人工智能發展分析報告精選(九篇)

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第1篇：人工智能發展分析報告范文

我們認為，未來互聯網金融的新天地在于互聯網2.0，或者叫金融科技。網易金融目前就正在做金融科技方面的升級轉型，從以前單純做線上的理財和支付服務，轉變為融合了大數據風控、智能金融，以及大數據保險等基礎科技的服務平臺。

我們目前已經確立了金融科技三大核心產品矩陣：智能金融、大數據風控和大數據保險。

在具體步驟上，2016年初，網易成立網易金融旗下首個大數據實驗室；2016年3月份，網易金融事業部通過旗下的大數據實驗室，了國內首份《新中產理財行為分析報告》；2016年5月，網易金融事業部與光大永明人壽在杭州成立大數據保險創新研究室；6月，網易與清華大學交叉信息研究院金融科技中心達成戰略合作協議，在大數據、人工智能等科技領域進行產品創新和研究 合作；6月底，網易金融大數據實驗室再次《新中產品質消費分析報告》。

金融科技，對于網易這樣的互聯網金融巨頭而言，就是強化大數據、人工智能、機器深度學習等多個領域的互聯網技術，嫁接IT公司的渠道、技術和用戶產品矩陣優勢，實現互聯網金融業務方面的突破。在這些方面，網易金融目前最大的優勢就是網易19年以來在技術、研發和用戶數據上的積累，以及集成化產品場景上的匹配。

網易這樣的互聯網公司，由于起始于游戲、門戶、郵箱、移動互聯網產品，金融系列服務則會在網易生態內，以電商、游戲、音樂、教育等各種場景化渠道為依托來進行延伸。

我們非常看好金融科技在未來中國互聯網金融領域的發展前景。目前，網易金融正在圍繞大數據實驗室進行核心技術能力打造，未來將實現金融標準化的技術能力輸出，創造一種獨特的網易系金融生態。

比如，網易金融正在研發一套基于大數據基礎的獨有風控模式，形成以大數據和周邊技術為代表的金融信用評估體系和場景化的產品開拓模式，6月份與清華金融科技中心的簽約內容中也包括了這個產品研發的合作。

而智能金融則是網易金融進駐互聯網金融2.0時代的另一張王牌。智能金融的最大優勢除了實現信息透明、分散投資風險之外，利用人工智能與深度學習技術，還能滿足互聯網用戶特別是正在崛起的中國新中產用戶，高效便捷地進行資產配置等的金融需求。

第2篇：人工智能發展分析報告范文

BAT開啟機器人競速模式

2015年我國進入人工智能元年，自此以后，BAT等互聯網公司紛紛踏足機器人領域。截至目前，BAT已相繼建立與機器人基礎科學和技術有關的研發機構。

2016年，騰訊成立AI Lab，肩負騰訊在人工智能領域的基礎研究及應用探索。目前，騰訊AI Lab擁有70多位科學家和300多位應用工程師，研發成果已應用在微信、QQ及天天快報等上百個產品。而此次機器人實驗室“Robotics X”的誕生，則意味著騰訊要在人工智能領域開辟一塊新的戰場。

2017年10月，阿里巴巴宣布成立“達摩院”，來進行基礎科學和顛覆式技術創新研究。據悉，達摩院將包括亞洲達摩院、美洲達摩院、歐洲達摩院，并在北京、杭州、新加坡、以色列、圣馬特奧、貝爾維尤、莫斯科等地設立不同研究方向的實驗室。

就在2018年1月份，百度研究院宣布設立“商業智能實驗室”和“機器人與自動駕駛實驗室”，同時，三位世界級人工智能領域科學家Kenneth Ward Church、浣軍、熊輝也加盟百度研究院。目前，百度研究院擁有超過2000名科學家及工程師，并建立起包括七位世界級科學家、五大實驗室的陣容。

圖表1：BAT在機器人領域布局情況

資料來源：前瞻產業研究院整理

近年來市場高速增長 發展潛力巨大

當前，我國機器人市場進入高速發展期，2017年市場規模約62.8億美元，2012-2017年平均增長率達到28%。

圖表2：2012-2017年我國機器人市場規模增長情況（單位：億美元，%）

資料來源：前瞻產業研究院整理

其中，工業機器人連續五年成為全球第一大應用市場，服務機器人需求潛力巨大，特種機器人應用場景顯著擴展，核心零部件國產化進程不斷加快，創新型企業大量涌現，部分技術已可形成規模化產品，并在某些領域具有明顯優勢。2017年，工業機器人是機器人市場主要產品，所占整體比重高達67.2%，市場規模為42.2億美元。此外，得益于互聯網巨頭對機器人在服務場景應用的投入，服務機器人所占比重也超過20%，市場規模達到13.2億美元。

圖表3：2017年我國機器人市場結構（單位：億美元，%）

資料來源：前瞻產業研究院整理

（一）工業機器人

我國工業機器人市場發展較快，約占全球市場份額三分之一，是全球第一大工業機器人應用市場。2016年，我國工業機器人保持高速增長，銷量同比增長31.3%。按照應用類型分，目前國內市場的搬運上下料機器人占比最高，達到61%；其次是裝配機器人，占比15%，高于焊接機器人占比6個百分點。當前，我國生產制造智能化改造升級的需求日益凸顯，工業機器人的市場需求依然旺盛，據估算2017年我國工業機器人銷量首次超過11萬臺，市場規模達到42.2億美元。

圖表4：2012-2017年我國工業機器人銷售額及增長率（單位：億美元，%）

資料來源：前瞻產業研究院整理

圖表5：我國工業機器人市場應用結構（單位：億美元，%）

資料來源：前瞻產業研究院整理

在需求端，未來隨著我國勞動力成本快速上漲，人口紅利逐漸消失，生產方式向柔性、智能、精細轉變，構建以智能制造為根本特征的新型制造體系迫在眉睫，對工業機器人的需求將呈現大幅增長。根據前瞻產業研究院的《2018-2023年中國工業機器人行業產銷需求預測與轉型升級分析報告》預測，到2023年，國內市場規模將翻一番，進一步擴大到接近80億美元。

圖表6：2018-2023年我國工業機器人銷售額及增長率預測（單位：億美元，%）

資料來源：前瞻產業研究院整理

另外，在供給端，根據三部委的《機器人產業發展規劃（2016-2020年）》，到2020年，我國自主品牌工業機器人年產量達到10萬臺，六軸及以上工業機器人年產量達到5萬臺以上。工業機器人速度、載荷、精度、自重比等主要技術指標達到國外同類產品水平，平均無故障時間（MTBF）達到8萬小時。

（二）服務機器人

我國服務機器人的市場規模快速擴大，成為機器人市場應用中頗具亮點的領域。2016年，我國服務機器人市場規模達到10.3億美元；據估算2017年我國服務機器人市場規模將達到13.2億美元，同比增長約28%，高于全球服務機器人市場年均增速。其中，我國家用服務機器人、醫療服務機器人和公共服務機器人市場規模分別為5.3億美元、4.1億美元和3.8億美元，家用服務機器人市場增速相對領先。

圖表7：我國服務機器人市場應用結構（單位：億美元，%）

資料來源：前瞻產業研究院整理

截至2017年底，我國60歲以上人口已達2.41億人，占總人口的17.3%。老齡化社會服務、醫療康復、救災救援、公共安全、教育娛樂、重大科學研究等領域對服務機器人的需求也呈現出快速發展的趨勢。根據《機器人產業發展規劃（2016-2020年）》，到2020年我國服務機器人年銷售收入將超過300億元，在助老助殘、醫療康復等領域實現小批量生產及應用。因此，根據前瞻產業研究院的《2018-2023年中國服務機器人行業發展前景與投資戰略規劃分析報告》預測，我國服務機器人市場規模將增長至66億美元。

圖表8：2012-2023年我國服務機器人銷售額及增長率（單位：億美元，%）

資料來源：前瞻產業研究院整理

（三）特種機器人

當前，我國特種機器人市場保持較快發展，各種類型不斷出現，在應對地震、洪澇和極端天氣，以及礦難、火災、安防等公共安全事件中，對特種機器人有著突出的需求。2016年，我國特種機器人市場規模達到6.3億美元，增速達到16.7%，略高于全球特種機器人增速。其中，軍事應用機器人、極限作業機器人和應急救援機器人市場規模分別為4.8億美元、1.1億美元和0.4億美元，其中極限作業機器人是增速最快的領域。

