人工智能技术的兴起范例

人工智能技术的兴起范文1

关键词：智能技术；电气自动化；应用

中图分类号：TM76；TP18 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2014） 12-0000-01

技术是一种融合了多种学科的先进技术，在人工智能技术进入工业生产的很长时间内，使得我国的工业生产自动化水平得到了跨越式的提高。通过将人工智能技术应用于电气自动化控制的各个方面，最终实现了电气设备的“智能”操作，通过为电气设备赋予了如同大脑一般的逻辑思维，提高了电气控制的精确性和可靠性。因此，人工智能的出现，不仅可以帮助企业提高生产效率，更重要的是可以为未来电气自动化、智能化的发展趋势提供了新的思路。

一、人工智能发展与特点

（一）人工智能技术的发展

人工智能技术是伴随着计算机技术发展而来的一门综合性科学。。随着时代的发展，人工智能技术越来越成熟和完善，在国内外众多科技企业和高校联合研究的努力之下，已经出现了智能语音、智能图像、语义理解等先进的人工智能技术，它不仅可以改变了人们的生产生活方式，更重要的是为人工智能技术的不断地创新和融合发展，逐渐形成一体化的人工智能技术链奠定基础。

（二）人工智能技术的特点

人工智能技术作为当前世界三大主流技术之一，不仅在应用范围上占据优势，还以其自身丰富的研究领域、跨学科的研究方法等特点，成为最具有挑战性的前沿科学，整体来说，智能技术在自动化控制方面的特点具体表现为：一是随着人工智能技术的完善，将工业生产的控制精度、效率都提高了一个新的层次，实现了工业生产控制的各种信息得到及时处理和调整，使得自动化生产流程变的更加柔性化；二是伴随着工业自动化生产的同步性和综合性趋势越来越显著，人工智能技术与自动化生产集成技术相互融合，以各种可操作、可编程的智能控制器，最终实现了电气自动化生产的多功能和稳定生产目的。

二、电气自动化中的人工智能技术探悉

（一）保证了电气自动化设计的先进性

对于自动化控制来说，一套成熟的电气自动化控制从设计到正式投入使用的周期较长，而且在这个复杂而漫长的过程中，其设计电路的繁琐性、细致性都是令人难以想象的。由于在传统设计过程中，大部分设计工作都是依靠设计师的经验，以人工绘图布线的方式完成，这就拉长了自动控制的设计周期的同时，也使得电气设计不一定是最好的方案，由此可见，传统方式下的电气自动化控制的设计难度主要集中于此。而人工智能技术的出现，大大改变了电气自动化控制的设计过程，将设计变的更加高效和简单，从人工智能的技术层面分析，人工智能技术主要通过强大的计算机设计功能，将控制设计在人工智能技术的启发之下，充分显示出人工智能技术的透明性和灵活性，特别是人工智能技术的扩展性是一大特色，它可以将很多新知识纳入自己的存储系统中，将自动化控制设计的现在与未来需求结合在一起。从一定程度上可以认为，人工智能技术已经在几十年的发展中，将设计过程从理论变为实践，最终保证设计出来的电气自动化过程或产品能保持高质、高效的优良品质。

（二）将电气自动化控制能力提升到新的高度

电气自动化的控制过程充满了大量的数据和运算，人工智能技术的应用，可以通过模糊算法、遗传算法和专家系统对非线性函数进行计算，使得自动化控制变的更加精准，与以往控制理论相比，智能技术具有便于调节、一致性好、抗干扰能力强等优点。比如以人工智能技术中的模糊控制举例，这种结构简单、性能稳定的控制方式，让自动化控制的化变为现实，对控制模式识别和信号处理有着不可缺少的重要作用，比如在全自动轮胎钢丝圈的生产过程中，对不同产品的生产牵引速度采用模糊控制，不仅有利于生产速度的有效控制，还可以充分发挥人工智能技术中专家系统的优势，实现生产控制的简单、快速，使得工业自动化生产取得了良好的成效。

（三）满足了电气自动化故障的诊断需求

故障诊断也是电气自动化控制所不能忽略的重要环节，故障诊断的目的是为了确保自动化设备的安全性和准确性，随着我国工业自动化程度的不断提高，故障诊断对于自动化控制的重要性也将不言而喻，常见的人工智能诊断技术有专家系统、神经网络、分行几何等，每个故障检测技术都有自己独特的适用范围，它们都具备对故障信息的完全处理能力，包括对故障进行有效诊断并给出相应的解决措施，所以，智能诊断技术对推进我国电气自动化控制的发展意义重大，应该不断加强人工智能诊断技术的探索和研究。

三、结束语

综上所述，人工智能技术已经为电气自动化生产带来了创新的发展的灵感，特别是随着越来越多的理论和知识研究的深入，使得这项技术变的更为“智能化”，以最终满足日益复杂的现代工业的自动化生产的需求。

参考文献：

[1]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（03）.

