導語：如何才能寫好一篇人工智能技術的發展，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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關鍵詞：關鍵詞：人工智能；應用領域；發展趨勢

中途分類號：TP39    文獻標識碼：A     文章編號：

引言:

計算機學科的一個重要分支就是人工智能，它與基因工程、納米科學被列為二十一世紀三大尖端技術、同時人工智能是一門匯集了多種學科相互滲透發展起來的交叉學科。對于人工智能的定義，至今尚未統一，美國斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授認為：人工智能是關于知識的學科——怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學；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。除此之外，還有很多種不同的觀點，但這些說法都形象地反映了人工智能學科的基本內容和核心思想，那就是：人工智能是研究如何用人工的方法在計算機上模擬、實現和擴展人類智能的一門科學與技術。

1. 人工智能技術的發展

人工智能（(Artificial Intelligence)從上世紀50年展到現在，有也有低迷的時期。研究的方法和研究的態度也有多種，不管是何觀點,它們都推動著人工智能技術的發展。今天人工智能技術已滲透到人類生活的方方面面，實實在在的影響著科學技術的發展。

2. 人工智能技術的應用

我們可以看到，當今社會很多領域的各種技術的發展都涉及到了人工智能技術。下面就人工智能的幾種典型應用做如下探討：

2.1人工智能應用之問題的求解

人工智能中的問題解求，就是如何讓機器去解決人類會遇到的問題，如何根據某一具體問題找到思考問題并解決這個問題的方法。目前，人工智能技術已經可以通過計算機程序解決了如何考慮要解決的問題，并能尋求較為準確的解決方案。

2.2人工智能應用之邏輯的推理與定理的證明

人工智能研究中最持久的探究領域之一就是邏輯推理。有關定理的證明就是讓機器證明非數值性的真假。其中比較重要的是，通過找到合理、準確的方法，集中注意力在大型數據庫中的有效事實，關注可信度證明，并在出現新信息時適時修改這些證明。

2.3人工智能應用之自然語言的處理

智能的另一表現就是進行自然語言的交流，自然語言處理就是讓機器與人類進行無阻礙的溝通，這正是人工智能技術應用于實際領域的典型范例。目前此領域的主要研究內容是：如何利用計算機系統以主題和對話情境為基礎，生成和理解自然語言。

2.4人工智能應用之模式的識別

如何使機器具有感知能力也是智能的表現。模式的識別是利用人工智能技術開發智能機器的關鍵，主要是通過計算機用數學技術方法來研究模式的自動處理和判讀，讓計算機實現“看見”，“聽見”等功能。計算機模式識別的主要特點是速度快，準確率高，效率高，計算機模式識別也為人類認識自身智能提供了有利幫助。

2.5人工智能應用之智能信息的檢索技術

在科學技術飛速發展的今天，人類已進入了“知識爆炸”的時代。傳統檢索系統已經滿不足了對如今如此數量巨大以及種類繁多的文獻檢索要求。人工智能科技持續穩定發展的重要前提就是智能檢索模塊，可以說，智能信息的檢索技術的運用勢在必行。

2.6人工智能應用之專家系統

我們常說的專家系統就是指從人類專家那里獲取的知識，并用來解決只有專家才能解決的疑難問題。這是一種基于知識的系統，從而也被稱為知識基系統。專家系統是人工智能技術中研究最活躍，最有成效的一個領域。現在的專家系統尤其特殊的模仿了專家在處理故障時的思維方式，其水平有時甚至可以超過人類專家的水平。

2.7人工智能應用之機器人學

機器人對我們并不陌生，已在多個領域獲得了越來越普遍的應用，諸如農業、工業、商業、旅游業、航空和海洋等。那么，機器人學所研究的問題主要包括從機器人手臂的最佳移動到實現機器人目標的動作序列的規劃方法。機器人和機器人學的研究對人工智能思想的發展都起到了促進作用。

3. 人工智能技術發展趨勢

科學技術是第一生產力，但技術的發展往往是遠遠超越我們的想象。就目前的一些前瞻性研究可以看出，未來人工智能技術的發展有如下幾大趨勢：

3.1問題求解

問題求解一般包括兩種，一種是指解決管理活動中由于意外引起的非預期效應或與預期效應之間的偏差。正在逐漸發展成為搜索和問題歸約這類人工智能的基本技術；另一種問題的求解程序，是把各種數學公式符號匯編在一起。其性能已達到非常高的水平，并正在被許多工程師和科學家應用，甚至還有些程序能夠用經驗來改善其性能。

3.2機器學習

人工智能研究的核心課題之一就是機器學習。我們知道學習是人類智能的重要特征，那么機器學習就是指機器自動獲取知識的過程。機器學習是機器獲取知識的根本途徑，也是機器智能的重要標志。計算機的機器學習主要研究內容為如何讓計算機模擬或實現人類的學習能力。今后機器學習的研究主要是研究人腦思維的過程、人類學習的機理等。

3.3模式識別

用計算機實現模式(文字、聲音、人物、物體等)的自動識別，彌補計算機對外部世界感知能力低下的缺陷，使計算機能夠通過感官接受外界信息，識別和理解周圍環境。依然是人工智能技術今后研究的重要方向。因為模式識別能為人類認識自身智能提供線索，也是開發智能機器的一個最關鍵的突破口。目前計算機模式識別系統的研究熱點主要為三維景物、活動目標的識別和分析方面。傳統的用統計模式和結構模式的識別方法將會被近年來迅速發展起來的模糊數學模式、人工神經網絡模式的方法逐漸取代，特別是神經網絡方法在模式識別中取得較大進展。

3.4專家系統

專家系統是根據某領域中一個或多個專家提供的知識或經驗，進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以便解決那些需要人類專家處理的復雜問題的智能軟件，它是一個具有大量的專門知識與經驗的程序系統。目前各種專家系統已遍布各個專業領域，因此專家系統還將是人工智能應用研究最廣泛和最活躍的應用領域之一。

3.5人工神經網絡

人工神經網絡，常被簡稱為神經網絡或類神經網絡。是未來人工智能應用的新領域，人工神經網絡是指由大量處理單元（神經元）互連而成的網絡。人工神經網絡具有很強的自學習能力，主要擅長處理復雜的多維的非線 性問題，不但可以解決定量的問題，還可以解決定性的問題，同時人工神經網絡還具有大規模并行處理和分布的信息存儲能力。或許未來智能計算機的構成可能就是作為主機的馮•諾依曼型機與作為智能外圍的人工神經網絡的結合。

4. 結論語

人工智能的基本思想已經在許多領域中得到應用，對于人工智能技術未來的發展還有很多未知的可能，但無論如何發展都將推動人類在科學與生活領域的發展。

參考文獻：

[1]胡勤.人工智能概述[J].電腦知識與技術，2010，（13）：3507-3509.

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[3]張妮等.人工智能技術發展及應用研究綜述[J].煤礦機械，2009，（02）：4-7.

[4]亓慧.議當代人工智能的應用領域和發展狀況[J].福建電腦，2008，（05）：33.

[5]蔡自興，徐光.人工智能及其應用[M].北京：清華大學出版社，2003.51-93.

[6]王鴻斌，張立毅等.人工神經網絡理論及其應用[J].山西電子技術，2006，（02）：41-43.

