人工智能新技术(收集5篇)

人工智能新技术篇1

1.1从“人工智能”到人机系统

Wiener的“控制论”和钱学森的“工程控制论”是人们研制较为简单的系统，且系统运行的环境也不复杂情况下的一面旗帜。

1956年，在美国Dartmouth举行的一个信息科学大会上，J.McCarthy和H.Simon倡议开展人类思维活动规律的研究，并给予其“人工智能”(ArtificialIntelligence)的命名。人工智能主要研究用人工的方法和技术来模仿、延伸及扩展人的智能，从而实现机器智能。迄今为止，这一方向虽然已取得了不少成就，如博弈、自动定理证明、模式识别、自然语言理解、自动编程和专家系统等，但是，传统的人工智能在方法论上以符号推理为中心，企图用机器来实现人类的思维活动。所以，许多年来的研究虽然取得了一些成就，但距离人工智能提出的目标还有很大距离。

近三十年来，人工智能进展缓慢。1979年，H.L.Dreyfus《计算机不能做什么?》一书的副标题就是“人工智能的极限”提出了人工智能存在不可逾越的障碍。紧接着，以人工神经网络为代表的“计算智能”和Brooks的反应式结构(“没有表示”、“没有推理”的系统)给传统的符号智能带来了巨大冲击。特别是日本提出的“第五代计算机”并没有达到预期的目标，仅以实现一个“人机对弈”而告终，这些事实都促使人们对“智能”(或“人工智能”)要有一个重新的认识。对人工智能四十年的研究进行反思，使人们从科学概念上明白了以往不自觉地企图用机器解决一切问题的局限性，并试图从科学观念、研究目标和方法论上打开思路，以重新认识，寻求新的途径。

另一方面，四十年来，特别是从最近二十多年科学技术的发展来看，在当前的信息社会中，信息技术是立国之本，信息化的进一步发展必然走向“智能化”因此，以“智能”为核心的技术是至关重要的。从两次海湾战争以及其他局部战争，我们可以十分清楚地看出，今后的战争是人——机结合的智能系统之间的对抗，而智能技术将会覆盖几乎所有的工程技术领域。

既然完全基于机器的符号推理(也包括其他的智能方法)不能达到实现人的思维的目的，那么有没有其他道路可循?这是人们都很关心的问题。解决这个问题要从两方面着手。一方面，需要脑科学、认知科学等一些研究人的智慧的基础学科继续研究人的思维规律一一这也是人类永远的追求。虽然目前还不能做到这一点，但人们总是在不遗余力、一步一步地向着这一目标前进。当然，这也是人类社会发展赋予智能学科的一个任务，这就是智能科学的目标。另一方面，社会生产、生活、科技、军事各个方面又提出了层出不穷的需求，迫切要求设备、系统、工程要“智能化”而现在尚没有真正能模拟人的智慧的计算机,因此计算机还不能代替人。解决这个问题只有从两方面入手，一方面实事求是，尽量开拓、发展当前的计算机科学技术，使计算机尽可能多地帮助人做工作;另一方面，尽可能把人的智慧包含到系统中去，人要起主导作用，但要充分发挥计算机科学与技术的优势，创造出最有“智能”的人机结合系统。

具体来说，人机结合的系统就是将人作为一个组成部分包括到系统之中，并能清楚地区分出哪些工作应该由人完成，哪些工作应该由机器完成。在运行过程中，当进行到需要人完成的工作时，系统就将工作交给人;而当需要机器完成时，就将任务转交给机器，最终构成一套和谐的、协调的、高效的运行机制，以保证系统目标的实现。

1.2“智能”学科的三个层次

根据研究任务的不同，智能科学技术的学科内容可以划分为智能科学、智能技术、智能工程三个层次。

(1)智能科学(IntelligenceScience)

这是基础研究的层次，它的主要任务是研究人的智慧，建立人机结合系统的理论，并用其模拟人的智慧。智能科学主要包括脑科学、思维科学、认知科学等在内的基础学科。

思维科学着重研究人的思维规律，也就是研究人是如何思维的，这种研究的目的是为了给人工智能提供基础，也就是告诉计算机要模拟什么。而认知科学则是研究人的认识，也就是人是如何认识事物的，并将其扩展去研究动物的智能。

智能科学的成果将是整个智能科技发展的基础和先导。

(2)智能技术(IntelligenceTechnology)

在智能科学的框架内创建人机结合的智能系统，需要有合适的方法、工具和技术，这就是智能技术。

信息的本质是知识，而知识是构成智能的基础。因此，信息化发展必然走向智能化。

(3)智能工程(IntelligenceEngineering)

用智能科学的理念和思想，充分运用智能技术工具去创建各种应用系统，这就是智能工程。“智能化”实质上就是智能工程实现的过程和归宿。智能工程是当前科学技术和社会发展的前沿阵地，特别是高技术发展的核心动力之一。同时，它也是当前新技术、新产品、新产业的重要发展方向、开发策略和显著标志。

2无处不在的智能科技

2.1前沿高技术是智能科学技术发展的动力和源泉

智能科学技术是一个融合计算机、人工智能、模式识别等研究领域的交叉性学科，这些前沿高技术也是当前智能科学发展的动力和源泉。

在所有系统中，体现智能行为的工具和载体就是计算机。所以，计算机科学很自然地成为智能科学发展最重要的支撑点和原动力之一。

以符号推理为基础的人工智能方法和以人工神经元网络为代表的计算智能方法仍然是当前智能技术的重要组成部分。它们从不同的途径和方法进行问题求解，在搜索、规划、学习等各类问题中取得了相当有价值的成果。

模式识别是人类智能的一种体现。“模式”是一个极为广泛的概念，如图像、图形、文字、语言都是一种“模式”。按Zadeh的定义，“模式识别”是一种从“模式”出发的一种非线性映射，它是一种技术，可以用来实现人类智慧的一部分功能，如文字识别(认字)、语言的说与听等。模式识别的目的是将对象进行分类，可以是图像、信号波形式或者任何可测量且需要分类的对象。模式识别在工业自动化以及信息处理和检索中变得日益重要，这种趋势把模式识别推向工程应用研究的高级阶段。在大多数机器智能系统中，模式识别是用于决策的主要部分。