圖表9：我國特種機器人市場應用結構（單位：億美元，%）

資料來源：前瞻產業研究院整理

2017年，據估算，我國特種機器人市場規模為7.4億美元。隨著我國企業對安全生產意識的進一步提升，將逐步使用特種機器人替代人在高危場所和復雜環境中進行作業。到2023年，特種機器人的國內市場需求有望達到18.7億美元。

第3篇：人工智能發展分析報告范文

關鍵詞：數據挖掘技術；保護設備；故障信息管理；分析系統

中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9599 (2012) 10-0000-01

數據挖掘技術作為當前計算機信息技術中的一項較為新興的技術，綜合運用了數理統計、模式識別、計算智能、人工智能等多項先進技術，主要是從大量的數據中來發現和挖掘一些隱含的有價值的知識，也就是從大型的數據庫數據中挖掘一些人們比較感興趣的知識，這些被提取的知識通常會表現為模式、規律、規則和概念，將數據挖掘的所有對象定義成數據庫或者是文件系統以及其他的一些組織在一起的數據集合，數據挖掘技術也是現在智能理論系統的重要研究內容，已經開始被應用于行政管理、醫學、金融、商業、工業等不同的領域當中，在保護設備故障信息管理方面發揮出了積極的作用。

一、數據挖掘技術的概念

隨著數據庫技術和人工智能技術的不斷進步，數據挖掘技術逐步發展起來，主要是指從大量的數據中發現和挖掘一些隱含的有價值的有用信息和知識，這些被提取的知識通常會表現為模式、規律、規則和概念，將數據挖掘的所有對象定義成數據庫或者是文件系統以及其他的一些組織在一起的數據集合，當前數據挖掘技術已經逐漸被應用于了醫藥業、保險業、制造業、電信業、銀行業、市場營銷等不同的領域，隨著計算技術、網絡技術以及信息技術的不斷進步，在故障診斷過程中所采集到的數據可以被廣泛地存儲在不同的數據庫當中，如果依然采用傳統的數據處理方法來對這些海量的信息數據進行分析處理，不僅會浪費大量的實踐而且也很難挖掘到有效的信息數據，同時，盡管智能診斷以及專家系統等方式在故障的診斷過程中已經被得到了廣泛的應用，但是這些方法卻仍然存在著很多推理困難、知識瓶頸等一些尚未完全被解決的問題，采用數據挖掘技術就可以比較有效地來解決這些難題，在故障診斷的過程中發揮其獨特的優勢。從不同的角度進行分析，數據挖掘技術可以分為不同的方法，就目前的發展現狀來看，常用的數據挖掘技術方法主要有遺傳算法、粗集方法、神經網絡方法以及決策樹方法等。

二、數據挖掘技術在保護設備故障信息中的實現方法

1.基本原理。在設備出現故障時采用數據挖掘技術對設備進行一系列的故障診斷，也就是說根據這一設備的運行記錄，對其運行的趨勢進行預測，并對其可能存在的運行狀態進行分類，故障診斷的實質就是一種模式識別方式，對機器設備的故障進行診斷的過程也就是該模式匹配和獲取的過程。

2.對故障診斷的數據挖掘方法建模。針對機械故障的診斷來說，首先就應當獲取一些關于本機組的一些運行參數，既要包括機器在正常運行以及平穩工作時的信息數據，也應當包括機器在出現故障時的一些信息數據，在現場的監控系統中往往就會存在著相應的正常工作狀態下以及出現故障時的不同運行參數，而數據挖掘的任務就是從這些雜亂無章的信息樣本庫中找出其中所隱藏著的內在規律，并且從中提取各自故障的不同特征，在對故障的模式進行劃分時，我們通常可以借助概率統計的方式，在對故障模式進行識別時可以采用較為成熟的關聯規則理論，實現變量之間的關聯關系，并最終得到分類所需要用到的一些規則，從而最終達到分類的目的，依據這些規則，就可以對一些新來的數據進行判斷，而且可以準確地對故障進行分類，找出故障所產生的原因和解決故障的正確方法。

三、數據挖掘技術保護設備故障信息管理的基本功能

1.數據傳輸功能。數據挖掘技術保護設備故障信息管理與分析系統的主要數據來源就是故障信息的分站系統，而分站系統中的數據是各個子站的一個數據匯總，而保護設備故障信息管理與分析系統所采用的獲取數據的主要方式就是一些專門的通信程序構建起系統與分站之間的聯系，將分站上的一些匯總數據傳輸到故障信息系統的數據庫中，分析系統所具有的數據傳輸功能，在進行數據的處理時又能做到不影響原先分站數據庫的正常運行，并且具備抗干擾能力強、計算效率高的優點。

2.數據的分析功能。系統在正常運行時，會從故障信息子站或者是分站采集相關的數據并且對這些采集到的數據進行分析整理，最終得到有用的數據信息，利用數據挖掘技術對龐大的故障數據進行分析、分類以及整理，能夠有效地找出有用的信息，歸并一些冗余的信息，對信息進行有效地存儲和分類。另外，數據挖掘技術還具有信息查詢的功能，可以進行不同條件下的查詢，例如按時間段、報告類型、設備型號以及單位等進行查詢，實現查詢后的備份轉存等，根據故障信息系統所提供高的數據信息以及本系統庫中所保存的一些整定阻抗值，可以通過邏輯判斷生產繼電保護動作的分析報告，主要包括對故障過程的簡述、故障切除情況以及保護動作情況等，可以便于繼電保護人員直觀的對保護裝置的動作情況進行分析。

四、結語

隨著企業自動化程度的不斷提高以及數據庫技術的迅速發展，很多企業在一些重要的設備方面都安裝了監測系統，對設備運行過程中的一些重要參數和數據進行采集，采用數據挖掘技術可以有效地解決設備故障診斷中的一些知識獲取瓶頸，將數據挖掘系統充分應用到監控系統中，有效解決故障診斷中的一些困難，事實證明，將數據挖掘技術應用到故障診斷中是非常有效的，也是值得研究和學習的新型技術手段。

參考文獻：

[1]李勛,龔慶武,楊群瑛,羅思需,李社勇.基于數據挖掘技術的保護設備故障信息管理與分析系統[J].電力自動化設備,2011,9

[2]李建業,劉志遠,蔡乾,趙洪波.基于Web的故障信息系統[J].電力信息化,2007,S1

第4篇：人工智能發展分析報告范文

近年來，隨著我國經濟的發展，環境問題日漸突出，企業違法排污導致嚴重危害群眾生產生活的事件時有發生，有關環境保護的一些基本概念被使用得比較亂，為了更好地方便廣大環保工作者在業務工作中使用法律法規，如何實現智能應用檢索應用，意義非常重要。智能檢索是基于自然語言的檢索形式，機器根據用戶所提供的以自然語言表述的檢索要求進行分析，而后形成檢索策略進行搜索。用戶所需要做的僅僅是告訴計算機想做什么，至于怎樣實現則無須人工干預，這意味著用戶將徹底從繁瑣的規則中解脫出來。

1本課題國內外研究現狀與存在的問題

目前使用較為大眾普遍的檢索系統一般都是由三個基本模塊組成:數據的檢索、檢索后對其檢索結果的處理和對數據庫的維護。數據庫模塊主要負責建立題錄、文摘及全文庫，建立索引和倒排文檔等，其生成的倒排檔是由人工抽詞或半自動化標引而成，即使由計算機全自動標引，標引也是基于文本字串的簡單、直觀的引用;檢索模塊主要負責在一定邏輯條件下，在所有相關的庫集合范圍內查找所需信息;結果處理模塊負責提交結果報告并輸出檢索結果給用戶。在當下的檢索系統主要是以文字型信息檢索為主，對圖形信息、圖像信息、聲音信息等檢索能力幾乎為零，而且大多數系統一般采用的是受控或者半受控標引語言型檢索，其檢索效率往往是不盡人意，而其在很大程度上檢索效率仍然取決對于主題詞語的控制。

1．1智能檢索系統的發展研究從1956年人工智能被正式提出，已經有了40年歷史。英國數學家、邏輯學家圖靈(Turing)被世人稱為人工智能之父，不僅僅是由于他創造了一個簡單而又通用的非數字的計算模型，而且他還直接證明了計算機是有可能以某種被理解為智能并接受的方法工作。費根鮑姆(Feigenbaum)研究小組于1968年成功研究了第一個專家系統稱為DENDRAL。Duda(杜達)開發的PROSPECTOR地質勘探專家系統還有比較有代表性的為企業用戶贏取巨大經濟效益的RI商用專家系統等。20世紀80年代，專家系統得到了蓬勃發展，與此同時知識工程的迅速發展也在全球展開。然而到20世紀80年代后期，人工智能的發展遇到了嚴峻的挑戰和困難，由于應用領域的狹窄和常識知識的缺乏使得預期目標無法實現，困難反應出人工智能與知識工程一些根本性的問題，如交互、擴展與體系等問題直到現在也是我們極力探討和解決的課題之一。