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關鍵詞：智能技術；電氣自動化；應用

中圖分類號：TM76；TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1674-7712 （2014） 12-0000-01

人工智能技術是一種融合了多種學科的先進技術，在人工智能技術進入工業生產的很長時間內，使得我國的工業生產自動化水平得到了跨越式的提高。通過將人工智能技術應用于電氣自動化控制的各個方面，最終實現了電氣設備的“智能”操作，通過為電氣設備賦予了如同大腦一般的邏輯思維，提高了電氣控制的精確性和可靠性。因此，人工智能的出現，不僅可以幫助企業提高生產效率，更重要的是可以為未來電氣自動化、智能化的發展趨勢提供了新的思路。

一、人工智能技術的發展與特點

（一）人工智能技術的發展

人工智能技術是伴隨著計算機技術發展而興起來的一門綜合性科學。“人工智能”的概念最早起源于1956年Dartmouth學會上，一批具有超前眼光的科學家，對于如何利用機器來模擬智能進行了廣泛的討論，使得“人工智能”作為一門新興學科進入了人們的視野。隨著時代的發展，人工智能技術越來越成熟和完善，在國內外眾多科技企業和高校聯合研究的努力之下，已經出現了智能語音、智能圖像、語義理解等先進的人工智能技術，它不僅可以改變了人們的生產生活方式，更重要的是為人工智能技術的不斷地創新和融合發展，逐漸形成一體化的人工智能技術鏈奠定基礎。

（二）人工智能技術的特點

人工智能技術作為當前世界三大主流技術之一，不僅在應用范圍上占據優勢，還以其自身豐富的研究領域、跨學科的研究方法等特點，成為最具有挑戰性的前沿科學，整體來說，智能技術在自動化控制方面的特點具體表現為：一是隨著人工智能技術的完善，將工業生產的控制精度、效率都提高了一個新的層次，實現了工業生產控制的各種信息得到及時處理和調整，使得自動化生產流程變的更加柔性化；二是伴隨著工業自動化生產的同步性和綜合性趨勢越來越顯著，人工智能技術與自動化生產集成技術相互融合，以各種可操作、可編程的智能控制器，最終實現了電氣自動化生產的多功能和穩定生產目的。

二、電氣自動化中的人工智能技術探悉

工業自動化生產的順利進行，要從自動化生產的目標入手，通過一定的控制程序完成每個生產流程的任務，因此，將人工智能技術運用到電氣自動化生產時，能夠自動、高速的處理來自于生產過程中的各類數據，從輸入設備到存儲運算器，再至智能控制器，人工職能技術的每個環節，都可以對工業自動化生產“了如指掌”，保證了生產的完整性，又提高了產品的質量，為電氣自動化生產帶來豐厚的收益，其具體應用可以從以下幾個方面進行分析：

（一）保證了電氣自動化設計的先進性

對于自動化控制來說，一套成熟的電氣自動化控制從設計到正式投入使用的周期較長，而且在這個復雜而漫長的過程中，其設計電路的繁瑣性、細致性都是令人難以想象的。由于在傳統設計過程中，大部分設計工作都是依靠設計師的經驗，以人工繪圖布線的方式完成，這就拉長了自動控制的設計周期的同時，也使得電氣設計不一定是最好的方案，由此可見，傳統方式下的電氣自動化控制的設計難度主要集中于此。而人工智能技術的出現，大大改變了電氣自動化控制的設計過程，將設計變的更加高效和簡單，從人工智能的技術層面分析，人工智能技術主要通過強大的計算機設計功能，將控制設計在人工智能技術的啟發之下，充分顯示出人工智能技術的透明性和靈活性，特別是人工智能技術的擴展性是一大特色，它可以將很多新知識納入自己的存儲系統中，將自動化控制設計的現在與未來需求結合在一起。從一定程度上可以認為，人工智能技術已經在幾十年的發展中，將設計過程從理論變為實踐，最終保證設計出來的電氣自動化過程或產品能保持高質、高效的優良品質。

（二）將電氣自動化控制能力提升到新的高度

電氣自動化的控制過程充滿了大量的數據和運算，人工智能技術的應用，可以通過模糊算法、遺傳算法和專家系統對非線性函數進行計算，使得自動化控制變的更加精準，與以往控制理論相比，智能技術具有便于調節、一致性好、抗干擾能力強等優點。比如以人工智能技術中的模糊控制舉例，這種結構簡單、性能穩定的控制方式，讓自動化控制的多維化變為現實，對控制模式識別和信號處理有著不可缺少的重要作用，比如在全自動輪胎鋼絲圈的生產過程中，對不同產品的生產牽引速度采用模糊控制，不僅有利于生產速度的有效控制，還可以充分發揮人工智能技術中專家系統的優勢，實現生產控制的簡單、快速，使得工業自動化生產取得了良好的成效。

（三）滿足了電氣自動化故障的診斷需求

故障診斷也是電氣自動化控制所不能忽略的重要環節，故障診斷的目的是為了確保自動化設備的安全性和準確性，隨著我國工業自動化程度的不斷提高，故障診斷對于自動化控制的重要性也將不言而喻，常見的人工智能診斷技術有專家系統、神經網絡、分行幾何等，每個故障檢測技術都有自己獨特的適用范圍，它們都具備對故障信息的完全處理能力，包括對故障進行有效診斷并給出相應的解決措施，所以，智能診斷技術對推進我國電氣自動化控制的發展意義重大，應該不斷加強人工智能診斷技術的探索和研究。

三、結束語

綜上所述，人工智能技術已經為電氣自動化生產帶來了創新的發展的靈感，特別是隨著越來越多的理論和知識研究的深入，使得這項技術變的更為“智能化”，以最終滿足日益復雜的現代工業的自動化生產的需求。

參考文獻：

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[2]周超.人工智能技術在電氣自動化控制中的運用[J].硅谷，2012（08）.

[3]劉冰.解析電氣自動化控制中人工智能技術的運用[J].科技創業家，2014（08）.

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關鍵詞：人工智能技術；工廠電氣工程；自動化；應用

人工智能技術是一種通過對人腦思維模式進行模擬并對事物進行信息化處理的自動控制技術，與人腦有所差異的是人工智能技術依靠的是計算機來對事物進行計算分析以及模擬。人工智能技術隨著信息化技術的不斷發展也變得日趨完善，并逐步應用于工廠電氣工程控制領域中，從而使得工廠電氣工程控制的效率及可靠性得到了極大的提升。新時期，為響應國家號召，加快推進我國智能制造的應用進程推進我國的“智能制造2025”戰略的順利實施，應當加強對于人工智能技術的研究與應用，促進我國工廠電氣工程控制向著更高效、智能的方向發展。

