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關鍵詞： 人工智能； 發展歷程； 智慧城市； 發展趨勢

中圖分類號： TN911.73?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2016）07?0112?03

Abstract： The artificial intelligence in network age takes the computer as the core， and has great development and innovation in the research of the interdisciplinary field， including cognitive science， biological intelligence， physics and network science. The level of artificial intelligence is high， and processing speed is fast， which can reduce the burden of manual labour or mental work for human， and greatly improve the human life quality and production efficiency. The development process of artificial intelligence is described， and the application of artificial intelligence in Internet age is analyzed by taking intelligent distribution network and smart city as the example. The development trend of artificial intelligence is estimated. This analysis has positive meaning to analyze the development of artificial intelligence.

Keywords： artificial intelligence； development history； smart city； development trend

1 人工智能發展的歷程

20世紀50年代隨著第一臺現代計算機的出現，人工智能的興起涌現了一些研究成果，如機器定理證明、通用問題求解程序LISP表處理語言、跳棋程序等，不過到50年代末期發展進入瓶頸期。

在60年代初期，專家系統的出現使得人工智能進一步發展，直至70年代末。這一時期的主要研究成果是MYCIN疾病診斷和治療系統、Hearsay?II語音理解系統、PROSPECTIOR探礦系統和DENDRAL化學質譜分析系統等，專家系統的出現和成熟把人工智能推向了實用化的發展道路。

在1982年，日本開始了“第五代計算機研制計劃”，掀起了人工智能研究的熱潮，使人工智能在80年代得到極大的發展。在1987年，美國召開第一次神經網絡國際會議，此后各國都加大了對神經網絡的研究，使神經網絡飛速發展，極大地提升了信息處理的效率，為人工智能的進一步發展奠定了基礎。

90年代，隨著國際互連網技術的成熟與應用，人工智能的研究對象開始由單個智能主體轉向網絡環境下的多個智能主體，更加關注整個的網絡環境，更加的立體和全面。人工智能不僅能解答基于同一目標的分布式問題，還能解答基于網絡環境的多目標問題求解，極大的提升了人工智能的實用性、智能性。而Hopfield多層神經網絡的發展，則進一步擴大了人工智能的應用范圍。

2 基于網絡時代下的人工智能的應用

2.1 以智能配網為例

傳統的通信方式已適應配網智能化發展的需要，對于二級通信方式更是如此，因為其需要架鋪屏蔽載波電纜。而屏蔽載波電纜的架鋪不僅工程造價高、施工難度大，而且建設周期也長，不具備環路條件[1]。盡管可進行GPRS無線公網改造，但還是會存在任一級通信中斷都會影響配網終端設備的通信，可靠性、安全性差的問題還是沒有得到妥善解決。普及無線專網技術在智能配網中的應用，減少停電時間和經濟損失。而新一代無線通信技術的發展及成熟，為智能配網的完善提供了技術支撐。無線專網技術的應用應在電力監控系統的范疇內進行，以網絡的生產控制大區為發展平臺，借助于生產控制大區的專用網絡通道進行通信[2]。WiMax技術是智能配網應用無線專網技術的首選，其“三遙”功能是通過配電調度系統、無線專網通信的配電終端裝置實現的[2]。

WiMAX技術能在現有的網絡設備上開展，支持TCP/IP協議，基站可提供標準的以太網口，通過全IP的網絡與現有的網絡直接連接，連接城域網。WiMAX電力專網能綜合接入包括無線路由器的常見網絡終端設備，直接連接二層交換機，并把信息以圖標、語音、數據的形式進行傳遞。通常情況下，配電終端的數量是變壓器的數十倍，而一個中等城市變壓器的數量也是相當可觀，不利于配電終端相關信息數據的管理，對于離散型高、距離遠、數量多的配電終端更是如此，而WiMAX電力專網可點對多點、遠距離傳輸、運行可靠，有效應對上述問題，可以把配電終端直接接入配電控制中心，非常有利于調度中心收集線路故障信息、智能電表的大用戶的用電量。

比如，對于一個配有主干光纖設備到供電公司的開閉所，假設配電支路的最遠配電終端距開閉所15 km，開閉所距離供電局20 km，配電終端FTU和TTU均勻分布在配電支路沿線內，電桿高度5 m，控制箱附近10 m開闊。那么可以沿配電支線走向建設3個WiMAX基站，每個基站覆蓋半徑4 km，以就近原則接入終端，每個基站接入60個，覆蓋配電支線全段。為了確保以后發展需要，可把配電終端接入基站的數量設為200，并通過劃分扇區增加容量。通過WiMax基站，開閉所就能通過無線專網對數據進行收集和整理，然后再通過開閉所的光纖主干網把相關數據匯集到配網調度控制中心的DMS系統中。

2.2 以智慧城市為例

應用智慧城市關鍵支撐技術構建智慧城市時，首先要著眼于城市的整體規劃和布局，設計初步的智慧城市的頂層架構方案，結合城市的信息化建設方向，并對方案進行整體的分析和考證，保證方案的可操作性和有效性，確定建設智慧城市的戰略目標，在整體上把握智慧城市建設的效果。其次，各支撐技術系統要保證智慧城市建設方案的順利實施，各技術系統的建設要保持開放性和標準化，并在他們之間建立相互聯系和配合的規則和標準，實現系統的可運營和可管理。

構建智慧化信息支撐體系是智慧城市建設的基礎工作。在城市基礎設施領域，利用關鍵支撐技術，實現城市基礎設施的智能化，主要的工作對象是交通、環境、通信、水電、公共安全、醫療、政務，繼而收集并利用城市各種形式的資源。在信息資源整合方面，加強對大數據和云計算技術的應用，提高智能分析數據的能力，并不斷完善整體運行平臺的建設[2]。

如圖1所示為智慧城市信息支撐體系架構，作為一種開放式立體體系架構，它是由平臺層、感知層、應用層、網絡層組成。值得注意的是，整個網絡中的智能處理、計算能力在這四個層面上都有所體現：網絡層的使能控制層面、應用層內的智能處理層面、感知層的網關層面、平臺層的大數據智能分析與PAAS公共服務層面[3]。該開放式的體系架構實現了整個系統能力的均衡部署，通過四層的相互關聯與智能分布，保證其構架具有可自由擴展、清晰、標準、面向未來的特性。在此構架的基礎上，建議有一個可自由刪除、添加業務的環境，而彈性業務環境能保證業務之間的聯系和互動。

感知網關、感知網絡、傳感器、感知終端等組成了感知層。城市環境中的事物狀態是感知層的主要工作對象，感知層把感知數據送到網絡層，并且為了保證整個體系架構的應用，感知對象、網絡、終端等各個環節處在可運營、可管理的狀態下，城市智慧管理中心要對感知層施加管控手段。

作為智慧城市信息、數據傳遞的主要載體，網絡層使得應用層和感知層之間數據的傳遞更加迅速和可靠。

云計算IAAS層和PAAS層共同組成了平臺層。而云計算IAAS層的核心設施是互聯網絡、數據庫、云計算操作系統、服務器存儲設備，保證應用層和PAAS層的應用服務系統的運行有足夠的資源和穩定的虛擬化運行環境支撐。PAAS層包涵的大數據處理和智能挖掘分析系統、公用服務組件、中間件等主要是為了保障應用層功能的進一步完善和加強。

應用層經常使用到的應用有以下五類：智慧城市決策領域、智慧安全領域、智慧城市管理領域、智慧公眾服務領域、智慧環境領域，五類應用保證了應用層面作為支撐智慧城市發揮功能主體作用的實現，他們相互配合，互為補充。

3 人工智能發展趨勢預估

在計算機網絡迅速發展的時代，可以利用人工智能進行語言翻譯。不過，當前的語言技術并不成熟，尚不能克服語義障礙，既不能把任意輸入轉化為高質量譯文，也不能生動體現自然語言中模糊、曖昧成分，更不能對整篇的文章進行理想的翻譯，但相信隨著語言技術和人工智能的發展，語言翻譯將不再是難事。

