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人工智能技術在運行過程中基本不受到來自外界的影響，而且其本身的抗干擾能力就很強，所以，一旦提前對系統設定了參數，那么在操作過程中就不用擔心參數發生變動。這些參數在整個過程中會保持在一個值域之內，所以不需要擔心會有較大的差值，因此其工作效率也比較高。

3人工智能在電氣自動化中的應用

3.1智能控制和保護功能

進行操作控制。在進行操作的過程中，使用人員可以通過鍵盤或鼠標對隔離開關、斷路器等進行現場的或者遠程的控制，對勵磁電流進行精準的調整。除此之外，還能夠進行帶負荷操作和停機操作，對相關的人員的權限進行限制。對相關數據的收集和處理。人工智能技術對所有開關量、模擬量數據進行實時的采集，而且根據先前設計好的要求進行定時批量的存貯以及整理等工作。設置和修改某些參數，及時地保護軟壓板的退投。對設備的管理。人工智能在對電力系統進行管理的時候，可以對運行日志進行自動保存，并生成報表的存儲或打印、描繪系統運行曲線等。實行有效的監控。智能技術能夠對模擬量與開關量進行全程同步的監測，當檢測過程發生異常時，則可以選擇多種模式進行報警，同時還可有序地記錄系統里的各項事件、在線分析負序量計算等。對畫面的顯示。人工智能技術可以運用圖像生成軟件進行真實畫面模擬，可以對有關設備和整個系統的工作運行進行模擬，并且最終以畫面的形式顯現到屏幕上。進行故障錄波。智能技術對故障波形的獲取具有良好的功能，在獲取的同時還可以做好相關的記錄，對模擬量故障及時地進行錄波和捕捉相關波形。

3.2智能信息檢索

作為人類智能的模擬理論而產生的新興技術方法，人工智能具有良好的信息檢索功能。其不僅可以對網絡中出現的較為模糊和不確定性的因素進行科學的換算以及推理，還可以根據信息檢索的結果提出一些切實可行的解決方案。人工智能技術的優勢還在于它可以將正確的指令精確無誤的傳達給各種機器，進而機器在接受到指令后能夠進行正確、正常的運轉，確保任務的完成。

3.3提高電氣自動化性能，提高產品質量

人工智能系統具有優越的條件，其模擬人類智能，并將人工智能技術中的遺傳算法投入到電器產品的應用中。利用人工智能技術，可以將產品的性能優化，假如可以科學合理地把人工智能技術運用到電氣自動化的控制中，那么電子自動化性能就會得到顯著的改善，電氣設備的運行效率也會被大大提高，電氣自動化控制的準確性便有所保障。這樣一來，就可以減少在電氣工程自動化中人力資源的使用，勞動成本也可以隨之降低，進而推進電氣工程事業的發展。此外，人工智能技術還可以在各種電器產品的會設計中輔助進CAD，使產品的開發周期得到有效縮短，并且能夠對提高CAD技術的開發和應用程度有很大的幫助，設計難度也會有所降低，產品的質量自然就會提高。

3.4電氣設備優化設計

有關電氣設備的優化設計工作是比較復雜的，需要結合多方面的理論知識，比如電磁場、電機電器、電路等相關知識，此外還需要豐富的設計經驗知識。過去的電氣產品設計效率很低，一般是因為缺乏相關的技術的支持，再加上工作量本身就很大，所以整個設計就顯得比較難，很少有科學合理的設計。但是如今計算機技術發展迅速，手工設計逐漸被計算機輔助設計（CAD）所代替，產品的開發周期縮短了，設計人員的設計產品質量和設計的效率也提高了，而且設計已經越來越趨于智能化和高效化。人工智能技術在電氣產品的優化設計應用中，主要有兩種方法，即專家系統和遺傳算法。其中，遺傳算法可以直接操作結構對象，對優化和自動獲取搜索空間、自行調整搜索的方向方面具有指導作用，而且采用先進的計算方法，計算結果很精確，因此在電氣產品的智能化優化設計中應用廣泛。而專家系統則不同，它是主要依據相關領域的一個或是多個專家所提供經驗與知識來進行工作的，它是一個對專家的決策過程進行模擬的過程，從而對需要人類專家處理的問題進行處理，這種方式也比較重要。當然，除此兩種方法還有很多其他方法，比如神經網絡、模糊邏輯等。

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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?。ǜ兄⑿畔鬟f（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?。鬏斏窠浵到y（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?？梢姡斯ぶ悄芟到y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?？梢姡绻麤]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。

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1.2充分發揮校企合作委員會的作用

每個專業都有自己的專業指導委員會或是校企合作委員會，要充分發揮其作用。首先在人選是一定要經過篩選，務必選擇一個對整個專業發展能夠提供指導性意見的人，這就需要他有在這個行業多年的工作經驗，另外需要熱愛教育事業，不能只是來掛個名，開個會，還需要在平時的各項工作中直到作用。

2.做好課程體系建設

2.1根據專業情況重新整合課程體系

每個專業發展的沿革不一樣，所以制訂課程體系時絕不能照抄照搬別人的。尤其是樓宇智能化工程技術專業，很多課程的開設是需要硬件支撐的，因此有些課程其他學校能開，本?？赡荛_不了。另外，要充分考慮到師資情況，校內教師上不了的課程，要請企業老師來上課，如果連企業老師也找不到合適的，就得考慮這門課程是否能開設。

2.2注重實踐課程的教學設計

高職高專的學生，人才培養的目標并不是研究型人才，而是技術型人才，因此要充分做好實踐課程體系的建設。首先，理實一體課程要采用一體化的教學模式。教學決不能只在黑板上寫寫劃劃了，現如今90后的學生，接受信息的渠道很多，老師一定要充分備課。師生雙方應該在實驗實訓室邊教、邊學、邊做、邊評定，把理論與實踐教學緊密地聯系在一起。其次，做好學期實訓課程的教學設計。每個學期的實訓內容可以是基于某門課程的也可以是基于多門課程的，以樓宇智能化工程技術專業來說，可以基于電工電子技術進行維修電工的實訓，也可以綜合樓宇智能化工程技術、安防技術、消防技術等進行智能管理系統綜合實訓。這種生產性的實訓課程要盡量聘請資深的企業人員參加，這樣對于教師和學生提高專業技能都有幫助。另外，做好頂崗實習和畢業項目設計。教師在給學生頂崗實習成績評定時要有充分的依據，不能依照個人的喜好，這就需要專業層面制訂合理的規章制度。最后，做好職業認證工作。要為學生制訂彈性的證書獲取機制，每個學期的實訓課程盡量為學生提供考證的機會，告訴學生哪個證是必考的，哪些證書是選考的。這樣學生可以根據自己的需求選考合適的證書。

2.3改革創新考核方式和評價模式

考核的目的是對學生的知識和技能掌握程度的評價，也是對教學效果的一種評估。在改革創新考核形式上，可以根據課程性質的不同采用多種多樣的考核形式，可以積極推進過程考核，讓學生付出的每一份努力都能夠得到回報?？傊鎸?、客觀的評價對于促進學生的學習是非常有幫助的，不僅能提升學生學習的動力，還能讓其明白處于集體中的責任。

2.4注重綜合素質的培養

人才培養方案制訂過程中要充分注重對于學生綜合素質的培養。尤其是樓宇智能化工程技術這種偏理工科的專業，要讓學生明白一個人以后想在社會上立足并且過得幸福，這跟人的綜合素質是分不開的，并不完全依賴于個人的技能。因此在開設課程時要充分考慮到上述能力的培養，可以開設大學生就業創業、法律法規常識、大學生心理健康教育等公共基礎課，也可以開設電影藝術欣賞、圍棋、書法等素質拓展課。另外，可以在以專業為單位積極鼓勵學生創辦或參加社團，這對于學生綜合能力的培養非常有幫助，讓他們提前了解和融入社會。

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1 人工智能技術概述

1.1 人工智能技術的定義

人工智能技術指的是借助計算機技術對人腦進行模擬，并且發出類似人類的行為指令，從而對各種操作進行完成的過程。人工技能技術是多個領域的研究結果的融合，比如傳統的數學和計算機，同時還結合了人文學科、自然和社會學科的知識，在很多領域中都有十分廣泛的應用。計算機技術可以實現對人腦的有效模擬，因此使得工作的效率更高，系統的運行更加靈活也更加穩定，能夠增強各種設備的自動化處理水平。

1.2 人工智能技術在電氣自動化應用中的功能

第一，實現數據的采集和處理。人工智能技術在電氣自動化控制中進行應用的時候，可以實現對設備中的一些數據進行采集，根據功能的不斷完善，還能對一些數據進行存儲。

第二，監視運行系統，并及時發出報警。人工智能技術可以對電氣設備在使用過程中出現的一些問題進行有效地監控，而且還能對電氣系統進行有效地模擬，對設備的開關量進行監視，防止出現異常情況，一旦出現了異常情況，要自動啟動報警裝置，同時還能對一些電氣設備進行切斷，從而使得電氣設備處于安全狀態。