1.人工智能技術的發展特點

人工智能技術這一概念最早是上世紀60年代所提出的，在其發展歷程中隨著電子、信心以及自動化控制技術的發展與應用人工智能技術也取得了長足的進步。現今人工智能技術的應用主要分為專家系統、人工神經網絡、模擬集理論以及啟發式搜索等幾個方面。人工智能技術的應用在提高工廠電氣工程自動化控制能力的同時目標在于讓機械控制活動能夠體現出人類的意識代表著自動化控制在工廠電氣工程控制的重要發展方向，通過在工廠電氣工程領域中應用人工智能技術將能夠有效的促進產業結構的優化、升級，提高工廠的生產效率。將人工智能技術應用于工程電氣工程領域中具有以下的優點：（1）人工智能技術通過在傳統的控制技術上進行大量的創新，從而將計算機的智能化、高效化的特點應用到電氣工程的控制中，從而對傳統控制模式所存在的局限性進行了有效的規避。此外，人工智能技術應用于工廠電氣工程中時無需進行具體的參數計算而是通過智能化的分析減少了外界因素對工廠電氣工程的影響。（2）將人工智能技術應用于工廠電氣工程中時，通過對人工智能技術的相關運行智能函數進行更改和調節將能夠有效的提升人工智能的控制性能，相較于傳統的控制技術，人工智能技術的調節更為方便、擴展性更高。（3）將人工智能技術應用于工廠電氣工程控制中時，人工智能技術比傳統的控制方法具有更高的一致性，通過向人工智能系統內輸入一些不確定性較強的參數也能夠產生很高的估計，并極大的降低影響因素對人工智能系統的影響，提高工廠電氣工程控制的效率。人工智能技術應用于工廠電氣工程控制中時除了具有以上的特點外，人工智能技術還具有控制精度高、誤差小、控制精簡化程度高等的特點。將人工智能技術應用于工廠電氣工程控制領域中能夠極大地提升工廠電氣工程的運行效率，促進工廠向著智能制造的領域邁進。

2.人工智能技術在工廠電氣工程控制領域中的應用

人工智能技術在工廠電氣工程控制領域中的應用日趨廣泛并取得了良好的應用效果。以工廠電氣設備的設計為例，將人工智能技術應用于工廠電氣設備的優化設計時能夠有效地提升工廠電氣工程自動化的性能。通過將人工智能技術產品應用到設計中，在確保設計質量的基礎上能夠極大地縮短電氣設備的優化設計周期，同時還能夠降低設計成本。在工廠電氣工程的設計中應用人工智能技術，將遺傳算法應用于電氣工程的設計中，在提升數據準確性的同時還能夠使得工廠電氣工程的設計的合理性和科學性得到極大的加強，確保電氣工程設計的可靠性與穩定性。人工智能技術除了在工廠電氣工程設計領域有著良好的應用外，人工智能技術在工廠電氣設備的故障診斷方面也是其應用的一個主要的方向。現今的工廠電氣工程控制設備通過不斷的發展完善，其自動化程度、復雜程度都得到了極大的提升，因此當故障發生時使得排障工作變得極為復雜。通過將人工智能技術應用于工廠電氣工程的故障診斷中將能夠極大的提升故障查找效率，保障工廠的正常運行。一般來說，工廠電氣工程設備的故障多發生在變壓器、電動機、各級控制等環節中，傳統的電氣設備故障診斷要求對整個控制環節有著足夠的了解，因此對于人員的素質要求極高且費時費力。而當將人工智能技術應用于電氣設備的故障診斷中時，通過將人工智能技術的神經網絡、專家技術以及模糊控制理論等應用于工廠電氣設備的運行監控，將能夠極大的提升工廠電氣工程設備故障診斷的效率與準確性，保障工廠電氣設備的正常運行。除了將人工智能技術應用于工廠電氣設備的設計優化和故障診斷外，還能夠將人工智能技術應用于工廠電氣設備的運行過程控制。現今設備的自動化程度復雜性越來越高，傳統的控制技術已經遠遠無法滿足工廠電氣工程設備的控制需求，而人工智能技術的發展和應用則為工廠電氣工程的控制帶了了曙光，通過將人工智能技術應用于工廠電氣設備的過程控制中，通過依靠人工智能技術中在數據分析、計算等方面的優勢，通過依靠人工智能技術中所含有的一些特殊算法，從而使得人工智能技術在數據計算的效率、質量等方面得到了極大的提升。此外，人工智能技術所具有的模糊控制技術、專家系統控制等在工廠電氣設備控制中的應用，將使得工廠電氣控制系統控制的智能性得到了極大的提升，為我國工廠的智能化升級以及“智能制造2025”戰略的實施打下良好的基礎。未來，智能型機械自動化在工廠電氣工程中的應用受到了越來越多的關注，智能型機械自動化是自動化技術的發展延伸，其在工廠電氣工程的智能化應用中將會體現出越來越大的優勢，為更好地對工廠電氣工程進行人性化的控制，需要積極地將人工智能技術應用于智能型機械的自動化控制，通過網絡化、信息化的控制方式積極提升人工智能技術的控制效果。在人工智能技術應用于工廠電氣工程的控制中時，通過人工智能技術能夠對電氣工程自動化運行中進行良好的監控，通過在工程電氣工程設備控制中的一些關鍵點顯示圖像動畫等以便于工作人員能夠通過這些動畫對工廠電氣工程設備的運行狀況進行及時地了解并將工廠電氣工程設備的一些運行參數顯示出來。此外，通過人工智能技術在工廠電氣工廠控制中的應用用以實現各個電氣設備運行中隔離開關、電壓、電流等信息的實時監控，人工智能技術通過將所監測到的信息建立起相應的運行圖表反映出工廠電氣工程設備的運行狀況。在工廠電氣工程設備的運行監控中，應用人工智能技術工程技術人員能夠遠程對工廠電氣工程設備進行控制，用以提高工程電氣工程運行的安全性。

3.結語

隨著我國經濟發展的轉型升級以及工業制造模式的不斷發展創新，人工智能技術在其中有著廣闊的發展應用前景。尤其是人工智能技術所具有的智能性將極大地提升工廠電氣工程設備控制的智能化程度，從而有效的提升工廠的生產效率和運行的可靠性。

參考文獻

[1]張桂昌.試分析人工智能在電氣工程自動化中的應用[J].電子技術與軟件工程，2015(22):260-260.

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關鍵詞：人工智能；傳媒企業；新媒體；發展

一、引言

人工智能（ArtificialIntelligent，AI），是一門前沿交叉學科，涉及計算機科學、腦科學、神經生理學、心理學、語言學、邏輯學、行為科學、生命科學，以及信息論、控制論和系統論等領域。1956 年達特茅斯會議提出：讓機器能像人那樣認知、思考和學習，即模擬人的智能。《新一代人工智能發展規劃》（國發〔2017 〕35 號）：跨界融合成為重要經濟模式；加快AI融合，發展智能化經濟、建設智能化社會，構筑知識、技術、產業三方互動融合及其人、機、文互相支撐的良好環境；發展智能服務（包括智能教育、智能醫療、智能健康和養老）；推薦社會治理智能化（涉及政務、法庭、城市、交通軍民融合、環保等）；加強人工智能領域軍民融合。智能教育、智能醫療、智慧法庭、智能交通、智能農業等行業的智能化升級，都需要新聞出版行業知識服務的支撐。

