模糊規則庫、模糊推理以及輸出逆模糊化四個部分。

（2）神經網絡控制：是人工智能、認知科學、神經生理學、非線性動力學等學科的交叉熱點，它利用大量的人工神經元按一定的拓撲結構互連，構建具有仿人控制的功能。神經網絡雖然不善于顯式表達知識，但具有很強的學習能力和自適應能力，能夠任意逼近復雜的非線性系統，對高度非線性和嚴重不確定性系統的控制方面具有良好效果。

（3）分級遞階控制：是從工程控制論的角度總結人工智能與自適應、自學習和自組織的關系之后逐漸形成的，主要由組織級、協調級和執行級構成。其中組織級起主導作用，涉及知識的表示與處理，主要應用人工智能；協調級在組織級和執行級間起連接作用，涉及決策方式及其表示，采用人工智能及運籌學實現控制；執行級是底層，具有很高的控制精度，采用常規自動控制。

（4）專家系統控制：是指具有模糊專家智能的功能，采用專家系統技術與控制理論相結合的方法設計的控制策略，它是人工智能應用領域最成功的分支之一，由知識庫、推理機、解釋機制、知識獲取系統以及綜合數據庫五個部分組成。在工業過程控制中主要呈現直接專家控制和間接專家控制兩種形式。

二、智能控制課程教學改革

1.理論教學

UNESCO在2010年的工程學報告中指出，工程是人類面臨的最大挑戰和機遇，為了滿足卓越工程師培養計劃要求，我校重新修訂課程教學大綱，調整了各知識點的學時分配，擴大了知識面的覆蓋范圍，并提高了實驗內容所占學時比例，注重實踐環節內容設置。在課程建設考慮理論與實踐的均衡，避免理論與實踐用脫節，教材選用為王耀南主編、機械工業出版社出版的《智能控制理論及應用》，[5]總共設計30個學時，具體如圖1所示。概述部分為2個學時，主要講解智能控制理論的歷史背景、研究現狀以及未來的發展趨勢；模糊控制與神經網絡控制是本課程主要講解部分，分別安排9個學時；分級遞階控制與專家系統控制部分要求學生以了解為主，因此分別安排4個學時；最后，剩余2個學時講解當前最新的一些智能控制方法，目的為擴展學生的視野。

考慮到“智能控制”課程涉及的知識面較為廣泛，因此，在教學過程中，教師主要擔負組織者、引導者的職責，課堂上注重采用啟發式的教學模式，并增加案例講解，讓學生明確課程教學服務于國家戰略需要和行業需要，如：液浮陀螺儀溫控系統的模糊控制策略設計、單級倒立擺系統的神經網絡PID控制器的設計、數控機床專家系統設計等。鼓勵學生自由探討，實現教學環節中的互動，提高學生的認知能力。

2.實踐教學

本課程專業性很強，學生缺少對智能控制方法的感性認識，且受學時數的限制，因此鼓勵學生自主學習，充分利用課余時間。[6]每次課后，有針對性地預留課外作業，引導學生復習、預習，這有利于老師教學內容的精練講解，學生對智能控制的熟悉掌握，引導學生注重工程能力和自主學習能力的提高。

另外，在“智能控制”教學計劃中，安排6個學時作為實驗課，讓學生獨自設計相關智能控制器，培養學生的實踐動手能力，增加對模糊控制系統、神經網絡控制系統分析和設計的熟練程度。實驗采用先講解、后實驗、再總結的方式進行。為了保證實踐教學質量，每20位學生安排1名指導教師。實驗前，要求學生實驗之前完成預習報告；實驗中學生每人一臺機，獨立記錄實驗過程和實驗結果，教師全程答疑輔導；實驗后學生及時上交實驗報告，其內容包括：實驗名稱、內容、方法、步驟、結果及個人心得、體會。

3.教學手段

為了適應時代的發展，授課借助先進的教學軟件。在相關理論知識點展開前，可通過實例模擬讓學生初步了解相關方法，再切換到理論知識的講解，以幫助學生做到思維的自然過渡。

課堂還采用多媒體教學，以提高學生獲取信息的效率。多媒體課件制作過程中，力求圖文并茂，能吸引學生的注意力，這有利于實現情景式的教學，充分調動學生的主觀能動性，變被動教育為主動教育，使學生加深對知識的理解。[7，8]

4.考核方式

本課程理論性較強，為避免“一張試卷定乾坤”帶來的弊端，課程成績采用多元化考核制度，主要包括：平時成績（30%）、實驗成績（30%）和期末考試成績（40%）。

三、結束語

綜上所述，我國的智能控制教育已取得了可喜成績，我校在研究專業培養目標和現有教學資源基礎上，借鑒國內相關高校成功教學經驗，并不斷完善智能控制學科教學的方法、手段、策略，研究制訂新的大綱，開發設計多媒體課件，與時俱進，緊密圍繞“卓越工程師培養計劃”的重點和目標，為培養敢創新、會創造的高質量人才不斷努力。

參考文獻：

[1]蔡自興，張鐘俊.智能控制的理論與實踐[J].中南礦冶學院學報，1989，（6）：644-650.

[2]陳愛斌，肖曉明，魏世勇，等.智能控制的學科發展與學科教育[J].現代大學教育，2006，（3）：102-105.

[3]涂象初.關于智能控制的幾個問題[J].科學通報，1991，（7）：481-485.

[4]張德江.智能控制技術現狀與展望[J].長春工業大學學報，2002，

（S1）：58-61.