第三，對電氣設備的操作進行控制。電氣自動化過程中，人工智能技術的應用，可以使得電氣設備的操作過程變得更加簡單，通過鼠標和鍵盤可以實現對斷路器和電動隔離開關的控制，還可以對勵磁電流進行調整。通過這種技術的應用，就可以極大地減少工作人員的工作量，降低勞動強度。

2 人工智能技術在電氣自動化過程中的應用

2.1 在電氣設備中的應用

電氣設備的設計要符合自動化操作的要求，在進行設計的過程中，也應該要加強對人工智能技術的應用。由于電氣設備的系統比較復雜，包含了很多方面的知識和技能，因此在進行設計的時候，有的系統設計也可以借助人工智能技術來完成，比如可以通過計算機設置一些算法，對電氣設備系統設計中的一些參數進行計算，從而便于電氣設備控制系統的設計，極大程度地提高設備的工作速率與質量。

2.2 在電氣控制工作中的應用

在電氣領域內，對電氣設備進行控制是一個十分重要的部分，自動化設備是當前電氣行業的主要發展方向，在設備的控制上，也要逐漸實現智能化，可以極大程度增強工作效率，縮減資金成本，并且降低從業者的勞動強度。比如人工智能技術中的模糊控制、神經網絡控制、專家系統等，都是比較先進的控制技術，可以實現對各種設備的有效控制，韓劇熱的反思而且控制的效果很好，產生的誤差較小。比如在模糊控制中，較為常用的模糊控制方法有Sugeno與Mamdani兩種技術，后者主要是應用在對設備的速度調節的控制上，模糊控制的方法能夠以一種更高的效率來處理交流傳動控制的相關問題，從而使得電氣設備的工作質量和工作效率有很大的提升。

2.3 在電氣設備的日常操作過程中的應用

電氣行業與民眾的日常生活與工作都存在緊密的關聯，各種電網十分復雜、電氣設備繁多，日常的控制工作也十分繁瑣。傳統的日常操作比較復雜，而且也會增加電氣系統控制的時間，降低控制效率。對此，要積極加強對人工智能技術的應用，在日常工作過程中，可以通過人工智能技術設置一些基本的控制算法，應用在日常系統操作期間，能夠將復雜的操作流程變得簡潔，而且僅僅需要電腦就可以實現對各種操作的控制，最重要的是，通過人工智能技術的深化，還能實現遠程控制，可以將操作界面進行簡化，及時處理并保存相關重要數據，為將來的查找與應用提供方便。在日常操作過程中，對于很多數據都要進行記錄，比如電氣設備的損耗情況、電量等，如果采用人工記錄，則會有巨大的工作量，還容易出錯，但是應用人工智能技術編制相應的表格和數據采集系統，則可以實現對數據的采集和有效保存，降低了工作強度，同時提高了工作效率。

2.4 在故障診斷過程中的應用

在電氣運行過程中，無論是客觀因素還是其他的主觀因素，都會造成電氣設備的故障以及事故，如果對于這些故障沒有及時進行處理，找不到相應的原因，則很有可能造成更嚴重的危害，會有較大的經濟損失。電氣自動化過程中，對設備的使用性能、故障等方面的診斷也要逐漸實現自動化，而人工智能技術的應用，將使得故障診斷過程變得更加簡單。神經網絡、模糊理論及專家系統是人工智能技術在電氣診斷過程中應用的三種方式，這三種方法在故障的診斷以及事故的發生過程中發揮了十分重要的作用。借助智能技術，將神經網路、模糊理論等系統的結合在一起，就能夠處理電氣故障檢測耗費時間長、等待結果時間長等問題，可以對各種故障進行精準的判斷，并且為后續的故障處理提供更多充足的時間和依據。

2.5 在簡化自控流程中的應用

電氣領域的自動化控制是一個十分復雜的過程，對于各個步驟的要求都比較嚴格，一旦某個環節出現了紕漏，則會造成嚴重的后果，引發較大的經濟損失。人工智能技術的應用可以對各種設備使用情況、故障情況等進行分析，進而設計出合理的故障處理方法，盡可能確保電氣自控工作的質量。而且這種技術的應用，還可以實現遠程維修，簡化了過程。

3 結語

綜上所述，人工智能技術在電氣自動化過程中的應用包括多方面內容，比如電氣設備的操作、故障的診斷、自動控制流程的簡化等，都可以借助人工智能技術，使得各個過程變得簡單、快捷，促進電氣設備的自動化水平不斷提升。

【參考文獻】

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人工智能技術已經成為目前最受社會關注的新興科技之一，隨著該技術在各行業和領域中的應用不斷深入，人們的工作和生活方式不斷向智能化方向發展，工作和學習效率都得到了質的飛躍，未來，人工智能技術也必然會獲得更加廣闊的發展前景。

2人工智能技術概述

人工智能是計算機科學的一個分支，這門學科的主要目標是了解人類智能的本質，并通過將人類智能轉移到智能機器中，使智能機器能在不同應用場景下做出類人思維的反應。人工智能是一項綜合了多項高新科技的綜合性學科，包含5項核心技術，分別是計算機視覺、機器學習、自然語言處理、機器人技術和生物識別技術。其中，機器學習是實現計算機人工智能技術的核心技術，該技術使智能機器在算法復雜度理論、凸分析、統計學等學科的支持下，能自主模擬人類行為。目前已經發表的機器學習策略主要包括模擬人腦的機器學習和采用數學學習方法2種策略。其中模擬人腦的機器學習策略又可細分為符號學習和神經網絡學習，符號學習是以認知心理原理為基礎，在機器中輸入符號數據，用推理過程在圖或狀態空間中搜索并進行符號的運算，對概念性和規則性知識的學習能力較為突出，如示例學習、記憶學習、演繹學習等；神經網絡學習是從微觀生理角度對人腦活動進行模擬，利用函數結構模型代替人腦神經網絡，以函數結構進行數據運算，并在數據迭代過程中在系數向量空間中搜索，對函數型問題具有較好的學習能力，如拓撲結構學習、修正學習等。采用數學方法的機器學習主要是利用統計機器，建立相應的數學模型，擬定超參數，輸入樣本數據后根據不同的運算策略對模型進行訓練，最后根據訓練結果進行結果預測。

3人工智能技術的發展歷程

3.1人工智能技術的興起

雖然新興技術的興起獲得了廣泛的關注，但由于人工智能技術涵蓋的學科和技術范圍過大，興起階段的該技術的理論知識、產品應用、發展應用等均存在明顯缺陷。除此之外，計算機技術在當時也并不成熟，當時的計算機編程和計算水平較為落后，很多超前的想法以當時的技術水平來說實現較為困難。在多種因素的影響下，人工智能技術在興起階段并未得到快速發展。

3.2人工智能技術的高速發展

人工智能技術這一概念在提出后近20年的時期中其發展始終處于停滯狀態，直至20世紀70年代，該領域的專家研發出全新的人工智能專家系統DENDRAL，該系統的誕生帶動人工智能技術邁向新的發展階段，并且在這之后進入高速發展時期。日本始終重視本國科學技術的發展，并且在20世紀80年代提出“科技立國”的政策，此后很長一段時間，日本依托此國策使經濟得到迅速恢復和發展。在1982年，日本國內對第五代計算機的研究以失敗告終，但此次研究中提出了新的計算機算法和邏輯程序語言Prolog，Prolog在處理自然語言過程中具有比LISP語言更好的應用效果，這一創新進一步促進了人工智能技術的發展。人工智能技術的發展建立在多項先進學科共同發展的基礎上，與其他技術相比，人工智能技術在處理數據、整合資源方面具有更大優勢。

3.3人工智能技術的發展現狀

3.3.1專家系統

專家系統指的是一種智能計算機程序系統，是人工智能技術應用最為廣泛也最為重要的領域之一，系統中涵蓋大量某領域專家水平的知識與經驗，通過應用人類在該領域中的專家級別知識來為用戶解決在該領域中遇到的問題。專家系統有效地將人類智能延伸到專業領域中，實現了理論研究向實際應用方向過渡的目標，大幅提高了人類對專業問題的處理效率，并且專家系統依托復雜的算法能對專業問題未來發展的可能性進行更全面的計算，工作效率甚至會比人類專家更高效、更準確。隨著對專家系統研究的不斷深入，目前很多專家系統都能依據對人類行為的模擬在不同的應用場景中作出智能化的反應和判斷，并且能夠利用知識庫，深入挖掘復雜問題的內在聯系。專家系統已經在多個領域中都得到了廣泛的應用，幫助企業更客觀地摸索市場規律，從而作出正確的生產決策、調度規劃、資源配置計劃等，大幅提高了企業經營的科學性，使企業能在節省生產成本的同時，獲得更好的經濟效益。