模式识别技术在各种工程实际系统中大量存在。机器视觉的主要技术基础就是模式识别;OCR(光学字符识别)是模式识别的另一个重要应用，它是识别文字字符信息的很主要的手段;计算机辅助诊断也是另一个重要的应用，多种医学图像处理已成为当前信息产业的一个热点;语言识别当然是模式识别另一个研究和应用的热点。其他如指纹识别，以及其他生物器官的识别、签名认证、文本检索、表情和手势识别，都是很有趣的研究领域，也是用来开发人机结合智能系统的很有价值的技术。

当前，对复杂智能系统进行研究的核心是解决人与机器的结合问题，也就是人作为系统的一个组成部分参与到系统的运行中，系统功能中也应体现出人的一部分作用。人与机器的结合有两个层次，一是人作为一个成员，综合到系统的体系结构中;一是人和机器的结合通过某个“人机界面”来实现。当然，这种界面不仅仅是目前计算机普通采用的图标界面，而是包含了模式识别这类涉及感知方面问题的广义的人机界面。这是当前十分活跃的一个研究领域，最有代表性的包括多媒体技术和虚拟现实(VirtualReality)技术。

2.2现代工业生产和复杂工程急需智能科学技术

随着社会的发展，人类在生产、生活等各个方面也不断提出新的需求，因此现代工业生产不断壮大，并日趋复杂。现在，现代工业生产和复杂工程急需智能科学技术，一批已经在发挥重要作用的技术如下：

*智能自动化和控制技术生产过程监控、产品自动检测和质量控制、工艺参数的优化和自动设定、故障自动诊断的报警等;

*智能CAD复杂工程的优化设计智能仪表对工艺参数的自动分析、监测、报警和调整;

智能交通红绿灯管理、基于GPS与电子地图的定位与导航、安全监控、车流自动疏导等;

*智能仿真技术，这是大型复杂工程设计不可缺少的手段。

2.3智能科技是现代军事科技(包括航天领域)最重要的关键技术之一

智能科技是现代军事科技最重要的关键技术之一。近代科技发展的历史表明，军事的需求总是科技创新的最大动力之一，“以军带民”是一般规律。军用技术辐射和带动国民经济是一条促进社会经济发展十分有效的途径。因此，军事科技(包括航天领域)也是应用智能技术最多的领域之一。

未来战争的重要武器——无人作战平台(无人机、无人战车、自主水下机器人、机器人士兵等)的自动导航、路径规划、自动避障、目标识别、自动驾驶和其他自主控制技术等都是智能技术的典型应用。以无人机为例，它是现代战争中掌握制空权的重要手段，在近年来的几次局部战争中都发挥了很大作用，例如它可以进行侦察，发现目标后引导有人飞机实行攻击，并对攻击效果进行评估。

在地面军用机器人中，智能技术也发挥着重要作用。

地面军用机器人不仅可以在平时帮助人类排除炸弹，完成要地保安任务，还可以在战时代替士兵执行扫雷、侦察和攻击等各种任务。例如，美国的ALV是一种高水平的陆地自主军用机器人，它采用各种智能技术来实现自主操作。ALV装有高级彩色摄像机(视觉)，用以识别道路，同时还配备有阵列激光测距仪，用以识别障碍;它可以根据道路场景规划行车路径，避免碰撞，躲避障碍，实现公路上的自动驾驶，行车速度可达60千米/小时。除此之外，车上还可装载各种仪器，以完成不同的侦察任务。

防爆(暴)机器人是机器人发挥威力的另一重要领域。暴徒、爆炸、火灾以及其他灾害都是非常危险的环境，因此用机器人去处理是减少危险、提高成功率的有效途径。在反恐斗争中，有针对性地研制这类机器人，是当前迫切需要解决的问题。

航天领域综合展现了最高水平的智能科技，人造卫星、航天器和各种太空探测器是当代高水平智能技术的综合体现。在2004年初，在火星成功着陆的火星探测机器人是最有说服力的例子之一。

2.4为人类生活服务是智能科技发展的广阔天地

为人类生活服务是科技的重要方向。随着人类生活水平的不断提高，生活质量也需要不断改善，服务要求更周到，做到方便、舒适、节约、安全，更具人性化。这种需要也为智能科技的发展增添了新的活力。

具有一定智能的机器人代替人做服务工作是一种发展趋势，这也是智能技术为人类服务最有代表性的事件之一。

这类机器人的典型例子有：可以自动完成清扫任务和自动充电的清扫机器人;能辅助医生进行外科手术的医疗机器人;能为病人服务的机器人护士;可在家中进行巡视、监测潜在危险情况并适时报警的家庭保安机器人;用于照顾老、病、残的服务机器人等。

总而言之，只要有需要的地方，就有可能是机器人可以服务的地方。

3对智能科学与技术〃专业架构的思考

从上面列举的很少一部分实例，我们已经可以看出当前智能科技的发展状况。它无处不在、发展迅猛、功效卓著，已经成为当前科技发展不可缺少的部分。它是许多重大工程的支撑，引领许多传统领域向现代化方向发展，是当代前沿高技术发展的重要方向。

另一方面，计算机科学、信息科学、控制科学等学科的进步，也极大地促进了智能科技的快速发展，智能化科技已经展现出一幕幕诱人的场景。科技发展的根本是人才，“智能科学与技术”大学本科专业已经成功设立，迈出了培养高层次人才的关键一步，这必将推动我国的智能科技更快地向前发展。

目前，追溯各个设立“智能科学与技术”专业学校的本源，可以发现各校之间差别甚大。有的学校的“人工智能”专业从计算机科学延伸而来，有的则来自控制科学和控制工程，还有的由信息科学的其他分支演变而来。在归属方面，有的学校将其归于理科，而有的学校则将其纳入工程学科。此外，设置该专业的行政学院亦有所区别，不同学校的智能学科分别隶属于各类学院。这种现象正好说明“智能科学与技术”这一学科发展的多源性，学科发展的空间大，应用需求面广。