[2]周超.人工智能技术在电气自动化控制中的运用[J].硅谷，2012（08）.

[3]刘冰.解析电气自动化控制中人工智能技术的运用[J].科技创业家，2014（08）.

人工智能技术的兴起范文2

【关键词】 计算机技术 网络技术 人工智能应用

前言：人工智能是计算机科学的一个部分，是随着信息化技术发展所衍生出一门独的特技术科学，其实质上是对人意识与思维信息过程的模拟。。。

一、人工智能的发展与实际意义

计算机网络中的海量数据与信息普遍是用数字、符号、文字等文本形式进行展现，在此过程中需要其达到较高的表达能力、判断能力等方面的标准，而人工智能为加强计算机网络的该方面的能力提供了重要的保障。。；二是人工智能的发展开拓了计算机网络在处理信息的空间与路径，将计算机网络所涉及到的众多工程信息进行有效结合，实现了集中控制的目标，完成智能化的操作。

二、人工智能在计算机网络技术中的实际应用

2.1计算机网络多种渠道信息的处理与集成

网络与计算机等现代高新技术参与到计算机网络之后，为计算机网络的发展带来了无限种可能，为此改变了人工智能的实现方式与实现方向。人工智能在计算机网络中的应用，由传统的定向处理，逐渐向大批量、高密度、高频率数据信息处理的工作所转变[2]。人工智能的这一转变体现在多种方面，例如，在现代网络运营安全管理中，可实现预先在人工智能管理中输入防火墙功能，如此能够实现将网络中流传的不良信息等进行自动拦截，且能够对来往传递信息进行自动识别与判断，将存在问题的信息递交到检测中心，对信息进行判断，实现了高等人工智能技术。

2.2人工智能在网络管理方面的应用

计算机网络技术中，网络管理一直是一项繁重的工作，网络的实时动态以及变化速度快等特点为网络管理工作行程了一定的难度，而为实现更为高效的网络管理，人工智能技术也显示出了一定的效用。人工智能技术在计算机网络管理中，能够利用人工智能专家知识库、问题求解技术，达到对计算机网络进行综合管理的效果。专家系统是一种相对智能的计算机程序，将某种领域中的专家知识以及经验进行累计，将其进行有效的汇总并录入到相关系统中，由此在某特定领域中汇集多为专家的知识与经验，实现系统的高效性与全面性，完成对此领域内各种计算机网络问题的解析[3]。

2.3人工智能在企业管理与教学方面的应用

现代普遍企业管理中均会应用到计算机网络技术，而在参与了人工智能的计算机网络中则更为有效的提升了企业管理的安全性与高效性。人工智能能够实现企业管理系统的自动防御系统与健康系统，是企业管理实现高度智能化。在教学方面，教师可以在教学过程中，利用人工智能技术的知识库，在知识库中定义教育知识内容，并对知识库中的知识进行推理，是学生能够更为直观的接受教学内容，提升教学效率。

结论：综合上文所述，人工智能是计算机网络技术发展的必经之路，人工智能在计算机网络技术中的应用，主要表现在计算机网络管理、计算机网络安全、办全、信息化教学等多个方面。人工智能在计算机网络技术中的有效应用，推动了计算机网络向高效智能化的发展，对计算机网络技术的发展提供了重要支持与保障。

参 考 文 献

[1]熊英.人工智能及其在计算机网络技术中的应用[J].技术与市场，2011，03（02）：20.

