人工智能技術的前景精選(九篇)
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第1篇：人工智能技術的前景范文
關鍵詞：人工智能技術；計算機網絡；應用
基于信息時代，互聯網成為支持社會生活的重要手段，而計算機網絡技術發揮互聯網核心技術的作用。面對社會需求的多樣化，計算機網絡功能亟待豐富。人工智能是應用學科的一種，與現代社會關系緊密，以計算機網絡的融合更顯自身的智慧性與高效性。只有依托人工智能的優勢，才能有效應對錯綜復雜的網絡環境，提升網絡運行效率。為此，人工智能技術與計算機網絡的融合代表了時展的趨勢與方向。
一、基于專業角度準確掌握人工智能技術的涵義
對于人工智能，主要是以計算機以及相關機械為手段，實現對人類大腦的模仿，承擔復雜的工作與勞動，有助于專業復雜推理的解決。人工智能技術是新技術的代表，對改進生產模式、提高效率意義深遠。從特質上分析，人工智能技術代表新興技術類型，具備較高的模仿能力，這也是智能技術能夠成為計算機網絡核心的關鍵，加快數字計算與轉變的發展進程，促使復雜的問題更加簡潔化。
二、正確認識人工智能與計算機網絡之間的關系
從人工智能范疇分析，其囊括多種學科知識，涵蓋多個領域，是理論與實踐的融合。人工智能與計算機網絡關系緊密。具體講，人類思維具有復雜性，但是，針對一些基礎性思維，人工智能技術能夠進行模擬操作。人工智能與計算機網絡之間具有不可分割的關系，彼此之間影響巨大。借助人工智能，能夠對計算機系統進行目的性設計與研發，同時，依托網絡，進行數據庫資源的整合，達到真正意義的模擬人腦。具體講，在人工智能的支持下，計算機網絡擁有圖像、影像等信息編輯處理程序，對人類大腦思維方式進行模擬，凸顯系統性與全面性的特征，嚴謹性較強。其次，依托人工智能技術，計算機網絡所具備的數據信息處理能力更加靈活，突破時空限制，滿足集中處理的需求。再次，人工智能促使計劃更具全面性與可行性。
三、全面分析人工智能技術在計算機網絡中的應用
（一）人工智能技術支持計算機網絡信息動態監控，強化網絡安全性的維護
隨著計算機網絡技術影響力的不斷擴大，其在提升便利的同時，安全隱患也隨之出現，網絡環境也亟待整治，網絡信息安全性需要引起重視。網絡信息的安全性離不開監控的實效性與動態性。依托人工智能技術，計算機網絡應用更具安全性，尤其是借助智能防火墻與入侵檢測等人工智能技術，強化對傳統防火墻不足之處的有效彌補，切實提升安檢效率。另外，在人工智能的應用下，智能識別技術被添加至防火墻，能夠更加快速地判別信息性質，及時分辨垃圾、無價值信息。依靠智能防火墻，計算機網絡中數據信息更具專業性與有效性，降低違法現象的發生。除此之外，人工智能技術能夠有效增強入侵檢測功能，對維護網絡安全具有強大推動作用，保證信息的安全性與保密性。
（二）人工智能技術實現了對計算機網絡管理設計的優化，管理水平大幅提升
立足計算機數據信息傳輸網絡，智能化功能機構的形成離不開人工智能技術的支撐。在新的發展時期，技術創新成為主流，為了契合時展，要依托人工智能技術，強化設計水平的提升。人工智能之所以具有強大優勢，主要源于其實現了多種技術的融合，突破了單一技術的制約。立足計算機數據信息的處理以及控制應用，工程技術精度要求較高，人為操作很難達到，人工智能卻能夠輕松實現，依托信息與系統設計，人工智能技術能夠實現對信號與系統更加高效與全面的分析。由此可見，人工智能技術的存在使得網絡管理設計水平得到大幅提升。
（三）人工智能技術豐富計算機網絡功能，全面擴大計算機網絡社會影響力
縱觀信息技術領域，人工智能技術的突出特征是對計算機網絡自主學習建設的強大支撐，促使計算機功能更加多元性，尤其是重視滿足社會實際需求，加強標準化建設，加快智能化道路的創新與進步。另外，可以與多種先進操作軟件進行聯合使用，促使操作系統更加優越，實現對于網絡數據信息資源的高度融合，在根本上使得計算機網絡的影響力不斷擴大。
（四）人工智能技術提升計算機網絡技術管理評價水平，增強系統資源的規范化與專業性
對于人工智能技術，其作用也體現在計算機網技術管理與評價之中。具體講，在人工智能技術應用之前，計算機網絡技術管理存在一定復雜性，結合人工智能技術，有利于構建技術與專家知識庫，提升計算機網絡技術管理水平，強化評估的科學性與高效性。這種專家知識庫日趨成熟，應用效果突出，能夠通過專家系統進行知識與經驗的總結，隨后傳遞至系統，提升整個系統數據資源的規范性與專業性。
四、展望人工智能技術在計算機網絡中的應用前景
立足人工智能技術，在與計算機網絡技術相融合的同時，自身也實現了發展與進步。展望未來，人工智能技術在整個信息以及計算機領域極具發展潛力，因此，要進行深度挖掘，以精細化與集成化為方向，加大人工智能技術的研發力度，強化與計算機網絡的科學融合，加強交流協作，實現共贏目標，在根本上促進信息技術實現可持續、健康發展。
第2篇：人工智能技術的前景范文
關鍵詞；人工智能；物聯網應用；互聯網
中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）30-0194-02
目前，物聯網的定義已經從傳感器網絡逐漸發展到萬物互聯時代。隨著萬物互聯時代的發展和信息量的逐步擴大，對物聯網設備、信息和數據的處理、監控和分析將面臨很大的問題?；谖锫摼W應用的這些實際問題就需要開發一項核心技術。能夠解決傳統通信技術所擅長問題的基礎上，進一步解決在物聯網領域的實際應用問題。人工智能相關技術就是基于通信技術的研發基礎上對物聯網及其他網絡的內在驅動力進行改善。人工智能相關軟件的開發和應用為物聯網提供了極大的網絡能力、計算能力和存儲能力。使網絡具有獨特的靈活性和運維性。本文就對面向物聯網應用的人工智能相關技術的概念及應用情況做以下分析。
1 關于物聯網技術的概念及物聯網的應用發展
物聯網泛指無處不在的末端設備和設施，通過無線或有線的通訊網絡實現互聯互通、應用大集成和基于云計算的SaaS營運模式等，在內網、專網和互聯網的環境下采用適當的信息安全保障機制，提供安全可控以及個性化的實時在線監測、定位追溯、報警聯動、調度指揮、運城監控和決策支持等等服務功能。以實現對萬物的高效、節能和安全環保的管控一體化模式。
物聯網技術是通過射頻識別、紅外感應器、全球定位系統、激光掃器等信息傳感設備按照約定協議將任何物品和互聯網進行連接，通過信息交換和通信的方式實現智能化識別、定位、追蹤、監控和管理的一種網絡技術。物聯網技術的應用在中國受到了極大的關注和重視，在網絡迅速發展的未來世界中物聯網技術的應用也將得到進一步的開發和廣泛應用。