另一方面，面对这样一个蓬勃发展、涉及面极广的新兴学科，如果培养各层次的人才，高校教育应该有一个怎样的架构，已经成为一个不可回避的问题摆在我们面前。解决好这个问题，就可能推动学科和人才培养顺利发展。从学科发展的多源性和应用面的广谱性来看，智能学科不可能作为另一个学科的二级学科来发展。从学科的性质来说，“智能科学与技术”应该建立一级学科的架构。根据我国教育体制的结构以及多层次人才培养的需求，可以设想如下架构。

“智能科学与技术”作为一级学科，设一级学科博士点，根据各个学校的不同情况，将其分别归属为理学或工学。对于不同的归属，该专业在培养目标和培养方式上应有所区别，理学应偏重基础研究，而工学则应注重技术和工程。一级学科下设若干个二级学科，二级学科设硕士点和博士点。二级学科的设置需要更进一步考虑学科发展的多源性以及延拓应用的专业性，梳理分类，并结合现实的需要与可能，经过充分的讨论后来决定，这是多层次架构中最复杂的环节。

以上架构属于人才培养架构的高层次，即研究生培养阶段。目前，更有现实意义的是解决本科阶段培养中的问题。现在，多所高校招收了“智能科学与技术”专业的本科学生，并开始有毕业生走向社会，因此正是总结经验，走向新的发展阶段的时机。本科教育是学科发展的根本，有了本科基础，各层次人才培养就有了基础，高层次创新人才培养就有了希望。由于“人工智能”学科的多源性，各个学校的培养方案有不少差别，有的按理学，有的按工学。按照国家的教育体制和社会需求，按理学或工学适当规范本科教学方案，对当前推进“智能科学与技术”专业的健康发展是非常重要的。

人工智能新技术篇2

关键词：电气自动化；人工智能；优点

随着社会生产力的不断改革与发展，社会生产逐步实现了生产自动化，这对产品的效率和质量也提出了更高的要求。电气自动化控制作为一门学科，有其重要的价值。对于社会和国家而言，电气自动化控制是发电厂、工业建筑等重要领域中不可或缺的一项技术，对各行各业的发展都会产生巨大的影响。通过分析人工智能技术在电气自动化控制中的运用可以发现，这一技术极大促进了电气自动化控制在智能控制方面的发展，提高了电气设备运行的智能化水平以及相关的生产效率。促使电气自动化控制向着更智能的方向发展，是对其生产技术的一次重大改革。因此，不断提高电气自动化控制中的人工智能技术水平非常重要[1]。

1人工智能技术的定义

人工智能技术是伴随着科学技术发展而逐渐发展起来的一门新兴科学。简单的说，人工智能技术就是通过计算机技术对人类的活动进行模拟，并作出一定的指令安排，目的是为了通过机械来完成复杂的、危险的工作。这样高科技的技术可以通过计算机在一定程度上实现人脑思考的效果，甚至比人脑更具有优势。人工智能技术的应用可以提高生产效率，降低人力劳动，节约成本。更重要的是，它可以避免人处于危险的环境中，减少人身危害，这对电气自动化控制的发展非常有利。

2人工智能控制器的优点

人工智能是现代科技的新兴产物。跟上时展的步伐，人工智能控制器相对于一般控制技术而言，具有较大的技术优势。主要体现在以下几个方面。2.1设计思路简单传统的控制器一般需要根据不同的操作对象进行特定的设计，且在对实际模型进行建造时，需要考虑很多不确定因素的影响，包括参数的改变、使用环境的影响等，增加了设计难度。但是，如果采用人工智能技术就可以很好地解决这一问题。人工智能控制设计时不需要针对具体的对象模型进行设计，因此可以大大简化设计流程。可见，人工智能设计思路的简单对于电气自动化控制方面具有很大优势[2]。2.2操作方便人工智能控制器比传统控制器更加容易操作。人工智能控制器有很强大的数据处理功能和对新信息的适应能力，可以在短时间内处理大量信息，这样操作者就可以在较短时间内掌握操作技巧，大大简化了操作工作。2.3准确性高对于人工智能操作系统而言，大部分工作是通过计算机程序自主运行，不需要工作人员过多的参与。一般情况下，只要硬件不出现问题，操作过程就不会出现太大的误差，从而极大地保证了准确率。

3电气自动化控制中的人工智能技术应用

在电气行业的正常运行过程中，电气控制发挥着至关重要的作用。为了保证电气工程可以正常安全地进行，需要具备专业知识和实际工作经验的工作人员进行操作。所以，怎样保持电气自动化高效、稳定的运行，一直被认为是比较复杂的问题。但是，随着科学技术的发展，人工智能技术的应用很大程度上解决了这一问题。人工智能控制技术主要依靠计算机运行程序来进行控制，其控制系统会依据不同环节需要来调用不同程序对生产过程实现控制。这在很大程度上减少了误差。此外，通过几年的实践研究发现，人工智能控制在电气自动化控制方面取得了诸多成就，大大提高了生产效率，降低了事故发生率和劳动成本，给企业和国家带来可观的利益。下面就简单分析一下人工智能在电气自动化控制中的应用[3]。3.1节省人力资源人工智能控制技术与传统的人工控制技术相比，最大的优点就是可以代替枯燥乏味的手工劳动，极大地解放了劳动力。电气控制是一个比较庞大和复杂的工程，电气的操控设备多、线路复杂，且是一个比较危险的工程。因此，需要投入大量的专业人员进行仔细认真的操控。但是，人工智能技术截然不同。人工智能技术依靠的是电子计算机，可以利用计算机代替人工处理一些数据的收集、分析，并且可以通过智能机械代替人工解决枯燥乏味的工作，将人类从复杂的劳动中解放出来。这样人工智能技术就可以极大节省人力资源，降低人力成本[4]。3.2缩短产品设计的周期电器产品的设计与实践投入生产过程有一个试用周期。如果按照之前传统的方法进行试验，这个过程比较漫长。需要通过归纳总结，得出经验进行手工设计，且最后的效果还不太满意。但是，如果使用人工智能系统，就可以利用计算机通过数据分析得出结论，直接进行生产，且生产出来的产品合格率较高。因此，人工智能系统的使用可以大大缩短产品设计周期，提高生产率。3.3预防故障事故发生任何生产过程都会出现事故与故障，尤其对于电气自动化控制过程，故障与事故的发生更是不可忽略。人工智能技术对事故及故障进行预防及处理具有非常明显的优势，尤其是在处理发动机、变压器故障方面。人工智能技术主要通过计算机分析数据，对于经常出现的问题提前给出解决方案，并且可以在故障发生的第一时间快速判断问题部位。较传统方法，人工智能技术发现问题快，解决问题快，且准确率高，同时还可以对经常发生故障的地方提前进行检修与预防[5]。3.4提高可靠性人工智能技术是结合计算机运用的高端智能技术。通过计算机的控制，可以减少人工操作的参与，减少人工误差，提高可靠性。同时，设备操作简单，可提高可靠度，降低误差。因为人工智能技术可以更好地保障生产效率，提高可靠度，降低误差，所以对于企业和国家是非常有价值的。因此，对于电气自动化控制中人工智能技术的探究具有重要的研究价值。

