人工智能技術進展精選(九篇)

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第1篇：人工智能技術進展范文

摘要

人工智能時代，網絡空間安全威脅全面泛化，如何利用人工智能思想和技術應對各類安全威脅，是國內外產業界共同努力的方向。本報告從風險演進和技術邏輯的角度，將網絡空間安全分為網絡系統安全、網絡內容安全和物理網絡系統安全三大領域；在此基礎上，本報告借鑒 Gartner 公司的 ASA 自適應安全架構模型，從預測、防御、檢測、響應四個維度，提出人工智能技術在網絡空間安全領域的具體應用模式。與此同時，本報告結合國內外企業最佳實踐，詳細闡釋人工智能賦能網絡空間安全（AI+安全）的最新進展。最后，本報告提出，人工智能安全將成為人工智能產業發展最大藍海，人工智能的本體安全決定安全應用的發展進程，「人工+「智能將長期主導安全實踐，人工智能技術路線豐富將改善安全困境，網絡空間安全將驅動人工智能國際合作。

目 錄

第一章 人工智能技術的發展沿革

(一) 人工智能技術的關鍵階段

(二) 人工智能技術的驅動因素

(三) 人工智能技術的典型代表

(四) 人工智能技術的廣泛應用

第二章 網絡空間安全的內涵與態勢

(一) 網絡空間安全的內涵

(二) 人工智能時代網絡空間安全發展態勢

1、網絡空間安全威脅趨向智能2、網絡空間安全邊界開放擴張3、網絡空間安全人力面臨不足4、網絡空間安全防御趨向主動

第三章 人工智能在網絡空間安全領域的應用模式

(一) AI+安全的應用優勢

(二) AI+安全的產業格局

(三) AI+安全的實現模式

1、人工智能應用于網絡系統安全2、人工智能應用于網絡內容安全3、人工智能應用于物理網絡系統安全

第四章 人工智能在網絡空間安全領域的應用案例

網絡系統安全篇

（一）病毒及惡意代碼檢測與防御

（二）網絡入侵檢測與防御

第三章 人工智能在網絡空間安全領域的應用模式

人工智能技術日趨成熟，人工智能在網絡空間安全領域的應用（簡稱 AI+安全）不僅能夠全面提高網絡空間各類威脅的響應和應對速度，而且能夠全面提高風險防范的預見性和準確性。因此，人工智能技術已經被全面應用于網絡空間安全領域，在應對智能時代人類各類安全難題中發揮著巨大潛力。

（一）AI+安全的應用優勢

人們應對和解決安全威脅，從感知和意識到不安全的狀態開始，通過經驗知識加以分析，針對威脅形態做出決策，選擇最優的行動脫離不安全狀態。類人的人工智能，正是令機器學會從認識物理世界到自主決策的過程，其內在邏輯是通過數據輸入理解世界，或通過傳感器感知環境，然后運用模式識別實現數據的分類、聚類、回歸等分析，并據此做出最優的決策推薦。

當人工智能運用到安全領域，機器自動化和機器學習技術能有效且高效地幫助人類預測、感知和識別安全風險，快速檢測定位危險來源，分析安全問題產生的原因和危害方式，綜合智慧大腦的知識庫判斷并選擇最優策略，采取緩解措施或抵抗威脅，甚至提供進一步緩解和修復的建議。這個過程不僅將人們從繁重、耗時、復雜的任務中解放出來，且面對不斷變化的風險環境、異常的攻擊威脅形態比人更快、更準確，綜合分析的靈活性和效率也更高。

因此，人工智能的「思考和行動邏輯與安全防護的邏輯從本質上是自洽的，網絡空間安全天然是人工智能技術大顯身手的領域。

（1）基于大數據分析的高效威脅識別：大數據為機器學習和深度學習算法提供源源動能，使人工智能保持良好的自我學習能力，升級的安全分析引擎，具有動態適應各種不確定環境的能力，有助于更好地針對大量模糊、非線性、異構數據做出因地制宜的聚合、分類、序列化等分析處理，甚至實現了對行為及動因的分析，大幅提升檢測、識別已知和未知網絡空間安全威脅的效率，升級精準度和自動化程度。

（2）基于深度學習的精準關聯分析：人工智能的深度學習算法在發掘海量數據中的復雜關聯方面表現突出，擅長綜合定量分析相關安全性，有助于全面感知內外部安全威脅。人工智能技術對各種網絡安全要素和百千級維度的安全風險數據進行歸并融合、關聯分析，再經過深度學習的綜合理解、評估后對安全威脅的發展趨勢做出預測，還能夠自主設立安全基線達到精細度量網絡安全性的效果，從而構建立體、動態、精準和自適應的網絡安全威脅態勢感知體系。