二、傳媒企業現狀分析

近年來，隨著國內媒體企業的不斷融合發展，大量媒體信息不僅通過圖書、期刊、報紙、廣播、電視等形式傳播，還向網站、抖音、微信等新的傳播渠道延伸。與此同時，國外媒體企業對人工智能技術的探索及應用也日益重視。（1 ）傳媒企業非常重視人工智能技術，不斷增強其引導能力和傳播效果。（2 ）人工智能技術對媒體采―編―發流程的影響很大，涉及傳媒企業生產各個環節。（3 ）人工智能算法推薦新聞、合成主播等智能技術應用。例如：個性化信息流分發、今日頭條算法推薦、AI合成主播、“媒體大腦”。（4 ）人工智能對傳媒企業影響深遠，促進其新業態產生及媒體融合發展。

三、傳媒企業機遇與挑戰

人工智能與媒體各生產環節深度融合、提質增效，但也面臨著不少機遇與挑戰。① 機遇。促進智能升級：各環節變得更加智能化（選題策劃、編輯、校對、排版、印刷、營銷等）；出版行業與其他行業深度融合。② 挑戰。AI技術積累和人才儲備不足；資源整合難度比較大：大量高質量專業知識資源、數據格式不統一；傳媒企業和讀者之間、生產與發行之間渠道不夠通暢。（1 ）人工智能技術水平領先于觀念認知水平。當前，傳媒企業對人工智能的認識最常見的誤區表現在觀念意識、認知維度、重視深度三個方面：① 觀念意識，運用人工智能技術加速媒體融合，認識不充分、不到位；② 認知維度，在媒體企業生產領域的各環節中，還不能清楚地認識到人工智能技術應用效果；③ 重視程度，清晰的發展目標、可行的實施途徑和發展的戰略規劃，這三方面是傳媒企業目前還比較缺乏的發展因素。（2 ）傳統的媒體企業較難適應變革。① 組織架構、業務流程難匹配。② 資金受限。有關人工智能的軟件、硬件引進與研發，以及數據庫平臺搭建與管理的資金投入都較高，可用資金很難在短時間內有效利用。③ 人才隊伍建設跟不上媒體智能化發展要求，缺乏媒體智能化發展所需的復合型人才，特別是在技術、運營等部門，領軍人才少之又少。大多數傳媒企業出現人才留不住、用不好的情形。（3 ）傳統媒體企業人工智能技術經驗不足。科學技術的有效利用是媒體企業生產和可持續快速發展的重要因素。如何科學合理地研發、運用智能化技術，開發滿足市場需求的新形式，促使智能化應用水平與人工智能技術本身發展水平相匹配，是媒體企業從傳統向智能化轉型的重中之重。（4 ）用于人工智能算法的訓練數據是傳媒企業智能化發展的重要砝碼。提高人工智能技術的應用水平，大量的高質量數據積累是不可或缺的。當前，不少媒體企業積極、大膽嘗試，大量的文檔、圖片、視頻等數據資源，需要強大的財力和物力去支撐“數據清洗”及其相關工作，并最終生成高質量的信息化數據。（5 ）用戶的數據安全與隱私保護成為急需解決的難題。隨著媒體企業的快速發展智能化，同時也產生了大量數據，因此，保障用戶個人信息、行為數據的安全，尊重用戶的個人隱私，提供精準、優質的服務就顯得尤其重要。

四、傳媒企業發展建議和趨勢展望

（一）發展建議

隨著各種媒體的不斷融合發展，各行業對于人工智能的廣泛應用不僅是一種普遍發展趨勢，而更是媒體企業掌握變革發展的金鑰匙。只要能在智能化技術應用領域取得領先地位，媒體企業成功地進行變革發展就多一分把握。而且隨著科學技術的不斷快速進步發展，人工智能技術的應用將持續推動媒體企業的發展與變革。（1 ）戰略、路徑的智能化發展。傳統媒體企業應當根據本身實際情況和發展特點早謀劃、早制定智能化發展路線，緊抓人工智能、大數據、云計算等機遇，探索人工智能技術的發展路徑，贏得企業市場競爭優勢。發揮傳統媒體企業資源豐富的優勢力量，增加人工智能技術的自主研發投入，掌握核心，打造自主可控的智能化媒體平臺，不斷開拓先進技術的研發途徑和探索其可行的引進渠道。（2 ）從傳統思維轉變到人工智能發展。隨著互聯網技術的廣泛應用，傳統媒體企業有了巨大壓力。不論愿不愿意去直接面對，傳媒企業的人工智能發展變革道路已經箭在弦上。因此，傳統媒體企業需要利用全新的觀念來迎接人工智能技術的快速發展，從而探索更適合的體制機制、組織結構、工作流程、人才隊伍，進行全面轉型。加快轉型，改變思維，增強媒體人對人工智能技術應用的深刻認識，提高技術運用水平對內容創新起的重大作用的準確認知，實時調整人工智能技術在媒體企業中應用模式。（3 ）企業體制機制變革，重點開發技術優勢。隨著人工智能技術的不斷發展，媒體企業既要提高技術開發的資金投入，又要創新變革媒體企業的生產體制機制，實現人工智能技術與媒體生產要素的完美整合，探索資源、人才，管理、功能、產品的融合發展路徑。（4 ）推動內容完善創新，增強智能技術引領。媒體企業在引入智能技術的基礎上，不斷地推動前沿科技技術充分地對內容進行創新，有機結合內容與創新形式。媒體企業既要憑借人工智能技術不斷地深入研究新媒體傳播形式和銷售渠道，還要不斷地改進產品形式形態、提高產品優質品質。（5 ）重新整合媒體資源，加快發展變革。人工智能技術與5G、大數據、云平臺、物聯網等科學技術影響著傳媒企業的發展趨勢。傳統媒體企業需要不斷地跨界整合并完善市場技術資源，在生產產品、終端、渠道、人員等方面實現跨越發展，掌握媒體市場主動權，構建合理、完善的信息傳播鏈。（6 ）重視挖掘數據，重塑核心競爭力。傳統媒體企業應重視將大數據的信息分析能力融入進媒體產品生產的全流程中，從基于經驗升級到基于數據，探索并建立傳媒企業數據鏈。（7 ）打造智媒體團隊，創辦新媒體企業。新媒體企業需要智能編輯記者人才，未來的媒體人才隊伍應當是智能型人才團隊，即“全媒體人才＋人工智能工程師”。媒體企業需要科學制定全媒體、智媒體人才的發展整體規劃，加強人工智能技術媒體人才培養；加大人工智能技術業務培訓，提升協同創新能力；探索專家型編輯記者的培養方式，探索人工智能技術能力提升的有機結合，架構智能人才隊伍培養和發展路徑。