4结束语

人工智能技术是人类智慧的结晶，是科学技术的产物，是对人类智力技术的发展。在当前信息自动化飞速发展的时代，人工智能技术有很好的发展市场，在电气自动化控制方向也有其无可替代的优势。所以，随着电气自动化控制工程技术的不断发展与创新，人工智能技术也应该不断改革和创新，更好地与电气自动化控制相结合，提高电子设备的生产率，降低生产成本，更好地服务人民、服务社会[6]。

参考文献

[1]王文志.电气自动化领域中人工智能技术的探讨与研究问题[M].北京：北京邮电大学出版社，2003：55-60.

[2]郭策，范然.设计智能建筑电气自动化系统的思路[J].中国新技术新产品，2012，（3）：121-122.

[3]许立.人工智能技术在电气自动化控制中的应用研究[J].电子测试，2014，（10）：23-25.

[4]朱子龙.人工智能技术在电气自动化控制中的运用探讨[J].科技创新与应用，2012，（6）：62-63.

[5]纪.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思路分析[J].电子测试，2014，（3）：137-138.

人工智能新技术篇3

关键词：建筑施工，智能化建筑，楼宇智能化

引言

在国内建筑智能化虽然不能算是一个新生事物，但是由于对它的认识和研究不足，系统集成商在技术上的不足导致了智能化项目施工不规范，发展中仍存在着以下一些问题，影响着建筑智能化的健康发展。论文参考网。工程施工是设计成果的体现，也是设计作品成败的关键。如何将设计和施工这两者融合在一起，是当前智能建筑行业应该引起重视的问题。作为建筑领域的智能化系统集成商，要注重的是综合技术实力及总包服务管理等方面。以下主要介绍了智能建筑施工中存在的问题，并提出了相应的解决建议。

1建筑智能化工程施工中存在的问题

很多较大的设计单位没有建筑智能化系统的设计资质，有的具有资质的设计院又缺少智能化系统设计技术人才，对智能化系统设计不重视，将很多设计的技术问题遗留给集成商或施工单位，造成了智能化系统设计不合理，设计质量低等问题，例如系统集成性差、监控点、信息点配置不合理、设备配置方面技术性能差、控制精度低、综合布线不规范等。

建筑智能化行业急需解决的问题就是缺乏专业的施工队伍。目前，很多智能建筑的智能化系统的工程都是由系统集成商来承担。论文参考网。但有大部分集成商除有几名不懂工程管理只负责智能化各个系统调试的技术人员外，基本上没有什么施工力量。承接工程后将安装工程转包或分包给其他单位或群体施工，而这些施工单位又不懂什么技术，其结果就是工程质量差甚至不合格，工程存在很多质量隐患，可能会给开发商或业主造成.很大损失。目前，在建筑智能化专业施工队伍问题上存在以下三个方面的问题:

（1）智能系统的系统集成商虽有少数的智能系统调试的技术人员，但这些技术人员大多数对工程管理缺乏了解，加之缺少基本的施工力量，难以承担智能化系统工程的施工。

（2）大多数施工单位虽然有一定的项目管理人员但又缺少建筑智能化系统专业技术人才，对建筑智能化缺乏综合的实施能力。

（3）政府主管部门对建筑智能化专业施工队伍没有完善管理制度，只有搞好行业管理，建立完善的施工资质审批、审查制度，才能依法治理建筑智能化专业施工队伍的混乱状况。

另外诸如管理和审批体制不协调，加之有些行业不合理的规定，使之有些系统单独设置，造成建筑智能化整体功能不完善，达不到整体智能化的效果；建筑智能化的配套产品绝大多数是进口产品，国内具有竞争力的产品还很少，且有些产品技术性能差，集成化不良，使各系统不能相互协调动作，难以达到理想的智能化效果；虽然工程实行监理制，但国内的大多监理公司缺乏智能建筑智能系统工程专业监理人员，使工程质量难以得到有效地控制；由于物业管理或业主部分缺乏对建筑智能化管理的技术管理人才，对己投入运行的设备管理不善、维护不良而使系统不能正常运行等问题是国内建筑智能化工程实施中较为普遍的问题。论文参考网。

2建筑智能化工程实施问题的解决办法

为使建我省的筑智能化健康有序地发展，针对工程实施中的问题要研究相应的对策，制订切实可行的管理办法和制度，使建筑智能化纳入法治和规范化的轨道。

（1）由政府建设相关主管部门组织牵头，建立由有关部门和行业参加的建筑智能化施工技术培训机构，加强对建筑智能化的知识和技术教育，以扩大建筑智能化的设计、施工、监理和维护的技术队伍。建立经政府主管部门批准的综合实力比较强的建筑智能化技术、经济咨询机构。