人工智能技术的兴起范文3

关键词：智能化技术电气工程自动化人工智能

中图分类号： TU855 文献标识码： A 文章编号：

智能化技术

人工智能作为边沿学科，通常也被称作机器智能，它是社会科学与自然科学的融合。“人工智能”一词产生于1956年的Dartmouth学会上，人工智能是计算机技术的一个分支学科，其研究的重点是借助计算机编程设计来实现模拟人类收集信息、分析判断、识别文字图像和自动做出反应的能力，以便完成一些需要人类智慧才能解决的复杂问题。现有的人工智能研究领域包括语言识别、图像识别、机器人、自然语言处理和专家系统等。其中，专家系统在电气自动化中得到了广泛应用。在电气自动化技术中应用人工智能技术，可以进一步提高电气工程相关系统和设备的自动化水平，提高设备运行和处理的准确性和精确度，从而在保证质量的同时提高整个电气系统的工作效率。这样可以节约大量的人力资源，也可以提高系统的稳定性和安全可靠性。实现机械设备的自动化，使得机械设备在无人参与的情况下自动、准确进行控制和操作，这是电气自动化和人工智能技术的共同目标。

智能化技术在电气工程自动化中的应用现状

电气产品设计

对电气设备的设计进行优化，是一项十分复杂的设计工作，它不仅会运用到电机电器、电磁场、电路等方面的科学知识，与设计者的经验和素质也有极大的关系。在以往的产品设计中，多选择进行简单的实验，或是依照设计者的经验采用手工的形式进行。因此，方案的设计存在着极大的局限性和不合理性，但随着现代化的计算机技术不断运用和发展，计算机技术也逐渐运用于电气设备的设计，这使产品的开发周期大大得到缩短，同时其准确性和可行性也得到了提高。人工智能的进一步引进，及CAD技术的发展，使产品的设计效率及产品的质量都得到了极大的提升。

实现智能的控制功能

。2）画面显示，模拟的画面可以真实的反映出系统及设备的运行情况，实时的显示电压、电流等，全部的计算量、模拟量、断路器、隔离开关等都可以自动的生成趋势图。3）运行管理，可以对操作系统中的专家系统加以运用，完成运行日志、报表生成、数据存储、运行曲线等项操作。4）故障录波，可以进行模拟量的故障录波、开关量变位、波形捕捉、顺序记录等。5）操作控制，运用鼠标及键盘实现对电动隔离开关和断路器的控制，对励磁电流进行调整等，同时还可以实现停机或带负荷操作，系统还可以对操作人员的权限进行，加强值班管理。6）可以进行在线参数的修改及设定，对软压板的退投进行保护。7）在线分析，可以进行不对称的运行分析及负序量的计算等。。

智能化技术在电气工程自动化控制中的应用展望

智能化技术在电气工程设计中的应用

电气设备的设计是一个复杂过程，涉及到电气自动化专业中电路、电机、变压器、电力电子技术、电磁场等多门学科内容；对设计者的实际工作经验要求很高，需要大量的人力、物力和财力。而借助于人工智能技术，可以解决很多人脑难以快速解决的繁琐计算和模拟过程，大大地提高了设计中的工作效率和精度。电气设备设计中应该注意不同的算法使用与不同的实际情况，专家系统通常用于开发性设计，而遗传算法常常被用于优化设计。要进行高效率、高质量的设计工作，要求工作人员具有高水平的人工智能软件应用能力和丰富的工作经验。

智能化技术在电气工程控制中的应用

电气自动化控制是实现增强生产、流通、交换和分配的关键环节，提高控制自动化，就能够减少人力、财力投入，提高系统的运作效率和质量。人工智能技术在电气设备控制中的应用主要包括模糊控制、专家系统控制和神经网络控制。。下面以人工智能控制在电气传动控制中的应用为例进行介绍。

模糊控制在电气传动控制中的应用主要分为在直流传动和交流传动中的应用。直流传动控制中模糊逻辑控制主要应用于模糊控制器中，包括Mamdani和Sugeno。Mamdani用于调速控制，其规则库是一个if-then 模糊规则集；而Sugeno控制器实际上是Mamdani控制器的特例，其典型的规则是：如果x隶属于A，且y隶属于B，则Z=f（x，y）。这里，A和B 是两个模糊集在交流传动控制中模糊控制器主要用于取代常规的PI或者PID控制器，另外最新研究中，还将模糊神经控制器用于各种全数字的高动态性能传动系统中，得到了一些新的研究成果。

智能化技术在电力系统中的应用

人工智能技术在电力系统中的应用主要包括专家系统、神经网络、模糊集理论和启发式搜索这4个方面。专家系统ES是一个集大量规则、经验和专业知识于一身的复杂程序系统，该系统主要是依靠某个特定领域的专家的经验和知识，进行推理判断，并模拟专家的决策过程，对各种需要专家进行决策的难题进行处理。专家系统由6个部分组成，即知识库、数据库、推理机、咨询解释、知识获取和人机接口。专家系统常用规则是“If-Then规则”，即在满足If条件后执行Then之后的操作。在专家系统的使用中，需要根据新的具体情况对专家系统的知识库和规则库进行更新，以适应发展需求。