自適應系統是人工智能下一個十年的發展方向之一，自適應系統不僅能處理完整的信息，還能處理殘缺的信息，甚至能對殘缺的信息進行智能化補充。發展自適應系統需要相關技術的支撐，筆者認為首先應發展理解與處理上下文的技術，使信息、數據的處理更加成熟、高效、準確。發展多路學習機制，使得自適應系統能在日常的運行中不斷積累經驗，使人工智能能適應不斷變化的環境。最后發展自動進化機制，使得人工智能不斷學習，改變單一的被動處理信息為主動的智能處理信息，甚至具有一定的預判能力。

對于人工智能的學習，還需要大量的技術支撐，現階段已成功運用的學習方法有增強學習算法等。當學習的效果并不理想，尤其是在線學習方面，這將在很長的一段時間內困擾著相關技術研究人員，相信在不久的將來，一定能尋找到一個新的方法來解決移動機器人智能存取信息、自主agent等難題，克服在線學習技術瓶頸。

在最受人們關注的機器人領域里，人工智能蘊含著十分強大的發展空間。雖然現在已經實現了機器人與人的對話交流等強大功能，但相信在未來，人們一定會挖掘出人工智能更多更強大的功能并運用到機器人中，讓機器人更好的為人們服務。在控制領域內，雖然已經實現了遠程操控技術，但并不普及，相信在未來，人們可以更輕松自如地利用人工智能實現對家用電器等的遠程控制。

4 結 語

人工智能一直處于計算機的前沿技術，其研究的理論和發展在很大程度上決定著計算機的發展方向。本文主要介紹了人工智能的發展歷程，人工智能在智慧城市中的應用以及發展趨勢預估。重點以構建智慧城市為例，闡述了人工智能在建設智慧城市中的具體應用。隨著人工智能技術的發展，它將會給人們的學習、生活和工作帶來極大的便利。

參考文獻

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關鍵詞：人工智能；傳統會計；影響分析；對策

引言

“人工智能”這個詞，在很久之前也許還只是存在于人們的腦海中，甚至根本不敢想象它的實現，而自2016年谷歌智能系統“阿爾法狗”戰勝韓國著名圍棋棋手李世石后[1]，引發了全球對人工智能的思考。21世紀以來，越來越多的行業正在逐步運用人工智能這一技術，在會計這一領域，突出表現的是財務機器人的出現，這意味著從事著簡單重復性工作的傳統會計從業人員將面臨被替代的風險。根據財政部最近數據顯示：截至2018年10月，累計有722萬余人通過考試取得了初、中級會計資格或高級會計師評審資格。其中，初級510萬余人，中級196萬余人，高級16萬余人。換句話說，在全國2000萬同行中，每4個會計中就有人持有一本初級會計證書；10個會計中就有一位持有中級會計職稱證書。這樣的數字顯得有些可怕，因此，在人工智能高速發展的時代下，會計職能的轉變顯得尤為重要，會計人員只有不斷改變自己，適應新時代的大浪潮，才能抓住機遇實現雙贏，將人工智能發揮出最大的效能。

人工智能時代下會計行業的發展背景

（一）人工智能在會計行業的現狀

就目前而言，人工智能在我國會計領域的應用還處于萌芽階段[7]，財務機器人是人工智能在會計領域中一個具體的應用。傳統會計有兩項基本職能：核算與監督，目前已問世的財務機器人，它們的功能都幾乎以會計核算為主，解放了手工賬，財務機器人在設定好程序后可以自動錄入數據、憑證，完成以前需要人工一步步煩瑣的工作，解放了會計最低層的勞動力，滿足了企業的日常會計信息需求，但是在會計系統中一些主觀的行為如審計、判斷等依然需要財務人員手動操作。會計核算的程序和七種會計核算方法的相互關系見圖1[5]。據國家統計局發表的數據顯示，2017年，我國大數據核心產業規模為236億元，同比增長40.5%，人工智能也是其中的一部分，而2017年正是人工智能運用于會計行業的一大歷史里程碑。

（二）人工智能對會計行業的影響

人工智能對傳統會計有積極和消極兩個方面的影響。從積極影響來看，首先人工智能可以提高工作效率[6]。在會計工作中，傳統的手工核算消耗了大量的人力成本，付出了大量的精力和時間，導致工作效率的低下，而人工智能擁有數據庫的支撐，能夠自動生成財務報表，提高工作效率，并且幫助企業降低了風險和成本，促使工作高效率地完成。此外，人工智能可以降低信息失誤和失真，人工完成煩瑣復雜的工作，難免會導致一些錯誤，例如登記手工賬出現筆誤，進而影響了企業的工作效率，而人工智能的運用，在很大程度上避免和遏制了這一現象。從消極方面來看，主要影響是傳統會計人員將面臨失業的風險[2]，人工智能在會計行業的應用，帶來的最直觀的影響就是取代了大量的簡單重復的工作，因而對傳統的會計從業人員需求減少，同時勢必會造成對會計人員能力要求的提高，那些不能適應這種變化的會計人員便面臨著失業的風險。同時，會計信息存在安全隱患[2]，人工智能技術的復雜性和高要求性將可能造成一定程度的企業會計信息安全風險，如果企業缺少相應的專業人員或系統維護不及時，很可能存在企業財務數據甚至商業機密泄漏的風險，對企業造成不可挽回的損失。人工智能與傳統會計對比分析人工智能與傳統會計相比在不同層面上存在著差異。見表1。

人工智能時代會計的發展方向

（一）傳統會計向管理會計轉型

在繁瑣的基礎性核算工作逐漸被人工智能替代后，企業對會計人員的管理型思維提出了更高的要求[4]，會計人員不僅要幫助企業制作報表等財物方面的事宜，更多的是要將財務知識結合企業各個部門現狀，為企業的長遠發展考慮，同時利用自身積累的經驗，對企業的經營發展提供全面預算、成本控制、風險評判等支持，積極參與企業未來發展戰略的制定，為企業創造出更高的價值。在此背景下，雖然傳統的會計功能被取代，但是管理會計反而能利用智能化，能夠對基礎的財務數據做出進一步分析，為企業的管理出謀劃策。面對目前瞬息萬變的市場，通過分析各項財務數據做出管理決策，整個過程都需要會計人員的參與，未來傳統會計也必向管理會計轉型，會計人員也不再僅僅記錄和核算過去的業務，更應該為企業未來的管理和發展出謀劃策。

（二）會計與人工智能相互融合，取長補短

未來智能化將是時代的發展趨勢，會計應該與人工智能更加深度融合，取長補短。一方面，在培養會計人才時加入人工智能知識的學習，注重培養綜合型的管理會計人員，利用人工智能技術促進會計行業的發展；另一方面，不能松懈對會計基礎理論的研究，同時也要培養會計人員獨立思考和解決問題的能力，人工智能只是一個工具，把握大局的還是會計工作者，企業不能過于依賴人工智能。

（三）會計從業人員提升自身綜合素質

會計從業人員在這一嚴峻的背景下，應該不斷提升自己的專業能力和綜合素質，積極轉變傳統的會計職能，達到能夠兼顧財務會計、財務審計和管理會計等多種工作，能夠完成人工智能無法實現的工作的程度，同時積極學習新領域的知識，例如現代的智能軟件，提高工作效率。通過本文研究，筆者認為人工智能的發展與應用在未來是必然的，會計人員只有積極順應時代的發展，不斷優化自身的職業水準，提高管理決策的水平，才能立于時展之巔。

參考文獻

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百度：AI成為頭號戰略 無人駕駛是重中之重

三家企業中，對人工智能布局最早、投入成本最高的當數百度。百度創始人李彥宏日前在接受《財經》雜志采訪時曾說：“人工智能確實會帶來無窮無盡的可能性，在這方面百度目前確實也是非常領先的。如果這個機會我們能夠抓住，百度可以變成一個完全不一樣的公司，變成一個比現在影響力大得多的公司。”

早在2013年，百度就成立了深度學習研究院，致力于人工智能的開發，是當時國內唯一一家在深度學習方面進行大規模投入的公司。目前，百度研究院、百度大數據、百度語音和百度圖像等技術都已歸入人工智能技術體系。百度在人工智能領域涉獵項目眾多，主攻方向有六個：深度學習平臺、圖像識別基本技術、細粒度圖像識別、視頻分析、AR技術和醫院圖像識別。