2人工智能的概念和相P技術分析
通俗講，人工智能使對人的意識、思維的信息過程進行模擬，使基于人的思維而逐漸超越人的能力的一種概念。用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論和技術。人工智能是模擬人類智能方式以作出相應反應動作的智能機器，在實際生活中我們可以認識到的有機器人、語音識別、圖像識別、自然語言識別和專家系統等等。人工智能的最終研究目標就是能夠讓機器勝任一些通常需要人類智能才能實現的復雜工作。人工智能在計算機領域得到了廣泛的應用，并在機器人、經濟政治決策、控制系統和仿真系統中得以應用。
人工智能技術主要包括智能化的問題求解、邏輯推理和定理證明、自然語言處理、智能信息檢索技術和專家系統等等方面的應用技術。而人工智能技術的核心基礎就是對自然語言的處理技術，也稱之為自然語言理解技術。這項技術的開發和研究是人工智能能夠在實踐中得到應用和推廣的基礎。自然語言處理技術包括語義理解、機器翻譯、語音識別、語音合成等。其中語音識別和語義理解的技術在現代化網絡科技的飛速進步和發展中得到了更深層次的開發和利用。在語義理解技術實踐應用的基礎之上，相關技術領域對智能語音識別技術加強投入研發和應用，時智能語音識別系統在應用中得到廣泛的提升和認可，并為通訊信息的識別、應用和處理奠定了基礎，成為信息網絡時展的重要核心技術。
3物聯網應用與人工智能相結合的技術分析
基于對物聯網概念的了解以及對人工智能相關技術的分析，將人工智能相關技術應用到物聯網領域，可以有效加強其內部驅動力和信息處理能力。物聯網應用與人工智能相結合的技術有以下幾種。
3.1物聯網的核心關鍵技術
基于物聯網的應用范圍和技術應用概念，物聯網的核心關鍵技術包括RFID技術、傳感器技術、無線網絡技術、人工智能技術、云計算技術等。RFID技術主要是實現物品的自動識別功能。傳感器技術主要是負責接收物品的識別信息和內容，對信息進行處理和識別等活動。無線網絡技術即包括遠距離無線連接全球語音和數據網絡，也包括近距離的藍牙技術和紅外線技術。人工智能技術是研究使用計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為的技術。主要負責將物品的識別信息內容進行智能分析實現計算機自動處理技術。而云計算激素則是對物聯網的海量信息進行存儲和計算的應用技術。
3.2基于物聯網應用的人工智能發展技術
基于物聯網的相關核心技術，隨著科技的進步和人類思維模式的發展，人類對于未來的構想也指引者人類社會科技和文明的迅速發展。針對于物聯網應用的人工智能未來發展的技術，包括自動駕駛技術、3D全息投影技術和視網膜屏幕技術等等。這些技術在深度的研發和初步實踐的基礎上，對人工智能相關技術做了相應的完善和提升，將智能語音識別、視覺識別和智能操作技術都做了進一步改善，在原有智能操作的基礎上將整體變得更加自動化和智能化。這些人工智能技術也是和物聯網緊密結合的應用技術。
1）自動駕駛技術的結構包括視頻攝像頭、雷達傳感器和激光測距器等，這些設備能夠對周圍的交通情況進行全面了解，通過地圖對道路進行智能導航，通過谷歌的數據中心來處理和識別汽車收集的大量信息，通過對信息識別和分析，對道路進行精準導航，從而實現自動駕駛的目的。汽車的自動駕駛技術也是物聯網技術應用之一。盡管這項技術還正在初步實驗階段，但也展示了人類智能和計算機技術相結合的交通方式對社會發展的積極作用。
2）3D全息投影技術；3D全息投影是一種利用干涉和衍射原理記錄并再現物體真實的三維圖像，體驗者無需佩戴3D眼睛就可以立體的虛擬任務。3S動漫正式利用這種全新的技術改變了人們對傳統舞臺的聲光電技術的審美態度。3D全息立體投影技術是將不同角度影像投影到進口的MP全息投影膜上，以各種角度呈現立體觀影效果。此技術的應用主要是汽車服裝會、舞臺節目、互動、酒吧娛樂、場所互動投影等等。這項技術的實現將智能化更加貼近實際生活。讓我們突破傳統的視覺和聽覺模式，接收未來更加智能化和多元化的技術創新。
3）視網膜屏幕技術；視網膜屏幕是一種具備超高像素密度的液晶屏，可以將960×640的分辨率壓縮到一個3.5英寸的顯示屏內。使屏幕像素高達326像素/英寸。已經超越了人類肉眼的辨別極限。此技術的應用更加提升了人們對品質的需求。這也是人工智能技術在物聯網領域的發展應用前景。
4結束語
綜上所述，在網絡時代，人工智能技術的發展得到了更大的擴展空間，在技術提升和新思路開發的過程中，人工智能的相關技術在物聯網領域的應用和實踐成為提升人工智能技術，改善未來智能化應用的重要依據。人工智能將物聯網和互聯網融合的大數據進行智能化分析，以實現物聯網應用的便捷、普及和推廣。所以，面向物聯網應用的人工智能相關技術在未來將具有更加廣泛的研發和應用前景。
參考文獻：
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第3篇：人工智能技術的前景范文
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?？梢哉f，在線學習問題已經成為人工智能研究界人士都十分關心的重要問題，相信隨著時間的推移和研究的深入，今后將會在以上這些方面獲得突破性進展。三是自然語言處理。這一技術是人工智能技g運用到現實領域之中的一個典型示范例子。通過人工智能研究領域工作者艱苦卓絕的努力，該領域目前已經獲得了諸多讓人矚目的理論和運用成果。各類人工智能領域之中的新產品已進到了各個領域之中。比如，智能信息檢索技術就在互聯網技術的大力影響下，近些年來得到了極其快速的發展，如今已成為了人工智能領域之中的重要的研究分支之一。因為信息的獲取和純化精化技術已經成為當前一個時期計算機研究技術之中十分需要深入探究的課題之一，所以，把人工智能技術的相關內容引入到該領域之中，將會是人工智能從理論研究轉為實踐運用的一個重要契機和突破口。從近些年來我國人工智能領域的發展實踐來看，在此方面的探究已經取得了一些讓人激動的成果。筆者相信通過今后的持續的研究，一定能夠取得更大的突破，讓人工智能能夠真正做到造福于民。
四、結束語