模糊理论在电力系统的潮流计算、系统规划和模糊控制等方面的应用得到了飞速发展，因为模糊逻辑能够完成高难度的数学近似计算，对负荷变化和电力生产等不确定因素建立隶属函数，以构建电力系统的最优化潮流模型。

智能化技术在电气故障诊断中的应用

人工智能技术中的模糊理论、专家系统和神经网络在电气设备故障诊断中应用较广泛，特别是在变压器故障诊断、发电机和电动机故障诊断中。目前变压器故障诊断常用方法是取变压器油分解出气体，对气体进行分析来判断故障状态。传统的故障诊断方法无法针对设备故障的不确定性、非线性和复杂性等特点进行诊断，诊断效率较低。而人工智能方法的应用提高了诊断准确率。人工智能技术主要使用模糊逻辑、神经网络和专家系统三种故障诊断方法。如在电动机和发动机的故障诊断中使用人工智能化的故障诊断技术，结合了神经网络和模糊理论，实现了故障诊断知识模糊性与较强的神经网络共同的诊断，相对提高了故障的针对准确率。

总结

随着现代化人工智能技术的不断发展，人工智能控制技术将成为未来生产和发展的一个主要趋势，其在电气自动化的运用也会越来越广泛。不断地对电气设备的人类意识能力进行提高，增强其自动化的控制能力，有效地对模拟量、开关量等数据进行处理和采集，对系统和设备的运行状态实时地进行智能监控，这样才能实现电气操作的智能化。

参考文献

[1]陶梦春. 关于人工智能技术在电气自动化控制中的运用探讨[J].商品与科技：学术观察，2011，（6）.

[2]汤石敏. 基于人工智能技术的电气自动化控制探讨[J].中国科技博览，2011，（1）.

人工智能技术的兴起范文4

[关键词]人工智能，工程技术应用

中图分类号：TP 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2014）31-0221-01

首先，介绍下人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。人工智能的研究课题涵盖面很广，从机器视觉到专家系统，包括了许多不同的领域。 其点是让机器学会“思考”

人工智能学科是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。

1.20世纪80年代，专家系统技术的逐渐成熟及计算机技术的迅速发展，使得智能控制和决策的研究也取得了较大进展。计算智能是一种仿生计算方法，它从生物底层对智能行为进行模拟和研究，拓展了传统的计算模式，为复杂问题的求解提供了新的解决办法。为了提高计算智能的应用效率，本文分析了二进制遗传算法中早熟收敛的成因，指出了传统的变异算子在防止早熟收敛方面的不足，提出了一种能有效预防早熟现象的二元变异算子，并在此基础上提出了一种便于用常规逻辑门电路实现的遗传算法。鉴于参数选择对于遗传算法求解效率的影响。

2.人工智能在工程技术各行各业的应用

（1）工业过程中的智能控制。生产过程的智能控制主要包括两个方面：局部级和全局级。

（2）机械制造中的智能控制。在现代先进制造系统中，需要依赖那些不够完备和不够精确的数据来解决难以或无法预测的情况，人工智能技术为解决这一难题提供了有效的解决方案。

（3）电力电子学研究领域中的智能控制。 。

（4）人工智能在水利工程中应用。大坝安全监测自动化系统结构和大坝安全智能决策支持系统（DSIDSS）。

1）针对大坝安全监测系统的可靠性问题，将现场总线监测网络结构和基于现场总线的通信网络模型应用于大坝安全监测系统中，提高了系统的可靠性和系统组网的灵活性，使大坝安全监测自动化系统可根据现场条件灵活组网，增加了系统的实用性。重点研究了监控网络的系统结构、网络通讯模式和功能分布。

2）针对自动化监控系统的数据真实性和合理性检验问题，研究了大坝安全监测数据的预处理方法，应用灰色系统理论和过程突变理论建立了监测数据的在线检验模型，有效地解决了自动化系统监测数据的合理性和真实性的在线检验问题。

3）应用人工神经网络技术研究了大坝监测数据的分析方法，建立了基于自学习神经元的自学习即网络监控模型，为大坝安全监控模型的建立和预测提供了新的思路和方法。

4）针对合理处理DSIDSS中的不确定因素问题，采用模糊测度和模糊积分理论的基本思想和方法进行了处理。结合模糊集和可能性理论，提出了大坝安全等级划分和安全判据的表示方法。应用模糊测度和模糊积分理论，较好地解决了大坝安全综合评价中不确定性因素的计算机表示和处理方法。

