人工智能技術綜述精選(九篇)

前言：一篇好文章的誕生，需要你不斷地搜集資料、整理思路，本站小編為你收集了豐富的人工智能技術綜述主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。

第1篇：人工智能技術綜述范文

剛參加工作，我便擔任計算機班專業課教師及畢業班班主任，深感教學經驗不足，我為了盡快進入狀態，抽出大量時間聽了***6位老師的30多節課，吸取他人長處為己所用。 由于自己刻苦鉆研，在運用中積累了豐富的經驗。即使如此， 我深感水平不夠， 經驗不足。從一開學， 我就開始多方搜集材料，為學生準備了大量的復習資料。自己訂閱了數種報刊并經常到閱覽室閱讀報刊，增長知識，開闊視野和拓寬知識面.，對待教學過程中出現的問題決不放過，尤其是在學術方面，一絲不茍，精益求精，并且對待課程中自己不熟悉的地方，虛心向他人求教。在教學過程中，能夠敏銳地觀察學生的學習情況，并迅速找出解決問題的方面，因勢利導，因材施教，不循規蹈矩，墨守成規。同時,注重學生整體素質的全面發展, 并在平時和考試中都嚴格要求學生, 有時達到了苛刻的程度, 學生一開始嘖有煩言，盡管如此，我并不因此而放松對他們的要求，為了把后進學生的成績提上去，苦心孤詣，絞盡腦汁，想盡了一切辦法。并為此付出了大量的精力，對于不是本班的學生，我也采取了一視同仁的態度，一旦有其它班級學生提出要求，照樣熱情輔導，提供復習材料。

在班主任工作中，我總是耐心細致做好學生的思想政治工作，建立健全了切實可行的班規細則，經常組織召開主題班會，開展多種形式的班集體競賽活動。關心愛護學生，對待表現不好的學生總是曉之以理，動之以情。從不采取簡單粗暴的方式壓制學生。用制度管人，用愛心育人，不歧視學困生，不偏愛優生。經常利用雙休日、節假日走訪學生家庭，了解學生情況，對個別性格差異比較突出的學生進行跟蹤調查，并采用有效方式幫助這些學生。對于學困生，我總是鼓勵他們，并利用課余時間給他們補課。教育他們不要自暴自棄，要做品學兼優的學生。我所擔任的班級班風正、學風濃。工作中努力奉獻也得到學校及勞動局領導的肯定，在2005年度被評為學校優秀班主任，2006年度被評為勞動局優秀工作者。

2008年入職上海經意實業有限公司，開始參與實施的是***智能化集成項目。應業主要求，做一塊8M*8M的規劃沙盤。要能夠在沙盤上做到已用地、待用地等用燈光、聲音區分的功能，再通過中控控制把相關的圖片文字信息顯視在前面的電子大屏上。剛接到業務需求時，對已購買的中控進行可行性認證，但始終未能實現業主要求的“三同時”。但我在研究中控控制軟件時，看到他提供的可編程接口，我想這不就和學校里學的單片機知識有點相似嗎？然后我把想法同項目經理討論后，他贊同我對中控設備進行升級。我運用單片機知識，增加幾只繼電器模塊，結合基礎匯編語言對中控軟件進行部分指令修改，相當于給中控的輸出增加一個通道，最終實現了業主要求的“三同時”。

四川地震后，我司受***委托，對口***22所學校的基礎弱電系統、校園電視臺及數據存儲系統的援建工作。公司十分重視援建工作，以項目部經理為負責人，我作為項目助理立即趕赴***市開展工作。整個援建工作的施工工期緊，量大，物資補給相對困難。我們加班加點，按時保質完成施工任務。其中22所學校的計算機網絡及服務器集成都是跟國際知名品牌思科公司合作，我學到了許多國際先進的、成熟的集成思想。在機房建設時，充分考慮到靜電、雷電等所造成弱電設備的損壞，我在機房的等電位聯結與接地系統這一塊下足了功夫。隨后在中石化項目上，充分利用所學到的知識，在項目實施中得心應手。

2013年我擔任***弱電系統的項目經理。對于常規純硬件的子系統集成，難度不大，關鍵是安排好各套工序的邏輯順序，使整個項目的進度計劃、質量計劃、費用計劃滿足施工組織組織設計的要求。本項目中有三個難點：第一點是體育中心用戶的網絡配置，第二點是樓宇自控系統的軟件組態，第三點是體育館的精密空調的恒溫恒濕調試。因為體育中心內需要建設三套計算機網絡系統（政務網、公務網、內網），而業主方的費用計劃是的不能使用三套物理隔離的網絡設備。介于投資方面的考慮，選用VLAN(虛擬局域網)劃分技術，通過綁定交換機端口屬性，最終滿足體育中心內業務網絡需求。樓控系統的軟件組態的難點在實現對建筑的節能要求，這是以前不考慮的事項。不僅要管理好動力、精密的設備，還必須滿足現在建筑物節能標準，這是就需要這套系統更加富有節能思想。我主要修改了原有組態軟件的動力設備、空調機組、普通照明的日常運行開啟、關停時間。對每個功能模塊的測定參數重新賦值域，實現由電腦控制設備的“智能”啟停。體育館對溫濕度要求非常高。每個運動場館我設計選用兩臺上送風，自然回風的空調機組配合聯調。兩臺空調功能相對分開，一臺控溫，一臺控濕。經過一個多月的聯合調試及試運行，最終空調內的溫濕度達到要求。

在擔任***智能化系統的項目經理時，感覺這個項目的難點在于多媒體信息及共享網絡通訊設備的防靜電、抗干擾問題。信息系統選用時下先進且成熟的數字媒體系統。機房內設備多，且核心設備承擔著與其他系統的信息交換，所以機房按屏蔽機房標準建設，特別是小型機、服務器等的等電位聯接顯得尤為重要。室外所有強電進線做三級防雷過電壓保護，室外所有弱電進線都必須串接信號防雷器。計算機房內的接地電阻嚴格控制小于1歐姆。

第2篇：人工智能技術綜述范文

關鍵詞：人工智能；智能營銷；營銷趨勢；營銷挑戰

一、引言

隨著人工智能技術的快速發展，越來越多的企業將人工智能技術應用到企業的日常生產經營活動中來。NarrativeScience和國家商業研究所的報告顯示，在2016年僅有38%的企業表示引用了人工智能技術，而到了2017年這一數字迅速增長到了61%。與此同時人工智能技術在營銷領域的應用也越來越廣泛，在零售行業，人工智能可以通過自我學習，為消費者添加標簽，描繪用戶畫像；在網絡消費場景，智能人工助理可以幫助營銷人員及時在線回答用戶問題。人工智能的應用讓消費者與企業的互動更加頻繁，這也給企業營銷活動本身帶來了如隱私泄露、過度營銷、用戶倦怠等問題。如何正確處理人工智能技術在營銷領域的應用問題，成為了學者們日益關注的重點。以往的研究已經從人工智能營銷的技術基礎、概念、隱私擔憂等方面進行了分析，本文將從人工智能營銷的內涵、趨勢、挑戰等方面進行梳理研究，希望能夠對人工智能態勢下的市場營銷有更加全面的認識，為企業應對人工智能營銷活動中的問題提供有價值的參考。

二、人工智能態勢下的市場營銷

（一）智能營銷的內涵

智能營銷，是伴隨著人工智能應用的發展而產生的一個新的營銷概念。智能營銷不等同于電子營銷，它是建立在大數據、人工智能、云計算等綜合技術基礎上的一種智能化運作模式（汪濤2014），是可以模仿營銷人員的部分行為活動的過程。隨著人工智能技術在營銷領域的應用，智能化的設備通過仿真、思考、行動等模式完成了營銷人員所需要進行的一部分工作，深刻改變了營銷思維和方式。作為智能經濟條件下的新產物，目前學者們對智能營銷還沒有形成一致的概念界定。但是隨著對人工智能的逐步深入了解，業界逐漸形成了一種共識，即它是企業借助計算機網絡、移動互聯網等智能技術來進行營銷活動的各種新思維、新方法、新工具的一種創新營銷新概念（常亞平2018），它包括智能識別、智能存儲、智能執行等多個方面。

（二）智能營銷的技術基礎

人工智能營銷的興起離不開技術的支持，根據以往文獻的研究，可以將智能營銷發展的技術基礎大致歸為三個方面：首先，移動互聯網和5G技術為智能營銷發展提供了海量數據來源的保障。智能營銷發展的重要基礎就是數據，持續可靠的數據獲取是智能營銷所需的核心技術之一。隨著移動互聯網和5G技術的發展，營銷活動借助虛擬現實技術、仿真技術、人工生物智能技術廣泛深入到消費者的工作、娛樂、生活、消費等日常行為活動中，全方位地記錄了消費者的行為數據，為智能營銷的后續分析處理工作提供了海量的數據信息來源。其次，云計算幫助智能營銷完成了復雜的數據計算和處理分析。移動互聯網時代，大數據的發展使網絡數據成幾何倍增長，如何計算和處理分析這些海量數據成為了智能營銷發展所必須解決的重要問題。云計算技術憑借強大的數據計算能力，很好地解決了人工智能技術應用過程中的海量數據處理問題，通過多維度數據的連接實現了萬物互聯，從而使消費者和智能設備的交互體驗更加完善，營銷場景也因及時準確的數據分析而更加智慧化。最后，人工智能商業化應用技術為智能營銷發展提供了網絡應用環境。德勤2019年《全球人工智能發展白皮書》顯示，當前人工智能技術已進入全方位商業化階段，并預測全球人工智能市場在未來幾年會經歷現象級增長（錢明輝2019）。我國也出臺了相應政策來支持人工智能商業化應用的發展，2019年我國從事人工智能業務企業數量居全球第二。人工智能商業化的發展環境以及人工智能商業化應用技術的支持，為智能營銷的發展創造了良好的外部網絡應用環境。