經過幾年的發展，百度在人工智能領域共獲得了超過1500項發明專利，領先于微軟、IBM等老牌科技巨頭。此外，百度大腦、人臉識別技術精度、語音識別能力均已達到世界頂級水平。2014年，百度在硅谷投入3億美元打造了人工智能中心，并在硅谷大舉招攬人才，中心目前已經有近200名員工。據悉，百度硅谷研發中心的一個重要使命是服務于百度無人駕駛業務。

自無人駕駛的概念在業界興起，就有兩撥力量在這一領域博弈，一為傳統車企，一為高科技企業。根據自身不同的基因，它們對無人駕駛的理解和布局完全不同。傳統車企的思路為無人駕駛是“裝了電腦系統的汽車”，它們通常從低級的輔助駕駛開始做，希望通過不斷地提升輔助駕駛的能力來達到未來完全的無人駕駛；而高科技企業對無人駕駛的理解是“裝了四個輪子的電腦”，它們通常直接進行無人駕駛研發，最典型的代表是百度和谷歌。

今年8月，在深圳舉辦的的CCF-GAIR大會上，百度無人駕駛事業部總經理王勁說道，“百度的人工智能主要靠三個最核心的東西：一個是算法，一個是海量數據，第三個是優秀的計算能力。”

百度的無人駕駛事業部成立于2015年底，是百度目前最被寄予厚望的業務。百度今年在蕪湖打造了“全無人車運營區域”，又投資了硅谷知名激光雷達公司Velodyne LiDAR，旨在降低無人車生產成本，加速無人駕駛的商業化進程。

經歷了這么多前期投入，百度無人車何時能實現規模量產？王勁告訴記者：“五年后百度無人車將進行量產，屆時成本會大大低于雇用駕駛員，大幅度提升交通安全及交通效率，且讓人們的出行成本更低。”

騰訊：AI技術研發圍繞核心業務展開

社交作為騰訊的核心業務之一，其平臺和大數據等優勢為人工智能技術的研發提供了更多支持，也為技術在業務上的落地應用提供了更多可能。據了解，騰訊的人工智能研發團隊鑲嵌在不同的事業群里，微信團隊的人工智能小組主要致力于語音識別的研發，SNG（社交網絡事業群）主攻人臉識別、圖片識別等，搜索部門則關注自然語言識別。各部門根據自身業務需要，進行人工智能技術的開發。

在前不久舉辦的GAIR大會上，騰訊優圖實驗室總監黃飛躍接受采訪，講解了優圖團隊目前的主要工作。黃飛躍帶領的優圖團隊隸屬于社交網絡事業群，QQ系列產品的很多功能背后都有優圖團隊的技術支持。優圖團隊的技術主要分為人臉識別、圖片識別、音頻識別三個部分，目前為QQ空間、QQ音樂等超過50款產品提供技術支持。具體而言，人臉識別主要用于騰訊旗下微眾銀行進行人證合一比對、QQ空間好友照片標記；圖片識別則在微云相冊、手機相冊管家等圖片標記管理功能中有所體現；音頻識別主要應用于QQ音樂聽，識曲、全民K歌等功能。這些功能主要用于提升騰訊一系列產品的用戶體驗，提高用戶留存率。

去年6月，優圖團隊在國際權威人臉識別數據庫LFW上以99.65%的成績刷新世界紀錄，超過了實力強勁的Linkface、Face++等新秀，以及Facebook、Google等國際巨頭。目前，優圖的圖片識別技術已經開放給業界，通過“優圖開放平臺”和“騰訊云-萬象優圖”兩個產品，開發者可以擁有頂尖團隊的圖片處理能力。

阿里巴巴：從小AI到ET 阿里云厚積薄發

阿里布局人工智能主要集中于三方面：云計算、物聯網、VR/AR。他們的戰略是從業務驅動開始，逐漸加大檔位。阿里選擇醫療這一領域切入人工智能技術。阿里在全國各地廣泛布局醫療團隊，據統計，參與阿里“未來醫院”計劃的醫療機構已經覆蓋了全國90%的省份。未來，病患只需在家附近的醫院拍一張CT，就可以通過遠程技術完成專家級的診療過程。而這種診療正是基于阿里云人工智能醫療系統。

2016年，隨著人工智能概念不斷升溫，阿里加速了布局的腳步。2016年8月舉辦的云棲大會上，阿里云進行了品牌升級。除了換掉已使用6年的“云”字logo（商標）外，還了一款名為“ET”的人工智能機器人。

ET是四個月前的小AI的升級版，它的功能不再局限于說話聊天，而已被賦予了全局意識。基于阿里云強大的計算能力，ET目前已具備智能語音交互、圖像/視頻識別、交通預測、情感分析等技能。

阿里云認為，在AI大時代，大數據量背后的數學分析建模以及神經網絡深度學習是發展重點。通過計算，數據之間產生了關聯，從而對人類產生現實意義。ET可以在對大數據進行分析整理后，對大環境產生整體判斷和把控，從而解決一些現實生活層面的應用問題。

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【關鍵詞】大數據；人工智能；計算機網絡技術

如今計算機領域掀起了人工智能的浪潮，許多行業和技術正向著智能化方向轉型，人工智能技術也因此得到了迅猛的發展。同時大數據時代的到來也給計算機網絡技術提出了更高的挑戰，數據信息的爆炸式猛增，以及網絡環境的日益復雜，都加快了計算機網絡技術的升級轉型。基于此深入研究人工智能技術在計算機網絡中的應用對提高網絡環境的安全性以及推動計算機網絡技術的進步具有重要意義。

一、大數據時代和人工智能

1、大數據時代。所謂大數據是數據的種類和數量眾多的數據集，在大數據中，數據種類繁多，數量龐大，比較傳統的數據庫數據的真實性更高，數據的處理速度更快。在大數據時代，互聯網依靠數據信息的支撐，對于如何從眾多的信息中快速獲取有價值的數據提出了更高的要求。大數據給我們帶來了新的機遇和挑戰，深入研究大數據技術，合理地在各個領域運用，將會提高數據的應用價值，給我們的生活提供更大的便利。

2、人工智能的特點及優勢。相比于傳統模式，人工智能技術在信息處理上速度更快，準確率更高。在大數據時代這種優勢會更加明顯；人工智能具有成本消耗低的特點，人工智能技術基于專家系統創建知識庫和推理機，有效降低資源消耗的同時，還提升了效率；具有超強的自我學習能力，從基礎的機器學習到尖端的深度學習，從簡單的模式到復雜的人工神經網絡，人工智能都有著優異的表現，而且其發展速度是迅猛的，在某些領域甚至已經超越了人類。

二、人工智能在計算機網絡技術中的應用分析

1、安全管理中的數據挖掘技術。數據挖掘技術是一種深層次的數據分析方法，它按照給定的任務，對大量的數據進行挖掘和分析，揭示隱藏的規律，通過對網絡連接等技術的準確描述，完成同主機的對話，進而找到更加有效的方法。目前基于數據挖掘的技術越來越成熟，在數據化運營中的應用也越來越廣泛。數據挖掘技術極大的促進了人工智能的發展，使其在各個領域得以實現。人工智能技術結合數據挖掘技術可有效排除計算機中的安全漏洞，提高系統安全性。

2、保障網絡安全。如今計算機網絡環境日益復雜化，計算機網絡安全化管理的重要性是不言而喻的。人工智能技術的迅速發展，對計算機網絡安全的防護起著重要的作用，其中智能防火墻技術就是一個典型的例子。智能防火墻能夠自主的對網絡上的信息進行篩選，有選擇的為用戶提供信息，能夠攔截有害信息，防止病毒和垃圾信息進入計算機系統。在對垃圾信息進行處理時，人工智能的入侵檢測技術可以提前對這些信息進行預覽，使問題盡快的被發現處理。在計算機連接互聯網時，人工智能技術會對數據進行分析處理，判斷計算機網絡的安全狀態，并反饋給用戶。這些檢測機制對于提高計算機網絡的可靠性和安全性起著重要的作用。