3.3.2模式識別

模式識別是利用計算機技術將識別對象按一定特征歸類為不同類別，目前人工智能技術在模式識別中的主要研究方向包括語音語言信息處理、計算機視覺、腦網絡組等，希望通過人工智能技術實現對復雜信息的識別和處理，這一應用能促進多個行業向智能化方向發展，如軍事領域、醫療領域等。

3.3.3機器人學

機器人學的主要研究方向是機器人的設計、制造和應用，隨著人工智能技術的成熟與應用，機器人的智能水平不斷提高，并且在不同行業中的應用已經較為普遍，日常生活中常見的機器人包括掃地機器人、迎賓機器人、快遞機器人、早教機器人、無人機等，人們可以利用可移動設備對其進行操作，極大程度地提高了人們生活的智能性和便捷性。

3.3.4機器學習

機器設備并不具備自主思考能力，在不同應用場景下的反應主要是依托計算網絡技術和算法對人類思維模式進行模擬，并將人類行為進行充分消化以使自身性能得到優化，能對不同問題進行處理。機器學習是一項涵蓋多個學科且復雜程度很高的科學，包含統計學、概率學、算法復雜度理論等，是人工智能的核心技術，也是推動計算機向智能化方向發展的關鍵技術。

3.3.5人工神經網絡

人工神經網絡是人工智能技術自進入高速發展時期后廣泛研究的重點內容。利用計算機算法將人腦神經元進行簡單化、抽象化、模式化，并構建成與人腦神經元網絡相似的網絡結構。人工神經網絡技術的成熟與發展為專家系統、模式識別、機器人學、生物、經濟等多個學科的發展提供了技術支持，解決了很多人工智能技術發展中的實際難題。

4人工智能技術的應用

4.1人工智能技術在計算機網絡技術中的應用

4.1.1計算機網絡安全管理

人工智能技術與計算機網絡技術互相依存、互相促進、共同發展，在計算機網絡技術的多個方面都有深入的應用。其中，在網絡安全管理方面主要有如下應用：①智能防火墻技術。防火墻技術隨著計算機的普迅速發展，應用人工智能技術的防火墻技術比傳統防火墻技術的性能更加優異。智能防火墻技術具有智能記憶功能，能自動記錄并儲存歷史處理病毒的記錄，在后續應用過程中依據記錄直接優化計算機匹配環節，減少計算機數據量，提高防火墻的隔離病毒能力。另外，智能防火墻還能結合用戶的需求，對用戶不需要的彈窗功能、訪問權限、有害信息等進行智能化攔截。②計算機入侵檢測。防火墻的主要功能就是為計算機設備創造安全的運行環境，保證系統和內部數據不被侵害。計算機入侵檢測功能是保障防火墻正常工作的基礎功能模塊，對提高計算機數據的安全性和可靠性具有直接的影響。應用人工智能技術的入侵檢測功能，能對計算機系統進行智能化分析和處理，根據預定算法將處理數據整理成為入侵檢測報告，讓用戶能全面地掌握計算機設備的安全狀態。③垃圾郵件智能化處理。該技術依托人工智能技術中的模式識別功能，對接收郵件進行掃描和歸類，發現垃圾郵件后直接將其標注為垃圾郵件，為用戶發出風險警告，避免用戶因誤操對計算機系統造成損害。

4.1.2計算機網絡管理

人工智能技術的發展和應用促進計算機網絡技術向智能化方向發展。在實際應用中，除計算機網絡安全管理模塊外，還能解決多種網絡管理問題。隨著計算機技術的普及，網絡數據呈爆炸式增長，網絡管理工作量和工作難度都達到了空前高度，通過應用人工智能技術，能大幅提高計算機網絡管理效率，優化網絡管理效能。

4.2人工智能技術在企業管理中的應用

企業是市場經濟活動的主要參與主體，是維持市場經濟穩定運行和發展的關鍵要素，在企業生產活動中科學地應用人工智能技術，能有效提高企業的生產能力，促進企業獲得更高的經濟效益和社會效益。具體應用渠道如機械自動化、智能監控、推薦系統、用戶購物行為分析、零售分析、數據提取、文本歸類、文章摘要等，從員工工作的細微之處實現工作效率上的提升，進而提升企業整體的運行效率。對工業行業來說，應用機械自動化技術還能有效降低傳統工業生產中對人工的依賴性，大幅提高工業企業的生產能力，在行業發展的過程中起到了非常積極的促進作用。

4.3人工智能技術在航空航天技術中的應用

航空航天技術是目前人類最高科技的集合體，涵蓋眾多學科，如信息技術、衛星技術、生物技術、天文學、生命科學等，對提高國家的國防力量、提高國家的國際地位、促進國家經濟增長都具有非常重要的意義。航天器設計是航空航天領域中的關鍵工作之一，而遠程控制又是航空航天技術長久發展以來研究的重點，因我國對該技術的研發起步較晚，我國對航空航天技術的研發存在重重困難，但經過國家和科技工作者的不懈努力，目前我國航空航天技術已處于世界先進水平。將人工智能技術應用于航天遠程控制中，利用智能系統對數據進行自動采集、處理和儲存，如通過采集航天器的軌道信息，并以此分析航天器的運行狀態，根據分析結果制定運行決策，對提高航天器的運行安全性和運行質量都是非常重要的舉措，推動國家航空航天事業獲得進一步發展。

4.4人工智能技術在醫療領域中的應用

目前，人工智能技術在醫療領域中的應用已經非常廣泛，使醫護人員的工作內容不斷得到優化，提高工作效率，還有效提高了國家醫療水平。具體應用包括以下幾項內容：①在電子病歷中的應用。傳統就醫診斷環節，醫生都需要以手寫方式記錄病患病例，并根據病例詳細列出治療方案，工作量大，且效率較低，病例保存便捷性較差。通過應用電子病例，不僅能大幅減少病例記錄的工作量，還能在醫療系統中直接勾選治療所需藥品，完成病例及用藥的勾選后打印即可，既能大幅提高工作效率，還能將病例在計算機中進行儲存，且現階段病例文件的儲存格式不再局限于文字，語音和圖像也可被添加到病例中，提高醫療診斷的準確性。②在健康管理中的應用。在現代醫療中應用人工智能技術，對病患的病情進行智能化分析，能使醫生對疑難病癥的分析更加全面準確，制定針對性更強的醫療方案，提高醫療水平，為改善患者的健康狀況提供輔助。

5結語

綜上所述，計算機人工智能技術的應用，對社會各行業都產生了不同程度的影響，人們的工作和生活方式得到優化和改變，國家科技水平也不斷提升。加強對計算機人工智能技術的研究，推動人工智能技術在各個行業中的應用，讓人們能切身感受到科技為生活帶來的改變，對促進人類社會的發展具有非常重要的意義。

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【8】李喬鳳.計算機人工智能技術的應用與未來發展分析[J].數字技術與應用,2020,38(3):91+93.

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現階段，人工智能技術已逐漸在石油工程領域中取得了廣泛性應用，其中涉及到高層管理決策、采油工程、油井處理及鉆井油藏等相關內容，可有效解決石油工程開展期間存在不足之處，具體可將石油工程面臨問題分為以下幾種類型：第一，數據型問題。主要包括地震數據檢測、鉆孔曲線測量及油藏特征分析等方面內容，需得出準確性數據信息便于為其他工作開展提供切實可行參考依據[1]；第二，優化型問題。具體是指通過地面設備的合理優化來大大提高石油產量；第三，公式型問題。主要包括鑒定識別、測井數據介紹及提高采收率等內容；第四，知識融合型問題。需要選出較為合理恰當實踐應用手段?？傮w來說，盡管智能化系統已逐步應用到石油工程中去，但卻因專業人士缺乏明顯創新想象力而無法達到最佳效果，并且智能系統還具備一定局限性特點，對石油工程實施效率提升有著不利影響。在這種情況下，為有效克服上述難題，就需石油工程工作人員能積極采用人工智能技術手段，徹底解決以往智能系統應用存在不足，借助科學合理分析方法對數據信息展開深入化分析探討，從而促使石油行業能夠順利發展。

二、石油工程領域中人工智能技術的應用分析

（一）油田地面設施系統模擬應用。在此以某區域油田資源為例，該油田共有700多口生產井，所有生產液體全部運送到三相分離設備中，并從分離設備中分離出適量高壓氣進入到管網結構中，并且周圍環境溫度還對設備工作效率有著直接影響，可以說是后期石油產量的主要影響因素之一。因此為有效解決這一問題，就需相關工作人員能積極構建智能模型結構，準確測量出石油工程地面系統實際運行情況，對分離設備產油量起到一定幫助作用。同時石油工程參與人員還應根據項目開況構建神經模型結構，著手于數據統計分析情況，主要包括鑒定識別和數字矩陣補孔兩點內容，隨后可綜合采用模糊聚類和變量分析方法對石油工程中涉及到的所有數據變量展開分析探討，充分考慮到各個變量可能對最終結果產生影響，防止數據信息出現較大變化情況。除此之外，模糊聚類還包含兩大優勢，分別是數據代表性和利用數據對研發模型進行檢驗等，往往該種方法主要適用于列串數據量低于30%情況下。