（2）政府要建立健全智能.建筑的管理体系，完善设计单位、施工单位、系统集成商、工程监理单位及专业咨询机构的资质审批、审查制度和工程规划、设计方案审批制度及工程验收制度。协调政府有关部门和有关行业对建筑智能化进行政府统一分工管理，并制订相应的法规和管理办法，使之有法可依，有章可循。依据国家颁布的有关建筑智能化的分类和分级规定来制订和修改设计标准、工程验收标准及设计、施工规范，使建筑智能化的设计、施工、监理和工程验收都有据可查。

（3）建筑智能化的系统集成商是建筑智能化不可缺少的一支力量，为规范建筑智能化的管理体制，政府应对系统集成商进行良好的行业管理，对其进行监督、检查，使集成商的经营行为合法化、规范化。建筑智能化的施工过程中将由多专业、多工种、多个施工单位的配合协调。因此，该阶段必须进行优化施工管理，以确保工程质量和施工进度。优化施工管理，首先必须选择信誉好、重质量、技术力量强的施工单位承担工程的施工，采用科学的施工方法组织施工。施工过程中，必须严格按施工规范和设计施工，应将试验检查工作作为头等大事来抓。工程监理单位应严格按施工规范、设计和监理工作程序做好工序和质量控制、中间验收和竣工验收的质量把关工作。

（4）系统集成商应该充实自己的技术实力，培养一些优秀的项目管理人员，能够真正的做到对项目的顺利实施，安全，质量及工期等方面的严格控制。培养一些优秀的技术人才，时刻关注行业的发展，对新产品新技术不断学习，使得能够把智能化的新技术从理论变为实践，更好的应用到建筑智能化的项目当中去。系统集成商还应当提高自己的总包服务管理的水平，大多数的系统集成商没有足够的施工力量，也不适合建立庞大的施工队伍，总包服务管理水平的高低就体现了系统集成商的真正实力，很多大型的系统集成企业都是把工程分系统、分项目的包干给其他的企业，如何保证施工质量，如何提高管理水平，就是体现企业实力的重要因素。

3结论

系统集成商必须具备足够的技术力量，包括对产品性能和工艺水平的把握能力。只有在自身技术实力的基础上，才能真正基于客户的需求提出先进全面的解决方案，并选择适合用户需要的设备产品。未来的智能建筑系统服务商应该重视IT技术的应用给客户带来的价值。从国内众多大型工程的服务经验来看，大型综合智能化项目建设，不仅需要满足客户提出的要求，还需要服务商帮助挖掘更多对智能化应用的需求，需要服务商以整体规划意识为指导去发现并满足这些需求。只有这样，智能建筑系统服务商才会在激烈的市场竞争中不断发展壮大。

参考文献

[1]吴栋,葛宝荣.关于智能建筑楼宇自控系统的研究[J].中国新技术新产品,2010,(06):165

[2]王浩,魏旻.智能建筑控制网络安全探讨[J].建设科技,2010,(01):74-75

[3]文方,孙敏.集散型楼宇自控系统的实现[J].科技广场,2010,(01):159-161

[4]张久.新技术在智能建筑中的应用[J].中国新技术新产品,2010,(02):159

[5]朱占琴,李学革.对智能建筑系统建设、构成的探讨[J].民营科技,2010,(01):207

[6]谢后贤.建筑智能化系统安全技术实施[J].建设科技,2010,(01):73

人工智能新技术篇4

[关键词]人工智能；商业银行；效率

当代社会，人工智能技术对各大领域的发展带来冲击。商业银行作为金融行业科技创新的前沿领域，应主动求变，积极应对人工智能对商业银行经营模式带来了严峻的挑战，将人工智能技术带来的压力内生为自身改革的动力，理智看待人工智能的发展，坚持技术创新，全面推进产品创新与服务创新，以顺应信息化潮流。发展情况不同地区的商业银行也要客观认识自身在“客户资源、网络构建、社会信誉”等方面的优势，取长补短。乡镇地区一般不如城市地区发展快，乡镇人员在接受科学技术进步带来的发展同样可能会比城市人员接受得慢，因此需通过匹配当地发展情况来适当的、逐步地在商业银行引入人工智能。各大商业银行在当地人员可接受的程度引入一定的人工智能技术，搭建多样化平台服务模式，不仅为前台工作人员减轻工作负担，而且能快速响应市场需求，为商业银行自身的改革发展打基础、存实力，不断提高综合实力全力进军智能化领域。另外，政府应对积极引进人工智能的商业银行提供大力的支持，包括资金及技术上的支持。为商业银行提供畅通的援助流程，确保人工智能技术的发展不受基础设施滞后的干扰，推进我国商业银行智能化改革的进程；政府应从行业规范入手，适当干预，及时推出有关人工智能的法律法规和管理条例，促进商业银行人工智能的健康可持续发展，避免有心之人假借人工智能技术破坏商业银行管理经营秩序，为人工智能技术的发展做好基础性工作。随着科学技术的进步和时代的发展，人工智能技术正在逐步进入大家的视野。无论是上班打卡的人脸识别技术，还是回家后扫地机器人的智能自动清扫技术，都为大家带来不少便利，成为现代科技生活不可或缺的一部分。新一代人工智能正在全球范围内蓬勃兴起，商业银行作为金融科技的重要行业，自然要积极引入人工智能技术来提高行业的工作效率，改善自身管理与成本问题，以提高整体运营水平，使其在激烈的金融市场中更具竞争力。