1．2存在的問題目前普遍使用的檢索系統，與20世紀80年代相比雖然有了比較大的進步，系統已經融入了比較常用的檢索技術如固定詞組、布爾運算、邏輯運算等，基本上滿足了現有用戶的檢索需求，但仍然存在諸多不足之處，需要進行改進加以完善:(1)數據庫詞典收錄的詞條比較少，從而缺乏廣泛而又全面的數據交叉標引。(2)檢索系統缺乏較強的自學習功能。(3)現有的檢索系統的語義分析對于同義或者相近的數據、內容分析能力基本上是不具備的，語義的同等處理能力極低或者就不能進行處理，因此開發語義檢索識別系統，才能更好地實現系統智能化，才能使間接查詢更全面、更系統、更徹底。(4)數據庫系統類型比較缺乏需不斷豐富，系統的數據結構需不斷加以改進。在關系型數據庫的基礎上，注重對面向對象型、多媒體型、新型的集成數據庫的開發。

2作者的觀點和主要開發思路

環境保護法律法規智能檢索是對現有傳統檢索系統的一些不足進行改進。特別是在信息檢索過程中，引入了對象概念從而大大提高了語義信息的查詢處理能力。為了對其信息檢索性能加以改善，必須提高信息檢索算法的查全率與查準率，也就是說必須通過對語義分析、自動查詢擴展等處理操作進行改良、改善。本系統作為一個智能檢索引擎，在功能上除具備一些基本功能外還應該在一些功能上優于現有系統［9］。在本系統當中體現為如下幾點:(1)在語義分析能力上優于現有系統并具有一定自動查詢擴展、語義推理等功能。(2)數據庫收錄的基礎信息應不斷更新，保證在環境保護法律法規領域里，其信息的全面與準確。(3)優化系統和用戶交互算法，實現其能進行高程度的互操作，對用戶所需查詢的信息保證準確、簡明扼要。(4)考慮到本系統的特殊性，對用戶檢索結果應支持多種排序方式，如按法律法規的制定時間排序和按與查詢條件的相似度排序等。

3環境保護法律法規智能檢索系統的設計分析與實現方法

3．1系統設計的結構本智能信息檢索系統結構和工作原理（圖略）(1)人機接口模塊一般用來讓用戶與信息檢索系統進行交流的界面稱其為人機接口，它可以對用戶的自然語言提問進行分析、理解，并給出適合用戶的結果，并且本模塊還具有解釋功能。人機接口模塊由一組程序和對應的硬件組成，輸入輸出工作就是用它來完成的。(2)知識庫及其管理系統模塊存儲專家的經驗性知識與解決用戶信息需求所需要的原理性知識及有關的事實等。(3)數據庫及其管理系統模塊用來存放用戶所提供的初始數據或者事實、對問題的描述以及整個系統運行過程中所得到的運行信息、中間結果數據以及最終結果數據等。(4)檢索推理機構模塊檢索推理模塊是一個智能檢索系統的核心，是按照一定的策略推理對其用戶提出問題進行解決，其不僅要對知識庫中的知識加以利用更注重對各種推理技術、信息檢索策略的綜合應用。(5)知識獲取機構模塊知識獲取機構在本系統的功能是通過程序完成對系統的自我學習功能，保證系統知識庫的性能良好，對知識體系的完整性與統一性加以維護。(6)解釋機構模塊解釋機構的主要職能就是為人機提供一個良好的交互平臺，在對自我動作、反應作出解釋的同時也同樣回答用戶提出的相關問題，解釋機構是信息檢索系統與用戶交流的主要渠道也是取信于用戶的一個非常重要的措施。

3．2本智能檢索系統采用的實現方法本系統研究以信息管理知識為基礎理論，以系統科學的觀點為指導，以Java語言和MySQL數據庫作為工具。整體設計依照軟件工程的方法，經過需求分析、總體設計、文檔和代碼的編制、模塊測試和系統實現幾個階段，進行本系統的開發。下面對開發環境進行簡要概述。MyEclipse，是一個十分優秀的用于開發Java，J2EE的Eclipse插件集合，是對EclipseIDE的擴展，利用它可以在數據庫和JavaEE的開發、，以及應用程序服務器的整合方面極大的提高工作效率。它是功能豐富的JavaEE集成開發環境，包括了完備的編碼、調試、測試和功能，完整支持HTML，Struts，JSP，CSS，Javascript，SQL，Hibernate。MySQL是一個精巧的SQL數據庫管理系統，由于它的功能強大、使用簡便、管理方便、運行速度快、安全可靠性強、靈活、豐富的應用編程接口(API)以及精巧的系統結構。

3．3本檢索系統功能模塊設計根據系統分析設計的一般方法與模塊劃分的原則，同時兼顧用戶易操作性，我們將系統功能模塊劃分為（圖略）

3．4數據庫的建立流程數據庫設計的一般流程（圖略），共分六個階段:需求和約束分析;概念模式設計;邏輯模式設計;物理數據庫設計;測試、加載和運行;數據維護。其中第2、3、4三個階段為數據庫設計過程，這是一個反復迭代直至達到設計目標的過程［10］。(1)需求和約束分析階段包括:調查用戶要求;分析數據的現狀;分析數據的使用;確定環境約束條件;選擇數據庫管理系統或研究現有數據庫管理系統的功能與性能;提出需求和約束分析報告、數據字典。(2)概念模式設計階段包括:實體集合;實體結構的鍵;實體的屬性;域集合等。(3)邏輯模式設計階段包括:關系(表格)的集合;關系的屬性;主鍵;次鍵;外鍵;域集合;索引及鏈路等。(4)物理數據庫設計階段包括:確定文件的存儲結構(順序結構、隨機結構、索引順序結構、表結構、數結構);選取存取路徑結構(系結構、鏈路結構)，存取算法，次級存取結構(散列、次級索引);文件作垂直分化或水平分化，確定存儲設備;確定數據塊規模;確定緩沖區規模;確定數據庫存儲空間總規模。我們通過數據庫設計流程對現有的環境保護法律法規進行層次、關系模型整理后通過一定的方法導入到MySQL數據庫中(這里通過先導出數據庫SQL腳本再導入的方法)，同時也用到了

第5篇：人工智能發展分析報告范文

我國傳感器行業近幾年呈現持續增長的趨勢，增長幅度超過20%，未來將在物聯網、汽車、機器人、可穿戴設備等產業的需求拉動下，呈現快速的發展。本文針對目前傳感器市場的現狀，從技術層面和應用領域層面提出了未來傳感器行業的發展趨勢。

【關鍵詞】傳感器 技術發展 應用趨勢

中國傳感器的市場近幾年一直持續增長，增長速度超過20%，傳感器應用四大領域為工業及汽車電子產品、通信電子產品、消費電子產品專用設備。目前我國從事傳感器的生產和研發的企業已經多達1700多家，所生產的產品覆蓋工業自動化、農業現代化、航天技術、軍事工程、機器人技術、資源開發、海洋探測、環境檢測、安全保衛、家用電器、醫療診斷、交通運輸等領域。傳感器在科學技術領域、工農業生產以及日常生活中發揮著越來越重要的作用。人類社會對傳感器提出的越來越高的要求是傳感器技術發展的強大動力，而現代們學技術突飛猛進則提供了堅強的后盾。隨著科技的發展，傳感器也在不斷的更新發展。傳感器的市場規模也將在市場需求額推動下大幅增長。據預測，未來幾年，中國傳感器市場規模在物聯網、智能化浪潮等的推動下，將達到1200億元左右。

傳感器產業的發展將在市場需求的推動下不論是在技術層面還是在應用領域方面，都將呈現嶄新的趨勢。

1 技術發展趨勢

從技術發展來看，未來傳感器技術的發展趨勢主要體現在以下幾點：

（1）利用新的理論、新的效應研究開發工程和科技發展迫切需求的多種新型傳感器和傳感技術系統。隨著科技的發展以及傳感器在各個領域的應用，人類社會對傳感器提出的更高更新的要求。

（2）側重傳感器與傳感技術硬件系統與元器件的微小型化。利用集成電路微小型化的經驗，從傳感技術硬件系統的微小型化中提高其可靠性、質量、處理速度和生產率，降低成本，節約資源與能源，減少對環境的污染。這種充分利用已有微細加工技術與裝置的做法已經取得巨大的效益、極大地增強了市場競爭力，例如：80年代進口一套AE傳感器及其住處預處理硬件的成本已被降至原來的百分之幾到千分之幾，使我國經“七五”和“八五”攻關的產品化系統處于無力競爭的地位。后者采用獨創的寬帶高精度AE傳感器和厚膜集成電路預處理硬件，但其成本仍比國外先進的產品高數倍到數十倍。在微小型化中，為世界各國注目的是納米技術。