（三）人工智能在營銷中的應用體現

人工智能技術在營銷中的應用，使營銷活動體現出了新的特點，如：視覺、聽覺、觸覺等多種形態的新互動方式、個性化需求的預測等。根據營銷活動的不同過程階段，可以從四個方面來分析人工智能在營銷中的應用體現。1.營銷調查研究階段。營銷調查研究是營銷活動的起點，通過提前的調研企業可以了解市場占有情況、消費者意愿、目標消費群體需求等重要信息。大數據技術以及人工智能技術的應用，極大地提高了企業營銷活動前期的營銷調研效率。消費者在各種生活消費場景中會留下自己的痕跡和使用信息，人工智能技術會幫助企業將海量的用戶數據進行歸類，如賬戶數據、交易數據、瀏覽數據等，并利用這些數據進行用戶畫像，從而準確分析出消費者的日常消費偏好、消費方式等信息，幫助營銷人員獲取營銷調研后的第一手分類數據。2.營銷策略的制定階段。人工智能技術從全網智能抓取相關數據進行分析，并智能分析出最新熱度關注點，幫助營銷人員完成尋找吸引消費者的創新點環節，擺脫了以往只依賴于營銷人員自身經驗判斷和小范圍營銷調研結果的限制。同時借助仿真技術、生物識別等技術，人工智能技術所創造的“人工腦”可以完成營銷策略制定過程中的一部分思考工作，如創意篩選、優化等方面。3.營銷執行階段。以往的營銷推廣活動，需要營銷人員提前進行宣傳媒介的選擇并且派大量人員進行實地配合，受限于地點、經費等外部因素。而人工智能技術根據網絡熱度數據分析，自行篩選出適合企業產品宣傳的網絡平臺，并且根據用戶使用偏好數據測算出適合的營銷時間點、次數等，在用戶進行相關網絡訪問時個性化推送符合該用戶需求特征的營銷方案，如喜馬拉雅會根據用戶年齡、性別、收聽歷史記錄等自動推送相關收聽圖書資源和購買活動等。4.營銷效果的評估階段。以前的營銷活動效果評估需要事后進行監測，而人工智能技術的應用幫助企業實現了實時監測，系統自動在全網絡進行相關內容的數據抓取和分析處理，并將監測效果及時反饋給營銷人員，方便營銷人員根據消費者反應及時修改營銷方案，降低了突發事件對企業營銷活動的影響。

三、人工智能帶來的營銷管理新趨勢

人工智能技術在營銷領域的應用深刻地改變了企業的營銷思維和營銷方式，也讓營銷管理活動有了新發展，對于人工智能帶來的營銷管理新趨勢可以從下面幾個方面來理解：一是技術驅動營銷變革。智能技術將成為下一代營銷變革的新支撐。目前，仿真技術和人工生物智能技術的初步使用已經能夠幫助智能設備進行部分營銷工作中的思考問題。營銷專家智能系統可以實現專業知識的傳遞和學習，在營銷專家的訓練下智能系統會增長解決問題所需的知識，并向用戶提供解決問題的辦法。電子自動訂貨系統，會根據企業線上線下的銷售數據自動進行分析，智能識別暢銷品和滯銷品，并根據實際情況自動交換訂單信息，減少營銷人員在了解銷售狀況和消費者偏好等信息時所投入的時間成本。人工智能技術的應用帶來了營銷理念、方法、手段、工具等各個方面的改變，未來如何利用好人工智能技術來幫助企業進行營銷活動是營銷人員需要關注的重點。二是營銷方式的多元化和營銷推薦的大規模定制化。人工智能技術的應用給營銷方式帶來了巨大的變革，短視頻營銷、直播營銷等新型營銷方式使企業營銷活動不再局限于傳統線下和網絡頁面廣告等方式。這種多元化的智能營銷方式，可以更加廣泛深入地獲取消費者的各種使用數據信息，如抖音小視頻會根據用戶關注信息來自動推送相關產品宣傳視頻。智能化的營銷方式讓大規模定制化成為可能，企業可以借助智能技術和數據處理技術實現對每個用戶的精準識別與記錄，從而為其個性化推薦相關信息，實現營銷個性化的批量自動生產。三是“AI+”智慧營銷帶來的跨場景營銷。“AI+短視頻”營銷、“AI+KOL”的粉絲營銷等不同營銷策略，在人工智能技術的支持下各自發揮所長，應用到營銷活動的各個環節當中。“AI+”的使用增強了消費者的互動體驗感和真實感，如唯品會的智能試裝功能可以幫消費者實現線上虛擬體驗，大大提升了消費者從“看”到“買”的效率，縮短了購買轉化時間。在移動互聯網時代，消費場景碎片化、消費行為流動化，人工智能技術的使用可以幫助企業處理復雜的消費使用數據，系統整合消費者在不同場景的多維行為數據，從而精準識別不同消費個體在不同消費場景下的差異化需求，結合消費者的實時場景，為消費者適時提供跨場景的營銷服務，突破圈層和場景的限制，擴大營銷推廣范圍，提升企業的56品牌宣傳度。四是基于智能識別、語音互動等技術的線上線下一體化智慧營銷。根據2018年人工智能應用行業報告，目前人工智能技術已經可以應用到零售的全鏈條環節，既可以線上進行用戶畫像和精準個性化推薦，也可以線下智能物流、智能選址、優化消費者行為分析和商品運營環節等，這種線上線下一體化智慧營銷，需要完整的人工智能技術體系的支持。通過分析消費者軌跡數據、可穿戴智能設備的身體數據以及社交消費平臺數據等信息，利用線上線下信息的同步傳輸、人臉識別等技術，人工智能可以及時捕捉消費者行為及心理需求，并實現精準匹配。

四、人工智能時代市場營銷面臨的挑戰

人工智能技術在營銷領域的應用給企業和消費者都帶來了極大的便利，但是技術都是具有兩面性的，我們必須理性對待人工智能技術，正視人工智能應用過程中產生的問題。根據以往文獻的研究，可以從以下幾個方面來認識人工智能時代市場營銷面臨的挑戰。一是人工智能背景下復合型營銷人才的不足，帶來的技術和營銷的進一步對接問題。當前，智能營銷領域的一個顯著問題就是技術與營銷的進一步深度銜接問題，懂技術、懂市場的復合型人才的不足使得企業在應用人工智能過程中出現很大障礙。一些機構掌握著最新智能技術，積累了海量數據；而另一些機構則了解市場，不掌握技術，技術應用與市場營銷之間的銜接出現了隔閡。人工智能技術在營銷的應用給所有領域的營銷人員都帶來了挑戰，人才和工作需求雙向失衡。企業必須培養復合型的營銷人才，引進新技術培訓課程，提升現有營銷人員的整體技術素質，從而幫助企業解決智能技術與營銷的進一步對接問題。二是人工智能營銷過程中暴露的數據隱私保護和流量造假問題。各種數據隱私新聞案件的曝光，讓越來越多的用戶對新技術的使用保持著高度敏感。大量未經用戶本人同意的數據非法監測和解讀嚴重干擾著消費者的日常生活，一些企業甚至利用智能技術對用戶個人信息進行預測分析來以此獲取用戶隱私。而流量數據造假問題更是進一步瓦解了消費者對網絡消費活動的信任，一些企業為了短期的盈利，利用內容剪切等網絡工具打造虛假流量信息，給消費者帶來了誤導，同時也嚴重干擾了正常的市場競爭秩序。為了能夠讓企業更有效地推進人工智能技術與營銷活動的銜接，必須及時懲治非法獲取消費者隱私的企業，營造良好的網絡使用環境，同時企業也要在內部加強管理，提升營銷人員的道德素養。三是全方位人工智能營銷環境下的消費者心理倦怠問題。人工智能技術可以給消費者推薦各種個性化信息，但這種根據消費者使用痕跡來進行持續性的精準推薦很難不讓消費者產生厭倦心理。隨時隨地的廣告推薦、跨屏的無廣告攔截、用戶瀏覽記錄的跟蹤推薦等行為，在智能技術的推動下變得更加自動頻繁。雖然人工智能技術可以幫助企業精準分析用戶數據，但數據也不能完全反映消費者的內心，企業要避免對智能技術的完全盲從，以防消費者產生厭倦心理。營銷活動是對人進行的活動，因此企業也要關注營銷人員的營銷經驗，不能以技術決定一切，要將技術與人的主觀感受相結合，真正做到從消費者本身需求出發。

五、結論

人工智能在營銷領域的應用目前還處于初步發展期，企業在應用人工智能技術時必須理性看待人工智能技術。既要看到人工智能給企業營銷帶來的數據分析、精準識別等便利，也要看到人工智能應用帶來的技術陷阱、用戶隱私等問題。當然，人工智能技術在營銷領域的應用未來還將有更進一步的發展，企業也要及時進行探索研究。本文僅從理論層面梳理分析了人工智能在營銷領域應用的相關問題，未來還可以在其他方面進行深入研究：如何更好地解決人工智能應用過程中帶來的隱私泄露問題，從而提升消費者的使用體驗；人工智能的特征如何對消費者的行為產生影響；智能互動方式的改變對營銷活動的影響，等等。

參考文獻：

[1]高山行，劉嘉慧.人工智能對企業管理理論的沖擊及應對[J].科學學研究，2018(11).