5）探讨了DSIDSS中的知识表示和推理技术，应用知识的语义网络和模糊产生式规则表示方法，建立了大坝安全智能决策支持系统的知识库。所采用的模糊推理方法克服了传统Bayes推理方法的部分缺陷，在实际应用中表明是合理有效的一种推理模式。

人工智能的过程及在工程技术转化的顺序包含：

1.机器学习

机器学习（Machine Learning）是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新

的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解，建立人类学习过程的计算模型或认识模型，发展各种学习理论和学习方法，研究通用的学习算法并进行理论上的分析，建立面向任务的具有特定应用的学习系统。这些研究目标相互影响相互促进。

2.模式识别

1）. 模式识别概述

模式识别（Pattern Recognition）是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。（计算机）模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。

模式识别（Pattern Recognition）是指对表征事物或现象的各种形式的（数值的、文字的和逻辑关系的）信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。应用计算机对一组事件或过程进行辨识和分类，所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。这些对象与数字形式的信息相区别，称为模式信息。

2）.模式识别的应用（1）文字识别（2）语音识别（3）图像识别（4）医学诊断

3.专家系统

1）.专家系统概述

专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。

2）.发展历史

专家系统的发展已经历了3个阶段，正向过渡和发展。

第一代专家系统（dendral、macsyma等）以高度专业化、求解专门问题的能力强为特点。但在体系结构的完整性、可移植性等方面存在缺陷，求解问题的能力弱。

第二代专家系统（mycin、casnet、prospector、hearsay等）属单学科专业型、应用型系统

第三代专家系统属多学科综合型系统，采用多种人工智能语言，综合采用各种知识表示方法和多种推理机制及控制策略

3. 专家系统的基本结构

专家系统的基本结构如图所示，其中箭头方向为数据流动的方向。专家系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成。知识库用来存放专家提供的知识。专家系统的问题求解过程是通过知识库中的知识来模拟专家的思维方式的，因此，知识库是专家系统质量是否优越的关键所在，即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。

人工智能在物联网的应用

物联网智能是利用人工智能技术服务于物联网络的技术是将人工智能的理论方法和技术通过具有智能处理功能的软件部署在网络服务器中去服务于接入物联网的物品设备和人。

1.智能物联网

1）智能物联网概念

智能物联网就是对接入物联网的物品设备产生的信息能够实现自动识别和处理判断，并能将处理结果反馈给接入的物品设备，同时能根据处理结果对物品设备进行某种操作指令的下达使接入的物品设备作出某种动作响应.而整个处理过程无需人类的参与。

2）智能物联网的实现途径

要实现物联网智能化就必须让人工智能成为物联知终端、传输网络、具有人工智能的数据处理服务器。

2.物联网需要的人工智能技术

1）物联网中需要来自人工智能技术的研究成果.如问题求解、逻辑推理证明、专家系统、数据挖掘、模式识别、自动推理、机器学习、智能控制等技术。

2）物联网的智能控制

在物联网的应用中.控制将是物联网的主要环节.如何在物联网中实现智能控制将是物联网发展的关键。

3.物联网智能模型

基于对人工智能技术的认识和研究.依据人工智能模型.推演出了智能物联网智能化模型。智能物联网被分为五个层次机器感知交互层、通信层、数据层、智能处理层、人机交互层，共五层。

人工智能技术的兴起范文5

如果说互联网改变了信息基础设施，那么移动互联网则改变了资源配置方式。如末梢神经般深入人类生活方方面面的互联网，不仅产生出科学家梦寐以求的海量数据，而且催生了云计算方法，使计算能力获得飞速提高。科学家早已发明的“机器学习”方法在互联网领域大展身手，从根据用户兴趣自动推荐购物、阅读信息，到更准确的网络翻译、语音识别，互联网越来越智能化。人工智能从互联网中汲取力量，终于王者归来，并正在酝酿一场堪比历次技术的大变革。

面对这样的变革，许多科技界的领军人物都开始探讨它可能带来的潜在风险。同时也不乏专业人士质疑它兑现奇迹的能力。但作为技术的追求者与信仰者，我深信不疑的是，我们既不能高估技术的短期作用力，更不能低估它的长期影响力。