[5]王耀南，孫煒.智能控制理論及應用[M].北京：機械工業出版社，2011.

[6]朱建紅，張蔚，顧菊平，等.基于卓越工程師目標的教學策略改進研究[J].中國電力教育，2013，（5）：90-91.

[7]林健.卓越工程師教育培養計劃專業培養方案研究[J].清華大學教育研究，2011，32（2）：47-55.

第6篇：人工智能發展趨勢報告范文

【關鍵詞】“工業4.0”；電子商務；發展趨勢

當今時代，我們面臨著各種復雜嚴峻的挑戰，其中最重大的挑戰莫過于如何應對已經到來的新技術革命，無論是其規模、廣度還是復雜程度，都和以往的技術革命截然不同。因此，德國的“工業4.0”概念一經提出，就得到世界各國政府的普遍認同，以智能制造為核心的“工業4.0”，或將成為世界歷史上第四次工業革命的主導力量。

所以，值此“工業4.0”全球化熱興之際，筆者擬對我國的電子商務發展趨勢進行深入探討。

一、我國電子商務的現狀分析？

2017年1月，我國京東集團聯合21世紀經濟研究院的《2016中國電商消費行為報告》顯示，2016年中國電子商務交易市場規模穩居全球第一，電子商務交易額將超過20萬億元，占社會消費品零售總額比重超過10%。以此可以看出，我國電子商務所占社會消費品零售總額比重體量不大，仍然擁有龐大的增長空間。

然而，我國的電子商務交易經前幾年猛噴式的發展，O2O、社交電商、社群電商、網紅電商等各種電商概念層出不窮，但收效不大，根本不能改變我國電子商務產業的大格局，穩坐我國電子商務交易前兩名的依然是阿里巴巴和京東，不過，他們也不約而同的遇到產業發展的“瓶頸”。如今，我國移動互聯網的人口紅利和流量紅利時代的優勢，經過幾輪迸發，幾乎消失殆盡，持續增長乏力，新一輪的電子商務的增長點亟待挖掘。

隨著大數據、物聯網、人工智能等新技術的快速發展，我國當前電子商務產業格局隨之發生了許多變化，一方面，王府井、海爾、步步高、大潤發等一批傳統零售企業加速拓展電子商務渠道；另一方面，阿里巴巴作為中國電子商務產業的領軍人物，卻拋出了“電子商務即將消失”的言論，并大力提倡“新零售”，并指出：線上線下和物流必須結合在一起，才能誕生真正的新零售，這對我國數量眾多的中小電子商務企業提出了非常嚴峻的挑戰。

二、從“工業4.0”到“電商4.0”

據悉，2013年4月，德國政府在漢諾威工業博覽會上正式推出“工業4.0”戰略，目的是為了提高德國工業的競爭力，在新一輪工業革命中占領先機，制定工業標準體系。德國學術界和工業界認為，“工業4.0”概念即是以智能制造櫓韉嫉牡謁拇喂ひ蹈錈，主要包括智能工廠、智能生產、智能物流等3個核心環節，旨在通過充分利用信息通訊技術和網絡空間虛擬系統―信息物理系統相結合的手段，將制造業向智能化轉型。

目前，“工業4.0”戰略已經得到德國各科研機構和工業界的廣泛認同，并且成為了德國的另一個“標簽”。同時，中國制造2025、美國智能制造等戰略概念紛紛出爐，布局和應對即將到來世界范圍內的第四次工業革命。

我們從本質上看，任何一個國家的電子商務產業均和該國的工業發展密不可分，必須立足于豐富和優質的產品之上，而“工業4.0”所提到的智能工廠、智能生產等兩個核心概念，是一個國家電子商務產業發展從野蠻生長到集約化、系統化不可或缺的組成部分。

因此，我國電子商務產業必須未雨綢繆，做好充分應對準備，目前已經有一些新的相關戰略概念“電商4.0”出現，如“新零售”，強調線上、線下和物流相結合。但比“工業4.0”概念，我國現有“電商4.0”包含的內涵范疇相對較窄，僅僅包括“工業4.0”概念中生產和物流的一小部分，對工廠和生產領域的自動化、整個電商生態體系的構建、以及智能化系統領域，尚沒有涉及。所以，現有“電商4.0”僅僅是電商“工業4.0”的一個初級版本，亟待完善和進一步發展。

三、“電商4.0”趨勢分析

在“工業4.0”全球化的大背景下，我國的電子商務產業需要加緊行動，必須徹底了解和掌握這次新技術革命的速度和廣度，物聯網、人工智能、云計算、3D打印、納米技術等各新興技術的出現，盡管有些還在試驗中，但他們在不斷的和現有技術磨合，已經逐步發展到了一個關鍵性的轉折點。

所以，包括電子商務在內的各行業必須應對這種轉型，不轉型就可能會被淘汰。在筆者看來，“電商4.0”的未來發展趨勢應該具有以下特點。

第一，個性化。以產品眾籌、眾包等為代表的新興電子商務形式，部分改變了“先生產后銷售”的產業模式，直接切入產品的生產環節，將消費者的個性需求和產品生產結合到一起，并通過電子商務平臺系統化實現。

第二，生態化。新興電子商務必須通過互聯網、物聯網、物流網等全面整合，線下企業必須走到線上去，線上企業必須走到線下來，線上、線下加上現代的物流體系結合到一起，立體構建電子商務的生態化產業模式。