[2]常亞平，王良燕，黃勁松，等.3D（大數據、數字化和發展中）背景下的營銷戰略與轉型專欄介紹[J].管理科學，2018(5):1-2.

[3]Shankarv.Howartificialintelligence（AI）isreshapingretailing[J].JournalofRetailing，2018，94(4):vi－xi.

[4]汪濤，謝志鵬.擬人化營銷研究綜述.外國經濟與管理，2014(1):38-45.

[5]Wangtao,XIEZhipeng.Areviewoftheliteratureofper-sonificationmarketing[J].ForeignEconomics,Manage-ment,2014(1):38-45.

[6]錢明輝，徐志軒.基于機器學習的消費者品牌決策偏好動態識別與效果驗證研究[J].南開管理評論，2019(3):66-76.

[7]王先慶，雷韶輝.新零售環境下人工智能對消費及購物體驗的影響研究：基于商業零售變革和人貨場體系重構視角[J].商業經濟研究，2018(17):5.

第3篇：人工智能技術綜述范文

關鍵詞：人工智能；前景；趨勢

人工智能技術可以說是計算機技術、信息論、心理學以及語言學等諸多學科彼此聯系與交叉之后形成的一門全新的學科。近年來，隨著全球范圍內計算機技術的持續發展，計算機的形象也出現了新的變化。主要表現在人機交互的場景變得愈來愈普遍，計算機被人們賦予了更加多的智能性因素。因為人們將最新計算機技術運用到了諸多學科，對這部分學科的認知也進入到了全新的發展期，從而推動了諸多新研究成果的持續出現。比如，圍棋人機大戰之中人工智能“阿爾法狗”的輕松取勝、人類大腦奧秘的發現、單一器官克隆的實現等。鑒于計算機這一人類誕生以來所發明的最為重要工具的持續發展，大量新知識、新理論持續涌現，促使人類一定要對其開展全面分析與研究。因為近些年來生物學、神經生理學等各種新研究成果的產生，讓人工智能和人類智能的相互關系引發了人們越來越多的探討。

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。可以說，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）.

[3]陳慶霞. 人工智能研究綱領的發展歷程和前景[J]. 科技信息，2008（33）.

第4篇：人工智能技術綜述范文

［關鍵詞］人工智能；會計；基礎會計

1人工智能在會計領域的應用特質

將德勤財務機器人、用友財務機器人等人工智能在會計領域的應用狀況進行分析，可以看到人工智能在會計領域的應用有以下特點。（1）大量規則化應用領域被人工智能取代。原始憑證審核，依托于電子票據二維碼應用，票據關鍵信息（如發票抬頭、稅號、發票內容、金額等）被人工智能識別并依照規則進行判斷；根據原始憑證相關信息依照借、貸規則選擇相應會計科目編制會計憑證，也是人工智能依照既定規則完成；根據記賬憑證完成記賬和報表編制，在會計電算化時代即已完成，對于人工智能而言，則更是“小兒科”，僅需要依照既定規則將數據庫文件以視圖形式呈現。可以看到，從原始憑證審核、記賬憑證編制再到賬簿形成、報表形成，會計明晰的規則為人工智能應用提供了切合的舞臺，而有明確規則的領域是人工智能能夠凸顯其計算能力的優勢領域。由此可見，以規則為基礎的會計核算應用領域能夠被人工智能“完美”替代。這也是德勤機器人、用友財務機器人等人工智能最先得以應用的領域。（2）經驗化應用領域將被人工智能取代。人工智能以超強的自我學習能力著稱，能夠通過大數據獲取認知上的進步，可以從大量的圖片中學習識別貓，也可以從大量的棋譜中學習對弈。會計、醫生曾經被認為“越老越值錢”，即是基于經驗的價值增加，在工作中不斷學習積累經驗，能夠借助經驗處理非常規、復雜的情形。通過學習積累經驗獲得認知進步，已經成為人工智能擅長的領域。在大數據的基礎上，人工智能可以通過案例學習獲得“經驗”，并且由于存儲記憶能力的顯著優勢超過會計、醫生的經驗。因此，經驗化應用領域將被人工智能取代。（3）人工智能應用推廣速度受到成本的影響。2017年德勤財務機器人推出，隨后用友財務機器人、浪潮財務機器人也相繼面世，一年時間之后這些財務機器人并沒有大量應用，其原因既有技術成熟度方面的原因，也有成本方面的原因。財務機器人的應用成本，不僅包括購買財務機器人的價格，還包括企業轉換成本。在ERP、財務共享中心等信息化建設之后，信息系統建設的投入大、實施風險高的特征使得企業對于系統切換心存顧慮，使用財務機器人是否又將成為投入高、見效慢的項目，成為企業應用財務機器人不得不考慮的問題。也正是由于受到應用成本的影響，財務機器人在2017年推出之后只是引起了觀念、認知上的“地震”，廣泛的應用并未看見。

2“基礎會計”課程核心

從目前國內高校會計專業、財務管理專業所開設“基礎會計”（會計學）課程的情況來看，該課程仍然作為專業基礎課開設，其核心內容一般包括：（1）會計核算基本方法，涉及會計要素、會計等式、復式記賬、憑證、賬簿、財務報告等內容。通過這些內容的學習，學生將掌握借貸記賬、憑證編制、賬簿登記、財務報告編制等基本方法，掌握會計核算的基本規則，理解會計的基本邏輯與方法。（2）會計核算基本操作，涉及憑證填寫與審核、賬簿登記、財務報表編制等內容。在會計基本方法學習的基礎上，學生將通過實驗等方式，掌握憑證填寫與審核的規范、賬簿登記的規范、財務報表編制規范等操作環節的要求，通過實踐體會從憑證填制與審核、賬簿登記、財務報表編制的規則與過程，并完成從理論到實踐的轉換。（3）會計視角的形成。在對會計要素、復式記賬的理解中，學生將完成對經濟活動的會計視角理解。例如，企業完成銷售活動，從經濟活動的范疇理解，更多強調客戶關系管理、合同簽訂、履行合同等節點，而從會計視角理解，則更強調伴隨銷售活動產生的資金流和成本化物流，即在收入形成的同時，根據資金支付的狀況選擇銀行存款、或者應收賬款、或者應收票據、或者預收賬款進行核算，同時在物流發生后結轉相應成本。將經濟活動的會計本質進行識別，培養和形成會計視角成為“基礎會計”課程的關鍵內容。也正是因為這個原因，“基礎會計”成為會計入門課程。

3人工智能對“基礎會計”課程的挑戰

（1）規則化應用將被人工智能取代，但修訂完善規則為會計人員留出了空間。人工智能因其超強的運算能力，能夠在既定規則的指揮下“毫無怨言”地處理原始憑證審核、記賬憑證編制、賬簿登記、報表編制等工作，并且處理效率更高。單純地規則化應用，會計人員與人工智能相比，完全不具有優勢。僅僅只有在人工智能技術應用的成本還相比人工成本更好的前提下，原始憑證審核、記賬憑證編制、賬簿登記、編表編制工作仍由會計人員完成。當人工智能技術應用成本得以降低，采用人工智能技術相比雇傭會計人員成本更低，會計人員無疑將面臨被人工智能所取代。這也是業界認為人工智能帶來會計“地震”的重要原因。雖然2017年會計人工智能出現后并沒有馬上帶來會計人員下崗潮，但這一時刻不會太遠，一旦人工智能應用成本得以降低，在人工成本逐漸上升的現實狀況下，處理原始憑證審核、記賬憑證編制、賬簿登記、編表編制的純規則化會計崗位將被人工智能取代。與此同時，我們必須意識到，人工智能以規則為基礎完成會計活動，那么誰來定義規則？戰勝棋圣的人工智能以圍棋規則為基礎開展對弈，無人駕駛以道路交通規則為基礎完成駕駛，財務機器人在完成會計活動時同樣基于既定的規則。從國家層面看，“會計準則”處于不斷的修訂完善過程中，新的經濟形式不斷出現，會計準則往往緊隨著新經濟活動而修訂完善。一旦會計準則變更，意味著完成會計活動的人工智能所依據的規則也需要變更。因此，規則變更與修訂為會計人員留出了空間。“人工制定規則，人工智能完成規則”可能成為未來會計活動的新形式！會計人員制定規則，是否需要從了解基本規則入手呢？答案無疑是肯定的。作為制定規則的會計人員，不可能完全不了解基本的借貸規則、基本的賬務處理規則，就開始著手調整規則。基于此，了解和掌握基本會計規則應當成為會計人員的必須，通過“基礎會計”課程促使會計人員了解和掌握會計基本規則也成為必要選擇。但人工智能應用會計規則的優勢，促使會計人員在學習掌握基本會計規則時必須思考，學習基本會計規則的目的是應用還是修訂完善？如果僅僅將學習會計規則的目的定位于應用，這樣的會計人員只能定義為初級會計人員，一旦其人力成本高于人工智能技術應用成本，這種崗位人員無疑是會慘遭淘汰。因此人工智能的出現逼迫會計人員將學習會計規則的目的定位于修訂會計規則的高端人才，只有在基礎規則之上，跳出規則制定規則，才可能在人工智能應用的大趨勢下贏得一席之地。（2）經驗積累將被人工智能取代，但經驗規則化為會計人員留出了空間。會計人員的經驗積累建立在大量案例處理的基礎上，在復雜經濟業務處理過程中形成隱性知識，如果這些隱性知識不能顯性化、不能總結提升為規則，這些隱性知識只能藏于人員的頭腦里，導致似乎“越老越值錢”。人工智能具有大數據處理能力，在大數據基礎上形成“經驗”從而自我學習，并且其總結的經驗將以“代碼化”的形式顯性體現，相比會計人員而言，經驗形成的能力更強、經驗顯性化的能力也更強。但從經驗到規則，人工智能還不能直接將積累的經驗形成規則，規則的形成還需要人工干預。因此，會計人員的經驗積累可以被人工智能取代，但經驗規則化為會計人員留出了空間。面臨人工智能應用，會計人員“越老越值錢”的優勢將不復存在，會計人員的價值不再建立在工作經驗的基礎上，而是建立在經驗知識化、并進一步規則化的基礎上。會計人員要完成經驗規則化過程，也需要對基本規則熟悉了解、并對經驗是否作用于規則修訂進行判斷的基礎上，因此對于基本規則的了解和掌握也是必不可少的。盡管“基礎會計”課程僅僅是會計入門知識的介紹，不能形成會計處理經驗，在經驗積累方面不存在是否課程內容是否被人工智能取代的問題，但由于會計人員需要將經驗規則化，需要熟悉了解基本規則，并對經驗是否推動規則變化做出判斷，因此通過“基礎會計”課程學習了解基本規則仍然是必要的。（3）會計視角的形成仍需通過“基礎會計”課程培養。人工智能完成了從原始憑證審核到記賬憑證編制、再到賬簿登記、報表編制的任務，使用人工智能完成這些任務得到的是憑證、賬簿、報表這些結果的呈現，對于這些結果、這些信息究竟對于會計人員意味著什么，會計人員通過這些信息怎樣從會計的視角去理解經濟業務，人工智能并未給出答案。而“基礎會計”課程則是從經濟業務到會計業務的橋梁和紐帶，通過“基礎會計”課程的學習，會計要素、會計科目等內容成為將經濟語言轉換為會計語言的工具，會計視角得以培養形成。因此，從會計視角培育需要來看，“基礎會計”課程仍然是有必要開設的。