从纵向发展来说，业界通常把人工智能分为三个阶段：第一阶段，弱人工智能；第二阶段，强人工智能；第三阶段，超人工智能。实际上，目前所有的人工智能技术，不管多先进，都属于弱人工智能，只能在某一个领域做得跟人差不多，而不能超越人类。

人工智能恐惧论者担心，当有一天超人工智能到来，人类会不会被机器所控制？对此，我可能比大多数人都更保守一些。在我看来，人工智能永远不会到那一步，很可能连强人工智能都到不了。未来，机器可以无限接近人的能力，但是永远无法超越人的能力。

当然，仅仅是无限接近人的能力，就已经可以产生足够大的性。因为计算机在有些方面实在比人强太多了。但是，在情感、创造性等很多领域，机器是无法超越人类的。

更重要的是，在技术与人的关系上，智能与前几次技术又有着本质的差异。从蒸汽、电气到信息技术，前三次技术，都是人去学习和创新这个世界，但是人工智能，因为有了深度学习，是人和机器一起学习和创新这个世界。“机器学习”的本质之一，就在于从人类大量行为数据中找出规律，根据不同人的不同特点、兴趣提供不同的服务。

未来，人和工具、人和机器之间的沟通，可能完全是基于自然语言的。你不需要去W习怎么使用工具，比如怎么打开电视会议系统，怎么去调节空气净化器，你只要说话，它就能听懂。人工智能的使用方式会让人生活得更好，而不是像过去的机器那样让人感到难受。人工智能的应用会极大地提高工作效率，是推动人类进步的因素。

从六七年前开始，百度就已经认识到，人工智能将是照亮又一个新时代的火种，并在当时几乎无人看好的情况下，大规模投入这一领域。

而在国际上，谷歌从搜索领域，微软从遍布桌面的应用领域，亚马逊从电商领域都积累了海量的数据和计算能力，它们与大学实验室里的科学家一起，几乎同步认识到人工智能的新浪潮正在涌动，并且纷纷大力投入，建树颇丰。

无论中外，企业界在这场技术中的主导作用日益明显。

2016年夏天，我在硅谷待了几周。有一天，跟斯坦福大学的几位学者聚餐。一位教授朋友跟我说：我们学术界现在已经不太想做深度学习了。因为我们根本做不过工业界。你们每年投入人工智能研究有多少预算？我们不敢想象。

除了投入力度，工业界的数据丰富程度也是学术界无法比拟的。像谷歌、百度这样的公司，正好处在互联网的中心位置，每天都会产生海量的搜索数据、定位请求等各方面的数据。

越来越多的人工智能科学家从知名院校的实验室跳槽去了谷歌，去了百度……就是因为高校无法提供研发人工智能所需要的海量数据，也无法承担计算硬件集群的巨大成本。

当然，智能的兴起，还需要的力量。

客观地说，中国整体的人工智能技术水平以及人才的厚重程度，现在还是落后于美国的。但是在局部我们可以领先，中国有自己的优势。比如数据方面，中国有14亿人口，7亿多网民，从任何一个单一市场的角度来讲都是全球最大，能够获得数据的能力也是全球最强。中国还有一个很强的，有能力把很多数据统一起来。

我们注意到，欧美等发达国家已经纷纷从国家战略层面加紧布局人工智能。2016年，除了美国先后《国家人工智能研究与发展战略计划》等三份报告，人工智能另一重镇英国也于12月关于人工智能的战略报告，主张以发展人工智能来提升企业竞争力、治理能力和综合国力。由此可见，世界大国层面的人工智能竞争意识已日趋浓厚。在这方面，中国也不遑多让。

2015年3月，总理在工作报告中提及“互联网+”的概念。4个月后，了《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，其中就已提到“人工智能”。2016年5月，再次颁发《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，正式提出人工智能产业纲领。

2017年3月，百度获得国家发展和改革委员会批准，联合数家科研机构倾力筹建“深度学习技术及应用国家工程实验室”。作为国内唯一一个深度学习领域的国家工程实验室，将着重发力于深度学习技术、计算机视觉感知技术、计算机听觉技术、生物特征识别技术、新型人机交互技术、标准化服务、深度学习知识产权七大方向；站在国家的高度，致力于解决我国人工智能基础支撑能力不足等问题，全面提升智能产业的国际竞争力。