總之，人工智能始終處在計算機研究技術的前端，其研究進展在相當大的程度上會決定計算機技術今后的發展趨勢。人工智能只是人類工具的一種延長，無法替代人類的大腦，這一點從其誕生之日起就已確定。雖然人工智能無法對人類的智能造成挑戰，但是隨著人類對于人工智能的研究進一步深化，人工智能還會越來越接近于人類的智能。人工智這一人類智能客體化后之產物，其功效依然會受到人類智能之控制。如今已有大量人工智能的科研成果進入人類的現實生活之中。今后，人工智能的持續發展必然會對人類的生活與工作等帶來更加巨大的影響。
參考文獻：
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第4篇：人工智能技術的前景范文
關鍵詞：電力系統；人工智能；運行
作者簡介：郭云川（1971-），男，四川達川人，國網四川省電力公司攀枝花供電公司，工程師。（四川 攀枝花 617067）
中圖分類號：TM73 文獻標識碼：A 文章編號：1007-0079（2013）27-0204-02
電力系統內部非常復雜，涉及到大量的數據和信息，人工管理不但費時費力，還容易出現差錯。而人工智能技術卻能夠解決這些問題，在將來，我國的電力系統必定會往智能化、自動化的方向發展。
一、人工智能技術概述
人工智能技術集腦科學、神經學、信息技術為一體，目前廣泛運用于多個領域，同時也是近年來科技領域的一個研究熱點。它通過對人腦的原理和行為進行模仿，從而研制出一種自動化的機器，這種機器能分析、識別、發現問題。很多電力企業都運用了這種技術，它提高了電力運行的效率，減少了故障發生的機率，還節約了人力、物力、財力。同時，它也能解決電力系統中非常復雜的問題，比如非線性映射。不僅如此，它還被繼電保護所應用。人工智能技術中的神經網絡方法，通過采集大量的故障樣本，使設備對故障有一定的印象。因此，在發生故障的時候，設備能夠快速反應并且發出警報。
二、人工智能技術的種類
1.人工神經網絡
人工神經網絡是人工智能技術中的一種，它的非線性問題非常復雜，這種技術主要是用在繼電保護上，它是通過模仿人的神經系統而研制出來的。此外，人工神經網絡還具有比較快的反應能力，能夠及時對電力系統進行監控、評估等等。即便是發生了故障，它也能夠進行快速的判斷，并且對故障的距離、情況等一一進行探測。
2.智能模糊邏輯
智能模糊邏輯通過運用模糊理論，輸入變量，建立數學模型，能夠很好地對電力系統進行規劃，并且診斷電力系統故障。如今，智能模糊邏輯已經成為了一種比較成熟和完善的人工智能技術，廣泛應用于電力系統當中。
3.遺傳算法
遺傳算法的理論基礎是數學模型，它通過借鑒自然遺傳機制的隨機搜索算法，從而對群體和個體之間的信息進行交換。一般情況下，電力系統中比較難的非線性問題都是采用遺傳算法來解決。
4.混合技術
所謂的混合技術，就是將遺傳算法、人工神經網絡、智能模糊邏輯等幾種技術合在一起，因為上面所說的幾種方法有一定的局限性，甚至還有一些難以克服的缺陷。將這些技術合在一起，就能夠更好地解決電力系統中的問題。
三、人工智能技術的特點
1.優點
（1）并行性。該技術具有高度的并行性，因為它的內部由多個簡單處理單元組成，這些小單元雖然比較簡單，但是處理能力卻很高。不僅如此，這些小單元相組合，還能夠處理并行活動，對信息的處理速度更是驚人。
（2）記憶性。人工智能技術也具有記憶性，因為它能夠對信息進行記憶，然后將這些記憶信息存儲在權值當中。從這些權值中就可以看出電力系統中的信息。另外，它還能對信息進行特征提取、特殊處理，給電力系統的工作帶來了很大的方便。
（3）非線性全局作用。這種技術中的神經元能夠接受其他神經元的輸入，并且經過并行網絡產生輸出，從而對其他的神經元造成一定的影響。整個電力系統是相互制約、相互影響的，這樣就可以達到非線性映射，從而表現出一種集體性的行為。
2.缺點
（1）需要較長訓練時間。對于一些比較復雜的問題，遺傳算法需要進行較長時間的訓練。這是因為其學習的速率太慢。
（2）訓練的難度較大。如果網絡出現了故障，或者權值調得過大，就會使人工智能中的加權總和增加，從而導致導數非常小，而網絡權值的調節過程也會隨之而停頓。因此，訓練的難度較大。
四、電力系統運行中人工智能的具體應用
電力系統中有很多非線性問題，里面的方程式也有一定復雜性和系統性，但是可以應用人工智能技術來解決這些問題。
1.人工神經網絡在繼電保護中的應用
過去的繼電保護裝置是運用的普通計算機，后來開始運用人工神經網絡，因為這種技術比普通的計算機更加可靠和穩定。在運行過程中，人工神經網絡的運行效率非常高，而且速度也很快，不僅如此，人工神經網絡還可以實現精準度比較高的算法，從而更好地保護電力系統。
人工神經網絡中又包括三個部分，這三個部分分別是前置信號處理子系統、故障區域判定子系統以及故障判定網絡。在操作之前，先要對輸電線路旁邊的電流、電壓信號進行處理，從而得到一些數據。之后再把故障的特征輸入故障區域判定子系統當中，這樣就可以判斷系統的故障了。最后再使用第三部分的故障判定網絡對故障的性質進行分析。
第一個部分是前置信號處理子系統，要采取合適頻率來對繼電保護中的電流、電壓進行采集，收集到了故障樣本之后再將其輸入到處理信號的子網絡當中，對其進行處理。最后再將剛才的電流、電壓的特征進行輸出。
第二個部分是故障區域判定子系統，這個系統能夠對故障進行判定，用于快速判定故障發生的位置，從而對故障采取合理的解決措施。電力系統發生故障是不可避免的，系統運行了一段時間之后，難免會出現問題，比如金屬故障、非線性故障、設備故障等等。
第三個部分是故障判定網絡，這個部分會自動對發生的故障進行分析，它有三個層面和節點。必須在其中輸入電力系統中的突變量，然后再對得到的這些值進行處理。
2.人工智能算法在電力系統運行中的應用
人工智能算法主要的原理是無功優化，通過無功優化，能夠提高電力運行效率，使電力傳輸達到一個最佳的狀態。
人工智能算法采取記憶指導搜索的辦法來提高搜索速度，從而使全局達到最優的狀態。它還有禁忌搜索方法，這種方法在跳出局部方面有很大的優勢。此外，它還能解決多變量、非線性、離散性的問題，而且操作手法簡單，易于使用。
3.模糊理論在電力系統運行中的應用
模糊理論突破了經典集合中的一些概念，它采用的是模糊搜索的原理來對一些不明確、不精準的事情和現象進行分析。首先要在其中加入一些近似推理的模糊邏輯和引入語言變量，從而對事情和現象進行分析與描述。如今，這種模糊理論已經具有比較成熟的技術，它的應用已經相當廣泛，遍及多個行業、多個領域。電力系統中有非線性，而線路通過非線性的時候，就會產生一些分量，這些分量能夠重疊在故障上面，并且不會被消除掉。而模糊理論中的技術可以消除輸電線路中互相影響的現象，使之相互獨立。