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人工智能技術無論是在過去，現在還是將來，都作為科學研究的熱點問題之一。人類對自己本身的秘密充滿好奇，隨著生物技術的飛速發展，人類不斷破譯人體的生命密碼。而以生物科學為基礎的人工智能技術也得到了長足的發展。人們希望通過某種技術或者某些途徑能夠創造出模擬人思維和行為的“替代品”，幫助人們從事某些領域的工作。為了讓計算機能夠從事一些只有人腦才能完成的工作，解脫人的繁重的腦力勞動，人類對自身的思維和智能不斷地研究探索。但是，科學技術是一柄雙刃劍，人們對人工智能技術的飛速發展存在著恐慌。如果機器真的具有了人類的智能，在未來的某一天，他們會不會取代人類而成為地球的主宰者？人類智能和人工智能，誰才是未來的傳奇？

1.你在和誰說話？

“先進的人工智能機器人不但擁有可以亂真的人類外表，而且還能像人類一樣感知自己的存在。”這是人工智能發展到高級階段的目標和任務。那么，我們在不久的未來能否實現這樣一個目標呢？人類真的能發明出足以亂真的智能人類嗎？隔著一堵墻，我們是否能分辨出正在與我們對話的是一部機器還是人類？

1.1. 人工智能的定義

人工智能(Artificial Intelligence) ，英文縮寫為AI。它是研究、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。人工智能是相對于人的智能而言的。正是由于意識是一種特殊的物質運動形式，所以根據控制論理論，運用功能模擬的方法心理學，制造電腦模擬人腦的部分功能，把人的部分智能活動機械化，叫人工智能。人工智能的本質是對人思維的信息過程的模擬，是人的智能的物化。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能發展的過程歸納為機器不斷取代人的過程。

1.2. 人工智能技術的發展

幾個世紀以來，人類依靠智慧，發明了許多機器，使人類能夠從許多體力勞動中解放出來。從1956年正式提出人工智能學科算起，40多年來取得長足的發展，成為一門廣泛的交叉和前沿科學?？茖W家發明了汽車，火車，飛機，收音機等等，它們模仿我們身體器官的功能，但是這些不能模仿人類大腦的功能畢業論文格式范文。當計算機出現后，人類開始真正有了一個可以模擬人類思維的工具，在以后的歲月中，無數科學家為這個目標努力著。1997年5月，IBM公司研制的深藍（Deep Blue）計算機戰勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫（Kasparov）。在一些地方計算機幫助人進行其它原來只屬于人類的工作，計算機以它的高速和準確為人類發揮著它的作用。計算機的出現，使得人工智能有了突破性的進展。計算機不僅能代替人腦的某些功能，而且在速度和準確性上大大超過人腦，它不僅能模擬人腦部分分析和綜合的功能，而且越來越顯示某種意識的特性。真正成了人腦的延伸和增強。

1.3. 人工智能的研究領域

人工智能是一種外向型的學科，也是一門多領域綜合學科。它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識，而且要求有比較扎實的數學基礎，哲學和生物學基礎，只有這樣才可能讓一臺什么也不知道的機器模擬人的思維。而人工智能的最根本目的是模擬人類的思維，因此，它的研究領域與人類活動息息相關。什么地方只要有人在工作，他就可以運用到那個領域。

現階段主要研究領域有專家系統，機器學習，模式識別，自然語言理解，自動定理證明，自動程序設計心理學，機器人學，博弈，智能決定支持系統和人工神經網絡等等。

2.機器真的可以思考嗎？

機器真的可以思考嗎？機器的思考歸根結底還是模仿人類的思維模式，正是“思考”這一人類的本質屬性，使得人工智能和心理學從最初就緊密地聯系在一起。心理學研究人腦中信息的輸入、輸出、存儲和加工，并研究人腦各個部位的功能。最早的雙核計算機模仿人的左右腦，在人腦不同區域主管各個不同功能這一原理的基礎上，來設計負責不同功能的芯片。以此為出發點，心理學家和計算機學者進一步合作，通過研究人解決問題的方法來研究開發人工智能。隨著人工智能的發展，所要求實現的職能愈加復雜，但最基本的方式還是邏輯推理和歸納，這正是心理學家和邏輯學家的專業領域。心理學家以研究探討人類邏輯思維方式為人工智能提供了基本原理和原則。

2.1. 人類意識的本質

意識是世界的內在規定、一般規律和組成部分，是具有客觀實在性同世界的其它組成部分處在對立統一關系中的事物。意識普遍存于世界和萬物之中，世界是包含意識的世界，萬物是包含意識的萬物。沒有意識存在于其中的世界不是我們現實生活中的世界，沒有意識存在于其中的萬物也不是我們天天眼見手觸的萬物。有了意識的存在，世界和萬物就有了生機和活力。

2.1.1. 意識是與物質相對應的哲學范疇，與物質既相對立又相統一的精神現象。

意識是自然界長期發展的產物，由無機物的反應特性，到低等生物的刺激感應性，再到動物的感覺和心理這一生物進化過程是意識得以產生的自然條件。意識是社會的產物，人類社會的物質生產勞動在意識的產生過程中起決定的作用。辯證唯物主義在強調物質對意識起決定作用的前提下肯定意識對于物質具有能動的反作用，在意識活動中人們從感性經驗抽象出事物的本質、規律形成理性認識，又運用這些認識指導自己有計劃、有目的地改造客觀世界。

2.1.2. 從意識的起源看，意識是物質世界發展到一定階段的產物；從意識的本質來看，意識是客觀存在在人腦中的反映。

意識是人腦對客觀存在的反映：第一，正確的思想意識與錯誤的思想意識都是客觀存在在人腦中的反映；第二，無論是人的具體感覺還是人的抽象思維，都是人腦對客觀事物的反映；第三，無論是人們對現狀的感受與認識，還是人們對過去的思考與總結，以至人們對未來的預測，都是人腦對客觀事物的反映。 意識的能動作用首先表現在，意識不僅能夠正確反映事物的外部現象，而且能夠正確反映事物的本質和規律；意識的能動作用還突出表現在，意識能夠反作用于客觀事物，以正確的思想和理論為指導心理學，通過實踐促進客觀事物的發展。

2.2. 人類意識與人工智能的關系

認知心理學和人工智能，是認知科學的兩個組成部分。人工智能使用了心理學的理論，心理學又借用了人工智能的成果。人類意識與人工智能兩者具有以下關系：

l人工智能是研究用機器模擬和擴展人的智能的科學。它撇開了人腦的內在結構和意識的社會性，而只是把人腦作為一種信息處理的過程，包括信息的接收、記憶、分析、控制和輸出五部分?，F代科學技術用相應的部件來完成著五個過程，就構成了人工智能或電腦。

l人工智能可以代替人的某些腦力勞動，甚至可以超過人的部分思維能力，隨著現代科學技術的發展，它發揮著越來越重要的作用。人工智能的出現不僅解放了人的智力，而且為研究人腦的意識活動提供了新的方法和途徑。它說明了人的意識活動不管多么復雜，都是以客觀物質過程為基礎的，而不是什么神秘的超物質的東西，人們完全可以用自然科學的精確方法來加以研究和模擬，它進一步證實了辯證唯物主義意識論的科學性畢業論文格式范文。

l人工智能的產生和發展，深化了我們對意識相對獨立性和能動性的認識。機器思維即人工智能表明，思維形式在思維活動中對于思維內容具有相對獨立性，它可從人腦中分化出來，物化為機械的、物理的運動形式，部分地代替人的思維活動。

隨著科學技術的發展，人工智能將向更高水平發展，反過來推動科學技術、生產力和人類智慧向更高水平發展，對人類社會進步將起著巨大的推動作用。

3. 人工智能的未來

人工智能是為了模擬人類大腦的活動而產生的科學，人類已經可以用許多新技術新材料模擬人體的許多功能，諸如皮膚，毛發，骨骼等等，也就是說，人類可以創造出“類人體”。只要能夠模擬人的大腦的功能，人就可以完成人工生命的研究工作，人創造自己，這不但在科學上，而且在哲學上都具有劃時代的意義。這就是人工智能承擔的歷史使命。

在科學技術日新月異的今天，知識爆炸，科技的增長超出了人類承受的速度。各種新科技的出現層出不窮，隨之而來的成果簡直讓人瞠目結舌，克隆、基因芯片、轉基因等等，人類自身的秘密開始一層一層的揭開。我們人腦的復雜結構，人體的基因鏈也逐漸被科學技術解剖。我們希望將來的人工智能機器能將我們從繁重的體力勞動和腦力勞動中解放出來心理學，例如機器人做家務，帶孩子，做司機，秘書等等一系列我們不愿意花太多精力或者有太多限制條件的工作。然而，人類由于多種“性能”都不如機器人，反而退化成為機器人的奴隸？他們會不會有一天無法忍受人類對他們的“剝削”和“壓迫”，挑戰人類的統治？很多的科幻作品和電影中都預言了這樣的場景，未來的智能機器人和人類爭奪有限的地球資源，并最終打敗人類，成為新的地球統治者。這也正是絕大多數心理學家和哲學家對人工智能的發展憂心忡忡的原因。