3、人工智能管理。所說的人工智能系統是由軟件實現的，它以知識庫為基礎，通過對知識庫中數據的分析處理完成相應的任務，同時還能保證及時性。人工智能管理系統在能夠提高工作效率的同時還可以針對不同用戶提供個性化服務，在一段工作結束后，管理系統會對信息進行分析處理，有針對性的為用戶提供服務。在信息查找方面，人工智能管理技術提供了自定義設置功能，使查找數據和信息更加人性化。在日常實際的使用中，人工智能管理系統這些智能化和人性化的特點，對用戶工作效率的提高和時間的節省有著非常重要的意義。

4、網絡管理和系統評價。在網絡管理方面，由于網絡環境時時刻刻都處在動態變化之中，網絡環境的復雜性大大增加了網絡管理工作的難度。而人工智能技術能有效解決這一問題，基于人工智能技術的網絡管理將更加智能化，通過網絡內部的專家知識庫和問題求解技術，能夠建立起一個有著綜合性能的管理系統。這種智能化的管理技術不僅可以將網絡管理人員從繁重的工作中解放出來同時還能有效提高計算機網絡管理的質量和效率。人工智能技術中另外一個重要組成部分就是專家系統。所謂專家系統其實是知識庫和推理機的綜合，利用專家系統技術能夠模擬由領域專家才能解決的復雜問題，提供仿真該領域專家的幫助和指導，讓用戶花更少的時間和費用以更便捷的方式解決專業性問題。將專家系統合理的運用于網絡技術中，能有效提高網絡管理效率。

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人工智能逐漸變為一種社會需要，機器也不再是人們眼中冰冷的工具，而是擁有自我意識的機器。著有《銀河之心》三部曲的中國新一代的科幻作家江波認為“將機器賦予文明，將文明賦予機器。這是人類的使命，也許是最后的使命。”這是他對人工智能的期待和展望，也是未來人工智能發展的方向。

60年來，人工智能經歷了一個從爆發到寒冬再到野蠻生長的發展過程。目前，隨著芯片計算能力的不斷提升以及很多相關先進技術的跨越式發展，人工智能技術和市場正在迎來新的春天，成為這一技術時代的新趨勢，開始真正走入人們的工作和生活，將成為未來十年的產業新風口。

江蘇南大電子信息技術股份有限公司（以下簡稱“南大電子”）作為“中國人工智能技術與應用大會暨人工智能60周年頒獎典禮”主題評選活動的參評嘉賓，不僅榮獲了“人工智能60周年?2016年度中國人工智能卓越貢獻企業”大獎，公司創始人、董事長狄敏先生還被評為“人工智能60周年?2016年度中國人工智能領軍人物”。

南大電子是南京大學旗下一家研發智慧型服務機器人的跨國高新企業。依托南京大學聲學科技領域和人工智能領域的核心技術優勢，南大電子布局全球，致力于智慧型服務機器人產品與服務的研發、實踐，并開拓性地聯合國內各服務行業的標桿企業，努力探索實踐服務機器人在各行業的落地應用。公司在世界聲學王國丹麥設有國際領先的聲學和ID工業設計研發中心，技術實力達到國際領先水平。

作為中國智慧型服務機器人系統的創意者與領導者，南大電子旗下匯聚了一批專業人才，中國科學院聲學研究所李曉東擔任公司首席科學家。核心團隊成員還包括多名海外留學歸國人員及碩士以上學位人員，核心工程師均畢業于國內外頂尖大學，并具有在外企或國內知名企業研發工作經歷，在各自的專業領域內頗有建樹。

南大電子創始人、董事長狄敏，本科就讀于南京大學無線電物理和聲學專業，是南京大學商學院首屆EMBA畢業生，曾進修美國康奈爾大學EMBA項目，現任南京大學校友總會理事、南京大學首屆EMBA聯合會常務副會長、中國（南京）軟件谷發展促進會副會長。狄敏董事長帶領公司努力探索、實踐服務機器人在各行業的落地應用，逐步推進公司在智慧型服務機器人行業的迅速發展。

南大電子還成立智慧型服務機器人產業研究院，致力于為中國機器人與智能制造領域的人才培養和技術轉化提供基地，對機器人與智能制造技術進行應用推廣。南京大學資產經營有限公司董事長高澎教授出任研究院院長。研究院立足產業基礎，以機器人和智能裝備技術研發和產業化為重點，推廣機器人和智能裝備技術的集成和應用，是我國機器人技術的優勢研發單位。

南大電子深刻認識到，未來機器人產業的發展，尤其要把握市場需求，抓住“機遇”，精準發力。本著人工智能讓機器人更加智能化的發展方向，南大電子著眼于智慧型服務機器人的人性化交互，讓人與服務機器人的交互融入情感，讓服務機器人成為一個有溫度的產品，將智慧型服務機器人的情感性做到極致，真正滿足人們對服務的情感需求。

南大電子智慧型服務機器人具備強大的人機交互功能，能夠提供智能化引導分流、業務咨詢、產品營銷、市場宣傳、娛樂互動等服務。其以機器人硬件為載體，依托云平臺強大的智能服務技術，引入大數據分析系統，真正實現“能聽、會說、能思考、會判斷、看得見、認得出”的智能化服務。

持續快速發展的南大電子，始終把握行業技術發展潮流，以精益求精的態度贏得客戶的信賴，旗下的艾德聲機器人（Addasound Robot）廣泛應用于銀行、證券、保險等金融行業，政府、商超、連鎖企業、服務機構等各個領域，幫助客戶提高市場競爭能力。

南大電子完成全國交通銀行智能客服機器人“嬌嬌”的落地與運維。“嬌嬌”是國內首個大規模投入到銀行業中的實體機器人，更是國內首個全面獲準進入金融領域的智慧型服務機器人，其所使用的系統中所搭載的各項交互技術都是來自南大電子的最新的人工智能技術，并且憑借平臺強大的多能力融合和大數據處理能力，整合了包括語音識別（ASR）、語音合成（TTS）和自然語言理解（NLU）技術、聲紋識別技術、智能圖像、人臉識別技術等多項頂尖人工智能技術。

服務機器人市場是一個沒有“天花板”的市場，預計到2020年，服務機器人年銷售收入有望超過300億元人民幣，雖然市場十分可期，但同時也存在許多問題與不足。作為業內的領軍企業，南大電子期待的不只是“嬌嬌”給智慧型服務機器人行業帶來的影響和機遇，還精準把握政策與市場的脈搏。依托于自身強大研發實力與企業綜合實力，南大電子正著力打造艾德聲二代智慧型服務機器人。艾德聲二代智慧型服務機器人是南大電子自主研發的產品，集結多項先進人工智能技術和專利于一身，依托于功能強大的智慧型云服務平臺，真正做到了自然語言對話和智能視覺交互。

中國服務機器人發展機遇有多樣化，首先是市場方面，受老齡化等因素影響，存在巨大市場需求，中國已于1999年步入老齡化社會，據預測，至2020年，中國老齡人口將達到2.48億，老齡化水平將達到17.17%。其次，國家對服務機器人的支持力度非常大。《國家中長期科學和技術發展規劃綱要（2006-2020 年）》將服務機器人作為未來優先發展的前沿技術。可以預見，服務機器人產業的未來市場不可估量。作為行業備受矚目的明日之星，南大電子認為，注重自身的發展戰略，關注共性技術，立足于市場及自身的需求，加強高端產品研發，才能推動企業乃至整個產業的發展。

據民政部預計，預計到2050年，我國將有4.8億人步入老年，占總人口數的35%左右，屆時每天將有3萬人加入老年人隊伍。與日益龐大的老年人口數量形成鮮明對比的是，全國養老機構護理人員數量不足100萬。養老護理勞動力缺口巨大，傳統的養老模式已無法適應當前的養老服務需求，嚴重阻礙了養老產業發展。因此，尋求科技手段解決養老產業的多層次需求已成為行業發展必然趨勢。其中機器人作為全新智能化終端，有望改變包括養老產業在內的服務業格局，并為快速發展的養老產業注入全新血液，推動養老產業的全新運作模式。