4.專家系統在電力系統運行中的應用
專家系統也是人工智能中的一種，它在很多年前就開始被應用。同時，它還能解決電力系統中的疑難問題，并且提高運行效率和解決問題的速度。
與上面的幾種人工智能技術相比，專家系統同樣能夠保護電力、控制電力、規劃電力。此外，它還能夠支持消息發送、防止停電、移除一些負荷較大的設備，從而降低電力系統運行的負荷。因此，專家系統可以說是一種比較可靠、技術含量較高的電力保護系統，適宜被大力推廣和使用。
五、人工智能在電力系統中的發展與前景
目前，人工智能在電力系統運行中得到了廣泛應用，隨著經濟發展和社會進步，人們對供電的質量和要求也越來越高，這使得電力企業必須采取科學的手段來提高電力系統的運行效率，應用新方法來解決問題，促進電力的發展，并且運行更加方便簡單、易于操作。這也是人工智能在電力系統中的發展與前景。
在將來，電力系統還會不斷發展，因為其復雜性在不斷提高，所以一些影響因素也會隨之而產生，再加上人工管理的方法容易出差錯。因此，電力企業必須使用人工智能的技術和方法。人工智能技術仍然在開發當中，技術人員在原有的技術基礎上對其進行改進和完善，這樣不但能夠提高技術，還能夠為電力系統的發展提供新的活力。
六、總結與體會
人工智能技術已被大部分電力企業所應用，這種技術不但能為電力企業節省人力、財力、物力，還能提高供電質量，其發展前景非?？捎^。未來，這種技術將會越來越成熟，并且變得容易操作、方便，從而為電力企業和廣大用戶提供更優質的服務。
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第5篇：人工智能技術的前景范文
【關鍵詞】電子工程 機械工程 人工智能
電子機械工程產業對于傳統的機械產業來說是一個新型的產業，隨著國內的不斷發展，兩種產業逐漸融合，隨著人工智能技術水平的不斷提升，機械電子工程由信息鏈接逐漸代替了以前的能量鏈接和動能鏈接，使機械電子工程增加了部分人工智能技術。隨著機械電子技術的更新和發展，人工智能技術也得到了很快的發展。
一、 什么是人工智能技術
所謂的人工智能是一門極富有挑戰性的學科，從事人工智能學科的人必須要熟練計算機、哲學及心理學的應用，人工智能包含的科學范圍是十分廣泛的，它由不同的領域所組成，如機器技術，計算機應用等等，總體來說，人工智能所研究的主要目的就是為了使機械能夠勝任一些需要人類智能才可以完成的工作。不同的年代對于不同工作的復雜程度理解是不同的，
本來復雜的科學和計算本應是用人的大腦來計算的，經過現代的發展，如今的計算機不僅可以完成這些計算，并且比人腦的計算速度要快幾萬倍，并且準確度相當高，由此可見，復雜工作的定義是隨著時代的變化而變化的。人工智能這門科學也隨著科技的不斷變化而產生了改變，一方面不斷地獲取著新的進展，另一方面又向更加有難度的目標奮進。除此之外，人工智能技術還涉及信息論、自動化技術、控制論、仿生論、生物論、心理學、數學、哲學、語言學、醫學等諸多學科。
二、 人工智能技術與電子機械之間應用的關系
我們社會發展的最初時候，人類社會發展的重要根源是物質和信息，當時各個方面的生產力水平還很低下，人類的生存主要以物質基礎為主，那時的信息傳遞的方式還是最原始的“結繩記事”法。隨著我國經濟建設的不斷發展，使生產力水平也不斷提高。信息傳遞的重要性也隨著我們思想觀念的轉變而變得尤為重要，因而，文字信息傳遞法由然而生。隨著時代的發展，網絡信息傳遞方式已經被廣泛地應用于全國各地，給信息傳遞帶來了新的革命，從此人類進入到了一個全新的信息化時代。信息化時代不能脫離人工智能技術發展，不管是任何行業，不管是控制技術或是模型建成、故障診斷或是故障報警，都離不開人工智能化技術的輔助，也可以說，人工智能化技術對于電子機械工程的發展與運作，起著不可忽視的作用。
電子機械系統本身就存在著不穩定的成分，于是電子機械輸入系統和輸出系統的描述就顯得比較困難。而其傳統的電子機械描述系統分為：推導數學方程的方法、學習并生成知識法和規則庫建設方法這三種形式。盡管傳統數學解析法精準度和嚴密度都很高，卻并不適合復雜的機械系統運算，只能應用在那些簡單機械系統運算中。復雜機械輸入輸出系統運算采取傳統數學解析法很難給出正確的數學解析。隨著社會的發展，當代社會對多樣和精密的機械分析計算系統的需求越來越大，它可以處理多種多樣的不同的信息數據種類。例如：電子機械運行的傳感器傳輸的信息可以分成兩大類：語言信息、數字信息，但在人工智能技術處理信息時出現了復雜性和不確定性的成分，導致以知識為基礎的人工智能技術在數據傳輸中處理信息的時候，不知不覺的成了數學信息解析的替代手段。
電子機械運行過程構建的人工智能大體可以分為兩類，即模糊推理系統和神經網絡系統。
神經網絡系統就像是人的大腦結構一樣，先對機械系統傳輸的數字信號進行分析整理，然后及時分析參考數值；模糊推理系統則是人大腦功能的模擬，模擬大腦功能去分析機械傳輸的語言信號。而這兩大輸入輸出數據的處理方式間的關系有相同的地方，也有不同的地方。神經網絡系統與模糊推理系統的相似之處是：它們都是通過任意的精準度，用對網絡結構的模擬去形成連續的函數。而兩者不同點則是：神經網絡系統具有不清晰的意義，模糊推理系統卻具有清晰的意義；神經網絡系統是從點到點的映射方式，而模糊推理系統則是整理域到域的映射方式；神經網絡系統儲存信息的方式是分布式的，而模糊推理系統儲存信息的方式則是規則式的。主要是神經網絡系統輸入的每個神經元都有固定的聯系，計算量相對比較大；模糊推理系統的連接有不穩定的因素，計算量相對來說比較小。而神經網絡系統的信息輸入輸出階段有著很高的精度，表現為光滑的曲面狀態。但是模糊推理系統的信息輸入輸出階段精準度很低，并且呈現出臺階的形狀。
三、結語
隨著社會科技水平的不斷發展和進步，單純的獨立的人工智能技術已經不能滿足我們和當代社會的要求了，因此，我們要秉承不斷發展與進步的思想理念，在工人智能開發技術上進行不斷的研究與探索，使人工智能技術能夠與電子機械工程完美地結合在一起，實現電子機械工程與人工智能的共同發展目標。
參考文獻：
[1]傅麗凌、楊平，機械專業綜合型試驗平臺的建設[J].電子科技大學學報社科版，2005，7（增刊）.