人工智能的發展，也只能無限接近于人的智能，而不能超越人的智能。因為人工智能技術的本質，是模擬人類的思維過程，是為人類服務的。我們在進行發明創造的同時，擔心被我們所發明的物質所毀滅。正如人類發明了原子能，用于取代正在逐漸消逝的礦物能源，然而當原子能用于軍事領域的時候，他產生的力量也足以毀滅人類文明?？萍急旧聿⒉皇菃栴}，人類如何運用自己掌握的技術，才是問題的關鍵。我們最大的敵人不是我們發明的技術，而是我們自己本身。

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一、目前醫學教育以及醫學人才培養狀況

智能醫學工程是一門將人工智能、傳感技術等高科技手段綜合運用于醫學領域的新興交叉學科，研究內容包括智能藥物研發、醫療機器人、智能診療、智能影像識別、智能健康數據管理等。

智能醫學工程的畢業生掌握了基礎醫學、臨床醫學的基礎理論，對智慧醫院、區域醫療中心、家庭自助健康監護三級網絡中的醫學現象、醫學問題和醫療模式有較深入的理解，能熟練地將電子技術、計算機技術、網絡技術、人工智能技術，應用于醫療信息大數據的智能采集、智能分析、智能診療、臨床實踐等各個環節。實驗教學正是融合型創新人才的最好培養方式。智能醫學人才的培養需要各學科間的相互交融更為緊密，學生的創新應用能力才能得到更好的培養。與此同時，由于絕大部分醫工結合的專業大部分歸屬與工科學院下，缺乏必要的臨床經驗，因而學生不能很好的把握新技術的應用。

而國內相關人才缺口還非常大，目前，國內僅僅有生物醫學工程、醫學信息工程等工科專業培養醫工結合人才。但是囿于培養時間與培養模式，他們往往只能針對具體某一方向，并且目前的培養體系還多著重于工學技術的研究，缺乏臨床實踐。

二、智能+醫學教育的必要性探究

2.1技術進步對醫療人員的診療幫助

以癌癥的治療為例，由于針對癌癥藥物的研究何藥物數量非常巨大，對于普通醫生在短時間內難以進行準確的判斷針對癌癥的研究和藥物數量非常巨大，具體來說，目前已有800多種藥物和疫苗用于治療癌癥。但是，這對于醫生來說卻有負面的影響，因為有太多種選擇可供選擇，使得為病人選擇合適的抗癌藥物變的更加困難。同樣，精確醫學的進步也是非常困難的，因為基因規模的知識和推理成為決定癌癥和其他復雜疾病的最終瓶頸。今天，許多受過專業訓練的醫學研究員需要數小時的時間來檢查一個病人的基因組數據并作出治療決定。

上述問題在擁有工學、醫學雙背景的醫生手中已經不是問題，通過目前日漸成熟的AI技術，對于大量的醫療數據進行檢索，通過可靠的編程手段，通過人工智能技術，建立完備的醫療數據庫，幫助醫生進行診療。據調查，美國微軟公司已經研制出幫助醫生治療癌癥的人工智能機器，其原理是對于所有關于癌癥的論文進行檢索，并提出對于病人治療最有效的參考方案，它可以通過機器學習來幫助醫生找到最有效，最個性化的癌癥治療方案，同時提供可視化的研究數據。

2.2智能醫學對于新時代醫生培養的影響

人工智能通過計算機可為學生提供圖文并茂的豐富信息和數據，一方面加強了學生的感性認識，加強了對所學知識的理解和掌握，從而提高了教學質量。同時，人工智能可幫助教師完成繁雜的、需適應各種教學的教學課程、課件等設計，使教師將更多的精力專注于學與教的行為和過程，從而提高教學效率。正如前面所述例子，智能網絡模塊化學習平臺可使教學擺脫以往對于示教病例的依賴，拓展了學生們的學習空間和時間，可極大地提高醫學學習效率和教學質量。

教育與人工智能相結合將會創新教育方式和理念。北京師范大學何克抗教授在《當代教育技術的研究內容與發展趨勢》中提到當代教育技術的五大發展趨勢之一就是“愈來愈重視人工智能在教育中應用的研究”。結合上述人工結合上述人工智能在醫學教育中的創新作用，下面就人工智能結合醫學學教育新模式提出一些構想。

三、交叉醫學人才的培養

3.1建立智能醫學人才培養體系的必要性

目前智能醫學的研發和臨床還存在隔閡，臨床醫生并沒有很好地理解人工智能，無法從實踐出發提出人工智能能夠解決的方向，而人工智能的產業界熱情高漲，卻未必能踩準點，所以產業界需要和臨床深度溝通融合，才能真正解決看病難、看病貴的問題，緩解醫療資源緊張。目前，國內僅僅有生物醫學工程、醫學信息工程等工科專業培養醫工結合人才。

3.2醫學人才培養體系初步構想

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1、人工智能應用理論分析

人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、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。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質．并生產出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應的智能機器 該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別 自然語言處理和專家系統等。自從1956年“人工智能 一詞在Dartmouth學會上提出以后，人工智能研究飛速發展，成為以計算機為主．涉及信息論．控制論， 自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學的一門學科。人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜的工作。

當今社會，計算機技術已經滲透到生產生活的方方面面．計算機編程技術的日新月異催生自動化生產，運輸 傳播的快速發展。人腦是最精密的機器，編程也不過是簡單的模仿人腦的收集、分析、交換、處理、回饋．所以模仿模擬人腦的機能將是實現自動化的主要途徑。電氣自動化控制是增強生產．流通、交換、分配等關鍵一環．實現自動化，就等于減少了人力資本投入，并提高了運作的效率。

2、人工智能控制器的優勢

不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去討論。但Al控制器例如：神經、模糊、模糊神經以及遺傳算法都可看成一類非線性函數近似器。這樣的分類就能得到較好的總體理解．也有利于控制策略的統一開發。這些Al函數近似器比常規的函數估計器具有更多的優勢．這些優勢如下：

(1)它們的設計不需要控制對象的模型(在許多場合，很難得到實際控制對象的精確動態方程，實際控制對象的模型在控制器設計時往往有很多不確實性因素，例如：參數變化，非線性時，往往不知道)。

(2)通過適當調整(根據響應時間 下降時間、魯棒性能等)它們能提高性能。例如模糊邏輯控制器的上升時間比最優PID控制器快1.5倍 ，下降時間快3.5倍， 過沖更小。

(3)它們比古典控制器的調節容易。

(4)在沒有必須專家知識時．通過響應數據也能設計它們。

(5)運用語言和響應信息可能設計它們。

總而言之，當采用自適應模糊神經控制器、規則庫和隸屬函數在模糊化和反模糊化過程中能夠自動地實時確定。有很多方法來實現這個過程，但主要的目標是使用系統技術實現穩定的解，并且找到最簡單的拓樸結構配置．自學習迅速，收斂快速。

3、人工智能的應用現狀

隨著人工智能技術的發展，許多高等院校及科研機構就人工智能在電氣設備的應用方面展開了研究工作，如將人工智能用于電氣產品優化設計，故障預測及診斷、控制與保護等領域。

3.1 優化設計

電氣設備的設計是一項復雜的工作 它不僅要應用電路、電磁場、電機電器等學科的知識，還要大量運用設計中的經驗性知識。傳統的產品設計是采用簡單的實驗手段和根據經驗用手工的方式進行的．因此很難獲得最優方案。隨著計算機技術的發展，電氣產品的設計從手工逐漸轉向計算機輔助設計(CAD)，大大縮短了產品開發周期。人工智能的引進．使傳統的CAD技術如虎添翼．產品設計的效率及質量得到全面提高。用于優化設計的人工智能技術主要有遺傳算法和專家系統。遺傳算法是一種比較先進的優化算法，非常適合于產品優化設計。因此電氣產品人工智能優化設計大部分采用此種方法或其改進方法。

3.2 故障診斷

電氣設備的故障與其征兆之間的關系錯綜復雜，具有不確定性及非線性．用人工智能方法恰好能發揮其優勢。已用于電氣設備故障診斷的人工智能技術有：模糊邏輯、專家系統、神經網絡。

變壓器由于在電力系統中的特殊地位而備受關注，有關方面的研究論文較多。目前對變壓器進行故障診斷最常用的方法是對變壓器油中分解的氣體進行分析．從而判斷變壓器的故障程度。人工智能故障診斷技術在發電機及電動機方面的研究工作也較為活躍。