養老產業正在成為南大電子智慧型服務機器人的一個重點目標市場。隨著人工智能技術的成熟及運動感知技術的普及應用，以南大電子為代表的智慧型服務機器人將通過語音交互功能為老年人提供生活監管、陪伴聊天等日常服務，給老年人帶來生理與精神上的雙重關懷。

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10月21日，2016英特爾中國行業峰會在珠海召開，來自醫療、金融、交通、零售、能源、教育等行業的企業代表分享了他們對于數字化變革的理解與實踐。這本該是英特爾中國行業峰會的主旋律，但是實際是與會嘉賓對人工智能的話題表現出更大的熱情，有點喧賓奪主的味道。

得AI者得未來

2015年底，許多機構在展望2016年度科技領域時幾乎會不約而同地將人工智能列為重點方向之一。現在來看，人工智能的火爆程度讓最樂觀的預測者都大跌眼鏡，這得歸結于AlphaGo的推波助瀾。

正如文章開始所說，人工智能的使命便是完成海量物聯網數據的商業價值轉化。根據相關預測，2021年，全球將會擁有18億臺PC，86億臺移動設備，157億臺物聯網設備。而到2035年，物聯網設備的數量將會超過1萬億臺，相應的數據數量將會增長2400倍，從1 EB增長到2.3ZB。如何有效管理、控制和利用如此浩瀚的數據，人工智能是解決之道。

所以說，得物聯網者得未來，而得人工智能者將執物聯網之牛耳。只有人工智能才能為“萬物互聯”之后的應用問題提供最佳的解決方案。

2016英特爾中國行業峰會上，英特爾與科大訊飛公司簽署合作備忘錄，雙方將在人工智能領域展開為期三年的基于英特爾至強處理器+英特爾至強融核處理器，以及英特爾至強處理器+FPGA為基礎的機器學習/深度學習研究項目。科大訊飛聯合創始人，訊飛研究院副院長王智國博士非常到位地點評了這一合作：“一直以來，我們雙方都致力于人工智能技術的創新和行業的推動，一方擅長底層計算架構，一方擅長算法及應用。我們期待雙方在人工智能技術上的深度合作能夠推動硬件和軟件的協同設計及優化，共同發現人工智能計算平臺創新的解決方案，推動人工智能產業的發展，并通過這些創新的技術支持更多行業用戶進行業務轉型。”

作為全球最大的半導體芯片制造商，英特爾的公司定位正在悄然發生變化。如今，英特爾將自己定位為“一家致力于驅動云計算和智能互聯計算的公司”。可見人工智能已經成為英特爾公司的未來戰略方向之一。

人工智能對計算力資源的需求到底有多大，現在誰也無法預判，這就像是個“計算黑洞”。但有一點可以肯定，人工智能是高性能計算在現在和未來的進一步延展和進化，而這恰好是英特爾的優勢所在。

對英特爾而言，進入人工智能領域是水到渠成的事情，也是技術上的自然演進。從另一個角度看，物聯網和人工智能是歷史擺在英特爾公司面前一次前所未有機遇，其空間和舞臺遠大于PC時代和互聯網時代。送上門的蛋糕（要知道，當今世界90%以上的數據都是由英特爾處理器來承載的），豈能讓它從嘴邊溜走。

從資本到技術，從硬件到軟件

基于新的公司定位，英特爾開始從資本層面進行帝國的戰略布局。作為硅谷最大的企業風司，英特爾投資總裁Wendell Brooks 說“會把未來的投資聚焦于那些能夠更好拓展公司業務發展的領域”，人工智能毫無疑問是重中之重。

9月宣布將收購計算機視覺創業公司Movidius，后者致力于研發低功耗的計算機視覺芯片；8月將Nervana收入囊中，后者主攻半導體、軟件和AI深度學習技術；5月宣布將收購專注于計算機視覺技術開發的俄羅斯公司Itseez；4月收購意大利半導體功能性安全方案廠商Yogitech；2015年12月完成了對可編程邏輯器件廠商Altera的收購；2015年10月收購了人工智能公司Saffron Technology……

針對某一業務領域展開如此高密度地集中收購，無論是在英特爾公司歷史還是整個IT行業都是十分罕見的。可見，英特爾布局人工智能的決心之大。

由于技術因素，專用領域的智能化是人工智能未來5到10年的主要應用方向，比如自動駕駛。在更遠的將來，隨著技術的進一步突破，通用領域的智能化有望實現。但無論是專用還是通用領域，人工智能都將圍繞“基礎資源-技術平臺-業務應用”這三層基本架構形成生態圈。

在人工智能上，英特爾能做些什么？僅僅是提供計算平臺嗎？當然不是，這從英特爾的瘋狂收購中也看得出。

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對于政府監管來說，監管手段總是在一定程度上落后于正在發展中的產品技術，因而導致一個個監管盲區，由此而引發很多不必要的監管事故，所以進行必要的監管技術調研就成為了衛生計生綜合監督管理局的重要工作，現在以電子工程與人工智能技術相結合的電子產品日益成為消費市場的新寵，相應的監管要求也隨之而來，下面本文通過對于電子工程與人工智能技術的探討來研究提升監管水平的方法，以有利于人民的身心健康。

 

1 電子工程與人工智能技術概述以及關系

 

1.1 技術概述

 

隨著社會經濟大發展，現代學科間交流水平也在不斷提升，他山之石可以攻玉，很多學科的交叉點都會給我們帶來意想不到驚喜，同時也會帶來會更多的困惑與不解，同時學科交叉點的技術要求也比較高，造成科技黑箱的幾率比較大，下面就是關于電子工程與人工智能技術的基本定義：

 

“電子工程又稱“弱電技術”或“信息技術”。可進一步細分為電測量技術、調整技術以及電子技術。是電氣工程的一個子類，是面向電子領域的工程學。在今天其研究對象已經超出了電子領域。應用形式涵蓋了電動設備以及運用了控制技術、測量技術、調整技術、計算機技術，直至信息技術的各種電動開關。主要研究領域為電路與系統、通信、電磁場與微波技術以及數字信號處理等。”

 

“人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。屬于計算機科學，并力圖明了智能的實質，并生產出一種新的與人類智能相類似的做出反應的智能機器，探究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大。”

 

1.2 相互關系概述

 

由上文的基本概述可知對于電子工程與人工智能來說，二者都是科技時代的產物都以計算機技術作為技術支撐，都帶與現代科技的烙印并且都屬于現代科技體系中的新興勢力但二者現在發展潛力巨大，并且對于二者來說都需要大量的高素質專業人才才能維持現實情況下的體系運轉，同時整個社會對于其的依賴性也在加強，并且在進行社會活動時，這兩項技術在很多的時候處于相互之間不可或缺的狀態，特別是在現實的實際應用中這樣的案例更是明顯。

 

最明顯的實際應用案例就是淘寶中的“推薦購物”，其技術設計基礎就是電子工程，同時通過人工智能進行大數據的處理，進而分析得出消費者的購物偏好，進而影響消費者的購物選擇，這其實就是電子工程與人工智能初步結合的案例，但是在其中我們也能明顯地發現在這兩種技術的相互作用上還是有一些細微的不均衡之處，尤其是在二者的相互配合上，還是一太保的商品推薦為例，在一定的情況下由于不能很好的識別相關產品信息很容易，造成產品信息大量供應給消費者使消費者對于商品選擇無所適從，反而側面打壓了消費者的消費興趣，減少了消費量。

 

還有一種實際案例就是搜索引擎中的搜索引導，特別是“相關搜索”選項的出現更是這樣兩種技術的典型應用，在進行“相關搜索”的匹配時也是進行電子工程基礎上的人工智能技術的具體應用，但是主要的大范圍社會人眾多數據分析而不是個人數據分析，在進行大范圍的社會人的數據分析時不可避免的會造成對于個人數據要的缺失尤其是對于特殊個人數據的重視不夠。這樣一來，精細化水平就會大大下降，不得不說一方面這是現在人工智能技術還不很過關另一方面也可以看出這樣大數據分析下宏觀規律下的微觀缺失。

 