第三，智能化。新興的電子商務必須以智能化為核心，構建或鏈接生產系統、金融系統、物流系統等產業鏈，從產品生產、銷售、物流等各個環節，吸引各中小企業或商戶參與，力圖使中小企業或商戶成為新一代智能化電子商務技術的使用者和受益者，同時也成為先進電子商務技術的創造者和供應者。

四、結語

如今，我國的電子商務發展已經異軍突起，成為全球電子商務市場的領頭羊。而在接下來的“工業4.0”的全球化競爭中，我國的電子商務產業任重道遠，必須開拓創新，加速制定“電商4.0”戰略的行業標準，擔負起產業整合的行業重任，繼續保持在全球電子商務市場的戰略領先地位。

第7篇：人工智能發展趨勢報告范文

以下為報告詳細內容：

2017年計算機視覺技術在更多的領域有所落地應用，自動駕駛領域、高考、政務等領域更多的場景開始應用計算機視覺技術。艾媒咨詢分析師認為，計算機視覺行業技術是核心基礎，隨著技術成熟度提高，未來將有更多的場景能夠應用計算機視覺技術，計算機視覺企業應在強化技術打造的前提下，發掘更多新的應用領域，提高商業落地應用。

2017年人臉識別技術在智能手機終端應用開始普及。9月蘋果新品會上，iPhone X宣布引入Face ID高精度人臉識別技術，引來人們高度關注。而除了iPhone X，華為、小米、OPPO、vivo等手機廠商都推出了帶人臉識別功能的智能手機。艾媒咨詢分析師認為，計算機視覺領域內人臉識別功能可應用場景廣泛，商業化落地能力強，除了計算機視覺創業企業，互聯網巨頭和硬件巨頭企業也紛紛關注布局人臉識別領域。但目前人臉識別技術仍然存在一定缺陷，艾媒大數據輿情管控系統數據顯示，“手機人臉識別”熱詞言值數據為48.5，整體輿情偏負向。現階段人臉識別技術在智能手機終端上的應用仍處于起步發展階段，技術和安全性仍有待提高，未來隨著各計算機視覺企業加強技術研發，人臉識別技術有望進一步改善，成為智能手機標配。

iiMedia Research(艾媒咨詢)數據顯示，2017年中國計算機視覺市場規模為68億元，預計2020年市場規模達到780億元，年均復合增長率達125.5%。艾媒咨詢分析師認為，人們安全和效率需求不斷提升，計算機視覺技術在各行業應用能有效滿足人們需求，市場發展空間巨大。國家政策對人工智能行業的支持也為計算機視覺的發展提供了有利的環境。隨著計算機視覺技術日漸成熟，企業商業化落地能力不斷提高，未來計算機視覺市場規模將迎來突破性發展。

iiMedia Research(艾媒咨詢)數據顯示，商湯科技以24.3%的企業知名度排名各計算機視覺企業首位，曠視科技與云從科技則分別以23.1%以及21.7%的知名度分列二三位。艾媒咨詢分析師認為，商湯科技計算機視覺技術及算法能力在行業內較為出色，同時在安防、金融、商業、手機端等多個領域均有商業落地應用，在企業認知和品牌推廣方面具有優勢。

iiMedia Research(艾媒咨詢)顯示，61.7%的受訪網民通過手機APP應用接觸計算機視覺應用，另外有50.9%的受訪網民接觸途徑為通過智能手機終端。艾媒咨詢分析師認為，計算機視覺企業主要服務B端用戶及政府機構，相比于其他途徑，移動端更適合應用計算機視覺技術的產品推廣。計算機視覺技術日趨成熟，在移動終端和APP上均有落地應用，也進一步為計算機視覺企業在大眾中奠定基礎。未來企業可通過線上渠道開發挖掘C端用戶市場。

iiMedia Research(艾媒咨詢)顯示，半數受訪網民認為智能手機及APP加入人臉識別技術功能方便了二者的使用，另有48.8%的受訪網民認為人臉識別技術在手機及APP上的應用是未來技術發展的趨勢。艾媒咨詢分析師認為，人臉識別技術在手機及APP端的應用滿足人們智能化和便捷化的需求，隨著越來越多的手機及APP產品加入人臉識別功能，未來其普及和認可程度將得到進一步提高。

iiMedia Research(艾媒咨詢)顯示，41.8%的受訪網民表示未來愿意使用人臉識別技術進行手機及APP解鎖，同時有41.4%的受訪網民雖持觀望態度，但愿意嘗試。此外，47.4%的受訪網民認為人臉識別將取代其他手機及APP解鎖技術成為未來主流。艾媒咨詢分析師認為，近期智能手機紛紛應用人臉識別技術解鎖推動該功能技術的普及，便捷性的優勢使該功能技術前景受看好。但目前人臉識別解鎖技術的準確性仍然受到質疑，隨著未來技術進一步成熟，該技術有望成為智能手機設備標配。

iiMedia Research(艾媒咨詢)顯示，33.9%的受訪網民曾使用過人證比對功能進行業務辦理。在使用過該功能的人群中，54.6%認為其方便了業務辦理，提供了效率，且有47.3%該部分人群認為其識別準確程度高。艾媒咨詢分析師認為，政府、銀行等機構業務辦理效率以往常遭詬病，人證識別技術的應用提高了辦事效率，在提高人們滿意度的同時，加強了計算機視覺技術的認可度。未來計算機視覺技術在政府、銀行等機構的落地應用將進一步擴展，但其中涉及到個人信息保護等問題需要企業及相關機構合力解決。

iiMedia Research(艾媒咨詢)顯示，34.1%的受訪網民認為公安辦案為最有必要應用人臉識別技術的安防情景。而關于網民對人臉識別技術在安防監控領域應用看法調查中，56.1%的受訪網民認為其能有力保護人們人身財產安全。艾媒咨詢分析師認為，計算機視覺技術，尤其是人臉識別技術在安防領域應用意義重大，在刑偵破案、身份認證、公共安全保護等情景具有重要應用價值。未來安防領域將成為計算機視覺技術重點應用領域，而安防的重要性也對相關企業技術實力有嚴格的要求，未來安防領域市場或由少數技術實力較強的企業占據。