3．3智能控制

人工智能控制技術在自動控制領域的研究與應用已廣泛展開．但在電氣設備控制領域所見報道不多?？捎糜诳刂频娜斯ぶ悄芊椒ㄖ饕?種：模糊控制、神經網絡控制、專家系統控制。由于模糊控制是其中最為簡單、最具實際意義的方法．因而它的應用實例最多。

4、結語

人類智能主要包括三個方面．即感知能力．思維能力 行為能力。而人工智能是指由人類制造出來的 機器”所表現出來的智能。人工智能主要包括感知能力、思維能力和行為能力。人工智能的應用體現在問題求解．邏輯推理與定理證明，自然語言理解 自動程序設計．專家系統，機器人學等方面，而這諸多方面都體現了一個自動化的特征．表達了一個共同的主題，即提高機械人類意識能力，強化控制自動化．因此人工智能在電氣自動化領域將會大有作為，電氣自動化控制也需要人工智能的參與。

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人工智能技術如今已經廣泛應用于各個領域，也在很大程度上促進了各個行業的發展。對于電氣設備來說，采用先進的人工智能技術可以大大提高系統的運行水平，改進生產效率。

1 人工智能應用理論分析

人工智能的基本原理是將人的思維方式，邏輯推理的形式進行模擬和設置的一種技術形式。人工智能是計算機技術發展的一個高級階段，它不僅能模擬人類的語言系統，還一定程度上模仿人類的思維方式和邏輯推理。人工智能技術從研發至今，已經結合了各個學科的相關先進理論，涉及多個研究領域。其主要目的在于使機器和設備的操作能夠脫離人工的絕對指導，以至于勝任一些專業技術人員的操作。

計算機的誕生給人類的生活帶來了翻天覆地的變化，滲透到了各個領域，改變了許多行業的發展方式。計算機技術也隨著計算機的發展和應用在不斷的發展著，但是在這個發展過程中，人類逐漸認識到人腦才是最先進的信息分析和處理儀器，計算機技術要想更好的為人服務，必須朝著貼近人腦的工作特點的方向努力。對于電氣系統的控制技術來說，就是要盡量的實現自動化控制。將各個生產和傳輸環節有機的結合起來，減少人力和資金的投入，形成一個一條龍的流水作業，有利于提高電氣系統的生產效率。

2 人工智能控制器的優勢

人工智能控制器相對于傳統的控制器的優勢在于利用了AI函數近似器，這種函數控制器較傳統的常規控制器的優勢在于更便于控制系統的一體化。在操作中，這些優勢的表現在幾下幾個具體方面：

人工智能控制器的設計階段無需設計模型的配合，這是其他常規的傳統控制器所無法做到的。常規的控制器的研發和設計階段必須要輔以各種實驗模型的試驗，來檢測控制器的各項性能，但是人工智能控制器就克服了這一缺陷。

人工智能控制器的操作方法比常規的控制器的要簡便易行，便于技術人員的執行和操作。

人工智能控制器的設置方式也相應的更加靈活，除了可以通過傳統的設置方式外，它們還可以通過響應數據這種簡便的方式進行設置，同樣便于技術員的操作。

此外，人工智能控制器有相當好的一致性(當使用一些新的未知輸入數據就能得到好的估計)，與驅動器的特性無關?，F在沒有使用人工智能的控制算法對特定對象控制效果十分好，但對其他控制對象效果就不會一致性地好，因此對具體對象必須具體設計。

人工智能控制器能解決常規方法不能解決的問題。

人工智能控制器的實現十分便宜，特別是使用最小配置時，所以人工智能控制器的使用不僅能提高電氣自動化的整體技術水平，還能降低整個電氣系統的成本。

人工智能控制器很容易擴展和修改，相較于其他常規控制器來說，人工智能控制器的更新和改進的空間更大。

另外，采用人工智能控制器進行電氣自動化的控制時，規則庫和隸屬函數在模糊化和反模糊化過程中能夠自動地實時確定。雖然很多常規的控制器也能實現這個過程，但主要的目標是使用系統技術實現穩定的解，并且找到最簡單的拓樸結構配景，自學習迅速，收斂快速，所以，綜合上文的分析，我們可以得知人工智能控制器的優勢還是十分明顯的，必將取代傳統的常規控制器實現電氣自動化的控制。

3 人工智能的應用現狀

隨著人工智能技術的發展，許多高等院校及科研機構就人工智能在電氣設備的應用方面展開了研究工作，力圖將先進的人工智能技術應用于電氣系統的各個領域中，以提高電氣自動化的水平和生產效率。目前，我國在這一方面雖然和國際上的先進國家還有很大差距，但也較以往取得了很大的進步，如將人工智能用于電氣產品優化設計、故障預測及診斷、控制與保護等領域，未來隨著我國在這方面的研究的深入，必將取得更加可喜的成績。

3.1 優化設計

電氣設備的設計是一項復雜的工作，也是電氣設備的研發的最重要的工作之一，它不僅要應用電路，電磁場、電機電器等學科的知識，還要大量運用設計中的經驗性知識，才能將電氣設備的各方面的功能完美的結合起來，設計出一個滿足運行需要的電氣設備。傳統的產品設計是采用簡單的實驗手段和根據經驗用手工的方式進行的，因此很難獲得最優方案。隨著計算機技術的發展，電氣產品的設計從手工逐漸轉向計算機輔助設計(CAD)，大大縮短了產品開發周期。人工智能的引進，使傳統的CAD技術如虎添翼，產品設計的效率及質量得到全面提高。

優化設計的另一個有力武器是專家系統。但從目前已開發的專家系統來看。總體上仍處于研究階段，離實用尚有一定距離。將專家系統應用到電機設計領域是從1988年J.H.Garret建立變壓器設計專家系統開始的，目前我國沈陽工業大學特種電機研究所研制了永磁直流電動機及永磁同步電動機的設計專家系統；西安交通大學、華中理工大學、東南大學各自開發了異步電動機的設計專家系統，都取得了一定成效。

3.2 故障診斷

電氣設備在運行過程中難免會出現各種故障，如果不及時排除，將會影響整個系統的運行，所以，電氣設備的故障排除和運行維護工作同等重要，需要引起我們監管人員的相關重視。電氣設備的故障發生前，一般都會出現一定的故障征兆，我們可以以此來推測故障產生的大致原因，但是電氣設備的故障與其征兆之間的關系錯綜復雜，具有不確定性及非線性，用人工智能方法恰好能發揮其優勢。已用于電氣設備故障診斷的人工智能技術有：模糊邏輯、專家系統、神經網絡，從目前的應用效果來看，人工智能技術在電氣設備故障的判斷階段起到了良好的效果和作用，為維護人員的工作提供了便利。

變壓器由于在電力系統中的特殊地位而備受關注，有關方面的研究論文較多。目前對變壓器進行故障診斷最常用的方法是對變壓器油中分解的氣體進行分析，從而判斷變壓器的故障程度。

另外，值得一提的是人工智能故障診斷技術在發電機及電動機方面的研究工作也較為活躍，已經被較為廣泛的應用。

3.3 智能控制

人工智能控制技術在自動控制領域的研究與應用已廣泛展開，但在電氣設備控制領域所見報道不多。根據筆者整理的資料來看，可用于控制的人工智能方法主要有3種：模糊控制，神經網絡控制，專家系統控制。但是這三種方法的應用范圍程度還是有所不同的，由于模糊控制是其中最為簡單、最具實際意義的方法，因而它的應用實例最多，另外兩種控制方法在實際中的應用實例還比較少。

結語

綜合全文來看，人類智能主要包括三個方面，即感知能力，思維能力，行為能力。而人工智能是指由人類制造出來的“機器”所表現出來的智能。人工智能主要包括感知能力、思維能力和行為能力。人工智能的應用體現在問題求解，邏輯推理與定理證明，自然語言理解，自動程序設計，專家系統，機器人學等方面，而這諸多方面都體現了一個自動化的特征，表達了一個共同的主題，即提高機械人類意識能力，強化控制自動化，因此人工智能在電氣自動化領域會大有作為，電氣自動化控制需要人工智能的參與。只有將二者有機的結合起來，才能更好的促進我國電氣自動化控制技術的發展，也可以在應用中不斷促進人工智能技術的進步。

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人工智能(ArtificialIntelligence)是一門研究和模擬人類智能的跨領域學科，是模擬、延伸和擴展人的智能的一門新技術。由于信息環境巨變與社會新需求的爆發，人工智能技術的日趨成熟。隨著AI3.0時代的到來，大數據、云計算等新技術的應用也愈發廣泛，對于管理類人才來說，加強對人工智能知識的深入學習，不斷將人工智能技術與管理知識結合起來，對其未來職業生涯的發展有著重要作用。人工智能是一門前沿學科，管理學院開設人工智能課程的目的是為了更好地培養學生的技術創新思維與能力，基于其覆蓋面廣、包容性強、應用需求空間巨大的學科特點，通過概率統計、數據結構、計算機編程語言、數據庫原理等基礎課程的學習，加強學生解決實際問題的能力，為就業打下基礎。本文基于社會對于人工智能領域的人才需求，結合諸多長期從事經管類專業課程教學的老師意見，針對管理類人才的人工智能課程教學內容與方法進行探討，以期對中國高校人工智能課程教學改革研究提供幫助與借鑒。