第6篇：人工智能技術的前景范文
關鍵詞：電氣自動化控制；智能技術；應用價值
在生活中的方方面面無不體現著科學技術的身影，同樣在電氣工程的施工中也存在智能技術的應用。人們在日常的生產生活中離不開科學技術，其為我們提供了更加便捷的生活。在電氣施工中更是如此，隨著科學技術的發展，電氣工程的自動化施工有了更加廣闊的發展平臺，但是困擾我們的問題也隨之而來，那就是如何在電氣工程管理中更加有效地利用智能技術，本文就結合作者的相關經驗以及相應資料的收集與整理，得出結論，進而促進電力行業的發展。
1 人工智能技術
要想探究智能技術是如何應用在電氣工程中的，我們首先應該充分認識到人工智能技術的相關概念。其主要是通過先進的技術手段對人類進行模仿，并對其進行進一步的拓展，從而發展出與人類極為相似，卻又比人類具有更高效率的智能技術。在對只能技術進行研發的過程中，主要是從以下幾個方面考慮的，首先是節省人類的勞動力，在先進機器的幫助下，可以不費吹灰之力就完成復雜的施工，同時也不必擔心人類的安全了。更為重要的是，以往浪費大量時間完成的工作，在智能技術的幫助下很快就能完成，有效的提高了工作效率。
人工智能是以人類智能為基礎的，但是從一定程度上來說卻沒有人類的智慧。但是其存在的最主要的目的是幫助人類完成難度較高的工作，在危險性較大的工作中，運用人工智能技術能夠有效地保證工作人員的安全。尤其是在電氣工程的施工環節，人工智能技術突出表現在資料的收集與整理，具體有較高的實用性，因此智能技術在當今的電氣施工中具有廣闊的發展前景，更為重要的是，其應用價值能夠在實際施工中得到最大化的發揮。
在當今的電力系統中，我們必須要重視其主導地位。但是電氣工程在具體的施工中是一項復雜的工程，尤其是在過去，傳統的施工技術往往要將一項工程延長至較長的時間才能完工。但是自從有了智能技術就不同了，其能夠有效的保證避免發生危險性的情況，并且在解決電氣工程中的問題時同樣具有較高的水平。在今后的發展過程中，電氣工程中智能技術必將發展得愈發強大，從節約人力、物力、財力等多個方面產生積極的影響。
2 人工智能技術在電氣工程管理中的優勢
2.1 過去，傳統的控制器在收集數據與整理信息方面的速度較為緩慢，一定程度上延誤了工程的施工速度，但是與現代化的智能技術相比，后者更加具有優勢。智能技術在這方面的效率已經在實踐中得到檢驗，不僅能夠快速的收集與整理數據，同時在控制信息的語言方面也具有明顯的優勢。
2.2 在電氣工程的控制過程中，智能技術始終保持著穩定的特性。由于控制對象需要根據實際情況進行計算得出結論，所以在傳統控制算法的計算過程中，只能針對特定的對象進行控制，那么其他對象的控制就很難找到合適的方法。人工智能在這方面的表現同樣十分突出，工作人員不必再擔心選擇特定的控制對象了，在縮短施工時間的同時也保證了控制效果達到相應的標準。
2.3 設計簡單
傳統的控制設備主要是通過控制對象的具體特點來進行設計，然而，很多不確定的問題會出現在模型建構過程中，進而加大模型設計的難度。使用人工智能技術，可以利用函數近似器對控制對象進行控制，簡單易行。
2.4 可以對整個電氣系統進行有效的控制
對電氣工程自動化控制系統進行有效的調節是人工智能化控制器的一大優勢，人工智能化控制器主要是通過響應、變化時間來實現這一調節。無論在何種情況下，人工智能控制器都要優越于傳統的控制器。除此之外，人工智能控制器還有一大優勢，即它在調節電氣設備的時候，無需技術人員在場操作和監督，只需通過改動相關數據，盡可以實現自動調節。
2.5 無需建立控制模型
在電氣工程自動化控制中，如果使用的是傳統的控制器，一旦被控制對象出現比較復雜的動態過程，控制器就無法準確地掌握其變化過程，如果使用人工智能化控制器，完全可以避免這類問題，它不需要對被控制對象的模型進行設計，進而徹底杜絕了出現難以控制的現象。
3 人工智能技術在電氣工程管理中的應用領域
3.1 在電氣設備方面
電氣設備的運行在電氣工程中是一個較為復雜的過程，它牽涉到各個領域的相關知識，一般情況下，只有專業人才才能真正駕馭。如果在電氣設備中使用人工智能技術對設備運行進行控制，就無需人類腦力勞作，這不僅僅可以節約人力資源，而且還可以大大提高設備運行的精確度，從而提高工作效率。
3.2 在事故診斷方面
電力系統是一項非常復雜的工程，在具體操作中，局部容易出現各種故障，如果不能及時解決，勢必會影響整個電力系統的運行，最終造成極大的損失。傳統的故障診斷方法步驟繁多，不夠精確，經常出現誤診的現象，如果使用人工智能技術對故障進行診斷，不僅步驟簡單，而且能夠保證較高的 準確率。
3.3 在電氣控制方面
電氣控制對整個電氣系統的運行起著決定性的作用，在電氣控制中使用較多的人工智能技術主要有模糊控制以及神經網絡專家軟件兩種，這兩種技術不僅可以節約勞動力，降低成本，而且還可以提高電氣系統的運行效率。
3.4 日常操作方面
電氣系統對操作過程有著極高的要求，不僅如此，其操作過程極為繁雜，稍不留意就可能出錯，從而導致重大事故的發生，造成巨大的經濟損失。如果在電氣系統日常操作過程中使用人工智能技術，不僅僅可以極大地簡化操作步驟，而且還可以實現遠程操控，進而突破地域限制，極大地提高工作效率。
結束語
智能技術在電氣施工管理過程中應用得較為廣泛，這一定程度上還需要感謝計算機技術的發展，可以說其是人工智能技術存在的基礎，在今后隨著科學技術發展得愈發強大，相信人們一定能夠將這一技術拓展到工程施工中的各個環節。人工智能的主要特點就是在節省時間的前提下有效的縮短了收集與整理數據的時間，進一步對相關圖形或文字進行分析，從而得到準確的結論。一方面，有效的提高了施工效率，另一方面，也節省了大量的人力、物力，企業的經濟效益因此而提高。
參考文獻
[1]楊齊安.電氣工程自動化中智能技術的應用探討[J].民營科技，2014（7）.