商湯科技是專注計算機視覺與深度學習原創技術的人工智能創業企業，擁有強大的技術能力和人才資源儲備支撐發展。商湯科技在計算機視覺領域綜合實力較強，獲資本方青睞，B輪融資4.1億美元，同時與國內外知名企業展開合作。艾媒咨詢分析師認為，商湯科技在商業營收上同樣處于行業領先水平，但其本質專注于技術發展，強大的技術基礎能較好支撐商湯科技在上層應用場景的擴展。商湯科技在技術驅動商業應用的同時，積累商業應用經驗，提高企業知名度，拓展應用至更多領域。

艾媒咨詢分析師認為，商業化落地能力欠缺是目前計算機視覺行業大部分企業的痛點，商湯科技在商業落地應用方面處于行業領先位置。這一方面源于商湯科技技術能力往專業化發展，以專業技術和研發基礎實現場景差異化應用。另一方面，純計算機視覺技術或算法由于其專業性，需求方在使用時需要具備專業能力，而商湯科技技術產品往標準化方向打造，打包成行業解決方案，能適應更多企業使用需求，也有利于商湯科技技術進一步落地應用。未來堅持技術為基礎，繼續提高商業落地能力，商湯科技有望繼續保持良好發展態勢。

曠視科技成立于2011年，2017年10月完成巨額C輪融資，專注于人臉識別、圖像識別和深度學習技術自主研發和商業化落地，深耕于金融安全、城市安防、商業物聯、工業機器人等領域，同時打造人工智能開放云平臺。艾媒咨詢分析師認為，曠視科技利用云平臺為開發者提供技術支撐，有利于計算機視覺技術進一步結合產品運營，同時可以收集海量圖片數據，通過進行深度學習，曠視科技圖像識別技術又能進一步得到提升，有利于其強化自身核心技術能力。

艾媒咨詢分析師認為，人臉識別技術對于金融行業業務辦理及風控等流程具有重要應用價值，曠視科技在人臉識別技術上的優勢也助其有效開展金融領域的服務應用。未來隨著曠視科技利用云開放平臺相關圖片數據進行深度學習強化人臉識別技術，以及在金融領域積累的渠道資源，其有望在金融領域繼續強化技術服務，成為該領域市場有力的競爭者。

艾媒咨詢分析師認為，自動駕駛為人工智能和汽車行業未來發展方向，計算機視覺技術在自動駕駛汽車實現路況感知、高精度定位等方面發揮重要作用，自動駕駛為計算機視覺技術未來重要應用領域。圖森未來的計算機視覺技術和算法在自動駕駛領域實現專業化發展，未來有望在此細分領域成長為領先企業。

2017-2018中國計算機視覺行業發展趨勢

需求驅使計算機視覺行業發展潛力巨大應用場景拓展滲透各行業

艾媒咨詢分析師認為，人們對生活安全以及生產效率追求兩大需求的提升，決定計算機視覺行業具有巨大發展空間。而計算機視覺技術場景應用具有廣泛性，有望發展成為下一個智能時代的標配。目前計算機視覺技術主要應用在B端領域，短期內行業發展趨勢也是集中于B端領域。未來隨著技術成熟，計算機視覺有望拓展更多新的應用場景，實現場景落地，滲透至各行各業，形成AI+，開拓更多C端業務。此外，計算機視覺技術可以跟其他技術，如AR、VR、無人駕駛等結合發展，創造新的應用領域。

技術應用由點及面行業解決方案及軟硬件結合成商業產品出路

對于計算機視覺技術使用者來說，由于技術的學習應用需要花費較多時間和精力，硬件產品及行業解決方案往往更受青睞。未來計算機視覺企業需要將軟硬件結合，如打造嵌入式芯片等。此外，計算機視覺企業應將技術應用由點及面，將技術應用發展成針對各行業的解決方案。未來市場將出現更多基于計算機視覺技術應用的行業解決方案和軟硬一體化產品，只有打造方便用戶使用的商業產品，才能有效適應其需求，幫助計算機視覺企業迅速占領行業市場，在市場競爭中取得領先優勢。

計算機視覺行業發展對企業綜合實力要求高

艾媒咨詢分析師認為，計算機視覺行業巨大的發展前景決定其具有高成長性特點，未來將涌現更多人工智能領域優秀企業。但行業發展同時伴隨高風險性，行業競爭需要比拼企業技術算法能力、資金能力、以及人才資源，同時考驗企業能否實現技術迅速落地，對企業綜合實力要求高，綜合實力不具備優勢的企業在行業內將難以生存。

第8篇：人工智能發展趨勢報告范文

新興技術及其影響

新興技術是指目前處于早期發展或采用階段但尚未對更廣泛的社會造成影響的那些技術。本文所探討的技術有望成為革命性技術，這意味著這些技術將融入主流社會，對經濟和勞動力市場產生流動效應。