（3）集成化。進行硬件與軟件兩方面的集成，它包括：傳感器陣列的集成和多功能、多傳感參數的復合傳感器（如：汽車用的油量、酒精檢測和發動機工作性能的復合傳感器）；傳感系統硬件的集成，如：信息處理與傳感器的集成，傳感器―處理單元―識別單元的集成等；硬件與軟件的集成；數據集成與融合等。

（4）研究與開發特殊環境（指高溫、高壓、水下、腐蝕和輻射等環境）下的傳感器與傳感技術系統。這類傳感器及傳感技術系統常常是我國缺少的一類高新傳感技術和產品。

（5）對一般工業用途、農業和服務業用的量大面廣的傳感技術系統，側重解決提高可靠性、可利用性和大幅度降低成本的問題，以適應工農業與服務業的發展，保證這種低技術產品的市場競爭力和市場份額。

（6）徹底改變重研究開發輕應用與改進的局面，實行需求驅動的全過程、全壽命研究開發、生產、使用和改進的系統工程。

（7）智能化。側重傳感信號的處理和識別技術、方法和裝置同自校準、自診斷、自學習、自決策、自適應和自組織等人工智能技術結合，發展支持智能制造、智能機器和智能制造系統發展的智能傳感技術系統。

2 應用趨勢

從傳感器的應用領域來看，未來傳感器在以下幾大領域的應用需求將會大幅增長。

2.1 汽車產業：智能化升級，傳感器先行

在科研、產業和政府的合力之下，全球汽車智能化升級的浪潮正奔騰而來。當下的智能汽車仍處于產業鏈發展由第一階段（以汽車制造商為中心）向第二階段（汽車制造商與電信運營商、汽車電子廠商、軟件廠商影響力此消彼長）過渡的初期，短期內需求增長最為確定的零部件主要是智能感知設備，尤其是包括攝像頭、車用雷達在內的各類傳感器等。

2.2 機器人：產業迎來爆發，拉動傳感器需求

人工替代和產業升級兩大因素驅動我國工業機器人市場快速增長，而家用服務機器人相對于人工成本的上升正顯現出越來越高的性價比。未來以e-皮膚為代表的高智能化零部件投入機器人生產制造將大大提升單個機器人使用傳感器的數量。疊加機器人需求的爆發性增長，相關傳感器未來幾年的增速有望遠遠超過工業機器人行業或服務機器人行業的需求增速。

2.3 可穿戴設備：巨頭競相布局，傳感器點石成金

全球幾大消費電子巨頭紛紛搶占可穿戴設備市場，其中以谷歌眼鏡為首的綜合智能終端最具平臺潛質，很可能成為繼電視、電腦、手機之后的“第四平臺”預計到2016 年可穿戴設備的市場規模將達100 億美元。傳感器已成為可穿戴設備產業鏈中的點金石，是硬件產業鏈上機會確定性較強的一塊領域。未來可穿戴設備的發展將會拉動對傳感器的市場需求。

2.4 物聯網：政策大力推動，傳感器基礎必備

目前，我國物聯網應用已經進入到實際運用階段，并且隨著我國近幾年物聯網產業政策的密集出臺，以及關于物聯網各種發展專項資金的突出，我國物聯網產業將出現井噴式的發展，而作為物聯網產業鏈上游的傳感器，并且傳感器是整個物聯網產業中需求量最大和最為基礎的環節，將隨著物聯網的逐步普及，未來將對傳感器的市場需求產生很大的拉動。

我國傳感器行業市場進入壁壘比較低，市場競爭激烈，整個市場基本處于完全競爭的狀態，企業如何能夠從眾多的競爭對手對手中脫穎而出，迅速的占據市場份額。關鍵就看企業能否掌握未來技術發展趨勢，加大技術研發，并且迅速布局下游應用領域，取得先發優勢。所以，企業在發展過程中，要緊貼市場脈搏，根據市場需求，加大研發投入，爭取在快速發展的下游應用領域占據一定的市場份額，保持企業的可持續增長能力。

參考文獻

[1]北京智道顧問有限責任公司.中國傳感器行業研究報告[Z].2012.

[2]安信證券.安信證券傳感器行業研究專題[Z].2013.

[3]前瞻網.2013-2017中國傳感器制造行業發展前景及投資預測分析報告[Z].2014.

[4]新華網.智能傳感器發展趨勢分析[Z].2013.

第6篇：人工智能發展分析報告范文

1 “互聯網+教育”概述

每個學生都有不同的學習方法，也都存在不同的學習需求，掌握知識的速度也各不相同，因材施教正是要找到每個學生的最佳學習方法，滿足每個學生的學習需求。而學校課堂是為了滿足所有學生的需求而定制的標準化教學與測驗，很難達到滿足每個學生的學習需求。利用互聯網技術，則能夠較好地解決以上問題。

1.1 “互聯網+教育”的涵義

“互聯網”是指一種以移動互聯網、大數據、云計算和人工智能為代表的新型信息技術，而“+”則代表互聯網與各行各業的深度融合，通過互聯網的滲透來催生其他行業的變革和發展。教育信息化則是“互聯網+”在教育領域的具體體現，使新型信息技術與教育行業深度融合，促進教育領域的變革。

1.2 “互聯網+教育”與信息技術的發展

近年來，信息技術的進步和發展，互聯網的普及，給教育帶來了巨大的變化。圖形圖像技術可以為學生營造更加形象的學習環境；社交網絡的發展帶動了在線教育的進一步發展，使師生之間，學生之間的互動更加頻繁；云計算技術使得構建教育平臺更加便利靈活，不僅降低了成本，并促進教育資源的共享；網絡視頻和移動互聯網的發展突破了傳統教育中時間與空間的限制，讓學生體驗不同的教學模式與教學環境；隨著移動互聯網的發展，大量的游戲化教學app隨之出現，得到學生的喜愛；近年來大數據、人工智能等技術的發展不斷改變著教育領域，將給教育帶來更大的變革。大數據在教育中的應用主要依靠教育數據挖掘和學習分析這兩大技術的支持[1]，是一種通過數據的收集、測量、分析和?蟾嫻確絞醬傭?為教師的“教”、學生的“學”以及教學管理提供智能性的輔助決策的技術。AlphaGo告訴我們，人工智能時代將要來臨，會開啟教育的新模式，不僅僅表現在教學場景的變革，軟硬件的技術的智能集成，將會給學習者帶來更真實的學習體驗。

1.3 “互聯網+教育”的發展現狀

目前全球的“互聯網+教育”產業規模不斷擴大，出現了眾多優秀的互聯網教育平臺。三大MOOC平臺已經吸引了越來越多的高校加入，MOOC也成為免費教育的標志。非贏利性的可汗學院用短視頻的形式教授不同科目這一方式引起了巨大反響。還有打造精品付費訂閱模式的lynda，K-12階段教學輔助平臺的Renaissance，讓學習變成快樂的Shmoop等國外互聯網教育平臺。[2]

在中國，除了新東方、學而思等教育行業的領軍者最先觸網外，各大巨頭隨之加速布局互聯網教育。百度布局的百度文庫、作業幫、度學堂、傳課網等“組合拳”；阿里巴巴旗下不僅有淘寶同學、阿里文學，也投資了很多教育平臺；騰訊有騰訊精品課、騰訊課堂等產品，線上學習中分享與討論更多在QQ 、微信群中實現，同時也在布局智慧校園；網易公開課和網易云課堂并駕齊驅；另外題庫類教育app深受學生喜愛；O2O類教育平臺也逐漸興起，“互聯網+教育”進入了百家爭鳴的態勢。

2 數學學習的特點

從本質上說，學生的數學學習過程是學生自主建構數學理解的過程。學生帶著自己原有的生活背景（已有知識、活動經驗和理解），走進數學學習活動，并通過自主的活動（獨立思考、與他人交流和自我反思等），對數學知識、經驗進行提煉和組織，去建構他們自己對數學的理解，最后再把數學放到現實中去加以使用，進而獲得更深入的理解和認識。[3]

在了解學生數學學習的過程后，不難發現以下幾個特點：（1）學生對數學活動的參與程度與學習的有效性相關。（2）學生數學學習中的認知、情感發展呈現出明顯的階段性。（3）學生的數學學習對于不同發展階段的學生，在認知水平、認知風格和發展趨勢上存在差異。同時，處于同一發展階段的不同學生在認知水平、認知風格和發展趨勢上也存在差異。（4）動手實踐、自主探索、合作交流是學生數學學習的重要方式。