4“基礎會計”應對人工智能應用的適應性調整

概括起來看，面對人工智能應用的大趨勢，“基礎會計”課程仍有必要開設，但應對這一趨勢，需要從課程目標、課程內容上進行適應性調整。具體包括：（1）“基礎會計”課程目標需要定位于會計基本規則體系建立而非操作能力。由于人工智能能夠以高效率的優勢完成規則應用，因此“基礎會計”課程目標不能再強調憑證編制、賬簿登記、報表編制等應用能力，應該將“基礎會計”的課程目標定位于促使學生構建會計規則體系，培育經濟業務的會計視角。學生學習“基礎會計”的目的不再是掌握原始憑證審核、記賬憑證編制、賬簿登記、報表編制操作，而是建立會計規則體系，掌握會計語言實現從會計角度理解經濟業務。（2）“基礎會計”課程內容需要強化會計要素、會計等式、借貸記賬等基本規則體系內容，弱化憑證、賬簿等操作性內容。根據前面的分析可見，“基礎會計”作為基本規則介紹的入門課程，學生需要通過該門課程的學習，掌握會計基本規則，并在此基礎上逐步培養提升規則制定的能力。以往課程中，通過實驗、實訓提高學生填寫憑證、登記賬簿的操作能力，但這些操作未來將被人工智能高效替代。在人工智能在會計規則化應用領域形成趨勢的當前，操作能力培養這部分內容需要弱化，而對于會計規則體系的理解、會計視角的培養應當強化。（3）“基礎會計”課程內容中需要適當增加有關大數據、人工智能方面的內容，介紹大數據、人工智能在會計領域的應用趨勢，以幫助學生了解會計在信息時代、人工智能時代可能發生的變革，提前應對可能發生的變化。會計不能脫離社會經濟生活而存在，人工智能時代已經對會計提出了變革要求，應對這一要求，“基礎會計”應當不回避，主動做出調整和適應。例如，對于會計總論的闡述中，介紹會計的發展趨勢，不能還停留將會計電算化作為發展前沿，電算化階段已經成為過去，大數據、人工智能才是未來的發展前沿；在會計的發展階段中，古代會計階段、現代會計階段、電算化會計階段的劃分也值得商榷，復式記賬、計算機的出現作為階段劃分的關鍵節點，但在2017年人工智能推出后，是否在電算化會計階段之后已經需要重新再切分出人工智能會計應用階段，值得學術界探討。

5結語

財務機器人誕生后會計崗位可能面臨失業潮，“基礎會計”課程似乎也已經沒有必要開設。通過分析人工智能的特質、“基礎會計”課程的核心，指出在人工智能應用趨勢到來的當前，規則化應用將被人工智能取代，但修訂完善規則為會計人員留出了空間；經驗積累將被人工智能取代，但經驗規則化為會計人員留出了空間；會計視角的形成仍需通過“基礎會計”課程培養。因此“基礎會計”課程仍然有必要開設，其課程目標需要定位于會計基本規則體系建立而非操作能力，其課程內容需要強化會計要素、會計等式、借貸記賬等基本規則體系內容，弱化憑證、賬簿等操作性內容，同時課程內容中需要適當增加有關大數據、人工智能方面的內容。

主要參考文獻

［1］陳婷蔚．人工智能在會計領域的應用探析———以德勤財務機器人為例［J］．商業會計，2018，5（10）：77－78．

［2］王加燦，蘇陽．人工智能與會計模式變革［J］．財會通訊，2017（22）：41－43．

［3］任世贏．人工智能技術對會計行業的影響及對策［J］．北方經貿，2018（1）：96－97．

［4］鄧文偉．人工智能時代的會計研究綜述［J］．國際商務財會，2018（5）：86－88．

第5篇：人工智能技術綜述范文

【關鍵詞】智能機器人；發展現狀；應用；趨勢

0 引言

智能機器人是一種可編程和多功能的，用來搬運材料、零件、工具的操作機，或是為了執行不同的任務而具有可改變和可編程動作的專門系統。智能機器人則是一個在感知-思維-效應方面全面模擬人的機器系統，外形不一定像人。它是人工智能技術的綜合試驗場，可以全面地考察人工智能各個領域的技術，研究它們相互之間的關系。還可以在有害環境中代替人從事危險工作、上天下海、戰場作業等方面大顯身手。一部智能機器人應該具備三方面的能力：感知環境的能力、執行某種任務而對環境施加影響的能力和把感知與行動聯系起來的能力。智能機器人與工業機器人的根本區別在于，智能機器人具有感知功能與識別、判斷及規劃功能[1]。

隨著智能機器人的應用領域的擴大，人們期望智能機器人在更多領域為人類服務，代替人類完成更復雜的工作。然而，智能機器人所處的環境往往是未知的、很難預測。智能機器人所要完成的工作任務也越來越復雜；對智能機器人行為進行人工分析、設計也變得越來越困難。目前，國內外對智能機器人的研究不斷深入。

本文對智能機器人的現狀和發展趨勢進行了綜述，分析了國內外的智能機器人的發展，討論了智能機器人在發展中存在的問題，最后提出了對智能機器人發展的一些設想。

1 國內外在該領域的發展現狀綜述

1.1 智能機器人的發展現狀

智能機器人是第三代機器人[2]，這種機器人帶有多種傳感器，能夠將多種傳感器得到的信息進行融合，能夠有效的適應變化的環境，具有很強的自適應能力、學習能力和自治功能。

目前研制中的智能機器人智能水平并不高，只能說是智能機器人的初級階段。智能機器人研究中當前的核心問題有兩方面：一方面是，提高智能機器人的自主性，這是就智能機器人與人的關系而言，即希望智能機器人進一步獨立于人，具有更為友善的人機界面。從長遠來說，希望操作人員只要給出要完成的任務，而機器能自動形成完成該任務的步驟，并自動完成它。另一方面是，提高智能機器人的適應性，提高智能機器人適應環境變化的能力，這是就智能機器人與環境的關系而言，希望加強它們之間的交互關系[3]。

智能機器人涉及到許多關鍵技術，這些技術關系到智能機器人的智能性的高低。這些關鍵技術主要有以下幾個方面：多傳感信息耦合技術，多傳感器信息融合就是指綜合來自多個傳感器的感知數據，以產生更可靠、更準確或更全面的信息，經過融合的多傳感器系統能夠更加完善、精確地反映檢測對象的特性，消除信息的不確定性，提高信息的可靠性；導航和定位技術，在自主移動機器人導航中，無論是局部實時避障還是全局規劃，都需要精確知道機器人或障礙物的當前狀態及位置，以完成導航、避障及路徑規劃等任務；路徑規劃技術，最優路徑規劃就是依據某個或某些優化準則，在機器人工作空間中找到一條從起始狀態到目標狀態、可以避開障礙物的最優路徑；機器人視覺技術，機器人視覺系統的工作包括圖像的獲取、圖像的處理和分析、輸出和顯示，核心任務是特征提取、圖像分割和圖像辨識；智能控制技術，智能控制方法提高了機器人的速度及精度；人機接口技術，人機接口技術是研究如何使人方便自然地與計算機交流[4]。