上面介紹的是日常共組與生活中的具體應用，但是在一些高端制造業二者的相互結合與相互之間技術主導權的爭奪會表現得更加明顯。

 

微電子工業是現在新興工業的代表之一，其對于電子工程與人工智能的工業化要求就很有現代工業發展的代表性，對于微電子工業來說，其生產很大程度上就是依賴于人工智能技術在其生產車間，很少有人工的出現特別是精密儀器更是完全被電子機器人所取代，而這一類型的生產機器人就是電子工程與人工智能技術的結合體，在微電子工業中這種機器人的作用是不可替代的相應的，兩種技術的結合也是不可替代的，窺一斑可見全豹，對于現代工業發展來說，電子工程與人工智能技術的相互結合是不可避免的，但是隨著技術的發展到底是重視基礎工程建設還是進行高端技術建設就會成為現在技術控制者們必須考慮的問題，所以在相對經費一定情況下在微電子工業內部，自然也會進行這樣的論爭。

 

2 電子工程與人工智能技術對于政府監管的影響

 

上面我們講了電子工程與人工智能技術的相互結合與相互促進的關系以及在其中一些相互爭奪技術主導權的影響，下面我們根據二者關系下的實際生活應用，對于政府相關監管部門，特別是衛生計生綜合監督部門在其中起的作用和可能面臨的挑戰進行探討。

 

2.1 監管部門面臨的挑戰

 

對于現在的衛生計生綜合監督部門來說電子工程與人工智能技術相互結合產生的社會新產品，對于現實工作確實造成了不少的困難以及相關的挑戰。

 

首先，對于現下比較流行性的網絡虛假醫療廣告，特別是近年來泛濫成災的未經檢驗合格的化妝品與減肥藥銷售，由于網絡中網店的覆蓋面積廣而且在現代物流下產品從發貨到消費者使用的時效性大大加快，并于此產生了很多相關危害公共安全的事件，很多都是監管部門不能及時進行監管活動而造成的，但是這些物流與購買系統都是以電子工程與人工職能相結合為技術基礎的，由此可知，在現實條件下對于衛生監管部門來說，這種技術的廣泛推廣確實造成了監管漏洞的出現，

 

在造成監管漏洞的同時，人才的缺乏也是監管部門面臨的巨大挑戰，對于監管部門來說很多的新人都是通過公務員招聘考試而來的，由于公務員招聘考試不可能進行定向的專業招聘，而且現實中精通這兩項技術的人，大多出路比較好，相對而言公務員的待遇對他們并不具有很大的吸引力，所以一方面，人才的匱乏另一方面很難進行相對應有針對性的設別使用，特別是進行專業設別的采購困難增加的情況下。

 

2.2 監管部門的技術升級機遇

 

監管部門的技術很明顯落后與時代的發展，所以現在對于監管部門來說適應電子工程與人工智能技術結合就成為了當務之急，所謂機遇與挑戰并存，根據“倒逼理論”這又何嘗不是監管部門進行人才更新換代與技術升級的大好機會。

 

監管部門主要就是衛生計生綜合監督局，對于現在的衛生計生監督局來說，最重要的就是適應現在的潮流，進行人才的選拔與培養，一方面進行大學生人才培養計劃，與當地重點大學以及省內外重點大學進行溝通，建立雙向人才培養機制，并以此為基點提升衛生計生綜合監督活動信息化的進程，通過這些人才的引進，進一步提升管理水平以及進行人才的更新換代，在引進人才的同時也可以在本單位內進行，相關人才的培訓，一方面可以進行人才的更新換代并為其做一個準備避免人才出現斷層，另一方面，在進行本單位舊有人才的培養可以為現在有志于學習與自我提升的干部同志提供一個學習的機會并利用他們舊有的經驗與現在的技術設備進行調試性試驗，提升設備在單位的基本適應性，以便與未來的人才與設備的集體適應性提升。

 

上面是對于人才的建設，另一方面也不可忽視設備建設，對于現在的設備制造可以充分采用招標與技術協商的方式，并可以對原有的技術河北進行升級改造提升原有設備的適應性，以此為基本新舊結合，促進技術的進步，以便于更好的進行衛生計生綜合監督工作為社會安全作出自己的貢獻。

 

3 小結

 

本文通過對于現代電子工程與人工智能技術的介紹以及相關的應用前景探究，可以清楚地表明二者之間的關系時相互依存的雖然在一定時候會出現內部技術的主導權之爭，但是這不是主流，所以在進行現代的衛生與計生管理時應該充分利用這樣的優勢并利用其客觀條件實現人才的更新換代，完成現代衛生工作的重要改革，為人民的公共安全提供自己的力量。

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關鍵詞：機械電子工程；人工智能；信息技術；互聯網；信息傳輸 文獻標識碼：A

中圖分類號：TP391 文章編號：1009-2374（2015）34-0007-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2015.34.004

機械工程經過長期發展，逐步融合其他學科，其價值不斷增加。綜合比對機械電子工程和原有的機械工程可知，人工智能化是其最大的進步。在信息技術蓬勃發展的今天，人工智能技術日新月異，并被大范圍應用在其他領域中，與此同時，機械電子工程也在廣泛應用，且人們加大了對這兩者內部關聯上的研究力度。

1 機械電子工程概述

1.1 發展歷程

從整體層面來說，機械電子工程主要包含以下三個發展時期：

1.1.1 萌芽時期。手工加工是該時期的主要操作手段，因人力資源的影響，生產力整體發展水平不高。為增強生產能力，慢慢向機械工業方面著手。

1.1.2 生產線發展時期。流水線是該時期的主要生產方式，此種方式具有一定的先進性，可顯著提高生產力，以批量生產為主，并可節省較多的人力。在該時期也存在許多不足，例如某些生產線的要求較高，導致實際生產滯后于市場需求，靈活性不足。

1.1.3 產業化發展時期。在該時期，產品與市場需求處于一種平衡狀態，可借助產業化發展有效滿足生產需求，同時還出現了柔性制造系統，其中機械電子工程是該系統的主要組成部分。

1.2 特點

機械電子工程涵蓋較廣的范圍，涉及較多的內容，具有綜合性。它建立在原有的機械工程之上，并借助計算機來進行優化。機械電子工程隸屬工程科學，其本質為跨學科專業，它建立在機械制造、電子工程等眾多學科之上。將其與其他學科對比可知，它在設計環節應全面彰顯科學性，同時確保系統配置滿足設計標準。借助專業設計模板來優化機械電子設備，充分發揮模板的正面作用，進而確保設計的正常開展。從產品層面來說，它的產品結構相對簡單，使用少量元件，在此種情形中應不斷增強產品性能，確保產品質量良好，完善工程建設結構，既確保產品質量，又滿足用戶需求。

2 人工智能

2.1 內涵

人工智能也具有綜合性，涉及多項內容，例如心理學、控制理論、計算機學科與哲學等。美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。”它是新世紀中最具代表性的學科之一，它可模仿人類的智能，并能有效利用計算機，具有廣闊的發展前景。

2.2 發展歷程

人工智能擁有漫長的發展歷程，在剛剛應用計算機這門技術的階段，人工智能的應用較少，尚不能對社會生產活動和時代進步產生影響。在17世紀出現了首部計算器，它可進行機械計算，并引起了較大的轟動。隨后各國科學家紛紛投入這一項技術的探究中，不斷優化首部計算機的性能，最終研發出了首臺計算機。自此之后，人工智能的發展正式開始。伴隨著互聯網技術的進步和普及程度的提高，人工智能出現了根本性的變化，不斷優化。而計算機技術的研發與普及是人工智能發展的直接動力，并對信息數據傳輸產生深刻影響，其具體發展歷程主要如下：

2.2.1 初期。人工智能最早出現在1956年。在該時期，翻譯和驗證是人工智能的主要發展內容，并將人工智能博弈作為基本研究任務。

2.2.2 停滯期。在這一時期，人工智能也取得了一定的發展成績，具體體現在語言理解等層面。然而在具體的研究進程中，伴隨著研究深度的增加，人們面臨更大的困擾，人工智能無法有效模仿人類思維，在很長一段時間內，人們的研究均停留在簡單映射層面，在邏輯思維方面停滯不前。