第7篇：人工智能技術的前景范文
關鍵詞 機器人 人工智能 實時系統 挑戰 展望
中圖分類號：TP242 文獻標識碼：A
人工智能（Artificial Intelligence），英文簡寫是AI。它主要研究、發掘應用在延伸、模擬和擴展人的智能理論、技術、方法，以及應用系統的一門新科技。“人工智能”一詞剛開始，由1956年美國計算機協會組織的達特莫學會上提出的。自那以后，研究者們發展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之擴展。由于智能概念的不確定，人工智能的概念一直沒有一個統一的標準。
1機器人、人工智能概述
人工智能學科的出現與發展不是偶然的、孤立的，它是與整個科學體系的演化和發展進程密切相關的。人工智能是自然智能（特別是人的智能）的模擬、延伸和擴展，即研究“機器智能”，也開發“智能機器”。如果把計算機看作是寶劍，那么人工智能就是高明靈巧的劍法。
1956年夏季，在美國達特摩斯大學，由麥卡賽、明斯基、香農等發起，由西蒙、塞繆爾、紐厄爾等參加，舉行了關于“如何用機器模擬人的智能”的學術研討會，第一次正式采用“人工智能”的術語。這次具有歷史意義的、為期兩個月之久的學術會議，標志著“人工智能”新學科的誕生。
人工智能在電子技術方面的應用可以把人工智能和仿真技術相結合，以單片機硬件電路為專家系統的知識來源，建立單片機硬件配置專家系統，進行故障診斷，以提高糾錯能力。人工智能技術也被引入到了計算機網絡領域，計算機網絡安全管理的常用技術是防火墻技術，而防火墻的核心部分就是入侵檢測技術。隨著網絡的迅速發展，各種入侵手段也在層出不窮，單憑傳統的防范手段已遠遠不能滿足現實的需要，把人工智能技術應用到網絡安全管理領域，大大提高了它的安全性。
2學科交叉帶來的挑戰
實時人工智能是實時系統和人工智能技術相互結合的一個新的研究領域。實時人工智能系統是一種在動態的環境中，能夠利用有限的資源來可靠地完成關鍵性任務的系統。目前大多數人工智能規劃和問題求解系統都試圖產生一個完全的精確解，但是在資源限制的狀態下， 快速地產生一個近似解將更有效。Anytime算法能夠折衷解的質量和計算時間，是人工智能技術應用在實時環境中的有效技術。由基本的Anytime算法構成實時人工智能系統的關鍵之一是如何給基本算法分配時間， 從而可以獲得系統的性能描述，實施有效的實時監控。時間分配算法，爬山算法僅能找到局部最優解，如果組織問題滿足局部組織問題的條件，它能夠找到最優解。對于不滿足局部組織問題的條件的大型組織結構，爬山算法不能保證找到全局最優解。遺傳算法適合于尋找全局解，但搜索效率取決于一些關鍵參數的確定和算子的操作機制選取。
智能主體是智能互聯網中的生靈，它是一種智能的軟件實體，能夠在智能互聯網中自由遨游，為用戶提供各種智能服務。所謂網絡智能軟件是面向智能主體的研究方法所設計、開發的軟件。網絡智能軟件技術是網絡技術、人工智能技術、軟件工程技術的結合。
3機器人、人工智能及實時系統的前景展望
人工智能的研究目標是認識與模擬人類智能行為。傳統人工智能研究往往將研究重點集中于對人類單個智能品質如計算能力、推理能力、記憶能力、搜索能力、直覺能力等的研究與模擬。然而，由于人類智能行為是各種單個智能品質的綜合體現，因此傳統研究方法往往無法充分刻畫或恰當模擬人類的智能行為。把人看成多種智能品質構成的有機整體――智能體（agent），綜合考察智能體的各種智能行為與特征，是當前人工智能研究者共同的愿望。
人工智能作為一個整體的研究才剛剛開始，離我們的目標還很遙遠。但人工智能在某些方面將會有較大的突破。
半個世紀以來，人工智能發展極其迅速，專家系統、智能控制在短短的10余年里就發展成熟。目前的焦點，如分布式和協同式多專家系統、機器學習（知識挖掘和知識發現）方法、硬軟件一體化技術以及并行分布處理技術還有MAS的研究，也有望在下一個5年內也會成熟。根據AI目前的發展態勢，以及現有的規劃，將AI未來的發展必將越來越廣泛，越來越深入，越來越快地，向著人類智能的方向逼近。
4總結
人工智能這門科目的出現、發展并非偶然，它和整個科學體系進化和發展進程有著緊密關聯。21世紀會變成智能革命的時期，信息時代的特征分為三個方面：聯結、符號和行為主義，在信息論啟發下，達到統一和諧，在每個領域交互研究與發展中，一定會發生一場智能革命，真正意義達到人和機器一起協調思考的新時期。