在各國的智能機器人發展中，美國的智能機器人技術在國際上一直處于領先地位，其技術全面、先進，適應性也很強，性能可靠、功能全面、精確度高，其視覺、觸覺等人工智能技術已在航天、汽車工業中廣泛應用。日本由于一系列扶植政策，各類機器人包括智能機器人的發展迅速。歐洲各國在智能機器人的研究和應用方面在世界上處于公認的領先地位[5]。中國起步較晚，而后進入了大力發展的時期，以期以機器人為媒介物推動整個制造業的改變，推動整個高技術產業的壯大[6]。

1.2 智能機器人的廣泛應用

現代智能機器人基本能按人的指令完成各種比較復雜的工作，如深海探測、作戰、偵察、搜集情報、搶險、服務等工作，模擬完成人類不能或不愿完成的任務，不僅能自主完成工作，而且能與人共同協作完成任務或在人的指導下完成任務，在不同領域有著廣泛的應用[7]。

智能機器人按照工作場所的不同，可以分為管道、水下、空中、地面機器人等。管道機器人可以用來檢測管道使用過程中的破裂、腐蝕和焊縫質量情況，在惡劣環境下承擔管道的清掃、噴涂、焊接、內部拋光等維護工作，對地下管道進行修復；水下機器人可以用于進行海洋科學研究、海上石油開發、海底礦藏勘探、海底打撈救生等；空中機器人可以用于通信、氣象、災害監測、農業、地質、交通、廣播電視等方面；服務機器人半自主或全自主工作、為人類提供服務，其中醫用機器人具有良好的應用前景；仿人機器人的形狀與人類似，具有移動功能、操作功能、感知功能、記憶和自治能力，能夠實現人機交互；微型機器人以納米技術為基礎在生物工程、醫學工程、微型機電系統、光學、超精密加工及測量（如掃描隧道顯微鏡） 等方面具有廣闊的應用前景[8]。

在國防領域中，軍用智能機器人得到前所未有的重視和發展，近年來，美英等國研制出第二代軍用智能機器人，其特點是采用自主控制方式，能完成偵察、作戰和后勤支援等任務，在戰場上具有看、嗅等能力，能夠自動跟蹤地形和選擇道路，具有自動搜索、識別和消滅敵方目標的功能。如美國的Navplab自主導航車，SSV自主地面戰車等。在未來的軍事智能機器人中，還會有智能戰斗機器人、智能偵察機器人、智能警戒機器人、智能工兵機器人、智能運輸機器人等等，成為國防裝備中新的亮點[9]。

在服務工作方面，世界各國尤其是西方發達國家都在致力于研究開發和廣泛應用服務智能機器人，以清潔機器人為例，隨著科學技術的進步和社會的發展，人們希望更多地從繁瑣的日常事務中解脫出來，這就使得清潔機器人進入家庭成為可能。日本公司研制的地面清掃機器人，可沿墻壁從任何一個位置自動啟動，利用不斷旋轉的刷子將廢棄物掃入自帶容器中；車站地面擦洗機器人工作時一面將清洗液噴灑到地面上，一面用旋轉刷不停地擦洗地面，并將臟水吸入所帶的容器中；工廠的自動清掃機器人可用于各種工廠的清掃工作。美國的一款清潔機器人“Roomba”具有高度自主能力，可以游走于房間各家具縫隙間，靈巧地完成清掃工作。瑞典的一款機器人“三葉蟲”，表面光滑，呈圓形，內置搜索雷達，可以迅速地探測到并避開桌腿、玻璃器皿、寵物或任何其它障礙物。一旦微處理器識別出這些障礙物，它可重新選擇路線，并對整個房間做出重新判斷與計算，以保證房間的各個角落都被清掃[10]。

甚至在體育比賽方面，也得到了很大的發展，近年來在國際上迅速開展起來足球機器人與機器人足球高技術對抗活動，國際上已成立相關的聯合會FIRA，許多地區也成立了地區協會，已達到比較正規的程度且有相當的規模和水平。機器人足球賽目的是將足球（高爾夫球） 撞入對方球門取勝。球場上空（2m ） 高懸掛的攝像機將比賽情況傳入計算機內，由預裝的軟件作出恰當的決策與對策，通過無線通訊方式將指揮命令傳給機器人。機器人協同作戰， 雙方對抗，形成一場激烈的足球比賽。在比賽過程中， 機器人可以隨時更新它的位置每當它穿過地面線截面[11]，雙方的教練員與系統開發人員不得進行干預。機器人足球融計算機視覺、模式識別、決策對策、無線數字通訊、自動控制與最優控制、智能體設計與電力傳動等技術于一體，是一個典型的智能機器人系統[12]。

現代智能機器人不僅在上述方面有廣泛應用，而將滲透到生活的各個方面，像在煤炭工業在礦業方面，考慮到社會上對煤炭需求量日益增長的趨勢和煤炭開采的惡劣環境，將智能機器人應用于礦業勢在必行。在建筑方面，有高層建筑抹灰機器人、預制件安裝機器人、室內裝修機器人、擦玻璃機器人、地面拋光機器人等。在核工業方面，主要研究機構靈巧、動作準確可靠、反應快、重量輕的機器人等等[13]。智能機器人的應用領域的日益擴大，人們期望智能機器人能在更多的領域為人類服務，代替人類完成更多更復雜的工作。

2 討論與展望

2.1 智能機器人的發展趨勢展望

智能機器人具有廣闊的發展前景，目前機器人的研究正處于第三代智能機器人階段，盡管國內外對此的研究已經取得了許多成果，但其智能化水平仍然不盡人意。未來的智能機器人應當在以下幾方面著力發展：面向任務，由于目前人工智能還不能提供實現智能機器的完整理論和方法，已有的人工智能技術大多數要依賴領域知識，因此當我們把機器要完成的任務加以限定，及發展面向任務的特種機器人，那么已有的人工智能技術就能發揮作用，使開發這種類型的智能機器人成為可能；傳感技術和集成技術，在現有傳感器的基礎上發展更好、更先進的處理方法和其實現手段，或者尋找新型傳感器，同時提高集成技術，增加信息的融合；機器人網絡化，利用通信網絡技術將各種機器人連接到計算機網絡上，并通過網絡對機器人進行有效的控制；智能控制中的軟計算方法，與傳統的計算方法相比，以模糊邏輯、基于概率論的推理、神經網絡、遺傳算法和混沌為代表的軟計算技術具有更高的魯棒性、易用性及計算的低耗費性等優點，應用到機器人技術中，可以提高其問題求解速度，較好地處理多變量、非線性系統的問題；機器學習，各種機器學習算法的出現推動了人工智能的發展，強化學習、蟻群算法、免疫算法等可以用到機器人系統中，使其具有類似人的學習能力，以適應日益復雜的、不確定和非結構化的環境；智能人機接口，人機交互的需求越來越向簡單化、多樣化、智能化、人性化方向發展，因此需要研究并設計各種智能人機接口如多語種語音、自然語言理解、圖像、手寫字識別等，以更好地適應不同的用戶和不同的應用任務，提高人與機器人交互的和諧性； 多機器人協調作業，組織和控制多個機器人來協作完成單機器人無法完成的復雜任務，在復雜未知環境下實現實時推理反應以及交互的群體決策和操作。

2.2 建議及設想

由于現有的智能機器人的智能水平還不夠高，因此在今后的發展中，努力提高各發面的技術及其綜合應用，大力提高智能機器人的智能程度，提高智能機器人的自主性和適應性，是智能機器人發展的關鍵。同時，智能機器人涉及多個學科的協同工作，不僅包括技術基礎，甚至還包括心理學、倫理學等社會科學，讓智能機器人完成有益于人類的工作，使人類從繁重、重復、危險的工作中解脫出來，就像科幻作家阿西莫夫的“機器人學三大法則”一樣，讓智能機器人真正為人類利益服務，而不能成為反人類的工具。相信在不遠的將來，各行各業都會充滿形形的智能機器人，科幻小說中的場景將在科學家們的努力下逐步成為現實，很好地提高人類的生活品質和對未知事物的探索能力。

我國的智能機器人發展還落后于世界先進水平，而智能機器人又是高科技的集中體現，具有重要的發展價值，因此我國在智能機器人領域要認清形勢、明確發展發現和目標，采取符合我國國情的可行發展對策，努力縮小與世界領先水平的差距，早日讓智能機器人全面為社會的發展服務。相信經過政府的重視和投入，科技工作者的不懈奮斗，我國的智能機器人發展水平能達到新的高度。

【參考文獻】

[1]董硯秋.智能機器人概述[J].網絡與信息，2007，07：68-69.

[2]機器人發展簡史[J].世界科學，2007-03-10.

[3]張鈸.智能機器人的現狀及發展[J].科學導報，1992，06：42-46.

[4]孟慶春，齊勇，張淑軍，杜春俠，殷波，高云.智能機器人及其發展[J].中國海洋大學學報，2004，09：831-838.

[5]朱力.目前各國機器人發展情況[J].China youth s&t，2003，11：38-39.

[6]惲為民.中國機器人發展之我見[J].讀者之聲，1995-02-30.

[7]賈玉贊.淺議智能機器人發展及應用[J].太原科技，2003-03-20.