在過去的幾年里，信息通信技術、清潔能源、材料科學和基因組學等若干領域的新興技術均得到發展。本文重點探討了預計將對各個經濟領域產生廣泛影響的若干新興信息通信技術的影響。

當今的信息通信技術環境可以概括為三個主要趨勢：計算正在向云計算發展，因而資源越來越豐富且廉價；媒體分發從廣播向寬帶過渡，從而為實現逼真臨場感的沉浸式解決方案創造了技術環境；環境壓力，如氣候變化、飲食供應，以及社會壓力，包括安全、衛生和人口老齡化，因而有必要衡量周圍的世界，從而可以對其施加影響。

在這些趨勢背后是一系列的新興技術：云服務、物聯網、大數據、人工智能和機器人、身臨其境的通信。

云服務

在云數據中心部署計算基礎設施，創建效用計算。數據中心（現實中是多個數據中心的網絡）通常由第三方操作，由云服務提供商的多個客戶共享。應需向組織和個人提供計算能力，無需投資自己的基礎設施。

這項技術已躋身主流技術，并提供了豐富而廉價的計算資源。這項技術已超越簡單的基礎設施共享，迅速發展起來。預計在未來，服務提供商可通過云提供整個業務流程。從而可以創建經濟實惠的信息技術（IT），向個人和小企業（而不只是大企業）提供成熟的IT解決方案。

通過云提供IT服務的好處頗多，其中包括：用戶不再依賴于PC或筆記本電腦進行計算。而可以根據當前情況在任何設備上對相同的數據和應用程序進行操作。亦可節省各機構每年在維護個人用戶PC或筆記本電腦方面的巨額開支；如能共同維護工作環境的安全，用戶可以在更加安全的環境下操作，且成本低得多；用戶可以要求提供成熟的解決方案，如大數據環境，而不需要創建此類環境所需的高超技能和高端產品。

物聯網

物聯網（IoT）是指連接到互聯網的新一代廉價傳感器，這些傳感器可以報告對其依附的物質世界的衡量結果。從而實現物質世界的數字化，使其更加可控。

物聯網在各垂直經濟領域都有應用。造成的影響有所不同，但可以創造機會，以顛覆性的方式優化物質世界。

例如，在醫療領域中，可用來對特定患者的相關生物指標進行持續監測，以便進行早期醫療干預。例如對于心臟有問題的患者，患者可在胸部佩戴小型（大號創可貼那么大）單導心電圖監測儀持續報告心臟活動。傳感器很小，不會影響患者的日常活動。心臟信號通過用戶手機傳送到云數據庫，持續監測是否出現異常情況。

通過報告和監測溫度和耗電量，物聯網亦可影響建筑物內能源使用的優化。另一個例子是城市中的監控攝像頭（也是傳感器的一種），可以確保公共安全以及更有效地利用警力資源。

這就是物聯網的廣泛影響，思科估計到2020年將有500億的“物品”連接到互聯網。

大數據

上述兩種趨勢的結果是，海量的信息可供使用，形成存儲、檢索和處理這些數據所需的可擴展計算環境。數據來源很多：當今消費者的使用模式，以及將來持續提供信息的所有已連接傳感器。

獲取所有這些數據并將其存儲在可擴展云計算環境的技術能力，產生了大數據的概念。數據可存儲在“數據湖（data lake）”，無需對信息去粗取精，在數據湖可對數據進行回顧性分析。在許多情況下，有必要對數據進行實時分析（例如醫療監控，及時干預很關鍵）。已經開發出新的軟件技術，能夠對此類應用進行流式數據分析。

這些新的大數據軟件技術的其中一個顯著特點是，這些技術大多基于開源軟件，從而確保可以得到快速采用。

其他則是分析這些數據的方法。各種分析軟件解決方案不斷涌現，從數據湖或流媒體平臺獲取信息并為各機構提供決策支持。通過模擬企業決策的影響，大量的輸入數據可以確保預測和優化結果。可視化工具亦有助于企業所有者了解當前的趨勢。

分析工具往往基于統計方法或機器學習。在后一種情況下，分析軟件可以吸取不同情況的前車之鑒，從而識別未來的情形（例如，如果分析軟件獲得監測到的正常心臟信號，那么未來就有可能識別出異常信號），了解不同的模式。這些機器學習解決方案可籠統地稱為“人工智能”，其本身就是重要的技術發展趨勢。

人工智能與機器人

雖然在過去五十年計算技術取得顯著進步，但現在模仿人類思維模式的“數理邏輯計算機”的能力發展有限。但隨著計算能力的發展和海量數據的獲取，機器學習技術（也就是所說的人工智能）也得到迅猛發展。利用這些技術，計算機能執行自然語言理解、語音識別和模式識別等人工任務。

過去十年中已取得重大進展，預計接下來的十年中隨著新的計算架構的出現，可以更大規模、更低功耗、更快地執行上述任務，這一速度還將加快。例如，IBM公司已開發出一種突觸計算芯片稱為True North，True North可以模擬人腦神經元和突觸功能。人工智能計算機能夠執行以往只有人類才可以執行的任務，在許多情況下，由于機器能夠吸收海量信息，因此執行這些任務的能力比人強。例如，IBM還開發了能夠理解自然語言的計算機系統Watson。Watson登上益智問答節目《危險邊緣》，打敗人類對手。IBM現在利用這一技術執行醫學診斷等功能，如利用機器“閱讀”每天都在更新的醫學文獻并將這些數據與患者癥狀對照。Watson不僅可以對患者病情進行鑒別診斷，還可以向醫生說明結論是如何得出的。