1、教學現狀與問題

作為一門綜合性、實踐性和應用性很強的理論技術學科，人工智能課程內容及內涵及其豐富，外延極其廣泛。學習這門課程，需要較好的數學基礎和較強的邏輯思維能力。針對管理類人才，該課程在課程教學過程中存在幾個較為突出的問題。(1)課堂教學氛圍枯燥目前，中國大多數大學仍采用傳統的課堂教學模式，在教學過程中照本宣科，忽略與學生的互動，并且缺乏能夠有效引起學生學習興趣與加深知識理解的教學環節設置，如此一來大大降低了學生自主思考的能力。在進行人工智能相關課程知識講解時，隨著章節的知識難度不斷增加，單向介紹式的枯燥教學方式無法反映人工智能學科的全貌，課堂講解難以同時給以學生感性和理性的認知，部分學生因乏味的課堂氛圍漸漸無法跟上教學進度，導致學習動力不足。(2)基礎課程掌握不牢管理類專業的學生大部分都會走向更加具體化的管理崗位，具有多學科的素養，但這也導致很多學生所學知識雜而不精。學生在基礎不夯實的情況下去學習更高層面的知識，給學生學習與老師教學都造成了很大困擾。人工智能課程知識點較多，涵蓋模式識別、機器學習、數據挖掘等眾多內容，概念抽象，不易學習。一些管理類專業的學生未能熟練掌握高等數學、運籌學、數據結構、數據庫技術等先修課程，缺乏一定的關聯思考和研究意識，導致課程學習難度增加，產生學時不足和教學內容難點過多的問題。(3)教學與實際應用脫節當下，人工智能廣泛應用于機器視覺、智能制造等各個領域，給學生提供了大量的現實案例，使得人工智能不再是高深莫測的理論，而是現實中可以觸及的內容。例如，在機械學科領域，人工智能技術是電氣工程、機械設計制造、車輛工程等方向的重要技術來源；在醫療領域，是醫療器械的創新生產源動力；在能動領域，是高端能源裝備與新能源發展的重要驅動；在光電信息與計算機工程領域，技術的發展時刻推動著智能科學與技術核心價值的提升。然而，對于管理類專業的學生來說，現階段的人工智能教材涵蓋許多智能算法及相關理論，在教學過程中常常涉及到很多從未接觸過的抽象理論和復雜算法，書本中的應用實例大多紙上談兵，缺乏專門適用于管理類專業知識與人工智能技術相結合的教學實踐，加上一些教師授課方法單一，不利于引導學生將人工智能算法應用于現實生活。另外，大學生對知識的理解能力差異很大，教師采用統一的方式教給他們，這使一些學生無法跟上和理解，教師也無法控制學生的學習狀況，導致學生缺乏動力。因此，如何結合學生的現實情況，提高他們的動手能力和實踐經驗也是人工智能課程教學要考慮的問題。

2、管理類人才的人工智能課程教學改進策略

課程教學改革是一項提高大學教學效果和人才培養質量的重要手段。如何在時代背景下應用新技術和新思想進行實施課程教學改革是高校亟待解決的問題。對于高校的教學工作而言，教學目標、教學內容和教學方式的變化不再是課程資源的簡單數字化和信息化，而是充分利用時代信息資源優勢的新型教學模式。針對管理類專業人工智能課程教學過程中存在的問題，可以從教學方法改進和教學內容設置兩個方面進行課程教學改進。

2.1教學方法改進

教師對學生具有引領作用，其教學方法的改進能夠帶動學生改進自身學習方法。(1)啟發式案例教學案例教學法就是教師根據教學目標、教學內容以及教學要求，通過安排一些具體的教學案例，引導學生積極參與案例思考、分析、討論和表達等多項活動，是一種培養學生認知問題、分析和解決問題等綜合能力的行之有效的教學方法。啟發式案例教學以自主、合作、探究為主要特征，調動學生的學習積極性，并緊密結合人工智能領域的相關理論與方法，有效理解知識要點及其關聯性，適用于管理類專業學生的教學。具體而言，高校基于其問題啟發性、教學互動性以及實踐有用性等特點，可以建立基于人工智能知識體系的教學案例庫，雖然這項建設將極具挑戰性與耗時性，但具有很強的積極效果：培養學生較強的批判性思維能力，更多地保留課程材料，更積極地參與課堂活動，對提高教學質量、培養具有人工智能背景的管理類人才具有重要意義。例如，通過單一案例教學，讓學生掌握相關基礎知識原理及應用；通過一題多解的案例使學生思考如何獲取最有效的解題方法；通過綜合案例的設計，啟發學生全方位地探索問題的解決方案。(2)研討互動式教學研討互動式的各個教學環節是逐漸遞進、有機結合的。研討是基于學生個體的差異性，在課堂討論的過程中對學生做出評判，從而對不同類型的學生開展針對性的教學?；觿t是在研討的基礎上，通過老師與學生、學生與學生的互動，讓學生主動參與到課堂教學的過程中來。在人工智能課程教學過程中，教師通過課堂討論了解學生對于知識點的掌握情況，可以有針對性地設計教學內容，例如，對于學校積極性不強的學生，將人工智能理論內容與學生個人興趣范疇、社會產業發展及研究現狀聯系起來，能夠極大程度地提高學生學習的自主能力；對于基礎知識較為薄弱的學生，可以在教師的指導下查閱相關文獻資料，根據自己的理解撰寫心得報告，并在課堂或課外進行師生互動。像這樣研討與互動相結合的模式。有助于增強學生的探索和求知欲望，建立起濃厚的學習氛圍。(3)有效激勵式教學人工智能是引領未來的戰略性技術，人才需求量極大，對教師的教學水平也提出了更高要求，因此，進行有效激勵極為重要。在學生激勵方面，可以舉辦各類人工智能競賽項目，設置相應項目獎學金，吸引學生參與實踐，調動學生做研究、發論文的積極性。例如，教育部主辦的中國研究生人工智能創新大賽，圍繞新一代人工智能創新主題，激發學生的創新意識，提高學生的創新實踐能力，為人工智能領域健康發展提供人才支撐。高校也可以借鑒這種模式，在各學院乃至全校開展此類競賽項目，激發學生的創新能力與團隊合作能力，鼓舞更多學生加入到人工智能課程的學習中來，激發其學習興趣。在教師激勵方面，在教師聘任和提升過程中把參加學生課程制定、課堂與課外作業、課程項目和論文指導等看作教學任務的一部分，鼓勵教師積極參與這些活動。(4)學科滲透式教學人工智能學科知識融合程度較高，學科交叉性強?；谌斯ぶ悄艿膶W科交叉性特點，增強管理類人才對學科應用的領悟，可以采取開展學科滲透式教學的方法。從2015年起，國務院和教育部先后印發了《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見教育》、《高等學校人工智能創新行動計劃》等文件，“互聯網+”、“智能+”已經滲透到各個領域，人類進入數字經濟時代，社會需求“技術+管理”的高端復合人才。例如，基于工業4.0和強國戰略，人工智能技術在智能制造的應用極為廣泛。上海理工大學非常重視少數民族預科班的教育質量。為增強少數民族管理類人才對該領域應用的認識，我們請機械工程、能源動力領域的相關專家以授課或講座的形式，進行相關領域知識和發展趨勢的講解，使學生理解更為透徹。此外，在教學實踐過程中，還可以用舉辦人工智能知識交流會、線上人工智能論壇等形式，促進不同專業間老師、學生對于人工智能知識模塊的見解，相互交流、滲透和學習，從而推動人工智能課程教學的改進。

2.2教學內容設置

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1 空中交通管理現狀分析

空中交通管理工作是利用現代更為先進的技術要素來實現對飛機飛行狀態的跟蹤、管理和控制，借助技術平臺反饋諸多數據和信息。這是保證飛機平穩、安全飛行的重要條件?？罩薪煌ü芾淼闹饕ぷ骶褪羌皶r維護和管理空中交通安全運行過程中出現的問題，科學控制整個空中交通運行環境中的飛行秩序，以保證飛機飛行的安全性和暢通性?？罩薪煌ü芾砉ぷ鞯拈_展需要專業的空中交通管理人員，其主要負責空中交通管理服務工作和緊急應對操作，掌控某段時間內空中交通流量值，并根據交通流量情況采取一系列的管理措施，旨在確保飛機的正常飛行?，F如今，我國交通管理體系不完善，管理技術不夠成熟，交通管理評估體系不健全，這些都是當前亟待解決的重要問題。