[8]孟慶春，齊勇，張淑軍，杜春俠，殷波，高云.智能機器人及其發展[J].中國海洋大學學報，2004，09：831-838.

[9]朱玉章.未來智能機器人[J].軍事世界，2003-10-32.

[10]譚定忠，王啟明，李金山，李林.清潔機器人研究發展現狀[J].機械工程師，2004，6：9-11.

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

第6篇：人工智能技術綜述范文

【關鍵詞】：反事故演習系統 ；物聯網； 智能技術；研究

中圖分類號： E251.2 文獻標識碼： A

0 引言

隨著電網規模不斷擴大，新設備、新技術源源不斷地在電力系統中應用，在快速發展的過程中也給電網運行帶來諸多不安全因素。電網反事故演習正是鍛煉電網運行人員處理大型電網事故的綜合能力、提高全網在發生重大事故時的快速反應能力和綜合協調能力的最有效方式。近年來，美國、加拿大發生的大停電事故給我國電力安全工作敲響了警鐘，尤其是在當前我國電力體制改革的關鍵階段，對調度部門的電網管理水平及全網大型突發事故的反映能力提出了更高的要求。電網反事故演習已成為提高電網運行水平，檢驗電網抗災能力的重要手段之一[1,2]。

當前電網的結構不斷完善，電網發生事故的概率也在逐步降低，但新進員工由于缺乏事故處理實踐經驗，需要有更加完善的平臺來輔助和學習；而老調度員具備豐富的經驗，亦需要有更加智能化的工具來促進發揮。因此，建立一套獨立的功能齊全的電網反事故演習平臺是我們迫切需要解決的問題。

1 目前反事故演習系統存在的問題

目前電力系統普遍應用傳統的基于PBX、采用Client/Server模式的語音通信系統，此系統只能實現簡單語音通信平臺的功能，無法實現圖文傳輸、數據共享、視頻接入、流程控制、科學評估等功能，已無法滿足調度員與遠距離的各廠站值班人員協調作戰、進行聯合反事故演練的需要，具體主要體現在以下幾個方面：

⑴事故場景無數據庫管理，模擬事故種類少，演習重復性高，不能做到對各類故障的真實模擬。

⑵導演控制沒有流程化管理及參演角色不能智能定義，指揮調度缺乏視頻聯動。

⑶告警信息缺乏綜合與提煉，事故處理沒有智能化預案，在復雜事故條件下，調度員往往受困于大量表象數據，難以及時提取重點，無法全面、準確的對電網故障進行分析[3]。

⑷事故現場展示不充分，參演各方的操作過程沒有視頻與路線全程反饋，導演、觀摩人員沒有實時視頻，對事故處理流程缺乏直觀的評價依據。

⑸演習日志缺乏記錄，演習評估缺乏合理的機制，反事故演習最終評分困難。

針對目前反事故演習系統應用中存在的上述問題，本文提出了利用先進的物聯網技術構建智能反事故演習系統平臺的框架方案，物聯網是一個大的技術系統，通過無線射頻識別技術、數據網絡、無線傳感器網絡、人工智能技術、以及GPS全球衛星定位系統等，它可以對任何對象或過程進行統一控制和數據信息的實時有效采集，并與網絡連接，實現信息的交換與通信。物聯網還可以與RFID系統、無線傳感器數據網絡和因特網聯網形成整體網絡。

基于物聯網平臺的智能反事故演習系統旨在利用物聯網平臺配合多媒體等新技術實現圖文傳輸、數據共享、視頻接入、流程控制、科學評估等功能，從而大幅提升反事故演習水平，便利、直觀地反應演習進程，更加有效的促進反事故演習工作。

2 系統概況

2.1體系結構

本方案研究系統平臺主要有以下六部分組成：事故場景模擬、事故監控與預警、演習預案管理、演習指揮調度、視頻現場監控、演習評估系統。

2.1.1 事故場景模擬

事故場景模擬主要研究和開發現場事故場景模擬軟件，模擬各種事故。本次研究的系統采用人工智能技術開發了事故場景模擬軟件。采用全動態仿真算法，將模擬的電力系統中的暫態、中期及長過程有機的統一起來進行真實的數據模擬計算，并且利用多媒體技術共同實現場景化的事故現場真實模擬和再現，還具有事故控制、事故上報的功能；物聯網平臺通過調度員培訓仿真系統（以下簡稱DTS）接口或者平臺自身模擬DTS的信息和數據實現對預置故障點的動態監控和自動預警，設置智能按鈕或手工選擇下達遠程控制指令模擬事故的觸發、排除。

2.1.2 事故監控與預警

事故監控與預警主要研究和開發反事故演習監控預警系統、實時監督與管理各模擬事故點信息平臺。本方案研究的反事故演習監控預警系統主要功能為：有效整合并綜合利用電力系統的穩態、動態和暫態運行信息，對電網實施全面而綜合的實時監視和控制，在故障處理過程中，能夠利用人工智能分析模式提供的輔助決策功能幫助調度員正確處理故障。

2.1.3 演習預案管理

演習預案管理主要研究預案描述方式，設計解析算法，對預案對象進行數學建模，開發預案管理系統。預案管理系統主要包括：預案的添加、修改、執行動作的編輯。本預案管理系統主要由總導演登錄進行演習題目與預案的編寫，演習任務的下發。預案管理平臺上實現大型方案的驗證、操作，預演；演習小組運用預案管理可以全程參與驗證工作，在實戰平臺上進行培訓和操演。

2.1.4 演習指揮調度

演習指揮調度主要研究開發集成指揮調度軟件，可進行通話強插、通話監聽、調度歷史記錄、語音記錄、實時語音回放、會議記錄等。演習指揮調度主要包括：總導演與各級分導演。通過角色定義對導演、觀摩、被演作區分，讓每個角色在平臺內清晰分辨，將演習現場與視頻關聯起來，通過關聯關系實現指揮系統和監控系統的聯動，展示整個演習過程。

2.1.5 視屏監控及GPS應用

視頻現場監控主要研究開發視頻管理軟件，通過此套系統，數字視頻、音頻將實現遠程雙向實時傳輸 ，可以使觀摩人員看到演習各方情況，實現演習過程中的實時跟蹤和動態監控，做到遠程監控和回放。在反事故演習中，根據信號來源可分為三類：①各單位參演人員的聲音、視頻圖像； ②各單位觀摩現場聲音、視頻圖像；③DTS系統的展示圖像[2,3]。

2.1.6演習評估系統

演習評估系統主要研究開發演習評估模型、演習評估軟件。通過采取全程連貫演練、綜合檢驗、量化評估的方法， 建立評估模型。評估模型能通過全程采集的信息全面評估整體演習質量，檢驗演習水平。通過評估模型開發評估軟件，應用計算機信息技術進行分析、比較、演算，能夠較為客觀、準確地反映演習的實際效果。在演習結束后，評委組通過評估軟件，比較事故處理流程與預案標準之間差異，進行綜合評分。觀摩人員亦可以通過“演習評估系統”對整個演習進行打分評估，直觀方便。

2.2系統特色介紹

2.2.1利用物聯網人工智能技術實現全面、準確的電網故障分析

基于物聯網人工智能技術的反事故演習監控預警系統，采用正向推理及模糊推理技術，實現對單個或關聯的多個告警信號進行推理判斷，對繁多的告警信號進行綜合與提煉，幫助調度員快速定位故障元件、確定故障性質，使調度員在最短的時間內了解電網的事故發生、開關變位、保護動作等情況。本系統在判斷出故障元件的同時，對故障涉及的開關、保護、備自投的動作和功率、電壓、電流越限情況進行分析，并生成故障信息統計表，統計故障元件、停電范圍、負荷損失、發電機功率及過載設備等信息，根據備自投裝置的狀態和策略，驗證備自投是否正確動作。 在此基礎上通過人工智能分析模塊形成多種事故處理預案，并以負荷損失最小、操作步驟最少為優先級對處理預案進行排序，如圖1 所示，供調度員參考、辨別，幫助調度員形成清晰的處理思路。

圖1 人工智能分析模塊事故處理預案生成圖

2.2.2通過可視化展示提高演習觀摩效果

通過采用射頻識別技術、傳感器技術獲取演習各方的位置信息、身份信息，用戶可隨時查看導演、被演人員、事故現場操作、搶修現場等實時視頻，并在語音接通后，自動播放對方的視頻信息。在事故現場和調度室都安裝有視頻攝像頭，視頻信號通過網絡傳輸可以實現現場視頻的監控，同時與指揮調度系統聯動。

基于物聯網的GPS定位功能主要研究在GPS地圖上動態顯示參演信息，GIS動態跟蹤參演人員各自手持終端，定時向平臺服務器傳送經緯度信息，平臺服務器接收到最新經緯度信息后實時在GIS地圖上更新，以實現動態監控步行軌跡，并以不同顏色區分人員組別。

2.2.3利用演習評估軟件對參演人員進行綜合評價

演習評估軟件擁有一套完善的指標體系，覆蓋事故處理的全過程，具體包括：事件是否正確觸發了預案、調度人員是否正確執行了預案、演習人員是否按預案嚴格執行、是否按規定時間到達等等，在反事故演習過程中，評估軟件對每個用戶名的操作進行記錄統計，對于每條扣分，系統會備注扣分原因，對于每項錯誤操作，系統會分析錯誤原因并記錄，根據錯誤分析結果, 可以使得每個參演單位的各級人員認識到自身的不足之處, 在今后的工作中加以改進。對于反事故演習中出現的典型問題, 將在反事故總結會上進行討論。

3結術語

基于物聯網平臺的智能反事故演習系統為調度員培訓和聯合反事故演習提供了前所未有的真實而直觀的手段,物聯網技術的運用有效地解決了反事故演習中事故真實模擬、演習流程控制、調度與視頻聯動、觀摩信息直觀、演習評估完善等一系列問題，有助于提高參演調度員的事故處理水平，有助于檢驗電網運行人員在應急狀態下的快速反應能力，對于提高事故狀態下電網優化應急資源配置、協同作戰有著重要的現實意義。

參考文獻：

[1] 崔長江, 李林峰. 運用DTS 實現廣西電網聯合反事故演習綜述[J]. 廣西電力, 2008, 31(2): 41-45.