（二）趨勢展望

隨著人工智能技術的不斷發展，傳媒企業也面臨著將要進行變革創新的局面，從生產內容、分發產品，到內容表現、銷售管理，其工作流程和生態環境發生了巨大變化。1.融合發展智能化人工智能在媒體融合發展中起到了巨大作用：提高了媒體全要素的生產率；人工智能將推動媒體更好地利用現代化體系中的功能作用。媒體融合發展的重要方向是智能化新型媒體企業平臺，創建信息服務智能媒體庫。2.新媒體形態顯現多種多樣傳媒形式和內容呈現方式逐漸涌現，不斷改革、發展、演化迭代，智能化科技媒體產品健康發展。3.關鍵核心技術研發從事高科技技術研發創新的公司企業發展的重點是依托以芯片、算法和數據為核心的人工智能系統，提供優質高效的技術服務，促進多種人工智能技術進一步發展。媒體企業通過自主研發或與人工智能科技企業合作，為編發聯動工作提供有效路徑。4.媒體專業界限變寬媒體人的角色邊界逐漸寬泛，優質算法和吸引廣大用戶是媒體企業發展的兩大重要因素。媒介素養將更進一步地深度重構，傳統意義上的以文科專業為主的體系將不斷調整、改變，跨專業、復合型已經是對傳媒人的更進一步要求和代名詞。5.音、視頻生產消費晉級人工智能技術發展快速發展，音視頻內容生產效率不斷提升，創新創意空間進一步拓展，音視頻內容消費迅猛增長，人機交互界面重塑，媒體企業新流量拓展，取得良好經濟、社會效益。6.版權保護意識及能力增強人工智能、物聯網、區塊鏈、大數據等前沿科技技術將進一步解決版權保護問題，人工智能技術強力支撐內容變現、盈利模式改革創新，增加傳媒版權領域新規則。

五、結論

綜上所述，雖然人工智能的發展歷程只有短短的幾十年時間，但是對于每個階段內人工智能的發展都推動了人類社會發展。傳媒企業為了避免被淘汰，必須合理地與人工智能結合應用，才能拓展更大的生存空間，贏得更好的發展。

參考文獻

[1]周皓.傳媒文化創意產業發展策略研究[J].風景名勝，2019(06):290-291.

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以上論證說明：人工智能技術可以在人類隱性智慧定義的工作框架內模擬人類顯性智慧（人類智能）生成知識，創建主客雙贏的策略解決各種復雜問題。而這是現今其他各類技術做不到的。不過，由于在人工智能系統工作的基本過程中，（1）中客觀存在各種不確定性，人類給定的知識未必能夠理想地體現客觀規律，也未必能夠完全滿足求解問題的需要，（2）中人類預設的求解目標也不見得完全合理，（3）中人工智能系統各個環節必然存在各種不理想性。因此，人工智能系統對人類顯性智慧能力的模擬不可能完全到位，人工智能系統提供的問題解答也有可能不如人類自己求出的解答。換言之，人工智能系統所模擬的人類顯性智慧能力，原則上不可能超過人類自己的顯性智慧能力。如果說人工智能系統確實也有超人的地方，那主要是它的工作速度、工作精度、持久能力等因素，而不可能是顯性智慧中的智慧品質。至于一些人所宣傳的機器超越人類甚至機器淘汰人類的說法，是沒有根據的。無論是人工智能系統，還是其他各種機器系統，它們共同的問題之一是：機器沒有生命，沒有目的，不可能自主發現應當解決的實際問題，不可能自主形成機器的智慧，尤其不可能無中生有地形成超越人類和淘汰人類的荒唐愿望，因此更不可能產生淘汰人類或滅絕人類的行為。

2人工智能與信息技術的關系

圖2的人工智能系統模型表明，完整的人工智能技術系統必須具有如下環節：信息獲取（感知）、信息傳遞（通信）、信息處理（計算）、知識生成（認知）、策略創建（決策）、策略執行（控制）以及反饋學習優化等基本技術系統，這正像“人”這個智能系統必須具有感覺器官（信息獲取）、傳輸神經系統（信息傳遞）、思維器官（信息處理、知識生成、策略創建）以及執行器官（策略執行）。 其中傳感（感受信息）、通信（傳遞信息）、計算（處理信息）、控制（執行信息）等技術屬于信息技術。可見，人工智能系統是一個全局整體，其中包含著傳感、通信、計算、控制等信息技術環節；這正像人這個智能系統是一個全局整體，其中包含感覺器官、傳輸神經、丘腦和執行器官這些信息器官。如果把人工智能系統稱為完整的人工智能系統，而把其中的知識生成和策略創建稱為核心人工智能系統，那么，則有：完整的人工智能系統＝核心人工智能系統＋信息技術系統其中，核心人工智能系統處于完整人工智能系統的核心，處理知識和智能層次的問題；信息技術系統處于完整人工智能系統的外周，處理信息層次的問題，同時擔任核心系統與外部環境之間的兩端接口：一端是從環境獲取本體論信息（傳感），另一端是對環境施加智能行為（控制）。這就表明，信息技術系統提供給人類的服務主要是方便快捷的信息共享，而不可能提供如何認識事物本質的服務（因為這需要知識），更不可能提供如何解決問題的服務（因為這需要智能策略）[2]。

3“新型”信息技術

近十多年來，先后出現了大數據、云計算、物聯網、移動互聯網以及各種互聯網的應用技術。人們把它們稱為“新型”信息技術或“新一代”信息技術。深入分析可以發現，這些新型信息技術的核心技術正是核心人工智能系統的知識生成和策略創建技術。不妨以大數據技術為例加以說明。圖3表示了大數據技術系統的工作流程。由于有著多種來源、多種背景以及多種格式，大數據通常是病態結構或不良結構的大規模數據集合，其中可能包含垃圾、病毒和黑客攻擊程序。因此，如圖3所示，大數據技術的第一個環節就是智能分類：把無用的數據識別分類出來加以過濾和抑制，把有用的數據按照某些特征進行分類，再分門別類地送到恰當的云計算（和云存儲）系統，進行相應的信息處理，為知識生成（知識挖掘）做好必要的準備。通過知識挖掘生成了足夠的知識之后，才可以把這些知識（結合求解目標）轉換成為用來解決問題的智能策略。其中，智能分類、知識挖掘和策略創建都是人工智能的基本技術。可見，如果沒有這些人工智能技術，大數據就只能是數據，而不可能轉換成為有用的知識和可以用來解決問題的智能策略。

由此可知，大數據技術的核心就是人工智能技術，可以把它比較確切地稱為面向大數據的智能技術。而把它稱為新型信息技術則沒有真正抓住大數據技術的要害和本質，模糊了人們對大數據技術和人工智能技術的認識，不利于大數據技術的研究和發展，也不利于人工智能的研究和應用。真正的智能物聯網模型不是別的，正是圖2所示的模型。如圖2所示，只要在綜合知識庫內設置“對物控制的目標”，那么“外部世界的物”的信息就經由傳感器獲得，經過通信系統傳送到計算系統并在這里進行必要的處理即把信息變成適用的信息，接著由認知系統轉換成為知識，然后由決策系統根據控制目標把信息和知識轉換成為智能策略，智能策略再經通信系統傳到執行系統之后轉換成為智能行為反作用于所關注的“物”，使它的狀態符合預設的目標。近來人們在密切關注著“互聯網＋”。其實，“互聯網＋”可以有兩種不同的理解。一種理解是當前人們所關注的互聯網推廣，這里的“＋”就相當于信息化的“化”，就是互聯網的各種應用。另一種更有意義的理解則把“互聯網＋”理解為互聯網升級，就是把以計算機為終端的現有互聯網升級為以人工智能系統為終端的智能互聯網。這就是2015年全國兩會期間全國政協委員的“中國大腦”提案。應當認為，互聯網推廣,即把互聯網應用到各行各業是完全必要的，這是信息化建設的正常要求。但是，從信息化建設的發展大勢來看，互聯網升級即把當前常規互聯網升級為智能互聯網則更為必要，這將為中國信息化建設注入更為強大的新活力，是轉變經濟發展方式的需要，是國民經濟產業升級的需要。綜上所述，大數據技術、云計算技術、智能物聯網技術，其實都是人工智能技術的相關具體應用。可以這么說，如果沒有人工智能技術，單憑信息技術很難有效地應對大數據和物聯網以及未來更多更復雜的技術挑戰。