在車輛中部署人工智能技術，并與傳感器、通信和云計算機結合，創建可以模擬更多人類能力的機器人。僅在10年前，人們還認為模仿人類駕車的認知功能超出了計算機的能力。但八年后，Google的自動駕駛汽車在加利福尼亞無事故（除了因后方緊隨車輛駕駛員失誤造成追尾外）行駛了110萬公里，已經證實無人駕駛汽車并不是幻想。研究表明，交通事故多系人為因素造成，因此自動駕駛汽車可顯著減少每年的交通事故死亡人數，目前在澳大利亞每年交通事故造成1200人死亡750000例受傷住院。

使用人工智能或機器人將對人類執行不善的任務產生深遠影響。自動駕駛汽車只是其中一個例子。

身臨其境的通信

今天的寬帶網絡是以web為中心，即最適合下載高突發性網頁，因而與其峰值速率相比，總流量較低。

隨著媒體日益以寬帶為中心（換句話說，更多地通過寬帶點播電視節目），為媒體分發優化的寬帶接入技術變得更加重要。這意味著，接入技術必須能夠支持具有所要求清晰度的媒體流比特率（例如，對于高清晰度電視，每秒6至10兆比特[Mbps]），但更重要的是，總容量必須足以支持多用戶同時觀看。要構建新一代寬帶，需要部署或升級網絡，以提供必要帶寬。在固定環境中，這意味著投資光纖到節點、光纖到路邊、光纖到戶和混合光纖同軸（HFC）等技術。在移動環境中，需要利用新技術、更多頻譜和基站擴展容量。

除了過渡到以媒體為中心外，寬帶通信需要支持云計算。事實上，用戶設備只是連接到云計算數據中心的一個遠程窗口，如果沒有適當的通信系統，用戶的能力也會受到嚴重限制。通信鏈路的延遲和可靠性決定利用云工作與本地工作體驗的相似度，兩種體驗是否接近進而決定用戶體驗。

基于云的通信系統要求延遲足夠低，以確保用戶不會注意到計算協議交換。此外要求通信覆蓋范圍廣，可靠性高，從而無論在何處都可滿足用戶需求。隨著基于云的通信的發展，上行與下行帶寬比率也開始減小，因為云服務對上行要求更高。雖然這并不意味著云服務需要對稱帶寬，但基于Web的寬帶的上下行比率較高，會限制基于云的寬帶服務的發展。

新一代的寬帶網絡，加上迅速發展的屏幕技術，可以為無處不在、豐富的視頻通信創建技術平臺。即無論對于視頻還是音頻，該技術都能提供高清晰度和真實距離感（稱為沉浸式通信），實現逼真的臨場感。

技術對勞動力市場的影響。在迅速變化的環境中，對未來的預測都是假設。有一點可以肯定：技術可接替完成日常任務，甚至是智力活動，但在未來幾十年，問題解決仍是人類的技能。了解業務問題、構思解決方案的能力可大大提高未來就業成功的機率。

就業

傳統上，必須在空間上接近客戶才能提供服務，特別是高觸感、復雜或勸導式、通常需要面對面交流的互動（例如客戶與銀行業者討論復雜的投資策略）。但隨著沉浸式通信的普及，遠程討論時的視覺和非音頻信號非常逼真，就像面對面談話一樣，從而打破客戶與服務人員的位置關聯。員工能夠選擇工作地點，從而平衡工作與生活的關系，并與其他地區的人（盡管有時區、文化和語言的限制）競爭高技術含量的工作。還可幫助有身體殘疾或行動不便的員工更平等地參與競爭。

深入了解客戶的問題，并提出適當的解決辦法，這是在職場取得成功的一個關鍵因素。假如通過教育，可以使員工利用復雜的技術構思解決業務問題的方案，這對澳大利亞的勞動力市場而言是一種利好，因為澳大利亞的經濟形勢比較復雜，我們的員工可以接觸到前沿的問題。

Frey和Osborne9研究了美國市場（提供的數據最適合他們的課題）上的職業類別，并組織技術專家小組來確定其認為在新興技術的影響下受計算機化威脅的職業類別。他們估計，計算機化威脅著美國勞動力市場47%的就業機會。

要了解就業為何會受到計算機化的威脅，需要集中研究各項技術的共同影響，同時還要認識到人工智能的發展是變化的最大推動力。確定就業機會如何計算機化沒有通用的方法，但需要逐個垂直經濟領域開展研究。同樣還要注意，雖然一些職類受到的影響比其他職類大，但在許多情況下計算機化意味著高效，進而使這一職類的就業機會減少或需求發生改變，而不是徹底消除這一職類。

以駕駛相關工作為例，探討職類計算機化適用的邏輯。表1對澳大利亞目前與駕駛相關的就業數量進行了粗略估計。根據這些數字，大約有四分之一的就業崗位涉及車輛駕駛。假設在接下來的二十年中所有的車輛都成為自動駕駛汽車，那么會開車不再是工作必不可少的技能，這些職業類別也會變得面目全非。而客戶服務方面就變得更為重要。

所有汽車都將成為自動駕駛汽車的假設是否合理？基于摩爾定律的發展，在接下來的二十年計算技術將增長約10000倍。自動駕駛系統的經濟可承受性將大幅提高。此外，如果90%的交通事故均系人為造成的統計正確無誤，那么出于挽救生命、節省醫療成本的考慮，政府必然會強制實施這一系統。