第7篇：人工智能技術綜述范文

關鍵詞：大系統理論；學科分化；學科結合

中圖分類號：N945 文獻標識碼：A 文章編號：1674-7712 （2013） 10-0071-02

一、大系統的基本理論

（一）大系統的共性

現代社會日趨信息化、網絡化、系統化，在工程技術、生態環境、社會經濟等各領域出現了許多復雜的大系統，（見圖1）。

圖1 大系統一覽

圖1中大系統具有以下共性：（1）規模龐大。大系統包含的子系統（小系統）、部件、元件甚多。通常，而且大系統占有的空間大，涉及的范圍廣，經歷的時間長，具有分散性。（2）結構復雜。大系統中各子系統、部件、元件之間的相互關系復雜。一般情況下，大系統中不僅包含有人，還包含有物，具有“人-人”、“人-物”、“物-物”之間的多種復雜關系，是主動系統。（3）具有綜合功能。通常，大系統的目標是多樣的（經濟的、技術的、生態的、社會的……），因而大系統的功能應該是多方面的（經濟管理、質量控制、環境保護……）、綜合性的。（4）涉及因素眾多。大系統是多輸入、多輸出、多變量、多目標、多參數、多干擾的系統。其中有“人”的因素，還有“物”的因素，不僅有技術因素，還有經濟因素、社會因素等，具有不確定性、不確知性。

這樣的大系統極需人們去探索和研究，現代科學技術的進步為大系統研究提供了理論基礎和發展條件。

20世紀60年代末和70年代初，在國內外有許多原本從事控制理論、運籌學、系統科學方面研究的專家、學者紛紛轉向大系統問題的研究，在大系統理論的研究上取得了進展：（1）大系統模型化及模型簡化；（2）大系統結構分析與綜合；（3）大系統最優化；（4）大系統穩定性；（5）大系統多級遞階控制；（6）大系統分散控制。

研究方法主要采用時域數學模型（代數方程組、微分或差分方程組），通過分解-集結或分解-協調方法，將控制理論中的多變量控制理論、最優控制理論、穩定性理論等，和運籌學中的線性規劃、非線性規劃等加以綜合和推廣，用于大系統的分析與綜合。

近年來人們在大系統理論方面取得了不少進展，但也遇到了一系列難題，主要表現在如下幾個方面：（1）主動性（Activity）。大系統往往是“主動系統”（ActiveSystem），包含有“主動環節”―“人”，例如，操作人員、控制人員、管理人員等。在大系統分析和設計中如何建立“人”的數學模型？如何考慮人的因素？（2）不確定性（Uncertainty）。大系統中有許多不確定因素，例如隨機性、模糊性、對象特性漂移或結構和參數攝動，難以用傳統的數學模型進行描述及控制。（3）不確知性（Uncertainly-Known）。大系統通常是信息不完全、知識不充分、數據不精確的系統，難以用準確的數學模型進行精確的定量分析和設計。（4）維數災（CurseofDimensionality）。大系統的狀態變量的數目較多，數學模型都是高維的。系統分析和設計的工作量隨維數增高而迅速增長，導致所謂“維數災”。（5）發展中系統（DevelopingSystem）。通常，大系統的控制過程較慢，過渡過程時間較長。在控制中作用進行期間，大系統本身也處在發展當中，系統的結構和參數、目標和環境條件、系統特性和功能也處在變化當中，這種“發展中系統”難以用常規方法進行控制。（6）分散化（Decentralization）。大系統包含了許多子系統，而各子系統往往是分散化的，分布在不同地方。這將使信息和控制分散，形成“非經典信息模式”，基于“經典信息模式”的控制理論和方法不一定適用。

（二）大系統控制論

控制論是關于機器、生物中的通信和控制的科學，是一門典型的橫向學科，是自動控制、計算技術、通信工程、神經病理學、神經生理學、數學等有關學科相互結合而形成的新學科，突破了工程技術與生物科學之間的傳統界限。

為了解決大系統分析、設計和模型化的難題，在結構分析方面提出了控制系統信息結構“能通性”的新概念及分析方法，用以分析大系統的控制信息結構特性；在結構設計方面，提出了最經濟控制、最經濟觀測以及分型能控性、分型能觀性等新概念；在大系統模型化方面，提出了廣義模型化的構想，在數學模型、知識模型、結構模型相結合的基礎上，建立大系統的廣義模型，提出了多重廣義算子、多層狀態空間、廣義知識表達網絡等新方法。在對待“維數災”問題，提出了啟發式優化、啟發式動態規劃、自覺習非線性規劃、啟發式線性規劃等新方法。

二、大系統的應用

（一）大系統智能控制

關于控制理論和技術的發展，經歷了三個發展階段。第一階段為“經典控制理論”，主要采用傳遞函數模型、頻域分析與綜合方法。第二階段為“現代控制理論”，主要采用狀態方程模型、時域分析與綜合方法。第三階段有兩個發展方向：（1）大系統理論。控制理論向廣度方向發展。（2）智能控制理論。控制理論向高度方向發展，提高控制系統的智能水平。智能控制為復雜大系統提供了新的控制方法和技術，隨著計算機網絡的迅猛，為實現大規模、遠距離的大系統智能控制提供了新條件、新環境。

（二）大系統智能管理

現代計算機管理系統是具有多層次、多方面、多階段的綜合管理功能的，人機協調的、智能化、集成化的計算機輔助管理系統。智能管理的理論方法和技術已在多行業、多部門的計算機管理信息系統中獲得廣泛應用，隨著計算機網絡的發展與普及，在分布式人工智能與管理科學相結合的基礎上，可開發更大規模的分布式智能管理系統，形成大系統智能管理系統。

（三）大型專家系統

專家系統是人工智能學科領域中應用廣泛的重要分支，是典型的知識工程系統。為了解決大系統應用需求的綜合性與專家系統的專業性之間的矛盾，需要研究開發多專業、多學科的大型專家系統，其關鍵技術包括：廣義知識表達、靈活推理方法、綜合知識庫、自組織推理機。

三、大系統理論的發展前景

理論是在生產實踐中產生，反過來以用來指導實踐的。隨著通訊技術、計算機技術、自動化技術、人工智能技術的發展，加上現代管理軟科學技術的發展，大系統理論將會日臻完善，應用天地會更廣闊。

參考文獻：

[1]涂序彥，王樅，郭燕慧.大系統控制論[M].北京：北京郵電大學出版社，2005.

[2]朱道立.大系統優化理論和應用[M].上海：上海交通大學出版社，1983.

[3]王元放，周宏農，敬忠良.“系統的系統”的綜述[J].系統仿真學報，2007，19（6）：1182-1185.

[4]朱明新.我國載人航天工程大系統技術接口標準發展綜述[J].航天標準化，2006，3：27-29.

第8篇：人工智能技術綜述范文

——交流電發明人尼古拉·特斯拉，于1896。

2014年，百度對外公布了完全中國自主產權的“百度大腦”，百度大腦通過深度學習來模擬人類大腦的神經元，參數規模已達到百億級別，這是世界上最大規模的深度神經網絡，而且還在不斷進化中。

2015年，面對移動服務爆炸和用戶的個性化需求，李彥宏又告訴大家，百度要連接中國的全行業，用技術的手法“索引真實世界”，推出“度秘”，告訴你技術可以讓每個人都擁有自己的貼身秘書，度秘可以智能的跟人溝通，理解你的需求，把服務真正的送到你的手上。

傳說中的技術奇點即將到來，技術對于人類的變革，不僅僅是生活方式的改變，而是完全通過技術革新了人類，以及社會和哲學、心理學甚至神經生理，完全的顛覆。

我們現在已經很難跟00后的少年去解釋，什么叫做唱片機、BP機，在我們還在嘲笑19世紀人類嘲笑汽車不如馬車的時候，無人汽車已經來了。當我們仰望星空時，Kepler 452b星球已被精準定位，百度世界上地圖“索引Kepler 452b”，導航宇宙星球、星際航行的彩蛋看著確實炫酷，而炫酷的背后，你不得不思考的是未來，也許真的可以通過技術到達那個星球。

百度世界2015大會，被外界譽為是近幾年國內最真正意義上的技術盛會。雖然盛會已過，但我們要好好回顧下，百度在這個奇點臨近的時代，將會如何用技術變革中國的新時代？

“度秘”：秘書化搜索服務引發的索引效應

“在鼓樓幫我訂一家好吃的餐廳”、“能夠帶寵物狗”，李彥宏在百度世界大會上與“小度機器人”的一段對話，引爆現場。

看似簡單風趣的對話，但從技術角度而言，這背后要經過人工智能、多模交互、自然語言處理等技術的整合應用，才能實現真正的人與機器的智能交互。而交互還只是一個層面，在實現幫助人們索引服務的背后，百度需要針對每一項接入的服務，在后臺做全網數據挖掘和機器學習，為服務貼上標簽，只有這樣才能建立起多樣的索引維度，滿足每一個人個性化的查詢需求。