1.商业银行对人工智能引入的主要方面

据我们观察了解，目前商业银行对于人工智能的主要应用在智能人工客服、大数据分析以及简单的私人理财顾问三方面。首先，智能人工客服的生物识别、自然语言处理技术能够高效的为商业银行的前台人员减少不必要的业务量，使人工客服以客户能够理解的方式传达信息和解决问题，提高了商业银行客服方面的办事效率，从而提升了客户对商业银行办理业务的新鲜感和好感度。人工智能技术的引进对于商业银行执行层人员的分工更加专业化，有利于提高工作效率，减少因工作变化而损失的时间；可以减少人员培训的要求，降低成本；另外人工智能的引进激励商业银行员工改变自身缺陷，提高自身应变能力，向好的方面发展自己，进一步推进了商业银行优胜劣汰制度，降低了商业银行的管理难度。另一方面，智能客服还可以将客户需要处理的业务和所询问的信息进行合理分类，通过挖掘客户关注热点问题，为商业银行开展潜在业务提供科学性的支持。其次，人工智能的大数据分析功能已经小范围应用到商业银行中的风险控制及智能数据采集，这点与智能客服归类客户询问信息，为商业银行挖掘潜在业务的功能有异曲同工之妙。大数据分析与商业银行运行模式结合，可以增加商业银行本身的风险管理数据变量及观测视角，丰富商业银行的风险数据来源，打破传统商业银行风险数据结构的不完善，传统银行与新型银行运行模式对比，如图1，还可以提升数据准确性和客户甄别度，优化商业银行内部测评，建立安全的风险防范机制，相对实现风险管理的有效性和独立性，提升评估精准度。另外，大数据分析结合智能理财顾问，通过对客户及风险数据的分析、分类、整合，打造商业银行客户与风险管理信息精准灵活的技术平台。该技术平台以先进的数字模型为基准，代替人们的主观判断。通过在数据中筛选的“大概率”事件，为客户制定收益最大化的策略，减少客户在情绪波动的情况下作出的非理性投资决策。这使商业银行的风险管控清晰可见，在为客户带来相当的收益以及良好的服务体验的同时，也为商业银行带来较好的声誉，利于突出商业银行现有的优势，在一定程度上促进商业银行的转型升级。

2.不同发展地区商业银行的人工智能的发展及后期经营

然而，在调查研究过程中，我们发现，发展情况不同的地区的商业银行在应用人工智能方面的广泛度不同。由此看来，很多城镇银行不能盲目地扩大自身人工智能化程度。当发展状况不太好的地区的商业银行一股脑的引进人工智能设备，很有可能会造成当地人员对新技术的抵抗、反感心理。久而久之，就会导致的人工智能技术在其业务进展时的应用效率低、自身管理与成本问题没有得到改善，整体运营水平没有提高这些“徒有其表”的现象。当前，人工智能技术与商业银行运营的结合还没有达到最佳效益组合，城乡发展不平衡的问题导致人工智能技术的应用在这些地区之间存在一定的差异。人工智能技术在商业银行中的运用仅限于经济较发达的一、二线城市和部分城市的繁华市区。很显然，这部分地区经济发展迅速，人群的接受和适应新型科技的能力强，人工智能技术应用相对广泛。一般当顾客进入银行大厅就有自助系统进行服务，人工智能的数据存储和分析功能也可以将客户所要开展的业务加以准确地分类分析，为客户提供准确高效的服务；同时，人工智能技术和大数据分析可以定期监测客户风险、为客户提供相对合理的理财建议，提高客户体验感；除此之外，人工智能技术的引入和高效应用使柜台繁杂的人工业务减少很多，工作相对集中，人机协同，有效地提高了银行的运营效率。然而，在一些小城市和不发达的城镇地区，人工智能技术在商业银行运营中的应用存在着低级、不广泛等问题。很显然，农村地区经济发展较为缓慢，人群的接受和适应能力相较落后于城市人群，人工智能技术在商业银行开展业务过程中的应用不是很广泛；在调研中发现，这类地区商业银行对于人工智能的应用仅限于ATM机和最基本的智能客服，人工智能技术还未充分的发挥作用。

前台人工的业务比较多，即使是有客户通过人工智能机器进行业务服务，也需有前台工作人员进行辅助指导。这种发展缓慢与发展不充分问题提高了商业银行引入人工智能的成本，而且超过一半的农村人口没有城市人口的理财观念，人工智能的风险监控和个人理财管理建议等系统在此就无法涉猎，导致“大材小用”。然而正是这种农村地区发展不平衡不充分问题更能给商业银行的人工智能的应用带来机遇。对于农村商业银行来说，农村地处发展缓慢的地区，“三农”根基坚固，人员思想意识落后，对于商业银行积极宣传的金融服务不感兴趣，各家各户对现代化的金融服务没有概念，人工智能在商业银行中的发展会受到一定的制约。所以，这些地区的商业银行应小部分引入人工智能服务，比如，可以先引入前台服务的智能语音机器人，通过对话的方式解决客户的需求，指导客户顺利完成所办理的业务，适量地减少前台工作人员的工作强度，投入到人工智能无法涉及的领域，物尽其用，减少商业银行引入人工智能的成本，使当地客户慢慢适应人工智能带来的便捷。当地商业银行也应加大人力资本投资，建立培育人工智能技术人才的新机制，加大员工培训学习人工智能的力度，提高他们的应用能力素质，培养一支专业知识全面、业务娴熟的队伍，为人工智能在当地的普及提供专业的服务，促进人工智能在当地的发展，适应时代的变化。本专业队伍也要凭借专业知识积极探索服务农村的新机制和新模式，使自己的产品或服务有别于城市商业银行，形成自己独特的经营特色。其次，还可以根据农村需求，在人工智能技术创新的基础上，设立有特色的地方性商业银行服务产品。一是开发出贴近农户需求的金融产品，同时加大产品营销宣传力度，尤其是在掌上营业厅等方面着重从农村年轻客户入手，提供差别化、个性化服务，通过便利高效的服务来吸引潜在客户。二是加强对于农村小微产业金融服务的创新，利用其发展需要融资服务的特点，将大数据分析与风险管控联系起来，使其产品、存货、经营权作抵押担保，开展涉农小微产业联保贷款；对于个体户，通过人工智能技术的数据分析组合，开发各种低风险个人理财套餐。三是在金融环境上，农村商业银行作为地方性金融机构，其业务范围和技术水平都相当有限，因此应积极创新，与城市等较发达地区的各类金融机构达成全方位的合作，凭借人工智能拓展经营领域，创新经营模式，扩大营销渠道。发展较好的地区就可以积极引入人工智能技术，不管是前台大厅的智能服务还是对客户的信息识别、智能理财推荐服务都可以提上日程，满足客户的需求，为客户解决理财方面的问题。协调城乡发展不平衡情况，简便人工智能的操作步骤，升级语音控制的人工智能技术实现人工智能与客户良好的互动，使客户感受到人工智能带来的方便。另外，利用人工智能检测客户的风险水平，为客户提供相应的银行理财产品，即使客户不接受理财产品，也提高了城镇客户的认知，对银行理财有了一定的认识，对钱财的管理有了相应的理解。这样一来，商业银行在加大人工智能的宣传力度的同时也能响应号召，改善城镇地区发展落后的情况。