再以篩查細胞確定是否有患癌跡象的細胞學家為例。他們取患者樣本，準備檢查載片，然后在顯微鏡下觀察。這是一項復雜而艱苦的工作，而且風險很高。但我們已經開始探索自動執行這項任務的方法，結合機器視覺和機器學習，勞動密集的顯微鏡檢查部分很有可能實現自動化，且得到的結果比人類觀察更可靠。機器視覺可識別細胞學家通過顯微鏡觀察到的樣本形態，機器學習是指計算機通過訓練來識別需要進一步研究的異常現象。

同樣，對需要定期測量、操作、模式識別或處理的職業類別進行的研究可得出類似的結論，即隨著技術成本不斷下降，可靠性日益提高，未來對人力的范圍和需求也會因計算機的發展而有所改變。

即使那些不會被計算機化取代的職業類別（由Frey和Osborne定義），也不可避免會受到影響。Frey和Osborne確定的不易受到計算機化威脅的職業類別包括：感知和控制；創造能力；社交情商。

雖然人類很難完全脫離這些職業類別，但更重要的是這些類別的就業機會是否還像現在一樣高。

以醫療行業為例。醫生的工作包括給患者作檢查、開方檢驗、做出診斷等。設想利用可穿戴生物傳感器對患者進行持續監測，通過機器學習算法對傳感器數據進行實時評估，查找異常，并由類似于Watson的計算機進行診斷。在這種情況下，每位醫生可以接診的患者數量增加，從而人均醫生數量也會減少。此外，醫生大部分時間涉及的不再是專門技術，而是社交情商，從而醫生遴選程序亦將有所不同，醫科學生也需學習不同的技能。

數字基礎設施的替代影響

對未來勞動力市場的另一個可能的影響是數字化基礎設施替代物理基礎設施。

今天，數字基礎設施被視為物理基礎設施的輔助。例如，利用智能手機應用程序，使用公共交通更加方便，但不會使公路的數量減少。但基于新興技術，可以假設通過沉浸式技術減少人類實際運動，無人駕駛汽車的問世可以優化公路使用，大數據可以優化整個公路網，而通過Zipcar等汽車共享計劃可以減少人均汽車保有量。在這種情況下，公路使用率下降，因此未來無需建設新公路。

幾十年后，就業性質將發生急劇的變化。對于許多人來說，這種變化將導致現有工作的中斷，對傳統技能的需求下降。對其他人而言，則意味著新領域新行業里的新機會，但會出現哪些以及多少新的就業機會來推動或促進這種變化尚不清楚。

第9篇：人工智能發展趨勢報告范文

關鍵詞：電力系統 自動化 智能技術 應用

中圖分類號：TM7文獻標識碼： A

一、電力系統自動化和智能系統簡介

1.電力系統的自動化，概念上理解就是通過一系列現代技術，實現對電能生產、運輸和管理實現自動化、自動調度和自動化管理。電力系統的自動化種類眾多，例如電網調度的自動化、電力運輸的自動化、用電信息采集自動化等多個系統。

2.智能技術則是對智能計算技術的簡稱，含義上理解包括體系結構和人機交互接口，種類也較為繁多，典型的有模糊控制等。智能技術是具備學習、適應和組織功能的行為，通過對產品問題進行求解，實現傳統魯棒性控制不能解決問題的合理解決。由于智能技術在電力系統中的應用具有其他系統不能比擬的優點，得到了廣泛的認可。

二、智能技術在電力系統自動化中的應用

1. 神經網絡的控制

神經網絡控制的發展與人工神經網絡的發展是分不開的，神經網絡控制在某些方面的應用已經初步取得了一定的成效，比如在學習方面和模型結構方面等。同時，神經網絡控制的傳播也已經被廣泛應用。當前，人們最關注的是神經網絡控制的非線性部分。同時，人們常用并且喜歡的還有其自主學習和處理能力，以及魯棒能力。在實踐中得到了一定程度的驗證，為數據傳輸提供了依據的網絡資源載體。神經網絡的結構構成是通過一定的方式將大量并不復雜的神經元連接在一起，具體問題具體分析。目前，許多不同的神經網絡結構及其訓練算法在電力系統中得到了有效的作用，使電力系統中的元件有效互動，加快運行的速度和效果，使其優勢得到充分發揮。主要的神經網絡理論研究有神經網絡的硬件實現問題研究和神經網絡學習算法研究等，利用BP神經網絡進行電力系統短期負荷預測，在進行電力系統故障檢查診斷的過程中，利用了人工神經網絡和元件關聯分析等，取得了較好的效果。

2. 模糊控制

模糊控制主要采用的是一種模糊的宏觀控制系統，它具有易操作性、非線性、隨機性、簡單化和不確定性等特點，這些特點使得相關的監理模型越來越簡單，并且其優越性也越來越明顯。模糊控制方法的優越性在任何地方都體現出來，包括家用電器中，他使得控制操作變得非常容易掌握并且十分的簡單。雖然有時候建立常規的數學模型十分困難，但是就現代而言，通過建立模型來實現控制是比較先進的方法。