互聯網與數學學習深度融合，能夠補充傳統課堂學習環境中的不足之處，創建出更加符合學生數學學習的基本規律的環境。

3 學習心理學理論指導下的“互聯網+”數學學習環境設計

“互聯網+教育”要回歸到數學教育，就要使互聯網與數學學習深度融合，依據數學學習的特點，創建符合學生學習心理的智能學習系統，提高學生的學習興趣和學習效率，本文就以下三點進行探討。

3.1 數學樣例

在數學課堂中教學中，樣例是教師離不開的教學工具。當學生學習抽象的概念、公式或解題時，沒有樣例，就缺少了表達的載體。學生通過對樣例的自主觀察和思考獲得數學知識以及更深層的理解。而運用互聯網信息技術，可以創設出真實的情境來，設計出多種生動有趣的樣例形式，多種解答方式，多種正確樣例錯誤樣例組合呈現形式和遷移類型，更加形象地將數學知識展示出來，使學生能夠身臨其境，從而提高學習效果，培養學生的自主學習能力。

根據學生認知發展的階段性，小學低年級的學生，更多地關注“有趣、好玩、新奇”的事物，對低年級數學樣例可以設計成動畫形式，更加吸引低年級學生的注意力。而小學中、高年級的學生，開始對“有用”的數學更感興趣，對中高年級數學樣例應開始側重數學在其他學科和生活中的應用（現實的、具體的問題解決）。小學高年級至初中的學生，開始有比較強烈的自我意識、自我發展意識，開始對與自己的直觀經驗相沖突的現象，對有一定挑戰性的任務很感興趣，對高年級數學樣例不僅要關注有用，同時要給學生實踐的機會，鼓勵學生多思考多嘗試。

在樣例學習中，每個學生獲得的經驗，對經驗的分析與理解，對獲得過程以及活動方式的反思（元認知），都至關重要。數學樣例的設計與呈現應當充分考慮到學生的實際生活背景、趣味性和個體差異，應用互聯網學習系統中，可以根據每個學生不同的生活背景形成的不同的思維方式和習慣偏好，設計多種風格的數學樣例學習材料與不同的認知方式智能匹配，以保證學生得到個性化的學習指導，形成良好的數學認知結構，提高數學學習效果。

3.2 主題學習

在現代科學的不斷發展中，自然科學、社會科學和人文科學大量地運用數學，豐富了數學本身。當前，很多互聯網教育平臺的課程的結構不再是以學科類別和年級來劃分不同年齡的學生，而是以主題為基礎的結構。美國所倡導的STEAM課程就是以項目為主的課程，鼓勵孩子在科學、技術、工程、藝術和數學領域的發展和提高，培養學生的綜合素養，從而提升其全球競爭力。

好的數學教育是將學生培養成問題的解決者，當學生通過提煉與組織學會數學知識后，讓學生運用所學的數學與其他科學等知識解決一些與日常生活相類似的真正問題，運用互聯網技術創建具有真實情境的數學學習程序。在這個過程中，學習變被動為主動，學生能夠對數學知識、數學理解和數學思維獲得更加深刻的理解和認識，同時發展良好的問題解決策略，培養探究能力和創新精神，提高學習興趣。

3.3 數學作業

在現行的考試評價制度的影響下，教師和家長布置大量的數學作業，內容和形式相對枯燥無趣，更多考查學生的解題能力，這不僅增加學生的課業負擔，降低了學生的學習興趣和學習效率，更沒有增強學生的?W習能力和解決綜合問題的能力。通過互聯網來優化和設計數學作業，不僅可以在減少作業的數量的同時來增加單個作業題目的功能，對學生的數學學習技能進行磨煉，并發展學生學習數學的興趣，同時也可以有效減輕學生的學習負擔。

在“互聯網+”作業的模式中，不僅有大量的數學題庫供教師選擇，還可以讓教師花時間精心編寫作業題目，用閱讀、視頻、寫作、多學科綜合研究等生動有趣的方式來代替繁瑣的常規數學練習題，以減少學生厭倦的情緒，并激發他們進行深入的知識整合和創造性的反思。很多軟件將作業設計成游戲關卡模式，這樣不僅可以提高學習興趣，還能夠引導學生自主學習。

第7篇：人工智能發展分析報告范文

關鍵詞：智能變電站；繼電保護；技術優化

中圖分類號：TM77文獻標識碼： A

前言：隨著科學技術的不斷進步，近年來我國變電站已經在自動化、智能化方面實現了大幅度跨越。通過不斷應用自動化系統和設備，有效地減少了建設費用，節約了成本。在我國變電站中，繼電保護技術是電力保護系統的重要組成部分。應用這一技術之后，智能化變電站的工作人員便能夠通過信號或者相關的調試找到變電站的設置問題從而提供解決方案。另外這一技術也為智能化變電站的電力控制、裝置保護和電路檢修提供了很大幫助。

一、繼電保護技術的發展

1、計算機化

從計算機誕生至今，計算機技術一直在不斷發展，信息化技術與各行各業聯系越來越緊密，再加上硬件設施性能越來越高，將計算機技術應用于繼電保護是水到渠成的事情。一開始的數字化繼電保護技術叫做微機保護，采用 8 位單中央處理器結構，后來的微機保護就采用多中央處理器機構，而現在的智能化繼電保護技術采用總線微機保護，性能得到了很大提升，同時應用范圍也在不斷擴大。同時，智能化變電站對于微機保護的要求也越來越高，除了要實現基本的保護基礎功能，同時還要保證其能夠存放較大數量的數據與故障信息。另外還要能夠實現及時處理功能，增強其與其他保護、控制裝置、調度網絡的通信能力，共享相關數據、信息、資源。由以上可以看出，繼電保護裝置由電子化逐漸向計算機化方向發展，并且這種發展會一直持續下去。

2、 網絡化

當今社會，網絡已經成為數據、信息傳遞的主要媒介，逐漸成為信息時展的技術支柱。同時，其對相關工業領域的影響也在不斷加深，可以為相關工業領域的運行提供可靠的通信方式。傳統的繼電保護裝置不但可以進行差動保護

和縱聯保護，還可以切除發生故障的元件，盡可能減小故障的影響范圍。經過不斷運行與實踐，對于繼電保護裝置的要求不斷提高。現在，變電站不但要求繼電保護裝置能夠實現傳統裝置的所有功能，還應該對整個電力系統運行的可靠性與安全性進行更有力的保障，也就是要求每一個保護單元都可以共享系統運行的狀態和故障信息數據。 不僅如此，每一個保護單元還應該可以再分析、處理這些

數據并與重合閘裝置進行協調工作，從而保證電力系統能夠可靠、安全運行。

由以上要求可以看出，如果要達成這個目標，基于計算機網絡的連接必不可少，即必須實現繼電保護的網絡化。實現繼電保護的網絡化，有很多重要意義：繼電保護裝置能夠獲得并保存越來越多的故障信息，經過分析后，可以對具體的故障位置和性質進行準確判斷，甚至能夠準確檢測故障的距離。如果要達到這種對故障情況和系統運行方式自適應的目標，一定要獲得足夠多的故障信息以及系

統運行情況來作為原始資料，通過繼電保護裝置的網絡化，可以有效達到這一目標。因此，繼電保護裝置的網絡化能夠大大增強保護性能和裝置的可靠性，從而保證智能化變電站的持續、高效運行。

3、 保護、測量、控制、數據通信一體化

在實現了計算機化和網絡化之后，繼電保護裝置就成為了一臺有多種功能且性能良好的計算機，是整個智能化變電站系統運行的網絡終端。其可以通過網絡實時或者有目的地獲取一些故障信息數據和系統的運行情況，同時也可以將相關信息或分析報告傳送至網絡控制中心或者其他相關的網絡終端。這樣一來，每一個部分的微機保護裝置不但實現了繼電保護裝置的作用，同時在沒有系統故障時還能實現控制、測量、數據通行等相關功能，即達到了保護、測量、控制、數據通信一體化的目標。在實際應用中，為了有效實現這些要求，裝置和裝置之間都要圍繞這一目標進行接線。按原始方法進行的話，就要把室外變電站的變壓器、線路等相關設備的二次電流與電壓用控制電纜接入主控室。這種接入方法不僅投資大，而且會出現電磁干擾。目前的變電站為解決這一問題，主要做了3方面的變化，（1）設備接口的變化：由傳統“控制電纜+端子排”模式轉型為“光纖+光纖接口”模式，目前端子排設計主要體現在與電氣傳動部分相關的智能終端與一次設備（斷路器、刀閘、主變等）接線以及二次屏柜的電源、失電信號、對時電纜等設計。其余部分二次接線演變為裝置間的光纖連接設計。（2）信號類別的變化：信號類型由模擬量演變為數字量，因此大部分端子排設計演變為虛端子設計，裝置間的聯系主要依靠邏輯配置完成。（3）設計內容的變化：智能變電站二次設計內容新增了狀態監測系統、智能輔助控制系統、過程層交換機的相關設計。