2.2.3 轉折期。經過很長一段時間的發展，人工智能研究成果更加喜人，在順利舉辦人工智能聯合會后，它進入了新的發展時期，即知識基礎發展時期，在這一時期，大部分知識工程均開始慢慢融入人工智能，使得知識工程迅速融入到人工智能中，并大大促進了人工智能的發展，拓展了人工智能的應用范圍。

2.2.4 穩定發展時期。伴隨著互聯網技術的進步，尤其是普及程度的增加，促使人工智能也發生了改變，從原有的單個主體逐漸過渡到分布式主體，主要以分布式主體的研究為主，進入了穩定發展時期。經過長期發展和大量應用，網絡普及對人工智能產生了重要影響。具體來說，網絡的高度普及推動了信息社會，并加快了信息傳輸速度，拓展了信息傳輸范圍，使得信息傳輸出現了根本性的改變。自人類步入信息時代以來，人工智能技術提升了信息處理的有效性，另外，在模型構建調控和故障診斷方面均發揮著深遠影響。

3 二者的關系

在互聯網日益普及的今天，互聯網技術得到了人們的廣泛應用，它已經成為傳輸信息資源的主要手段，顯著增加了信息傳輸速率，拓展了信息傳輸范圍，為生活及生產活動帶來了便捷，而這一發展離不開人工智能技術。

3.1 人工智能初步應用機電系統

對于機械電子系統而言，在其實際應用過程中十分不穩定，其中在系統輸入與輸出中更加突出，在輸入與輸出這兩者關系的描述環節存在較大的難度，以往的描述方法主要包含以下三種：其一，構建規則庫；其二，論證數學方程；其三，學習并組建知識結構。原有的解析數學法雖然嚴謹、準確，但是僅僅能被應用在線性定常等簡單系統中，不適用于相對繁瑣的系統，即便應用在繁瑣系統中，因不確定性等多種因素的制約，將會增加計算難度，有時甚至可能無法計算。在新時代下，社會生產以及日常生活對系統提出了更高的標準，系統更加復雜，常常需要在同一時間段處理多種信息。因人工智能的信息處理存在不確定和繁瑣性的特點，與原有的解析數學手段相比更加先進，所以它將逐步取代解析數學。

3.2 人工智能在機電系統的具體改進

憑借數學方程構建模型，同時經由人工智能手段改進傳統知識學習模式，且解析數學方式常常被應用在機械電子工程中。現代機械電子工程系統與原有系統相比更加繁瑣，問題處理十分復雜，在實際處理過程中，要求配置多種系統，合理劃分信息種類。對于機械電子工程而言，因人工智能技術的實際應用存在差異性，所以不能準確描述網絡系統，且在構建系統資料庫時，應進行嚴謹、合理的數學分析，在這一環節若出現問題將會阻礙網絡系統構建工作的開展，不改進建設方式將會引發網絡系統崩潰的現象，這將在很大程度上制約機械電子工程系統的可持續發展。為確保機電工程系統的有序開展，應積極改進工程方式，有效建設人工智能信息服務。另外，人工智能系統的應用具有不確定性。人工智能信息處理手段在分析研究機械電子工程時，一般借助解析數學措施實施功能性優化。對于機械電子工程而言，網絡神經系統是人工系統的基本應用形式，可準確推理，神經系統近似成人腦結構，同時參照數字信號分析所搜集的信息資源，此種方式將會增加語言信號分析的準確性。然而，在系統完成的過程中，方式選擇具有差異性，神經網絡系統通常借助分布模式來模仿機械電子工程，這可有效采集、科學分析信息資源，切實保障系統內部的所有神經元均配有固定計算量，使機械電子工程順利運轉，減輕計算負擔。

3.3 人工智能優化機電系統

神經網絡和模糊推理系統是構建人工智能系統最主要的兩種方式，它們映射著人工智能的系統性和實用性，其中神經網絡系統主要負責模仿人腦構造，經由系統進行數字信號接收操作，分析并檢驗數字信號，獲得參考數值；模糊推理系統負責模仿人腦功能，借助系統進行語言信號接收操作，分析數字信號。在人工智能系統中，這兩種方法在其輸入輸出關系處理中具有一定的優勢，神經網絡系統主要借助分布式手段進行信息存儲操作，在輸入環節，位于神經網絡系統中的所有神經元緊密相連，計算任務繁重，然而模糊推理系統主要借助規則方式進行信息存儲操作，在輸入環節，該系統數量關系銜接不穩定，計算任務較輕。在處理輸入輸出準確度處理環節，這兩種方法各不相同，其中前者的準確度高且光滑，后者的準確度相對低且呈現階梯狀。雖然上述兩種方式均可調控結構繁瑣的機械電子系統，但是其繁瑣程度若進一步增加，則模糊神經網絡系統更加理想，它是上述這兩種方法的有效結合，憑借邏輯推理規則可準確描述系統信息，借助神經網絡系統鞏固模型推理系統，通過各自優勢來完善人工智能內系統，全面促進機電工程系統。隨著網絡系統的逐步優化，一定會出現模型推理系統。借助網絡信息資源準確、系統描述人工智能，可加大機電與人工智能的關聯，同時邏輯推理規則也將促進這兩者的融合。人工智能將會進一步優化機電工程，科技進步將會增加兩者的融合度，而這一融合是推動社會發展進程的主要動力。機電與人工智能的相互作用，將會有效彌補各自缺陷，實現共同發展，全面滿足人們日益多樣的系統需求。這兩者關系的強化是技術發展的主要表現，并可大大促進機電工程。

4 結語

隨著科學技術的進步，機械電子工程取得了一定的成績，人工智能技術更加先進，而這兩者間的結合在時代進步中發揮著指導作用，并為日常生活帶來了新的便利。在現代行業發展進程中，自動化為發展主流。機械電子工程與人工智能緊密相連，這兩者關系的增強將會推動社會的進一步發展。

參考文獻

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[2] 趙宏博.機械電子工程與人工智能的關系探究[J].建筑?建材?裝飾，2014，（2）.

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充斥著機遇的白電市場，不僅現有企業不斷加強自身競爭力，同時非白電企業如小米、阿里巴巴也覬覦未來的發展潛力而以不同方式進入市場，為白電行業投入更多發展動能，并對現有競爭態勢帶來挑戰。企業必須提升戰略思維，理解市場變化并打造企業在新時代的持續競爭力，這是企業能夠基業長青的關鍵。審視行業的各個趨勢，有五大趨勢對企業未來發展至為關鍵：

趨勢一：跨行業縱向平臺化

在新的趨勢中，白電產品跨越了其硬件的局限性，成為服務平臺。冰箱和洗衣機等產品給消費者提供的不再只是生活必需的硬件，還是相關的一系列服務。一些領導企業，如西門子已經在研制可以與超市等服務聯網的智能冰箱；海爾新的洗衣機除了可以根據衣物重量、水質智能洗衣，還能實現自助下單購買洗滌劑。

這種改變，使得白電產品作為平臺不僅給消費者提供了更多便利與增值服務，同時更重要的是將改變企業的商業模式。新的模式意味著銷售與白電產品相關的服務將成為比銷售產品本身更能為企業帶來收入與利潤的重點，此外，企業將能通過產品掌握并滿足消費者的需求，角色從制造商變成服務商。新商業模式帶來的不只是擴張的機會，還是更頻繁的價格競爭。沒能及時為產品建立優良的服務平臺的制造商將面臨巨大的被淘汰的壓力。全球包括惠而浦、通用電氣、三星和海爾在內的各大白電制造商都在積極地升級自己的智能白電產品，并建立服務平臺。

趨勢二：跨產品橫向平臺化

白電產品縱向平臺化的同時，消費者對簡單與便利的需求也把白電產品推向了橫向平臺。所謂橫向平臺化便是把各品類、品牌的家電產品通過互聯網統一與一個客戶平臺連接，通過手機、電腦等黑電與數碼產品操縱。近年來，手機成為人們生活的中心。因此，各大白電制造商都在積極地建立客戶端以完善產品的使用平臺，比如三星的Smart Home、通用電氣的Brillion，以及惠而浦的Smart Appliances。產品主要通過兩種模式平臺化：跨產品或跨品牌整合。