4結束語

篇6

【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。

篇7

關鍵詞：智能制造技術；人工智能技術；智能制造業；基本介紹；應用

中圖分類號：TP273 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2017）09-0025-01

1 人工智能技術的基本介紹

1.1 概念

網絡信息技術與計算機技術等等眾多學科的技術進行有效的融合，并且對于人類進行智能模擬，最終對于機械或者是其它領域進行智能化與自動化的控制，這種技術就是人工智能技術。隨著時代的發展，人工智能技術具有重要的價值。比如：對于機械等進行智能化控制，可以在遺傳編程、信息圖像、語言等各個方面進行應用。

1.2 特點

人工智能技術具有以下方面的特點。第一，性價比高。我們以智能制造業為例子進行具體說明。智能制造業一方面在運行中需要對于大量的數據信息等進行計算，分析等工作，另一方面需要對于運行的過程進行有效化監控。應用以往的方式需要花費大量的成本。而應用人工智能后，需要應用較小的成本，就能實現智能化控制與分析。第二，具有可靠性的特點。人工智能是在網絡信息技術、計算機技術等為基礎形成的新型高端技術類型，可以在全過程控制中保障智能制造業的安全。第三，具有可操作性的特點。光纖、電纜、網絡信息、計算機等眾多領域的進步與發展，為人工智能的應用提供了強大的技術支持，有利于其進步與發展。

2 人工智能技術在智能制造業中的應用

2.1 對于自動化控制流程的簡化

在智能制造業中進行產品的生產操作比一般產品要復雜，尤其是對于操作流程的控制具有非常高的要求。而應用人工智能技術之后，有關的操作人員只需要應用網絡操作智能控制系統就可以實現對于操作平臺的全過程智能自動控制，一方面保障了產品的質量與安全，另一方面使得系統對于可能出現的故障進行提前判斷，進行必要的安全規范處理。如圖1所示。

2.2 對事故和故障的及時處理

人工智能在智能制造業中進行應用，可以對于事故和一些故障進行及時的預防和處理，最終保障智能制造業產品的質量和安全。這種應用方式的特點在于，有效的彌補了傳統監測技術中存在的缺點和不足，建立起了動態化的監測網絡系統，對其生產中的狀態進行實時監控，對其質量的功能進行了有效的保障。除此之外，我們應用智能技術中的模糊理論可以建立起有效的刀具狀態識別模型，建立起有效的監控參數和刀具狀態之間的模糊關系，對于我們今后對于智能化制造技術的應用有重要的啟示。但是，這種應用還存在一些問題。因此，我們需要在今后的應用中對于這種方式進行有效的改進，提高其應用的質量和水平，全面提高刀具監控的水平，提高智能制造業的質量，實現其良好的經濟效益和社會價值。

2.3 對產品設計的優化

以往的制造業設計中需要進行大量的實驗，設計出眾多的樣品，一方面花費了大量的時間、經歷、金錢，最終成型的產品也不一定達到令人滿意的程度。而將人工智能技術在制造業設計中進行有效的應用，其可以對于設計工作建立起網絡化信息模型，并且對于設計出的產品在網絡上進行生產過程應用仿真，有效了解設計出的產品具有怎樣的缺點和不足，在網絡模型平臺中進行有效改進，再次進行應用生產過程仿真，大大提高產品設計的質量與水平，還節省了大量的時間與金錢，對于產品進行了優化設計。

3 結語

對于人工智能與制造自動化技術的挑戰問題進行分析與研究，有利于我們了解人工智能發展的趨勢與應用實踐情況，最終可以在今后生a中有效應用這項技術，促進我國經濟的發展與社會的進步。

參考文獻

[1]紀.人工智能技術在電氣自動化控制中的應用思路分析[J].電子測試，2014（03）：137-138.

[2]任博.人工智能技術在電氣自動化控制中的應用思路分析[J].科技視界，2015（09）：108-109.

[3]王濤.人工智能技術在電氣自動化控制中的應用探討[J].電子技術與軟件工程，2015（11）：261.

篇8

人工智能技術是人類科學技術不斷發展進步的必然結果，也是工業發展過程中，促進工業自動化科學化發展的重要推動力量。在人工智能技術的發展中，科技的發展和工業技術的進步會促進人工智能技術的發展；反之，人工智能技術的進步，可以完成那些人類自身無法辦到、技術條件效果不好的生產技術操作。當前的人工智能主要是計算機技術的發展結果，隨著計算機技術的飛速發展，通過對計算機信息特點和操作性能的了解和設計，使計算機操作系統具有更多更先進的人工化反應，并在實際的信息技術處理過程中，通過其系統內部的人工化、智能化識別和處理系統，對電氣自動化控制和其他工業技術領域在運行中的問題進行自主解決。如今，人工智能技術已經取得了較大的進步，其研究發展項目也越來越多，越來越先進，實用性越來越強。人工智能技術已經廣泛運用與工業自動化、過程控制和電子信息處理等先進的技術領域。人工智能技術通過模糊理論算法、遺傳算法和模糊神經算法等方式，可以在電氣自動化控制中，采取更靈活多變的控制方式，對電氣自動化設備運行中的不穩定因素和動態變化進行自主的調整，從而保障其運行的準確和高效，減少出錯率。人工智能技術的運用，可以大大減少在電氣自動化控制等領域的人力成本，并且能夠解決一些工作人員無法有效監控和解決的問題，做到及時有效。

2人工智能技術在電氣自動化控制中的應用

2.1人工智能控制實現了數據的采集及處理功能

在電氣設備的運行過程中，數據的采集和處理是了解電氣設備自動化控制情況，發現運行過程中的問題和提出解決辦法的重要依據。在傳統的自動化控制中，由于技術水平和實際運行中的動態變化，數據的采集和傳輸無法做到準確和穩定，保存數據容易出現丟失的情況。人工智能技術的使用，可以保障電氣自動化運行過程中對動態信息的及時收集和穩定傳輸，對相關數據的保存工作也更安全，這就提高了電氣自動化的控制水平，充分保障了電氣運行中的安全性和穩定性。

2.2人工智能控制實現了系統運行監視機報警功能

電氣自動化控制是用電氣的可編程控制器，控制繼電器，帶動執行機構，完成預期設計動作的過程。在此過程中，系統內部各部分之間的運行都要嚴格按照設計模型和函數計算的基礎上進行，如果系統中的一點出現問題，就會造成整個自動控制系統的故障。在以往的自動化控制系統運行中，對系統內部各部分之間的運行數據和運行狀態進行實時監測，對運行中的特殊情況進行及時的報警處理，幫助自動化系統及時處理可能出現的故障，提醒電氣管理人員加強對電氣系統的管理。