第8篇：人工智能技術的前景范文
一、芯片
據人工智能協會的《中國AI創新應用白皮書》顯示，從1986年到2007年，全球單日信息存儲能力增加了約120倍，在數據生成量方面，預計到2020年，將達到44ZB，是2009年的44倍。數據量的成倍增長，伴隨的是芯片行業的蓬勃發展。
在這條賽道上，有智能設備廠商、云計算廠商、傳統芯片廠商。蘋果、微軟和谷歌都在開發自己的處理器，應用于人工智能和其他的工作負載，其目標是實現在沒有云處理的情況下壓縮算法。大數據、人工智能以及高性能計算和分析越來越趨向于利用GPU。這一趨勢使英偉達成為重要玩家，同時，也為AMD注入了新的活力。英特爾將其布局從個人電腦轉向數據中心和物聯網。
此外，一些更加垂直細分的初創公司的表現同樣不容小覷。近期，寒武紀、地平線、深鑒、Kneron、鯤云科技等人工智能芯片公司相繼獲得融資，新一代計算芯片可以提供更強大的計算力，同時在集群上實現的分布式計算能夠幫助人工智能模型在更大的數據集上運行。
二、智能音箱
相對于傳統音箱而言，智能音箱不僅是音響產品，同時是涵蓋了內容服務、互聯網服務及語音交互功能的智能化產品，不僅具備WiFi連接功能，提供音樂、有聲讀物等內容服務及信息查詢、網購等互聯網服務，還能與智能家居連接，實現場景化智能家居控制。
也因此，2017年成為了“百箱大戰”的一年，智能音箱的炙熱戰火從國外燒到了國內。目前國內切入音箱市場的公司主要有三類：
一是以喜馬拉雅“小雅”為代表的內容基因的公司，他們和“傳統音箱”最為接近，但內容的智能播放提升了用戶在聆聽場景下的交互體驗。二是包括Rokid、出門問問、Broadlink等在內的“智能公司”，在他們的產品里，音樂內容只是眾多功能之一，更多的亮點在語音交互、連接智能家居上。而第三種則是小米、阿里、京東、聯想等“大公司”，他們背后是有龐大的商業生態。
三、醫療影像
今年11月15日，科技部公布了首批國家新一代人工智能開放創新平臺名單，其中，就包括依托騰訊建設的醫療影像診斷平臺覓影。
AI+醫療是近年來資本投資和企業拓展新業務的熱點，這其中又以醫療影像為甚原因有兩點：醫療影像是所有大病診療的入口和基礎，放射科醫生是醫療行業最短缺的人員之一；人工智能技術爆發的核心——深度學習，正好最擅長分析影像類數據。如此，使得影像識別技術成了最有可能在醫療領域率先落地的技術。
短期來看，目前AI+醫療影像的商業模式一定是To B，并且在競爭初期，渠道為王；從長期來看，To C也有很大的商業機會，隨著技術的成熟，未來病人可以自由選擇AI醫療商的產品進行服務。
四、安防
就目前來說，安防本身具有兩大特性，第一、在傳統的以視頻為主的安防行業中，經過多年的發展，已經積累了大量的數據資源，滿足了人工智能基于大數據為基礎的算法模型訓練的要求；第二、安防行業中事前預防、事中響應、事后追查的特性剛好吻合了人工智能的算法和技術。
也就是說，目前AI在安防領域的應用主要通過圖像識別、大數據及視頻結構化等技術進行作用的。而從行業角度來看，主要在公安、交通、樓宇、金融、工業、民用等領域應用較廣，其中以公安應用最為核心。另外，AI+安防在提前預防犯罪，和保障社會安全方面也起到了非常重要作用。
目前來說，雖然AI在安防領域的應用有著很好的前景，但還沒有達到真正實用的階段，應用中存在諸多的問題需要不斷完善和解決，比如環境適應性差、場景理解受限、人臉識別準確率等等問題。
五、語音交互
2017年，很多業內專家都認為，“語音”將會成為下一代人機交互的主要方式。其原因有三：
首先，語音交互更為自然和方便；其次，語音交互相對于文字交互模式而言，能夠解放人們更多的感官；第三，基于智能語音交互，不需要對APP、瀏覽器進行點擊操作，而是直接通過語音操作的特質，使其能夠凌駕于瀏覽器、APP等其他應用的入口之上，成為一個新入口，而這個入口，將會變革更多的產業，諸如信息搜索、分發。
涉及語音交互的公司包括人工智能機器人廠商、人機交互技術和渠道提供商，以及基礎平臺支撐和關聯技術提供商：??
1、人工智能機器人廠商?主要包括小i機器人等智能機器人廠商，同時還有清華、中科院等人工智能技術研究院校和科研院所。??2、人機交互技術或渠道提供商?包括科大訊飛、捷通華聲、車音網、思必馳等語音技術提供商，以及短信(移動、電信、聯通)、QQ等服務提供商。??3、基礎平臺支撐和關聯技術提供商?包括IDC、云計算平臺、數據挖掘等技術提供商。?