3.人工智能大势所趋

人工智能新技术篇5

关键词：智能制造产业；发展模式；路径创新

中图分类号：F426文献标志码：A文章编号：1673-291X（2016）33-0035-03

引言

《中国制造2025》，将“推进信息化与工业化深度融合”作为主要战略任务之一，提出研究制定智能制造发展战略、加快发展智能制造装备和产品、推进制造过程智能化、深化互联网在制造领域的应用等具体任务。而《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》和《关于开展2016年智能制造试点示范项目推荐的通知》等文件，提出在产业发展过程中重点推进智能制造、大规模个性化定制、网络化协同制造和服务型制造，打造智能协同制造技术服务平台，形成智能制造业协同发展的产业生态体系；以推进智能制造产业发展为主攻方向，提升工业共性技术能力，促进产业化创新和转型升级，促进制造业的数字化、网络化和智能化，建立起一个全新的智能工业体系，打造智能制造产业生态链，构成新常态下经济增长新动力。

智能制造是基于新一代信息技术，在现代传感技术、网络技术、自动化技术以及人工智能的基础上，以信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行为主要特征，包括从智能制造单元扩展到车间、生产线、企业、供应链等环节在内的制造生态系统。智能制造的实现主要通过信息―物理系统（CPS），实现网络信息系统和实体空间的深度融合，形成智能决策与控制，从而推进整个制造业的智能化发展。为此，对智能制造产业的发展模式、现路径等内容的研究，显得非常有现实意义。

一、智能制造产业发展新模式

（一）“政府+企业”发展模式

“政府+企业”发展模式指智能制造业在发展过程中由政府作为其主要支配力量，政府为企业的发展提供资金、人才等资源，企业在政府的大力支持下优先享用政府资源，受政府相关政策的保护，从而不断发展壮大，最终成长为智能制造业的“舵手型”企业。这类企业往往涉及一些与国家利益直接相关的产业领域，或是与国家的重要发展战略息息相关，因而这些企业受到政府部门的调节和支配，能够在政府的大力扶持下迅速成长起来。

（二）“智能制造业产业化创新平台”协同发展模式

智能制造业产业化创新平台由政府和产业链上的“舵手型”企业共同发起，平台由“舵手型”企业以创新的商业模式驱动运营。激发平台的产、学、研和企业的协同创新智慧，通过该平台共享和增值，促进创新要素发挥乘数效应的作用。该创新平台的有效运营由政府的产业政策驱动，全面涵盖智能制造产业发展的利益相关方，促进智能制造业的良性发展。保证所有相关基础技术与组件的自主创新能力，提供开放、实时的运行环境，数字生态系统的优化整合、数据分析以及协同的功能，促进智能制造业产业化创新平台的共享运行。面向智能制造的全过程、全产业链、产品全生命周期，建立起智能产业部门的协作，发展网络化协同制造新生产模式，支持产业与互联网的融合，制定智能制造的共性技术标准、关键技术标准和行业应用标准与规范，并在相应领域推广；实现智能制造产业系统中的物理对象与相应的虚拟对象之间无缝协同融合；推动实施国家重点研发计划，实施智能制造重大产业工程，强化制造业自动化、数字化、智能化基础技术和产业支撑能力，加快构筑自动控制与感知、工业云与智能服务平台、工业互联网等制造新比较优势，增强智能制造业数字化连接能力、数据增值能力、网络集成能力、智能认知能力、智能优化配置的能力，促进全产业链的智能协同。

（三）“工业4.0”引领发展模式

发达国家大力推进再工业化与制造业回归，推进网络信息技术、人工智能与制造业的深度融合。重点关注互联网、智能技术对制造业发生的作用，其中CPS是网络世界与实体世界的融合，具有在空间和时间维度感知和处理外部环境复杂性的能力，对产业互联网与工业互联网产生巨大影响。在美国，这种影响将重点发生在智能生产设备、流程、自动化、控制、网络和新产品设计等产业。CPS能够实现管理大数据、提升机器互联、建设智能化、提升对设备管理弹性和自适应能力等目标。对制造业的硬件设备、工厂、移动设备、物流、服务和人和过程进行连接、整合、分析和动态调整，具有跨界协同的特征。要重点推进能适应“工业4.0”的智能制造业发展模式，提升智能化制造业的CPS能力。首先，实体空间的数字化能力，将设备、移动终端、工厂、流程、服务等供应链中所有环节等“实体空间”要素，进行数字化呈现与连接的能力，实现万物智慧互联；其次，大数据基础上，网络空间对数据进行集成分析，发展人―机智能交换，提升认知层的智能决策能力；最后，网络―实体空间交互能力，形成智能价值网络、商业生态，实现智能协同增值。

二、智能制造产业发展的创新路径

（一）提升重点领域智能机器人智慧能力

面向《中国制造2025》十大重点领域，聚焦智能生产、智能工厂、智能企业的智能机器人的智慧能力提升，攻克智慧机器人关键技术，围绕重大科技领域，培育智慧生活、现代服务、特殊作业等方面的需求，重点发展人机协作智慧机器人、双臂机器人等标志性智慧机器人产品，引导智慧机器人向中高端发展，推进专业服务机器人实现系列化、商品化，促进服务机器人向更广领域发展。