2.3人工智能控制實現了操作控制功能

電氣自動化控制的主要特征之一就是通過計算機的一鍵操作，就可以實現對電氣系統的整體控制，保障電氣自動化運行符合現實的需要。傳統的自動化系統的操作，需要靠人工對系統各個環節進行人工操作，從而促進自動化系統內部的協調和配合，這種方式既降低了自動化運行的效率，也增加了自動化系統的故障發生頻率。人工智能技術對電氣自動化系統的控制，是通過各種先進的算法，按照電氣自動化的需求，對自動化系統進行自動化和智能化設計，從而實現對電氣自動化控制系統的同時操作，大大提高了自動化控制的效率，減少了單獨指令操作中容易出現的不協調情況的發生。

3人工智能技術在電氣自動化控制中的控制方式

3.1模糊控制

模糊控制以模糊推理和模糊語言變量等為理論基礎，并以專家經驗作為模糊控制的規則。模糊控制就是在被控制的對象的模糊模型的基礎之上，運用模糊控制器，實現對電氣控制系統的控制。在實際控制設計過程中，通過對計算機控制系統的使用，使電氣自動化系統形成具有反饋通道的閉環結構的數字控制系統，從而達到對電氣自動化系統的科學控制。

3.2專家控制

專家控制是指在進行電氣自動化控制過程中，利用相關的系統控制理論和控制技術的結合，通過對以往控制經驗的模擬和學習，實現電氣自動化控制中智能控制技術的實施。這種控制方式具有很強的靈活性，在實際運行中，面對控制要求和系統運行情況，專家控制可以自覺選取控制率，并通過自我調整，強化對工作環境的適應。

3.3網絡神經控制

網絡神經控制的原理就是基于對人腦神經元的活動模擬，以逼近原理為依據的網絡建模。神經控制是有學習能力的，屬于學習控制，對電氣自動化控制中出現的新問題可以及時提出有效的解決辦法，并通過對相關技術問題的分析解決，提高自身的人工智能水平。

4結語

篇9

是的，當全世界最好的運動員在里約奧運賽場用盡“洪荒之力”，挑戰人類體力的極限時，人類用腦力創造出的人工智能在賽場之外展開了另一場激烈角逐。

這是一場未被列入奧林匹克競賽項目的較量，但其精彩程度絕不亞于奧運賽場上的拼殺。

奧運就是大IP，AI都來刷存在

項目繁多，賽程密集，信息量大，給人工智能技術提供了很好的用武之地，而奧運會背后隱藏的海量注意力資源也是主要誘因

美國、中國和英國將位列獎牌榜前三名，其中中國將獲金牌35塊，銀牌27塊，銅牌20塊——8月6日，奧運會剛剛開幕，微軟憑借深度神經網絡“掐指”算出的奧運獎牌榜就出爐了。

不只微軟在借奧運之風出海。解說奧運會開幕式的白巖松還被刷屏時，百度的人工智能語音助手“度秘”就沖出來搶飯碗，為用戶解說起中國男籃對抗美國隊的比賽。派出寫稿機器人報道奧運的更是國外有《華盛頓郵報》，國內有“今日頭條”。

“奧運會的曝光率非常高，對于企業品牌推廣是一個絕佳的機會。”談到國內外企業為何在奧運會期間各顯神通，展示人工智能技術，易觀入口分析師趙子明認為，奧運會背后隱藏的海量注意力資源是主要誘因。此外，奧運會項目繁多，賽程密集，信息量大，也給人工智能技術提供了很好的用武之地。

在圖靈機器人首席運營官郭家眼里，宣傳推廣自身的技術，為商業化做鋪墊，只是各大科技公司不遺余力展示人工智能技術的動機之一，還有一個動機與人工智能產業目前的發展階段有關系。

“國內外科技巨頭都在砸重金投資人工智能技術，但整體來看掌握這項技術的企業還比較少，整個行業還未崛起，長遠來看對市場發展并非好事。”郭家在接受科技日報記者采訪時分析，這也是為什么谷歌、Facebook這些公司一直在通過人工智能技術的開源，讓更多人掌握這項技術。

此次奧運會期間吸足眼球的人工智能技術，讓郭家想起了谷歌的阿爾法狗與李世石之間的圍棋大戰，當時很多業內人士就將其看作谷歌花重金做了一次品牌營銷。“但這些公司的目的不僅僅是賺錢，而是希望更多人關注人工智能技術，參與到這個行業中，推動它向前發展。”郭家說。

不只花拳繡腿，還有真刀真槍

這些技術的特點是，可以更快、更好地代替人類完成一些繁復瑣碎的工作，把人工智能技術真正實用化，使它成為提高生產力的工具

無論是預測奧運獎牌榜，還是解說籃球比賽，抑或是機器人寫稿，在郭家看來，做的都是一件事，即模式識別+機器學習，這是弱AI時代全球人工智能產業發展的共性。

但奧運會期間展示出的人工智能應用中，還是有一些選手給趙子明和郭家留下了深刻印象。除了寫稿機器人，還有此次國際奧林匹克委員會官方圖片提供商蓋蒂圖片社采用的攝影機器人——它可以讓攝影師實現遠程拍照，而且拍照方式更加靈活。

“這些技術的特點是，可以更快、更好地代替人類完成一些繁復瑣碎的工作。”趙子明說。用郭家的話說，“是把人工智能技術真正地實用化，使它成為提高生產力的工具”。

奧運會只是一個縮影。在整個人工智能領域，這樣的應用正如雨后春筍快速生長，體育方面也不例外。美國眾籌網站Kickstarter上曾有一款叫做“trainerbot”的乒乓球陪練機器人發起眾籌。奧運會開幕前的8月3日，該機器人研發團隊宣稱，這款產品將走進一些乒乓球俱樂部，與公眾見面。這款機器人與傳統的發球機不同，它可以模擬和學習各種發球方式和路線，幫助運動員和業余愛好者訓練球技。

前不久，體育品牌彪馬也推出一款陪跑機器人“beatbot”。這款機器人可以模擬運動員自己以及其他跑步運動員的奔跑軌跡，模擬出在什么樣的時刻應該保持什么樣的速度，并陪運動員訓練。類似的還有橄欖球陪練機器人，它可以識別出運動員的位置并做出沖撞動作，

幫助橄欖球運動員提升沖撞技能。

這些產品最大的共同點就是把人工智能技術應用到了實用性的場景上，這些場景往往需求特別明確，而且正好可以把人工智能技術用在刀刃上。

“人工智能技術的顛覆性價值恰恰體現在這些產品之中。”郭家解釋說，人們提到機器人時，第一直覺就是它們可以替代人的部分勞動，而如果這件事情逐漸成為現實，必將對整個行業甚至整個社會產生深遠影響。

里約嶄露頭角，東京遍地開花？

今年被稱為人工智能產業爆發的元年，4年后的東京奧運會將是其發展的第5個年頭，人工智能在下一屆奧運會上的表現無法不令人期待

回首人類奧林匹克運動120年的歷史，人工智能技術與奧運會發生如此緊密的聯系堪稱史無前例。哪怕跟4年前的倫敦奧運會相比，里約奧運會也悄然發生了明顯變化——比如，從電視畫面就能看到，今年不少田徑運動員都佩戴了智能可穿戴手環。