这可以看作层面对“中国大脑计划”的一个初步回响。

人工智能技术的兴起范文6

曹玉臣 绥化学院电气工程学院 黑龙江绥化 152061

【文章摘要】

我国经济和科技的迅速发展使得电气工程自动化技术被广泛应用到电力领域，并促进着电力产业的高速发展。作为近年来在电气工程自动化中新兴起的一门技术，人工智能技术的应用不仅提高了电气工程的自动化水平，而且对于电力产业的整体发展也起到了重要的推动作用。本文通过对人工智能的概念和应用领域进行简要分析，在结合其在电气工程自动化中应用优势的基础上，对人工智能在电气工程自动化中的应用方法展开了深入研究。

【关键词】

人工智能；电气工程自动化；电力系统

0 前言

人工智能在近年来被人们研究并应用，其研究范围不仅包括了智能控制、图像识别和语言识别，还包括了人工神经网络和专家系统等方面的研究。而电气工程自动化则主要研究与电气工程相关的系统运行和自动控制技术以及电子电气技术和信息处理技术。通过将人工智能科学地应用到电气工程自动化当中，可以使电气自动化系统对相关的数据进行实时分析并处理，从而实现电力的自动化生产。故本文针对人工智能的概念及其在电气工程自动化中应用的优势，对其在电气工程自动化中的应用进行了详细分析。

1 人工智能简述

1.1 人工智能的概念与应用领域

人工智能是研究并开发用来模拟、延伸并扩展人的智能的理论、方法以及技术和应用系统的一门计算机科学的分支学科。作为一门极富挑战性的学科，人工智能企图对智能的实质进行了解，并产生一种以与人类智能相似的方式对事物做出反应的智能系统或机器。近年来，人工智能在机器翻译、智能控制、机器人学、专家系统、航天应用以及遗传编程和庞大信息处理与语言图像识别等领域均得到了不同程度的应用。

1.2 人工智能在电气工程自动化应用的优势

人工智能在电气工程自动化中的应用主要是通过人工智能控制器来实现的， 根据人工智能控制器自身非线性函数近似器的相关特性，可将其在电气工程自动化中的应用优势总结为如下几方面：

1.2.1 受外界影响因素较小。传统的电气工程控制器在进行自动化模型的构建时通常会受到模型参数变化、不同数值计算类型等诸多不确定因素的影响，而基于人工智能控制器的电气自动化系统则无需获得精准的动态模型，同时，在自动化模型的建立过程中，对参数和模型环境的运行要求也相对较低。因此，基于人工智能的电气工程可以大幅提高其自动化水平。

1.2.2 参数调节便利。与传统控制器相比，人工智能控制除了具有简单易学和适应能力强等特点外，还可通过参照相关数据，利用语言与响应信息进行自动化模型参数的设计，为参数的调节提供了较大便利。

1.2.3 电气产品性能的一致性较好。与传统的基于特定目标的控制方法相比，基于人工智能的电气自动化系统具有较高的一致性，在忽略部分外部影响因素的基础上，即使向系统中输入任何未知的相关数据也可以使得到的结果产生很高的估计值，在提升了产品规范性的同时，保证了产品本身的一致性。

1.2.4 操作过程的误差较小。人工智能技术在电气工程自动化系统中应用时，由于受外部因素的影响较小，且控制器自身的抗干扰性较强，这就使得经设定过的参数在运行过程中出现的误差较小。

1.2.5 节省资源。基于传统控制器的电气操作，通常会涉及到线路、变压器以及电线和电缆等多种电气设备，又需要专业的工作人员对相关电气设备进行管理和维修，增加了人力和物力等大量资源的消耗。而与传统的控制器相比，人工智能可以减少系统对线路、变压器以及电线、电缆的依赖，进而减少人力和无力的投入。

2 人工智能在电气工程自动化中的应用方法

2.1 人工智能在电气设备中的应用

人工智能在电气设备中的应用主要是指人工智能对电气设备的优化设计。电气设备的优化设计工作较为复杂，不仅要求设备的优化与设计人员具备电路、电磁场以及电机和电器等方面的知识，还需要其具有丰富的经验和较强的应变能力。传统的以人工手动制作为基础的产品设计方式已经无法满足当前电气工程自动化的具体要求，而以计算机辅助设计为产品设计方法，即CAD 的产品设计方法的应用有效缩短了产品的开发周期。在电气设备的设计过程中，将人工智能引入CAD 中， 可以有效提高产品的设计质量与设计效率。就现阶段而言，人工智能在电气设备设计优化方面主要体现在遗传算法和专家系统两个层次上。由于遗传算法对自动化模型的计算方法较为先进且其计算结果具有较高精度，因此，遗传算法经常被应用于相关电气产品的优化设计中。在专家系统的应用方面，由于电气设备在出现故障前是存在相关征兆的，根据电气设备故障的非线性与不确定性的特点，在专家系统中加入人工智能，可以最大限度地发挥专家系统对产品合理性的设计作用，从而提高电气产品的整体性能。