六、融資/收購
大勢所趨下，無論是國內還是海外市場，科技巨頭正在以內生式AI領域的研發，和外延式的直接投資、或收購AI領域的創業團隊等方式在AI領域進行積極部署。而巨頭們收購企業的原因，不外乎爭奪團隊、專利、人才，同時，也是對自身業務的補充，以及為了公司在今后技術生態里的布局和站位考慮。
除了收購，2017年形成的另一個熱浪是融資。我們來看今年發生的融資大事件：
2017年2月，三星、英偉達聯手投資了AI智能語音助手公司SoundHound，這家公司以語音識別與搜索技術獲得了7500萬美元的投資；2017年3月，蔚來汽車以自動駕駛、輔助駕駛獲得了來自IDG資本、高瓴資本等投資方6億美元投資；2017年3月，Geek+科技以智能機器人技術獲得了火山石資本等投資方1.5億美元投資；2017年4月商湯科技以計算機視覺技術獲得了賽領資本6千萬美元投資；2017年5月，深鑒科技以處理器/芯片獲得了高榕資本等投資方數千萬美元的投資；2017年10月，地平線機器人獲得由英特爾投資、嘉實投資等資本方近億美元A+輪融資。
七、人才流動
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八、政策
自今年7月國務院《新一代人工智能發展規劃》后，各地區都在從不同層面加強人工智能相關政策的部署。今年10月，北京市正式印發《中關村國家自主創新示范區人工智能產業培育行動計劃(2017—2020年)》；11月14日，上海市《關于本市推動新一代人工智能發展的實施意見》，提出到2020年，重點產業規模將超過1000億元。11月18日，有“中國光谷”之稱的武漢東湖高新區，出臺全國首個區域性《促進人工智能產業發展的若干政策》，并《東湖高新區人工智能產業規劃》，提出未來三年將每年設立不低于2億元的人工智能產業發展專項資金。
同時，也了“國字號”的人工智能開放創新平臺。11月15日，科技部宣布成立新一代人工智能發展規劃推進辦公室，并公布首批國家新一代人工智能開放創新平臺名單：依托百度公司建設自動駕駛國家新一代人工智能開放創新平臺，依托阿里云公司建設城市大腦國家新一代人工智能開放創新平臺，依托騰訊公司建設醫療影像國家新一代人工智能開放創新平臺，依托科大訊飛公司建設智能語音國家新一代人工智能開放創新平臺位列其中。
跡象表明，人工智能政策正在從中央傳導至地方，AI政策自上而下開始發酵，我國已經進入AI產業的“黃金窗口期”，預計未來將有更多地方的政策文件出臺，從而形成多點齊放的局面。
九、智能制造
波士頓咨詢在一份名為《工業4.0——未來生產力和制造業發展前景》的報告中明確指出，以云計算、大數據分析為代表的新技術將為中國制造業的生產效率帶來15%—25%的提升，
智能制造，是在基于互聯網的物聯網意義上實現的包括企業與社會在內的全過程的制造，把工業4.0的“智能工廠”、“智能生產”、“智能物流”進一步擴展到“智能消費”、“智能服務”等全過程的智能化中去，只在這些意義上，才能真正地認識到我們所面臨的前所未有的形勢。
這一年來，各大制造企業為了重塑自身在制造業的全球競爭優勢，在各層面高度重視智能制造，并相應啟動了一系列針對基于模型的企業、網絡物理系統、工業機器人、先進測量與分析、智能制造系統集成等智能制造關鍵要素的計劃和項目，以對“AI+制造”的新競爭力形成進行系統支持。
十、場景創新
第9篇：人工智能技術的前景范文
關鍵詞：人工智能教育；創新思維；實踐能力；信息技術課
新課改要求教學應當促進學生全面發展，其中，對創新思維和實踐能力的培養尤為重視。初中階段如何科學、有效地培養學生的創新思維與實踐能力是每一個教育者需要思考和研究的問題。
一、創新思維與實踐能力的培養
1.創新思維與實踐能力的重要性
每個人都擁有創造能力，這種能力是可以開發的，并對學生人生發展起重要作用，如何科學開發學生的創造能力，離不開對創新思維和實踐能力的培養。教師應該有意識的發現和訓練學生的創新思維，多鍛煉學生的動手能力，提高他們的實踐能力，為學生主動創造做準備。
2.培養創新思維與實踐能力的途徑
培養創新思維和實踐能力的途徑有很多，初中階段學校的數學課、自然科學課、社會實踐課、信息技術課等課程是培養學生創新思維和實踐能力的有效途徑。其中以人工智能教育為重點的信息技術課可以利用編程技術、信息化技術、大數據技術的學習，高效、系統地開發學生創新思維，科學地提升學生的實踐能力。
二、人工智能教育與信息技術課的融合
當前，人工智能技術發展得如火如荼，語音識別、機器翻譯、計算機交互、計算機視覺、機器閱讀識別等技術的突破，向我們展示了人工智能的優越性和未來前景，很多地區和學校也已將人工智能教育，如編程、信息處理，作為必修內容納入了學校的教學大綱之中。人工智能教育包含編程、大數據、機器人等多個技術領域的學習，中學階段可以利用信息技術課將人工智能教育的相關內容融入教學中，例如：Python編程、APP制作、機器人教育。
在初中信息技術教學中，應當向學生傳授編程的相關知識，讓學生初步認識編程、了解編程常識，并引導學生利用計算機進行編寫代碼。利用現代教學思路和教學創新激發學生興趣，提高學生信息技術課學習效率和實踐能力。為學生打造智能化、個性化，富有創造性的學習體驗。
三、人工智能教育的實踐要求
在信息技術課程的教學過程中融入編程等人工智能知識，可以豐富教學內容，拓寬學生視野，增加學生知識儲備，同時也能有效激發學生興趣，滿足學生好奇心，轉化為實踐、創新的動力。但是在實施人工智能教育的過程中，需要注意以下幾個問題，以信息技術課中編程教學為例：
1. 要考慮學生的接受度，體現量力性教學原則，不超綱不越級。
2. 要注重環境的創設，打造輕松愉快的學習環境，充分調動學生熱情，幫助激發學生創新思維和實踐動機。
3. 要注重編程常識的普及和實踐引導，給學生充足的思維空間和操作機會。
4. 要注重教學的系統性和連貫性，加強編程技術同信息技術知識、其他人工智能技術的關聯，為學習的水平、順向遷移打好基礎。
只有明確教學目標，不斷地優化教學過程，監控各個環節，加強與學生溝通，積極開發和訓練學生的創新思維和實踐能力，才能將人工智能教育的效果最大化，從而不斷提高人工智能教育的教學質量。
四、人工智能教育存在的問題
自新課改提出了信息化教育后，我國不少地區已經開始探索人工智能教育問題，尤其在義務教育階段，開展了各種形式的人工智能教育，但是由于各地區經濟發展水平不同，教育基礎、教學水平和資源條件不同，正面臨著諸多問題。
目前在我國中學階段，人工智能教育發展水平整體較低，存在著地區不均衡、教育資源不均衡、教學水平不均衡、學生學習程度不均衡等多方面問題，需要人力物力財力的持續投入，優化人工智能教育平臺，完善人工智能教育基礎設施，讓人工智能教育更規范。同時，教育工作者也需要不斷研究、調整教學模式，更好地激發學生創新思維，提高實踐能力。
五、結語
本文通過中學生信息技術課和人工智能教育的結合，淺談人工智能教育與培養學生創新思維、實踐能力的關系。人工智能教育的實施有利于中學生開發創新思維，提升動手能力，可以和多學科聯動教學，加強學科間的聯系，促進學生全面發展。目前在我國中學階段，人工智能教育發展水平整體較低，存在著地區不均衡、教育資源不均衡、教學水平不均衡、學生學習程度不均衡等多方面問題，仍需教育工作者不斷研究改進，讓人工智能教育更規范，更好地激發學生創新思維及實踐能力。
參考文獻
[1]李宏堡，袁明遠，王海英.“人工智能+教育”的驅動力與新指南——UNESCO《教育中的人工智能》報告的解析與思考[J].遠程教育雜志，2019，37(04):3-12.