“但現在依然應該說，人工智能技術剛剛嶄露頭角，還沒有到來。”郭家認為，這些嶄露頭角的技術背后潛藏著巨大的應用價值等待市場去開發。

以用人工智能技術預測奧運獎牌榜為例，雖然和阿爾法狗在圍棋上戰勝李世石類似，更多是一種技術上的展示，但誰也無法否認其未來的潛力。或許過不了多久，這種技術將在眾多領域令人目瞪口呆，證券分析和病理分析領域可能會最先嘗到甜頭。

“業內很多人的直覺是，人工智能技術很快將更大規模地爆發，這個時間不會太長，少則幾個月，多則兩三年。”郭家說。

回到奧運本身。2016年被稱為人工智能產業爆發的元年，4年后的東京奧運會將是其發展的第5個年頭，人工智能在下一屆奧運會上的表現無法不令人期待。更何況，其東道國日本本身就是機器人大國，也是機器人強國。

如果說，奧林匹克運動的精神是以人為本，機器人代替人參加比賽就失去了比賽的意義的話，郭家堅信，在參賽主體之外的教育和輔助環節，將會有越來越多的機器人深入滲透到奧運會的方方面面。趙子明也給出了類似的觀點，“相信到那時人工智能技術將會更全面地應用于奧運賽場”。

這些預言將如何體現在下一屆奧運會中，4年之后的東京將為我們揭曉答案。

篇10

關鍵詞：人工智能技術;供水設備;電氣自動化控制技術

人工智能技術在各行各業中的應用越來越普遍，極大地推動了生產效率的提高。作為一門邊緣學科，人工智能技術屬于自然學科和社會學科的交叉，涉及到的學科里面包括不定性論、控制論、計算機科學、心理學、數學、認知科學等等。在供水設備機械電氣自動化控制中應用人工智能技術，能夠有效地節約人力資源成本，提高供水設備的運行效率，減少供水設備的運行故障，推動供水企業的健康穩定發展。

1 人工智能技術

人工智能技術主要是對新設備、新技術和新理論進行拓展、研究和開發而形成的一種新興技術。計算機發展的過程中，人工智能是一個重要的發展方向和組成部分，在該領域產生了各種應用設備，例如圖像識別系統、語言識別系統、機器人等等。總體而言，人工智能技術是多個領域和技術的結合，可以使機械設備完成與人類智能相似的功能，從而達到提高生產效率的目的，減少人力資源方面的投入[1]。

2 在供水設備機械電氣自動化控制中應用人工智能控制器

不同類別的人工智能控制器需要不同的研究手段，例如遺傳算法、模糊神經或者神經算法等等，本文將人工智能控制器作為非線性函數近似器進行研究，從而對人工智能進行開發和研究。與普通的函數估計其相比，人工智能非線性函數計時器具有非常明顯的優勢，其在供水設備機械電氣自動化控制中的應用也能夠取得良好的效果。首先，如果使用普通的函數估計器，研究的過程中會遇到一些不確定性因素，對供水設備的穩定性造成影響。而使用非線性函數近似解，則無需將研究對象的模型建立起來，能夠對個別對象進行便利的研究，從而推動了電氣自動化控制系統在供水設備中的應用。其次，為了達到一定的目的，研究者可以對供水機械設備的性能進行調整，從而有效地提高供水設備的適應性。第三，與控制器或者普通函數估計其相比，人工智能非線性函數近似器在調節數據方面更加便利，能夠對供水設備的數據進行便利的調節。第四，在設計供水設備機械電氣自動化控制系統的過程中，設計者只需獲取供水設備中的數據，就能夠應用人工智能技術對其進行設計。在設計供水設備機械電氣自動化控制系統時，只需根據其所響應的數據和語言，就可以完成全部的設計，極大地簡化了設計過程[2]。

在反模糊化和模糊化的過程中，使用隸屬函數、規則庫、自適應性模糊神經控制器能夠進行自動實時確定。

3 人工智能技術在供水設備機械電氣自動化控制中的具體應用

本文以恒壓供水中的AI 人工智能調節器為例，對人工智能技術在供水設備機械電氣自動化控制中的具體應用進行了簡要的介紹。

3.1 工作原理 該系統包括壓力變送器、閥門、水泵、控制接觸器組、AB-PLC-1756系統、AB軟啟動設備、AI- 808 人工智能調節器幾個組成部分。由于水泵具有較大的功率，380V的低壓電機5臺供水，分別為2臺355KW，2臺220KW，1臺160KW。

出水總管的壓力可以由壓力傳感器進行檢測，由變送器向AI- 808 儀表進行傳送，通過比較設定值，將誤差的變化率和壓力誤差得出來。使用AB軟啟動設備進行降壓啟動，使用AB-PLC-1756系統進行機組開、停控制，及檢測各儀表，利用上位機組態軟件RSVIEW32對全廠生產設備進行監控，通過各監測設備在上位機人員控制調節供水壓力。AB軟啟動設備具有軟啟動功能，起動加速時間不超過30秒，并具有自行調節功能。在進行起動斜坡加速時，電機壓力會不斷上升，當電動機的壓力已經到達額定的轉速狀態時，軟啟動器的控制器就會對其進行監測，并自動將輸出電壓切換為全電壓。如果在30秒之內電動機就已經到達了額定轉速，則可以進一步縮短啟動加速的時間。

3.2 控制算法 供水系統的對象還有時變成非線性環節，一些參數會出現未知式的緩慢變化，如果要達到理想的控制效果，單獨使用PID 控制是不行的。因此使用改進PID和AI人工智能調節器進行模糊控制，形成雙模控制算法[3]。

3.3 AI-808人工智能工業調節器 AI- 808人工智能工業調節器具有參數自整定功能、模糊邏輯 PID調節的先進控制算法，能夠通過模糊算法來避免PID的飽和積分。如果誤差減小，則可以對PID算法進行改進，對被控對象的特征進行自動學習和記憶，從而優化控制效果。這樣一來，即使對復雜的對象也能夠進行良好的控制，具有參數確定簡單、精度高、無超調的優點。

3.4 可編程控制器 可編程控制器的輸出是繼電器類型，主要使用Micrologix系列。水泵的邏輯功能主要由PLC來完成，無需設置模擬量的輸入輸出模塊，有力地節省了造價投資。使用AI- 808人工智能儀表來進行系統的壓力閉環控制。

3.5 控制臺 手動和自動兩種操作模式在控制臺的設計中都有所兼顧，通過手動操作來單獨開啟或停止每一臺水泵和閥門，并通過多圈電位器來對變頻器的頻率進行手動調節。如果處于自動模式之下，則可以通過開關來將需要投入運行的水泵選擇出來。如果某臺水泵需要維修，則可以令其自動退出運行行列，不會對系統正常運行造成影響。

4 結語

本文對人工智能技術在工程設備機械電氣自動化控制中的具體應用進行了簡要的分析，人工智能技術得到了迅速的發展，在各行各業中都得到了廣泛的應用。應用人工智能技術的恒壓供水系統，在民用供水系統和工業供水系統中都已經得到了應用，并取得了良好的應用效果，已經成為了供水設備機械電氣化自動控制發展中的一個重要發展方向。

參考文獻：

[1]孫斌.解析電氣自動化控制中人工智能技術的運用[J].科技傳播，2014（04）.