在電力系統自動化控制中，模糊理論的應用價值非常大，非常實用。這是由于模糊理論能夠將人在決策和推理過程中的概念進行模擬。模糊理論在進行工作時主要是將已經生成的控制規則和相關的數據進行推導，對輸入的模糊量進行推導，從而計算出相應的輸出。輸出結果由以下幾部分組成：模糊判決、模糊推理和模糊化。這種智能技術在電力系統中的應用具體表現有：能夠智能的處理一些家用電器可能產生的噪聲以及由此帶來的問題，如日常我們使用的電風扇、電熱器等家用電器；具有較強的自學能力，并且能夠很好的進行糾錯；如果電力系統中改變了環境變量的設置和網絡拓撲圖或者出現了一些其他類型的問題，那么通過模糊理論的智能技術應用，就可以給出正確的解決方法并且做出及時的反應來進行應對；模糊智能技術能夠使知識的獲得和表達非常容易的完成實現，因為模糊智能技術能夠模擬專家的經驗并且利用與人的表達方式更加接近的形式進行語音變量的表達；另外，模糊智能技術最大的優點就是能夠有效的處理那些具有不精確性的問題和不確定性的問題，使其變得精確和確定。

3.專家系統的控制

專家系統是智能技術在電力系統自動化中應用比較廣泛的一項技術，其具有以下功能：（1）當電力系統處警告或緊急狀態時，能對其進行有效識別，對系統有比較好的恢復及控制功能，而且還能提供相應的緊急處理方法；（2）具有切荷功能，對運行較慢的狀態進行分析轉換；（3）對故障點進行有效隔斷；（4）對電力系統的短期負荷進行預先報告；（5）對調度人員進行專業技能培訓；（6）對靜態及動態系統的安全運行情況進行有效分析等。近幾年來，雖然專家系統已被廣泛應用在電力系統的自動化體系中，但是其還會出現一定的局限性，如不能電力專家所特有的創造性進行有效模擬，其所使用的知識還比較有限，且在功能性的深層次方面還缺乏一定程度的理解。另一方面，沒有比較完善的管理及學習機構；當遇到復雜問題時不能采取有效措施進行解決；對某些高難度的知識進行驗證時比較困難等。

因此，對專家系統的開發還有待進一步研究，在研究的過程中，應對其系統進行有效驗證及嘗試，并使用先進的計算機網絡技術對其進行不斷改善，以使專家系統及對知識的獲取能力及對問題的解決能力能夠得到有效提高。

4.人工智能化技術的應用

電力系統自動化中人工智能化技術的主要應用于設備故障的診斷。診斷電力系統故障的傳統方法是對電力裝置與設備在發生故障的過程中所出現的數字狀態信息與其他關鍵信息進行收集與分析，從分析中推理出導致故障發生的原因及發生故障的電力元件，并對故障惡化發展的態勢作出預測。近些年來，人工智能化技術的應用，為電力系統的穩定運行提供了有效保障。目前電力系統中常用到的人工智能化技術主要包括ANN、ES、GA、Petri、FST等網絡技術。其中ES是一種發展得較為成熟的技術，其不但將書本上相關理論知識融入其中，而且還總結了專家的實踐經驗，與電力工程的知識研究有著緊密的聯系。目前ES智能技術在不斷改進自身的知識構造與獲取方式，目的是使知識表達與獲取的工作變得簡化，并使推理診斷故障的效率得到提高。ANN技術的最大優點是無需對專業理論與專家的實踐經驗進行知識形成、轉化及表達方式等進行重新構造，而只是需要對領域專家提供的故障實例進行自我組織與自我學習，在此基礎上構建出故障診斷的樣本集，診斷故障的樣本集對于識別故障類型與故障定位等有著重要的參考價值。FST技術的診斷原理為根據模糊的隸屬度描述故障、保護裝置及斷路器之間可能的度量。此外GA與Petri技術則是各具優勢，同時也存在著一些缺陷。

5. 綜合智能系統的控制

所謂綜合就是指和智能控制方法及現代控制方法進行巧妙結合。如神經網絡的自適應控制、神經網絡的變結構控制、變結構的模糊控制、自適應或自組織的模糊控制等。主要包括各種智能控制方法間所用的交叉結合方式，在電力系統的研究中，常把專家系統和模糊控制進行結合使用，把神經網絡和模糊控制進行結合使用，把自適應控制、模糊控制、神經網絡控制進行結合使用，把神經網絡和專家系統進行結合使用等。

三、智能技術在電力系統自動化中的發展現狀和趨勢

電力系統的自動化包括水力發電站綜合自動化、火力發電站自動化、電網調度自動化、供電系統自動化以及電力企業管理系統自動化等。市場經濟改革在電力企業中的深化使電力企業投資力度加大，智能化設備和高新技術的應用越來越多，電力設備之間的連接更加復雜。

國內智能技術在電力系統中的應用還存在著很大的局限性，智能技術的開發沒能夠形成合作協同的模式，不能夠實現全面發展，很多珍貴資源也沒有實現共享。同時國內的很多技術還不成熟，實際應用經驗不足，甚至一些技術還停留在理論階段，與實際投入使用還存在很大距離。另外，電網智能控制系統的研發需要巨大的資金，這不是一個或者幾個電力企業能夠承擔的，需要借助國家的幫助，但是目前來看，國內對于智能電網的研發投入和重視力度還不夠。

四、結語

隨著社會的不斷發展，人們對電能需求力度的增加，我國電力系統也得到了逐步的發展和完善，電力數據總量也不斷得以增加，以及大幅度增長的復雜管理和電力市場競爭趨勢的不斷加劇。基于此，智能技術在電力系統的應用將會產生巨大的正能量效益的影響，在未來電力市場具有更為廣闊的發展空間。我們也期待在未來的時間里，能夠利用各自優勢而組成的綜合智能控制系統將會對電力系統起到更加重要的作用，使電力系統更為完備，電力效益也將得到不斷提升。

參考文獻

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