（二）大力发展智慧机器人关键零部件

从优化设计、材料优选、制造工艺、装配技术、专用制造智能装备、智能产业化能力等多方面入手，实施技术创新，突破技术壁垒，解决智能工业机器人用的关键零部件性能、可靠性差，使用寿命短等问题。聚焦感知、控制、决策、执行等智能制造核心关键环节，突破关键核心与关键零部件，开发智能工业机器人、增材智能制造装备、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备等核心技术装备，以装备为支撑，全面提升高高性能机器人专用伺服电机和驱动器、智能控制器、智能传感器、智能末端执行器等五大关键零部件的质量稳定性和产业化生产能力，推动智能制造产业发展。

（三）推进智能制造产业共性关键技术产业化创新

积极跟踪智能机器人的发展趋势，推进新一代智能机器人共性技术产业化创新，建立健全智能制造机器人的创新平台。充分利用和整合现有科技资源和研发力量，组建面向全产业链的智能机器人创新中心，打造政产学研用（企业）紧密结合的协同创新载体。重点聚焦人工智能、机器人深度学习等基础前沿技术和共性关键技术，突破高性能智能机器人的设计、精确参数辨识补偿、协同作业与调度、编程等工业机器人的关键技术；重点突破智能制造模块化、标准化体系结构设计、信息技术融合、生肌电感知与融合等服务机器人关键技术；重点开展，突破机器人整理控制软件平台、人机共存等新一代智能机器人核心技术。同时，推进智能制造共性关键技术标准体系建设以及检测体系认证与应用。

（四）打造“舵手型”企业和“智能工厂”

引导企业开展产业链横向和纵向整合，支持互网企业与智能制造企业的共享联合，通过联合重组、合资合作及跨界融合，加快培育智能化管理水平高、创新能力强、市场竞争力和产业整合能力强的“舵手型”企业，打造市场渗透力强的智能制造机器人知名品牌，充分发挥“舵手型”企业带动作用，以“舵手型”企业为引领形成良好的智能制造产业生态系统，形成全产业链协同发展的局面。通过“舵手型”企业，打造“智慧工厂”，以制造资源、生产操作流程和产品为核心，以产品生命周期数据为基础，应用仿真技术、虚拟现实技术、实验验证技术等，使产品在生产工位、生产单元、生产线以及整个工厂实现智能化生产和运营。在信息化、网络化、数字化以及智能化都成熟的前提下，从基础IT与自动化，到业务流程变革，再到系统集成，参照CPS以及工业4.0的技术标准，建立智能车间、智能化工厂、智能化企业以及整个智能制造产业生态系统。

三、智能制造产业发展的供给侧对策

（一）加强智能制造产业发展的政策引导

实施智能制造产业发展的分布规划，在制造的优势行业、重点企业，开展智能制造发展的应用示范，政策鼓励企业建设智能车间、智能工厂和智能企业，推进智能制造和智能生产；分层推进智能化技术应用，推进智能技术产业应用。在互联网、物联网、云计算、大数据等泛在信息的强力支持下，推进智能化制造产业支撑能力建设，加强工业互联网等网络基础设施建设，推动制造企业的互联网化和智能化，突破和发展智能化关键共性技术和高端核心智能工业软件、智能制造装备及其关键部件和装置研发和生产，通过供给侧结构性改革，建立和完善有利于智能制造产业创新升级、推进智能制造的制度环境，促进智能制造产业的升级发展。

（二）促进创新体系有效智能协同

智能制造产业化水平的关键是制造业的创新能力。我国在工业无线技术、标准及其产业化，关键数据技术和安全核心技术等智能制造产业和工业互联网领域，发展水平还很低。制造业总体技术水平还处于由电气化向数字化迈进的阶段，而智能制造的支撑是数字化和智能化。按照德国工业4.0的划分，发达工业国家智能制造推进的是由工业3.0向工业4.0的发展，而我国智能制造需要的是工业2.0、工业3.0和工业4.0的同步推进。不断探索“互联网+”与各行业融合创新的新模式，以网络为纽带，实现人、机、物的互联互通，加快高速、互联、安全、泛在的基础网络设施建设，智能制造的实现设备、生产线、制造系统、产品、供应商、人之间的智能互联；强化创新驱动，持续推进智能制造企业融合创新，引导机器人产业链及生产要素的集中集聚，形成合力，推动智能制造产业健康发展，实现创新能力和智能制造技术革命的赶超，促进智能制造业与互联网深度融合协同发展。

（三）示范应用带动制造业智能化升级

激发智能制造产业发展的积极性，提升智能制造业的集成创新、产业应用、产业化创新、试点示范成效，支持产学研用合作和组建产业创新联盟，联合推动离散型数字化制造、流程型智能制造、网络协同制造、大规模个性化定制、远程运维服务等智能制造产业应用。支持智能制造系统集成和应用服务，推动形成包括多元化主体和多元化路线的产业创新和技术扩散体系，多方参与、多线并进的开放性创新机制，建立面向智能制造重点行业的工业云，采集产品数据、运营数据、价值链上大数据以及外部数据，实现经营、管理和决策的智能优化，加快构建以智能制造“母工厂”为核心的系统层面智能制造技术的应用载体。制定智能制造产业发展规划，促进各项资源向优势企业集中，鼓励机器人产业向高端化发展，聚集重点领域，紧扣关键工序智能化、生产过程智能优化控制、供应链及能源管理优化，建设智能工厂、数字化车间，分类实施流程制造试点示范与离散制造试点示范，以应用为抓手，带动制造业智能化升级。

（四）建立智能制造产业发展风险补偿机制

加强智能制造产业领域的资金扶持，以产业政策推动形成多元化的、竞争与合作并存的智能产业创新格局，鼓励以解决智能制造产业现实问题为宗旨，引导组织智能制造产业联盟合作和关键技术攻关，强化面向产业联盟的独立评估与信息公开机制，加快我国智能制造企业的整体技术进步和自主创新模式形成，主动对接国际智能制造技术产业标准，设立智能制造产业融合发展专项资金，加大对智能制造业与互联网融合发展关键环节和重点领域的投入力度，加大财税支持力度，为智能制造产业转型升级等专项资金支持机器人及其关键零部件产业化创造条件，积极探索建立智能制造产业发展风险补偿机制。