目前，我國在空中交通管理上的規范充分借鑒了國外的相關內容，仍舊保持著國外的交通管理方式，借助國外的相關規范和條文，實現對國內空中交通的有效管理。相較于國內，國外在空中交通管理上的規范更為成熟，起步比較早，且發展速度比較快。比較國內外的交通管理體系，國外的更加具體、完善。在交通流量統計上，我國借鑒了美國的ETMS空中流量管理系統，還適度參考了來自歐洲的CFMU中央流量空中交通系統，將多種先進的技術相互結合，最終形成了先進的管理體系，為空中交通管理工作的實施提供了條件。

2 空中交通管理人工智能系統構成簡述

人工智能技術在空中交通管理中的應用有助于建立人工智能輔助系統，建立新的空中交通管理模式。“但不要忘記采用不同的技術和運作概念也會帶來不同的空中交通管理模式，特別在新技術層出不窮的今天，我們更不能忽略這個方面?！彼苁箍罩薪煌髁抗芾砀咝?、有序、安全，有效提升空中交通的空間與時間利用率，對空中飛行沖突進行有效的預測與解決?？罩薪煌ü芾淼暮诵氖强茖W合理安排空中交通流量。飛行流量的智能化管理、飛行沖突的預測、飛行沖突的解決等方面是人工智能輔助系統研究的側重點?？罩薪煌ü芾砣斯ぶ悄茌o助系統由飛行流量管理模塊、沖突探測與解脫模塊、輔助決策模塊等三個附屬系統構成。這幾個模塊間的關系是在沖突探測與解脫模塊與飛行流量管理模塊之中滲透輔助決策模塊，最終形成智能飛行流量管理、智能沖突探測與解脫模塊系統，它們能夠為空中管制員提供有效的決策輔助信息，切實減輕空中管制員的工作負擔，提高空中飛行的安全性與管制效率。

3.人工智能系統在空中交通管理中的實現方式

在空中交通管理過程中，相關技術人員需要科學應用人工智能技術，保證可以提升空中交通管理工作質量。

3.1 人工智能系統飛行流量管理輔助決策的實現途徑

人工智能系統中的子系統模塊飛行流量管理模塊主要結合了空域資源的空閑概念和輔助決策以及A算法。人工智能系統飛行流量管理模塊主要在飛行流量管理管理數據庫的基礎上，對相關的數據進行存儲和讀取，并對空中交通流量進行預測，以預測飛行沖突。在建立A算法數學模型時，主要參考基本容量模型。A算法數學模型主要用來對空中航班您進行靜態和動態的排序，人工智能系統就是通過這種途徑實現飛行流量管理輔助決策的。

其中在建立飛行流量管理數據庫時，要給予充分的重視，因為保證飛行流量管理數據庫的建設客觀、準確是非常重要的。因為，飛行流量管理數據庫中的數據可以直接的影響到輔助決策的有效性，如果數據不準確，那么人工智能飛行流量管理模塊所做出的輔助決策也就沒有任何參考價值，因此，要保證飛行流量稻菘庵械氖據及時、準確和可靠。另外，ODBC是開放數據庫間的互相連接的基礎，也是進行連接的標準，還可以提供標準接口給SQL語言的存??；然后再對數據庫的信息進行仔細的分析，通過飛行動力學計算出飛機降落的具體地點和時間，以便合理的對航班進行安排；在預測飛行流量沖突時，主要是通過比較流量和相應的容量，將相關的沖突的飛機架次、沖突時間和沖突地點列出來。

3.2 人工智能系統飛行沖突探測與解脫輔助決策的實現途徑

人工智能系統中的飛行沖突探測與解脫輔助決策系統模塊主要的工作就是將高效的避免飛機碰撞的方案提供給空中交通管制員，管制員作為一名工作人員，在工作中必定會產生一定的誤操作，這也是不可避免的，然而，飛行沖突探測與解脫輔助決策系統可以對管制員決策中存在的不足進行彌補，并分析飛行沖突的情況，以找出有效的解脫方案。

飛行沖突探測與解脫輔助決策系統模塊在進行推理時，為了完成其推理過程，需要遵循一定的規則：避免碰撞方案確定規則、航空器優先級別評定規則、建立避撞路線規則等。

4 空中交通流量管理措施

4.1 對空中流量進行實時控制管理

在行業中，實時流量控制是極為有效的流量管理措施，但是這種手段的技術性不夠，在實施中缺乏合理性，也不夠靈活。雖然空中管理系統流量控制工作，但是很多時候并不是空中管理因素導致的。實時的流量控制是航空以及機場等各方面保障能力受到限制，空中管理單位及時響應進行的，比如遇到惡劣天氣或者突況。各單位之間對信息的掌握是不對稱的，并且不能及時傳遞信息，因此空中管理系統通常是被誤解的。不僅需要對先進的流量管理軟件進行開發研究，使流量控制更加科學合理，還能夠使信息傳輸和流通的渠道得以拓寬，使關鍵性的信息能夠得到很好的傳遞，而且各單位之間也能有足夠的時間應對空中的不利影響。

4.2 擴大空域自由

如果空域有很大的自由度，飛行流量的疏散程度就會增大，能夠很好的解決空中交通擁擠的問題。如果航空器飛行的空域范圍比較小，空中交通流量集中的程度就會增大。當前科學技術不斷發展，作為空中交通管理部門，需要對飛行模式進行改變。在實際工作中，如果航空器不需要地面導航制定的航線飛行，地面管制單位有比較先進的雷達系統進行控制，空中交通飛行的安全性和運行效率就會得到提升，能夠高效的利用空域，增加飛行的流量。

4.3 優化空中交通流量管理方式

當前我國空中交通流量管理水平還比較低，現有的管理方式無法滿足空中交通流量的需要，主要是由于管制手段、方式等有效性不強，不同領域間的溝通不足，使區域管理方式也存在比較大的差異，管理效率不能得到全面提升。我國東南沿海比較發達的地區使用雷達進行管制，但是中西部經濟欠發達地區，還使用程序管制方法。雷達管制的飛行間隔時間會減少，能夠使空域容量增加，空中流量更加順暢。

結語

在控制交通管理過程中，相關技術人員需要科學應用人工智能技術，并對其進行全面的分析與處理，創新人工智能技術的應用方案，并針對人工智能技術等全面開展相關活動。

參考文獻：

[1] 湯錦輝，王沖，程曉航，董志強，邵欣.基于多智能體的空中交通管理智能技術[J].指揮信息系統與技術，2016，06：17-23.

[2] 陳志敏.淺析我國民航空中交通管理問題[J].科技與創新，2016，07：43.

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在醫療領域，人工智能和圖像處理會成為醫療診斷和外科手術的關鍵工具。計算算法能幫助識別受損的組織器官，并預測在一個生命周期中可能會出現什么情況。機器在處理大量的信息時表現會更好，在健康醫療領域提供多一種診斷方法可能會成為“實際上的標準”。隨著機器人的敏捷度和準確性的提高，及其在高難度手術中可以輔助外科醫生，未來手術治療的效果將變得更好。

 

在制造業，圖像處理技術將會重新構造現有的生產方案。隨著計算機視覺的敏捷度變得更高，有望誕生新的生產模式和組裝線/拆卸線。這些新的模式很可能補足工廠的勞動力，對于工廠的工作內容，機器人更適合從事生產類的工作，而人類更適合做質量檢驗、管理、產品設計和創新。

 

在能源領域，計算機技術也能發揮很多作用。隨著可再生能源成為現實，我們同樣需要在全球范圍內為發電/能源轉換和配電網建設基礎設施。這里應用的概念是分散化(從更多不同的來源收集更多不同種類的能源)。我們將應用人工智能，模式識別和決策算法控制能量流，并解決發電商和用戶之間信息不對等的問題。這種高效的能源管理方式(智能電網)有可能擴大能源的來源，最終降低發電/能源轉換/用電的成本。

 

農業是另一個受人工智能影響很大的領域。隨著世界人口的不斷增加，我們需要尋找新的食物生產方式。舉個例子，自動駕駛車輛的技術可以轉化為能應用在農業領域的自動行走車。人工智能和圖像處理技術能幫助實現拖拉機的自動控制，令其不間歇地在農場根據農作物生產情況執行灌溉、施肥、投放農藥等任務。播種和灌溉將會成為自動農用機器的日常工作，同理，無人飛行器(UAVs)將在未來應用于農業檢查、處理和制圖。這些技術進步將促使農業的成本下降，從而降低糧食價格。

 

在航天機器人方面，太空探索的自動化程度將提高，這將使軌道機器人得以協助宇航員完成更多任務，譬如發射衛星，開啟/關閉艙門或設備清洗等。

 

同樣，機器人也可能成為廢料收集和回收利用的重要工具。應用機器人和人工智能技術將使公園、甚至是海洋或其他區域的清潔成為現實，這樣的功能會對環境產生積極影響。

 

看到這里，大家應該知道，當我們進行自主導航的研究時，受益的不僅是自動駕駛汽車，實際上，也在推動機器人和人工智能技術延伸到人類生活的其他方面。