正如李彥宏說的，服務需求滿足其實是一個智能過程，當用戶提出需求時，需要經過多模交互、多輪對話、語義理解等過程了解用戶所需，再通過人工智能技術與搜索技術相結合，為人們提供心儀之選。百度在人工智能、語義理解等領域處于行業領先水平，且近年來得益于硬件升級，在人工智能技術上取得重大突破。目前，百度已具備通過技術滿足各類人需求及改造行業的實力。

直達號、插件、店鋪頁：三大機制連接服務

百度提出200億重金打造O2O平臺的戰略后，基于互聯網技術的產品呈現方式也基本確定，通過直達號、插件、店鋪頁的方式，為不同的商家、機構定制移動互聯產品，形成人與服務的連接。

PC時代，對于人與商家的關系確定比較簡單，但在移動互聯時代，即使html5技術完成了簡單的技術打包和接入，但還是不能把移動互聯網的LBS定位發揮到極致。所以百度通過直達號、插件、店鋪頁的方式，集成在手機百度或者百度地圖這樣的APP上，通過不同的產品呈現方式，將信息和服務精準全面的提供給終端用戶，降低了用戶的使用成本，為連接3600行打下了不錯的基礎。

高精度地圖與汽車服務解決方案：預見未來的提供者

傳統的GPS定位技術以及北斗定位，使得民用級的電子地圖精度范圍通常在10米左右，百度地圖的定位精度可以達到0.1米，這是其他地圖廠商所不能比擬的。

百度的高精度地圖的方式完全顛覆了傳統2D維度，也就是普通地圖的“點、線、面”的二維數據呈現方式，高精度地圖所呈現的內容已經是立體的，通俗點講就是：所見即所得，所表達和采集的數據就是現實世界的一切。與傳統所謂街景地圖相比，數據量更大，更加實時準確，且位置實時可以判定。這也表示，高精度地圖從一個平面的應用，會變成基于本地化的生活索引方式，進行鏈接，譬如：

1.導航，你再也不用擔心平面地圖看不懂。通過傳感器，就如同給盲人增加了一雙眼睛，通過傳感器能迅速解析路徑和障礙物，順利抵達目的地。

2.O2O生活場景：實時的數據量足以完成足不出戶逛街的需求，小區商鋪有什么促銷，在地圖上輕輕一點，不僅僅能看到信息，更能看到實際的產品。

3.無人駕駛技術：高精度地圖是自動駕駛重要的核心組成部分，也是自動駕駛不可或缺的一部分，同樣無人自動駕駛也會成為高精度地圖數據的重要數據來源之一。在中國擁有這樣的技術、數據分析能力和深度學習能力的公司只有百度，百度是國內高精地圖的唯一提供者。

百度地圖在技術上具有非常明顯的優勢，而預想未來的汽車服務解決方案，會是在百度用現有的云技術向汽車領域的索引和連接。比如用戶經過授權可以通過汽車云服務來看到整個汽車的狀態，進行遠程的管車和控車。可以看到汽車的位置、油量多少、尾燈和汽車狀態燈是不是健全、雨刷情況、與車窗有沒有相關、玻璃水狀態怎么樣等。智能語音駕駛的識別，也會更加準確和完美，不會受到車型、車速、噪音等的影響。在汽車安全方面，百度將推出類似于安全衛士類的產品，給智能化駕駛帶來了防火墻安全保證，避免黑客可以通過模擬無人駕駛汽車的各類波長反射狀態，控制汽車，造成駕駛人的危險。

語音、圖像搜索“多模互動”：索引真實世界的敲門磚技術

除了上面提到的度秘，百度世界當天另一個極具吸引力的產品——百度Dulight，同樣利用到語音、圖像識別技術，結合大數據決策與百度大腦、人臉識別百度開發出幫助盲人感知真實世界的公益可穿戴設備。

不管是度秘還是Dulight，人們只需要通過對手機或電腦說話、拍照或直接上傳圖片進行搜索，即可獲得搜索結果。對于用戶而言，搜索上“多模交互”的體驗，帶來的是搜索模式上的顛覆感增強人們使用互聯網時的人性化體驗。

對于百度而言，語音、圖像搜索“多模互動”技術為百度在構筑O2O生態時提供了開啟真實世界的鑰匙，是百度O2O戰略轉型階段最為重要的基礎性產品，可以說是從線上搜索到真實世界的敲門磚。從行業角度上看，讓百度在移動互聯網時代構筑起了更為強大的技術護城河，形成從PC到移動的產品競爭壁壘，而這種“多模互動”的技術運用無疑也將是未來整個行業移動端產品發展的大方向。

綜述：奇點臨近技術的創新推進人類發展

相對于地球的歷史，人類數千年的文明史，只不過在歷史長河中存在了那么短暫的幾分鐘而已，而所謂奇點臨近，意味著人類正處在技術水平跳躍式發展的V字型上升空間的起點。當下的技術需要的就是不斷進步，帶來的發酵效應也是質的變化，百度首席科學家吳恩達就舉例說明：“現在語音識別可能已達到95%的準確度，但要看你的口音來定，很多人沒意識到95%的準確度到99%的準確度帶來的不是量變是質變，是從你偶爾使用語音變到常常使用做到更自然。做到99%準確，將徹底改變人與設備交互，這個技術的進展讓我對人與設備全新交互充滿信心。”

實際上，這是典型的人工智能的自我進化學習的體現。這樣的變化帶來的效應是幾何級的，同理硬件技術的摩爾定律在技術進化中也能體現他的作用，這種增長是次方級的，10年前的PC機的硬件水準，還不如當今的普通一臺智能手機，這就是技術變革帶來的顛覆作用。

第9篇：人工智能技術綜述范文

【關鍵詞】機電一體化　發展趨勢　傳感器

一、機電一體化的產生與應用

20世紀60年代以來，人們利用電子技術的初步成果來完善機械產品的性能后，刺激了機械產品與電子技術的結合。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更進一步奠定了技術基礎。20世紀80年代末期，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以很大的關注和支持，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，機電一體化進入了深入發展時期。光學、通信技術等進入了機電一體化，微細加工技術也在機電一體化中展露頭腳，出現了光機電一體化和微機電一體化等新分支。我國從20世紀80年代開始開展機電一體化研究和應用。取得了一定成果，它的發展和進步依賴并促進相關技術的發展和進步。機電一體化已成為一門有著自身體系的新型學科，隨著科學技術的不斷發展，還將被賦予新的內容。

二、機電一體化的發展現狀

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，人們利用電子技術的初步成果來完善機械產品的性能。特別是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了積極的作用。那時研制和開發從總體上看還處于自發狀態。由于當時電子技術的發展尚未達到一定水平，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70年代～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。

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。一方面，光學、通信技術等進入了機電一體化，微細加工技術也在機電一體化中展露頭腳，出現了光機電一體化和微機電一體化等新分支；另一方面對機電一體化系統的建模設計、分析和集成方法、機電一體化的學科體系和發展趨勢都進行了深入研究。同時，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，更為機電一體化技術開辟了發展的廣闊天地。這些研究，將促使機電一體化進一步建立完整的基礎和逐漸形成完整的科學體系。我國是從20世紀80年代初才開始在這方面研究和應用。國務院成立了機電一體化領導小組并將該技術列為“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。許多大專院校、研究機構及一些大中型企業對這一技術的發展及應用也做了大量的工作，雖然取得了一定成果，但與日本等先進國家相比仍有相當差距。

三、機電一體化的發展趨勢

(一)智能化趨勢

智能化是21世紀機電一體化技術發展的一個重要發展方向。人工智能在機電一體化建設者的研究日益得到重視，機器人與數控機床的智能化就是重要應用。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，模擬人類智能，使它具有判斷推理、邏輯思維、自主決策等能力，以求得到更高的控制目標。機電一體化產品不可能具有與人完全相同的智能。但是，高性能、高速的微處理器使機電一體化產品賦有低級智能或人的部分智能。

(二)模塊化趨勢

模塊化是一項重要而艱巨的工程。由于機電一體化產品種類和生產廠家繁多，研制和開發具有標準機械接口、電氣接口、動力接口、環境接口的機電一體化產品單元是一項十分復雜但又是非常重要的事。如研制集減速、智能調速、電機于一體的動力單元，具有視覺、圖像處理、識別和測距等功能的控制單元，以及各種能完成典型操作的機械裝置。這樣可利用標準單元迅速開發出新產品，也可以擴大生產規模，制定各項標準，以便各部件、單元的匹配和接口。從電氣產品的標準化、系列化帶來的好處可以肯定，無論是對生產標準機電一體化單元的企業還是對生產機電一體化產品的企業，規模化將給機電一體化企業帶來美好的前程。

(三)網絡化趨勢

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、工業生產等領域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。現場總線和局域網技術使家用電器網絡化已成大勢，利用家庭網絡將各種家用電器連接成以計算機為中心的計算機集成家電系統，使人們在家里分享各種高技術帶來的便利與快樂，因此機電一體化產品朝著網絡化方向發展是為大勢所趨。