2.2 人工智能在电气控制过程中的应用

电气控制过程对于电气工程自动化技术以及电气技术的整体应用具有决定性的作用，确保电气系统高效稳定的运行是电气自动化研究领域长期以来备受讨论的问题。对于技术人员而言，电气控制过程的要求是较为严格的，其控制过程也相对繁琐，经常出现的问题是由于技术人员的操作不当使得电气设备发生故障或降低了设备的运行效率。人工智能在电气工程中的应用一方面可以使技术人员提高对电气控制过程的精准度，另一方面， 对于提高电气系统的整体运行效率也具有重要作用。首先，人工智能通过借助计算机自动计算的核心技术，实现了代替部分人工智能工作的电气控制功能，在节省了人力和物力的同时，提高了控制精度。其次，人工智能的应用以界面化的形式简化了控制流程，不仅提高了电气系统的控制效率，而且也实现了对电气系统的远程控制。再次，人工智能的应用使得系统可以及时地将相关的重要信息与数据进行保存，进而通过自动生成报表的形式，降低人力物力的投入，并为技术人员日后的数据查询工作提供较大便利。最后，在人工智能的模糊控制中，还可以根据电气系统传统控制过程的交、直流传动实现对整个电气系统的控制。一方面，在以直流传动为主的电气控制过程中，人工智能的模糊逻辑控制主要包括了Sugeno 与Mamdani，Mamdani 主要用来对电气系统的运行速度进行，而Sugeno 则是Mamdani 的一种特殊情况。另一方面，在以交流传动为主的电气控制过程中，则主要应用基于人工智能理论的模糊控制器来代替传统的电气调速控制器来实现电气系统的各方面功能。 

2.3 人工智能在电气设备故障诊断中的应用

对电气工程自动化系统及其运行过程进行分析可知，电气设备例如发电机、发动机以及变压器等均容易频繁出现相关事故。传统的故障诊断方法为：对所收集的变压器油所产生的气体进行分析，进而根据所收集气体样本的分析结果判断存在故障与否。基于传统方法下的电气设备故障检测除了需要耗费大量时间外，还需要相关维护人员对设备检测进行实时监控，加之电气设备故障自身具有较强的突发性和不确定性，大幅增加了设备故障诊断的难度。基于人工智能的电气设备故障诊断方法在设备诊断过程中加入了模糊理论以及基于人工智能技术的神经网络和专家技术，进而有效提高了电气设备故障诊断的效率，并在提高电气工程生产效率的同时，也减少了人力和物力资源的输出。

2.4 人工智能在电力系统中的应用

就现阶段而言，人工智能中的专家系统和人工神经网络在电力系统自动化中的应用比较普遍。其中，专家系统是一个较为复杂的程序系统，其通过集大量的规则、知识和经验于一身，通过对电力系统中的问题进行分析和判断，进而模拟专家决策的过程来解决相关问题。在应用专家系统对电力系统进行优化和时，应该根据系统运行的实际情况和相关要求，更新电力系统中的数据库、规则库以及知识库中的数据信息，从而使其与电力系统的应用需要相适应。

在人工神经网络的应用方面，由于该种方法本身具有高度灵活的学习方式，其存储方式也呈现出完全的分布式，因此， 其被广泛应用于电力系统大规模数据的处理当中。人工神经网络通过对模型进行合理分类，进而科学选择相关输入，以此来构建不同类型的季节性时间模型，利用该模型可以对电力系统的短期负荷进行有效预测，从而帮助技术人员对故障可能出现的系统环节进行全面分析，提高系统运行效率。

3 结论

本文通过对人工智能的概念和应用领域进行分析，并结合其在电气工程自动化中的应用优势，进而对其在电气设备、电气设备故障诊断以及电气控制过程中的应用展开了深入探讨。可见，未来加强对人工智能在电气工程自动化中的研究和应用力度，对于提高电气工程的自动化水平并促进电力产业健康、全面发展具有重要的历史作用和现实意义。

【参考文献】

[1] 刘建廷. 浅析智能化技术在电气工程自动化中的应用[J]. 科技致富向导，2014，12（21）：188.