4、智能化

近年來，人工智能技術，例如神經網絡、進化規劃、遺傳算法等技術與智能化變電站的聯系也越來越緊密。 以神經網絡在智能化變電站中的應用為例：現實中有的問題非常復雜，要用傳統數學方法求解的話，往往很難列出相應方程式，也就沒有求解的可能，但是神經網絡方式就能有效解決這種問題。當輸電線兩側擺開相應的電勢角度時，就會出現過渡電阻短路的情況，這種問題就屬于非線性問題，沒有辦法準確計算出相應的保護距離，也就無法準確判斷故障位置，這會導致出現拒動或誤動現象。如果應用了神經網絡方式，就可以對大量故障信息樣本進行訓練，只要樣本集中，再對各種情況深入分析，就能夠對相關故障進行準確判斷。在智能化變電站和繼電保護裝置中，應用人工智能技術能夠攻克許多以前無法解決的問題，對于變電站系統運行的可靠性和安全性有很大的積極作用。

二、智能二次技術及應用

1、在線式五防技術

為了避免智能變電站誤操作發生，必須應用防誤閉鎖技術，傳統的微機防誤閉鎖系統附件繁多、裝設復雜、維護量大，難以適用于智能變電站，鑒于此，筆者提出在線式五防閉鎖技術。在線式五防系統主要由站控層五防工作站、間隔層測控裝置、過程層在線式五防專用鎖具、可遙控空氣斷路器、智能操作箱組成。該系統可實現與變電站自動化系統的一體化配置，其以間隔層測控裝置為核心，將操作票概念納入測控裝置的控制過程，并實時采集閉鎖操作的反饋操作，完成全站的五防閉鎖功能，避免了監控死區以及走空程序問題的發生。該技術的關鍵是主站端與測控裝置的GOOSE通信，操作票的操作流程通過GOOSE實現。

2、程序化操作技術

為了提高智能變電站操作效率和安全運行水平，程序化操作技術也是不可或缺的，該技術的實現主要有三種模式，可根據智能變電站實際情況加以選擇：一是間隔層程序化操作模式。程序化操作模塊直接安裝于各間隔層，方便實現間隔層的程序化操作，比較適用于間隔內操作較多的智能變電站，如1l0kV變電站；二是站控層程序化操作模式。程序化操作模塊嵌于主控單元中，所有編程及參數配置都由主控單元來完成，該模式適用于間隔之間操作較多的智能變電站，如220kV及以上變電站；三是混合程序化模式。間隔內操作由本間隔測控

裝置完成，間隔之間操作由主單元實現，可很好地解決通信缺陷，但相較于前兩種成本偏高。

三、結束語

綜上所述，變電站建設是我國現代化建設事業的基礎組成部分,現代化智能變電站的建設和發展,在我國的電網改造工作中發揮著十分重大的作用。繼電保護是智能變電站正常運行的基礎,是保障電網安全運行的主要防線,隨著電網的不斷發展,在我國的智能化變電站建設中,繼電保護技術取得了很大的進展,為了保障國家電網的安全穩定運行,構建科學合理、安全有效的繼電保護系統具有重大意義。因此,我們在智能化變電站繼電保護技術發展的過程中,需要不斷的分析現有問題,總結經驗,提高繼電保護技術水平,加快智能變電站建設進程,促進我國電力事業的發展。

參考文獻：

[1]蔡澤祥,王海柱. 智能變電站技術及其對繼電保護的影響[J]. 機電工程技術,2012,05.

[2]王浩遠. 智能變電站繼電保護技術探究[J]. 機電信息,2013,36.

第8篇：人工智能發展分析報告范文

關鍵詞：智能系統 智能建筑

一、智能系統的簡介

智能系統（Intelligence system）是指能產生人類智能行為的計算機系統。智能系統不僅可自組織性與自適應性地在傳統的諾依曼的計算機上運行，而且也可自組織性與自適應性地在新一代的非諾依曼結構的計算機上運行。“智能”的含義很廣，其本質有待進一步探索，因而，對“智能”這一詞也難于給出一個完整確切的定義，但一般可作這樣的表述：智能是人類大腦的較高級活動的體現，它至少應具備自動地獲取和應用知識的能力、思維與推理的能力、問題求解的能力和自動學習的能力。

二、智能建筑的簡介

智能系統在房屋建筑中的應用研究表現在智能建筑。智能建筑由建筑物本體加智能化系統構成。智能建筑是指通過將建筑物的結構、系統、服務和管理根據用戶的需求進行最優化組合，從而為用戶提供一個高效、舒適、便利的人性化建筑環境。智能建筑是集現代科學技術之大成的產物。其技術基礎主要由現代建筑技術、現代電腦技術現代通訊技術和現代控制技術所組成[1]。

建筑智能化工程又稱弱電系統工程，主要指通訊自動化（CA）、樓宇自動化（BA）、辦公自動化（OA）、消防自動化（FA）和保安自動化（SA），簡稱5A。其中包括的系統有：計算機管理系統工程，樓宇設備自控系統工程，通訊系統工程，保安監控及防盜報警系統工程，衛星及共用電視系統工程，車庫管理系統工程，綜合布線系統工程，計算機網絡系統工程，廣播系統工程，會議系統工程，視頻點播系統工程，智能化小區物業管理系統工程，可視會議系統工程，大屏幕顯示系統工程，智能燈光、音響控制系統工程，火災報警系統工程，計算機機房工程，一卡通系統工程。

智能建筑與傳統建筑的主要區別在于“智能化”。智能建筑除了具備傳統建筑的全部特征和功能外，還具備一定程度的“人工智能”特征和功能，例如：感知環境和使用功能變化的能力；高效傳遞、精準處理感知信號或信息的能力；對建筑設備與建筑環境信息進行綜合分析和判斷的能力；做出決策、發出指令、執行相應操作、完成相應動作的能力。

三、智能建筑的產生

現在公認世界上第一幢智能大樓是1984年出現在美國康州首府哈特福德市的城市廣場，這是一棟38層的辦公建筑，原來就有比較好的建筑設備系統，例如，較早地應用了數字程控交換機、辦公自動化機器的集中使用、設置計算中心、消防、安保的自動監控等。在美國以后，日本很快跟上來，但走的是另外一條路。日本在1986年建造的東京本田青山大廈和NTT品川大廈等大體上都是大公司建造的自用辦公大樓。因此，對其設備自動化，通訊網絡的建設等就更有針對性。由于目的明確，所以在大樓建設中同時將其內部的辦公網絡（0A）系統以及相應的應用系統一起建設起來。在這個基礎上形成了我們后來所說的智能建筑的“3A"體系。

人們對建筑的關心往往是它的外在表現，而忽視其內在的許多因素。但智能建筑的出現改變了這一觀念。如果說鋼鐵、混凝土等建筑材料使建筑的外觀發生了變化，那么智能建筑就是從本質上改變著建筑在人們心中的概念。建筑不再單單是一個用來遮風避雨的殼體，而是成為能夠參與人類辦公、生產、生活活動的具有“生命”特性的實體。如果用人體作一個形象的比喻，那么傳統建筑只是具備了外在的骨骼和肌肉，而智能建筑則是在此基礎上加上聰明的“頭腦”和靈敏的“神經系統”的完整的“人”。以下是智能建筑與人的類比：

表1 智能建筑與人的類比

四、智能建筑在我國發展狀況

據《2013-2017年中國智能建筑行業發展前景與投資戰略規劃分析報告》數據顯示，我國智能建筑行業市場在2005年首次突破200億元之后，也以每年20%以上的增長態勢發展，2012年市場規模達到861億元。