制造手機出身的三星推出了Smart Home計劃，開始開發跨產品、跨品牌的終極客戶端。理想的平臺不僅可以控制單品牌產品，還可與其它品牌的智能家電連網。以手機為核心的智能家居平臺給三星和谷歌等手機和軟件巨頭帶來了優勢，給傳統制造商帶來巨大的挑戰。在國內，小米在2014年12月9日也宣布推出小米空氣凈化器，以手機與軟件為核心圍繞消費者生活打造各類產品，在電視后進一步跨入智能家電市場，跨界競爭已經是無法避免的行業大勢。

一方面，傳統制造商可利用其強硬的市場穿透力和響亮的品牌，把傳統家電升級為智能家電，給控制平臺打地基。傳統制造商的主要劣勢較明顯在于：發展手機系統和客戶端的經驗和技術的不足使企業難以在橫向平臺化的趨勢取得主導權。因此在另一方面，廠商必須積極地參與平臺的制定以確保未來能夠保有甚至提升其產品的競爭優勢。

趨勢三：橫跨價值鏈的大數據體現

大數據時代降臨，消費者的需求被深度挖掘并體現在全部的價值鏈環節。有效分析、利用大數據優化價值鏈的能力將區分企業的競爭能力。通用電氣、寶潔等生產商已經與SAS、百度等大數據平臺和網絡數據擁有者合作。

設計與開發：從價值鏈的第一環做起，利用并分析智能產品內部感應器獲得消費者使用習慣與產品性能數據，快速地將產品的不足反饋回設計與開發階段，改良產品、優化性能。

生產與物流：在供應端，需求能同時反應在供應鏈提升生產與物流效率。分析多源數據精準預測市場需求量，并根據預測的變化及時調整生產量，可以提高生產效率，減少庫存，降低成本。同時，大數據分析模型可通過自動補給等智能模式優化倉庫管理和物流系統。

營銷與銷售：體現在銷售端，企業能夠完全客制化，對不同消費者在產品、渠道、價格與促銷等方面提供針對性的營銷。

有效地利用大數據，首先需要給產品安裝合適的感應器，其次建立先進的數據庫，最后獲得高效、準確的大數據分析軟件。傳統白電制造商可利用產品較高的市場穿透率帶動產品智能化，與網絡平臺合作利用大數據使供應鏈及時反映市場狀況。

趨勢四：人工智能的持續發展

蘋果推出Siri后短短3年，人工智能已經從最初的語音、體感控制進化到智能家電性能管理和能源管理。人工智能持續發展，并且已經得到小規模的成功，可以預測未來能夠更廣泛地運用在白電行業，例如有些最新款的智能洗衣機可以針對機內衣物的重量，精確地添加水和洗衣粉，降低用水和用電。

傳統白電制造商可用兩種方法實現產品智能化。首先，制造商可利用現有技術直接嵌入人工智能模塊至產品。但是，獨立研發智能系統的挑戰性極大，耗資巨大。硬件制造商很難在與谷歌、蘋果等智能軟件開發商的正面對抗中取勝。只有與現有人工智能系統結合，發揮自己作為白電行業領導者的優勢，同時利用軟件開發商的實力，才能抓住人工智能帶來的商機。

趨勢五：3D打印技術更廣泛被應用

篇10

當前，由發達國家發軔，全球正在進入“工業革命4.0”時代。值得關注的是，我國作為一個擁有13億人口的大國和全球最大的新興經濟體，正以一個積極參與者和推動者的姿態，抓住新一輪科技革命的重大機遇，加快形成從“中國制造”走向“中國智造”的新格局。

而一年一度的中國國際高新技術成果交易會，不僅搭建起了中國高新技術領域對外開放的重要窗口和高新技術產業化的高端平臺，作為國家戰略的有力踐行者，高交會不僅專注于為全球智能制造成果搭建展示交流的平臺，更結合“中國制造2025”大戰略，自主推出了智能硬件、智能機器人、無人機等產品展臺或展區，向世界全面展示“中國智造”。

契機

《中國經濟信息》記者獲悉，第十八屆高交會的先進制造展上，首次推出了獨立的“智能裝備與人工智能專區”，重點展示先進制造行業的技術、產品和解決方案，意在吸引智能制造裝備行業頂尖企業參展，再掀“中國智造”的展示及采購，助力中國新興產業大跨步發展。

眾所周知，當前深圳的智能裝備制造產業企業已經向“中國智造”轉變，并由以外來加工、進出口貿易為主導的經營模式轉變為以滿足內需為主導、兼顧出口的經營模式。特別是在國內經濟不斷增長，國內智能裝備產品需求日益擴大的前提下，不少深圳裝備制造業企業正進入智能裝備制造產業，并逐步登上國內智能裝備制造產業的制高點。

深圳萬為智能制造科技有限公司便是其中的典型代表，它不僅擁有國內最大尺寸的3D打印機，還自主研發了1：1原標準尺寸、工業應用級打印的系統、軟件、硬件、材料等創新科技，在高交會的先進制造展區將展出萬為第三代大型工業級3D打印技術。萬為智造總經理陳名喬在接受《中國經濟信息》記者采訪時指出，“盡管我們企業發展僅有五六年的時間，但萬為的3D打印技術填補了世界空白。”他希望能引導行業改變以往緩慢增長的市場氛圍，并帶動市場向經濟性與實用性方向創新發展。

再看隨北京展團首次參加高交會的北京二郎神科技有限公司，其創新力同樣令行業側目。二郎神科技公司創始人毛一年告訴《中國經濟信息》記者，盡管此次二郎神無人機只帶來了原型設計，但希望通過展示其領先的視覺輔助控制、智能拍照、智能交互等功能，借助高交會這個對外展示核心技術和能力的窗口，向世界展示中國創業型科技企業正在綻放出“智造”光芒。

挑戰

除卻創新企業在全球產業調整期迎來的發展機遇，作為多年參與高交會的制造企業，漢王每年都在通過多款新品首發或展示，彰顯其應對產業轉型挑戰時的自身創新力，成為中國制造企業向“智造型”企業轉型的新樣板。

漢王董事長徐冬堅對《中國經濟信息》記者說到，從“制造”升級為“智造”，無論對國家還是漢王而言，都是一個長期戰略。傳統中國制造業的模式是依靠人力、物力、原材料等資源驅動，而國家提出的“中國制造2025”戰略正是要改變這一切。

如何提高國家制造業的創新能力，成為漢王這家專注于模式識別、人機交互等技術的民族企業必須解決的問題。對此，徐冬堅表示，“漢王始終會堅持通過核心科技創新使中國‘封閉式創新’變成‘開放創新’。”不僅如此，漢王還在不斷將“中國創造”的力量帶到美國等全球領先國家。在徐冬堅看來，中國的制造業、實體經濟、核心科技在未來幾年或將迎來黃金時代，甚至在此基礎上還會產生更多的投資領域與業務機遇。

期待

除卻專門展示智能硬件及應用制造的展區展臺，其實本屆高交會的各個展區都有對“中國智造”的展現及詮釋。本次隨福建展團參展的中科院海西研究院泉州裝備制造研究所，通過對高精度永磁定位系統以及多相機光學定位追蹤系統的項目展示，既彰顯了泉州的“智造”能力，更代表國家科研院所在這個國際化高新科技展示與交流的平臺上發出呼吁。

“中國的科技創新已取得極大進步，但在一些基礎工業方面，特別是人工智能的基礎部件，比如傳感器等技術上仍有先天性落后。”在中科院海西研究所研究員戴厚德看來，造成這一問題的原因在于，一些技術被“困囿”在大學和科研院所里，鮮有企業向其中投入力量。

對此，深圳大學信息中心黨委書記、教授歐陽康也深有體會。此番他主導的“智能電動車”項目也來到高交會，就是希望通過展示其創新開發的輪轂電機技術，對外展現中國院校的自主研發“智造”實力，可以獲得更多的政策、企業或資本的矚目。