五、智能建筑應用實例

在2006年修訂的國家《智能建筑設計標準》中，根據行業和應用領域的不同，把

智能建筑分為辦公、商業、文化、媒體、體育、醫院、學校、交通、住宅和通用工業建筑等10大類。建筑智能化體現在建筑以下幾個方面：

1、地基壓實智能化例子

智能壓實過程控制系統是在壓實過程中，對壓實過程進行智能化的系統管理。

智能壓實過程控制系統包括GPS基準站組件和振動壓路機安裝組件。系統運行時，架設在控制點上的GPS基準站實時向壓路機上的GPS接收機發送差分信號，安裝在振動壓路機頂部的GPS接收機和無線電接收器接收該信號并實時進行厘米級定位；裝在壓路機振動輪上的壓實傳感器實時將壓實數據傳輸給安裝在駕駛室里的顯示控制器，使操作員能夠實時了解當前壓路機的三維位置、壓實度（CMV）和碾壓遍數等信息。

中鐵五局承建的蘭新鐵路甘青段12標位于甘肅省酒泉市肅州區境內，正線長度76.94km，工程主要包括路基、橋梁，其中路基占66%，是整個建設工程中至關重要的施工環節。為確保工程質量，促進施工進度，實現高鐵路基機械化、信息化建設，項目部通過麥斯泰格（北京）工程技術發展有限公司引入美國天寶公司智能壓實過程控制系統，用于指導路基填筑施工。成功地實現了實時圖形和數據信息顯示，防止在工作區域內出現過壓、漏壓；并且，實時顯示了碾壓區域、碾壓次數、碾壓厚度圖形和壓實度（CMV）值；能現場打印壓實工作報告，便于現場分析和處理數據，方便找出碾壓的薄弱區域，有針對性地進行常規檢測[2]。

2、工程虛擬智能化例子

在工程中應用虛擬技術對施工過程進行模擬，在施工前了解各種構件在實際結構中的相對位置及相互關系，及可能存在的工況條件，分析相應工況應力、變形、動力特性及其失效特征，對施工方案進行優化，提出符合現場條件的施工工藝方法，實現風險控制和保證工程質量的目的。

在香港迪斯尼樂園工程中，在太空山施工階段，由于在太空山屋面鋼結構安裝前，中心部位必須要搭建臨時鋼支撐進行空間作業，但高速過山車軌道系統已經完成安裝，使支撐的下部難于找出幾個與過山車軌道系統不相撞的位置進行臨時支撐的詳細設計與施工。所以該項目運用了虛擬技術原理，利用計算機3D動畫輔助方法，先是將有關路軌的三維坐標輸入到計算機中，然后再加上相關路軌和其他設施的實際鋼材及構件的尺寸，在電子模型上建立實物大小之三維立體電子模型，經過多次不斷假設支撐位置，作三維分析和虛擬施工，在電子模型中終于找出了四個合適的支柱位，即這四個不會與已安裝好的過山車軌道相碰。在找到支柱位置后，再次輸入計算機有關支柱的真實尺寸再進行精確定位分析，以確定臨時支撐的位置，然后根據此結果進行臨時支撐的詳盡計算與設計，從而達到理想結果。

在建筑工程工程施工中采用虛擬仿真技術，能夠有效的預知施工過程質量、安全控制的關鍵點，及時發現薄弱環節，并予以糾正，從而相對降低了對操作人員的技能要求，并可實現臨時施工結構適宜操作的良好裝配特性。

3、建筑設備智能化例子

隨著現代人生活水平的提高和環境意識的增強，人們對生活質量的要求越來越高，在滿足使用要求的同時，對美觀和舒適度的需求逐步增大，對現代建筑設備智能化系統的要求也逐步提高，現代建筑設備智能化系統是建筑設備工程的重要組成部分，也是影響建筑物使用質量的重要因素，其智能化功能的好壞將直接影響到建筑物的正常使用，給生活與工作帶來了很大的麻煩，因此必須嚴格完善現代建筑設備智能化系統這一關。建筑設備智能化主要表現在：家庭監控系統、遠程監控系統、消防報警系統和樓宇自控系統。

位于廣州市濱江東路的華標品峰樓盤，無可復制的250-560平米寬廣豪宅，構筑純大戶型豪宅領地。獨特的波浪型板式結構，三梯兩戶，戶戶南北對流；45°面江盡享珠江的波瀾壯闊，遠眺白云山，近觀二沙島，晚上更可收納珠江兩岸的璀璨燈火。每套房間內全采用全球領先的智能家居，燈光、窗簾、熱水、空調、地熱等等均可通過電話或PC遠距離調控，隨時隨地指揮生活；電子眼、智能紅外防盜、玻璃破碎報警、智能門禁管理等高技術、立體化、多層次的監控聯網，全方位保障業主居住安全；智能家居的自動檢測系統時刻對煤氣、用電、消防等進行檢測，并與控制中心聯網，自動報警，第一時間預約維修，徹底摒除安全隱患。睿智的綠色中央空調系統，時刻提供新鮮健康的空氣，并自動回收利用運行產生的熱冷能；直供水系統、頂級不銹鋼水管、智能換風系統等精挑細選，守護業主健康；先進的聲學隔聲震板，樓板與面層之間鋪貼隔聲氈隔音層，隔音防震，滿足完全私密的享受空間。

六、智能建筑的展望

智能建筑是現代高新技術的綜合產物。智能建筑的目標，是為人們提供安全、舒適的環境，提供快捷的服務，建立先進與科學的綜合管理機制，達到環保和節能以及降低人工成本的目的。目前，中國大力發展房地產，智能系統在房屋中的應用已成為發展商大力鼓吹的賣點，但同時我們應該看到，有些設備已落后，有些材料不環保，有些技術并不新鮮，我們應該大力尋找新材料，開發新技術，發明新工藝，降低生產成本，把真正給人們帶來方便的“智能”嵌入普通的房屋中，讓家家戶戶住得起房屋，享受得起“智能建筑”。

參考文獻：

[1] 王新泉.建筑概論[M].機械工業出版社，2008，8

[2] 王金寶，張平，黃增剛.智能壓實過程控制系統在鐵路路基壓實中的應用[J].工程

第9篇：人工智能發展分析報告范文

關鍵詞：云服務；信息共享；智能推送；大數據；選冶企業

引言

中國高度重視工業云的發展，把工業云作為推動兩化深度融合重要抓手，在國家政策的指引下，全國各地制造企業進行工業云服務發展規劃，著力建設工業云平臺，積極推廣工業云應用。中國選冶工藝技術一流，但自動化、信息化方面與發達國家差距大，存在短板，需要實現選冶過程智能制造來推動企業生產和管理的變革，提升勞動生產率。選冶過程智能優化服務云平臺可以促進企業從生產型組織向服務型組織轉變，其應用互聯網云計算等信息化技術手段，發展遠程運維、智能推送等云服務商業模式和服務模式，提升企業的創新能力和服務能力。選冶過程智能制造云平臺通過現代化信息技術實現選冶生產過程數字化、信息化，應用云服務等關鍵技術能夠實現選冶數據高效處理，以及信息化共享，促進智慧化礦山建設［1－3］。選冶云服務對促進選冶行業“互聯網＋”發展和新業態新模式培育具有重要意義。一是促進選冶行業的技術創新和改造，與傳統設備相融合并集成，形成新的科技成果和生產力，實現操作自動化、控制智能化、管理信息化；二是提供增值服務等新模式，實現遠程監控、物聯檢測、遠程維護等；三是促進人才資源利用，通過云服務實現企業資源共享。針對行業特點，選冶云服務系統以滿足企業需求為目的形成行業互聯網應用新模式，通過自動化、信息化技術及業務需求集成，建設選冶工業互聯網平臺，并服務于行業用戶。該平臺根據企業的業務需求，實現生產過程中數據的采集、清洗、并聯、加工、建模處理，挖掘過程數據背后的價值［4］，在研發設計、生產制造、設備維護、產品運營、資源管理等各個生產環節為用戶提供服務，用戶通過PC機、移動端訪問方式可享用平臺提供的各類服務。基于選冶企業信息化共享需求，企業需要及時了解選冶云服務系統提供的服務結果，建立一套智能推送系統具有重要現實意義。該系統可為用戶提供跨系統、跨廠區的數據互聯和共享，使其及時了解現場生產情況，用戶將不受空間、時間約束，更大范圍打破物理和組織邊界，使調度指令與管理信息高效流動，以便用戶能快速決策，提高生產運營質量。

1推送系統介紹

在各類Web應用系統中，都有消息推送、消息提醒等服務功能，通過消息告知與提醒能讓用戶第一時間知曉此類消息，并且相關平臺利用消息推送能提高用戶活躍度和黏性，喚醒沉默用戶，從而提高平臺使用率。根據業務類型和產品形態，消息推送分為即時通訊和非即時通訊兩大類：如微信、QQ等社交APP的聊天消息屬于即時通訊；非即時通訊包括今日頭條、網易新聞等新聞資訊類，天貓、京東等平臺運行營銷類，淘寶、抖音等個性化推薦類，電商平臺物流等系統通知類。阿里云通過MPS發起多種類型的消息推送，能夠提供控制臺頁面推送和服務器端接入，實現面向單個用戶、自定義用戶分組等多維度推送個性化信息；百度云推送通過云端和客戶端建立長連接提供推送實時消息服務，支持根據標簽分類向特定用戶群體和單個用戶推送消息；騰訊云推送提供接入簡單、推送穩定、快速、高抵達的APP通知欄及應用內消息推送服務，支持APP推送、應用內消息及智能短信等多種類型，能夠有效提高用戶活躍度；網易云信引入手機系統廠商推送，當用戶清理掉應用進程、網絡不穩定等導致客戶端SDK無法與云信服務器保持正常連接時，服務器將使用手機廠商系統級推送來提醒用戶有消息需要接收。盡管消息推送提醒功能廣泛應用在各類云服務平臺或者APP應用中，但針對礦山企業應用較少。礦山企業原礦具有礦物組成復雜、性質多變、有腐蝕性等特點，選礦車間潮濕、多塵、震動大，選礦設備類型多且能耗大，雖然磨礦、浮選、濃縮脫水等選礦過程通過自動化、信息化技術實現了儀器儀表接入，以及中央控制室自動控制操作，但未實現對選礦生產過程中實時數據和歷史數據價值的挖掘，以及生產過程中數據互聯和共享，用戶需要在控制室才能看到生產情況，其時間和空間受到一定的限制［5］。針對礦山企業，需要實現根據用戶需求，將信息定向、精準地推送給用戶，使其能夠及時排查設備故障并進行預防性維護，實時了解控制設備健康狀態。選冶智能推送云服務系統能夠建立云服務推送快速部署機制，實現信息的精準“消費”，采用消息推送和定時郵件定向推送信息的方法，將用戶所關心的消息、定制的報表及流程運行統計類信息推送給用戶，保障了有效信息快速可靠地到達消費端［6－7］。

2選冶智能推送云服務系統設計

2．1總體設計

基于云服務平臺，系統采用“Java＋SpringMVC＋Mybatis”架構方案，對采集的數據進行處理和分類。根據用戶需求，推送方式分為2種：客戶端消息推送和定時郵件推送。選冶智能推送云服務系統結構圖如圖1所示。該系統分為表現層、服務層、服務組件層。其中，表現層負責數據的展示，接收消息數據后根據請求選擇相應的消息應用服務，根據服務返回的結果展示分為任務提交、任務查看、任務管理等；服務層對業務進行邏輯實現，包括精準推送服務、實時消息推送和后臺業務邏輯處理；服務組件層主要是為服務層提供支持，包括郵件模塊、數據持久層、數據處理和任務調度模塊。用戶可以在前端創建任務推送，任務信息包含任務名、任務類型、推送相關人員、執行時間，并可以查看任務狀態。推送內容通過數據的清洗、合并及特征構建后完成，根據業務內容實現消息推送，如將設備故障、設備運行狀態、流程狀態等信息及時推送給相關負責人員，以便其及時作出決策。郵件模塊通過JavaMail實現，JavaMail采用SMTP協議發送郵件，可通過基本屬性設置郵件發送協議、發送地址、服務器身份驗證等信息，將用戶所關心的投用率等信息采用日報、周報等形式發送，負責人員可以及時了解自動控制的基礎控制回路、專家控制系統等運轉投用率和效果評價情況。任務調度模塊通過Quartz框架實現。

2．2數據庫設計

數據庫選取MySQL關系數據庫，數據庫ER圖如圖2所示。數據庫設計滿足數據完整性要求，并且保證數據的可擴展性和穩定性，包括用戶表、任務信息表、推送信息表、定點郵件推送信息等。用戶表用于存儲用戶的登錄信息、角色管理及電話、郵箱等相關信息；任務信息表包含任務id、任務名稱、任務分組、任務完成情況及相關的外鍵信息（user＿id）；推送信息表包含關聯的任務名稱、推送時間、推送內容、執行次數、任務狀態；定點郵件推送信息包含關聯的任務id、郵件內容、收件人、抄送人、密送人、發件周期、開始時間、結束時間、任務優先級別等信息。

2．3關鍵技術

Quartz是一個在Java基礎上實現的開源項目，具有強大的調度機制，能夠在Web應用中進行復雜的作業調度。選冶智能推送云服務系統使用Quartz調度機制實現靈活設定觸發器的時間表、時間間隔等，并進行調度任務和觸發器關聯映射。Quartz框架包含任務調度器（Scheduler）、任務（Job）、調度程序（JobDetail）、觸發器（Trigger）等核心組件［8］。任務調度器為作業調度的核心管理者，一個任務調度器中可以注冊多個調度程序和觸發器；任務為Web應用中的功能模塊，表示要執行的具體內容，任務通過界面端設置任務名、任務組名、觸發器名、觸發器組名，時間設置實現后即可通過任務調動監聽觸發［5］；調度程序是可執行調度程序要執行的內容；觸發器作為作業調度任務中的操作者，代表任務參數的配置，開發人員可以根據調度需求配置任務和觸發器監聽為全局監聽或是特定任務的監聽。Quartz可以在應用服務器中或者嵌入另一個獨立應用程序中運行，也可以作為獨立程序應用在Java虛擬機內，同時可被實例化，作為獨立的項目集群用于作業執行。Quartz具有任務持久化、調度功能強大、應用方式靈活、分布式和集群式能力強大、無環境依賴性等特點，并且易于與Spring整合集成實現強大的調度功能，因此系統采用Quartz調度機制執行任務調度，并通過界面實現調度任務的啟停，將調度任務信息保存到數據庫中，實現調度任務持久化和穩定化。

3系統功能及應用

選冶智能推送云服務系統使用SpringMVC架構開發模式，即模型（M－Model）、視圖（V－View）、控制器（C－Control），應用Mybatis持久層架構與MySQL關系數據庫實現映射關系。選冶智能云服務推送系統具有靈活的定制服務功能，可以根據需求設置推送內容、推送時間、觸發條件、接收人等相關信息。接入云平臺的企業用戶可以實時了解基礎控制回路、設備運轉情況等，不受空間和時間限制即可查看基礎控制健康狀態，以及利用故障診斷系統反饋的結果進行故障定位，及時排查故障和進行預防性維護。該系統實現功能包括：（1）設備故障診斷報告與運行狀態推送。（2）設備故障診斷。聯合專家、設備生產廠商等，建立云服務設備故障分析機制，通過大數據技術等實現預測及故障分析。系統將相關的報告信息推送給管理決策人員，為現場提供立體式的故障分析報告及維修建議，幫助管理決策人員及時作出決策部署。（3）基于大數據分析的流程運行狀態報告推送。（4）根據流程分析需求，基于云服務的礦物加工過程的海量歷史數據，對礦物平衡、組分及產品質量分析評估后的流程狀態報告進行推送，實現定制服務功能。（5）控制效果應用評估與優化效果報告推送。6）遠程連接選冶控制系統軟硬件程序，對流程自動控制的基礎控制回路、專家控制系統等運轉投用率和效果進行評估，推送評估結果和優化效果報告。國內某銅礦選礦廠設備類型多，生產流程長，礦石性質復雜，盡管選礦廠實現了自動化生產，但仍需要及時獲取選礦生產過程中設備運轉、流程檢測、生產運行、環境安全等數據，以降低管理人員的工作強度，提升運行管理效率。通過現場數據調研、系統設計及服務部署，針對該銅礦選礦廠建設的選冶智能推送云服務系統實現了上述系統功能，部分推送信息如圖3所示。選冶智能推送云服務系統實現后，項目負責人和企業生產操作、管理負責人直接通過Web瀏覽器、移動客戶端即可查看推送的郵件消息，不受地理位置限制，隨時了解優化控制投用情況和控制效果，保證了技術人員隨時隨地了解系統回路投用情況和特殊工況，并及時排查、解決存在的問題，促進了控制投用率的提升和控制策略的改進。該系統在完成礦企主要過程參數遠程集成的基礎上，還實現了智能優化控制回路運行效果的遠程統計分析和自動功能，輔助優化控制投用率的提升效果。選冶智能推送云服務系統滿足了該銅礦選礦廠的信息化共享需求，為各層管理部門提供了關鍵設備和指標信息共享，促進了各部門面向生產過程的主動預防性管理，為礦山安全生產、有效預防和及時處理各種突發事故和自然災害提供有效手段，提高了生產效率，降低了工人勞動強度，進而保障了自動化系統的穩定性和可靠性。

4結語