（3）基于自主優化的快速應急響應：人工智能展現出強大的學習、思考和進化能力，能夠從容應對未知、變化、激增的攻擊行為，并結合當前威脅情報和現有安全策略形成適應性極高的安全智慧，主動快速選擇調整安全防護策略，并付諸實施，最終幫助構建全面感知、適應協同、智能防護、優化演進的主動安全防御體系。

（4）基于進化賦能的良善廣域治理：隨著網絡空間內涵外延的不斷擴展，人類面臨的安全威脅無論從數量、來源、形態、程度和修復性上都在超出原本行之有效的分工和應對能力，有可能處于失控邊緣，人工智能對人的最高智慧的極限探索，也將拓展網絡治理的理念和方式，實現安全治理的突破性創新。人工智能不僅能解決當下的安全難題，而通過在安全場景的深化應用和檢驗，發現人工智能的缺陷和不足，為下一階段的人工智能發展和應用奠定基礎，指明方向，推動人工智能技術的持續變革及其更廣域的賦能。

（二）AI+安全的產業格局

人工智能以其獨特的優勢正在各類安全場景中形成多種多樣的解決方案。從可觀察的市場指標來看，近幾年來人工智能安全市場迅速成長， 公司在 2018 年的研究表明，在網絡安全中人工智能應用場景增多，同時地域覆蓋范圍擴大，將進一步擴大技術在安全領域的應用，因此人工智能技術在安全市場內將快速發展，預計到 2024 年，可用在安全中的人工智能技術市場規模將超過 350 億美元，在 2017-2024 年之間年復合增長率（CAGR）可達 31%。

MarketsandMarkets 公司在 2018 年 1 月的《安全市場中人工智能》報告則認為，2016 年 AI 安全市場規模就已達 29.9 億美元、2017 年更是達到 39.2 億美元，預測在 2025 年將達到 348.1 億美元，年復合增長率為 31.38%。而愛爾蘭的 Research and Markets 公司在 2018 年 4 月份了專門的市場研究報告，認為到 2023 年人工智能在安全領域應用的市場規模將達 182 億美元，年復合增長率為 34.5%。由于機器學習對付網絡犯罪較為有效，因此機器學習作為單一技術將占領最大的一塊市場，到 2023 年其市場規模預計可達 60 億美元。

除了傳統安全公司致力于人工智能安全，大型互聯網企業也在積極開展人工智能安全實踐，如 Google、Facebook、Amazon、騰訊、阿里巴巴等均在圍繞自身業務積極布局人工智能安全應用。

（三）AI+安全的實現模式

人工智能是以計算機科學為基礎的綜合交叉學科，涉及技術領域眾多、應用范疇廣泛，其知識、技術體系實際與整個科學體系的演化和發展密切相關。因此，如何根據各類場景安全需求的變化，進行 AI 技術的系統化配置尤為關鍵。

本報告采用 Gartner 公司 2014 年提出的自適應安全架構（ASA，Adaptive SecurityArchitecture）來分析安全場景中人工智能技術的應用需求，此架構重在持續監控和行為分析，統合安全中預測、防御、檢測、響應四層面，直觀的采用四象限圖來進行安全建模。其中「預測指檢測安全威脅行動的能力；「防御表示現有預防攻擊的產品和流程；「檢測用以發現、監測、確認及遏制攻擊行為的手段；「響應用來描述調查、修復問題的能力。

本報告將 AI+安全的實現模式按照階段進行分類和總結，識別各領域的外在和潛在的安全需求，采用 ASA 分析應用場景的安全需求及技術要求，結合算法和模型的多維度分析， 尋找 AI+安全實現模式與適應條件，揭示技術如何響應和滿足安全需求，促進業務系統實現持續的自我進化、自我調整，最終動態適應網絡空間不斷變化的各類安全威脅。

1、人工智能應用于網絡系統安全

人工智能技術較早應用于網絡系統安全領域，從機器學習、專家系統以及過程自動化等到如今的深度學習，越來越多的人工智能技術被證實能有效增強網絡系統安全防御：

機器學習 (ML， Machine Learning):在安全中使用機器學習技術可增強系統的預測能力，動態防御攻擊，提升安全事件響應能力。專家系統（ES， Expert System）：可用于安全事件發生時為人提供決策輔助或部分自主決策。過程自動化 (AT， Automation )：在安全領域中應用較為普遍，代替或協助人類進行檢測或修復，尤其是安全事件的審計、取證，有不可替代的作用。深度學習（DL， Deep Learning）：在安全領域中應用非常廣泛，如探測與防御、威脅情報感知，結合其他技術的發展取得極高的成就。

如圖 3 所示，通過分析人工智能技術應用于網絡系統安全，在四個層面均可有效提升安全效能：

預測：基于無監督學習、可持續訓練的機器學習技術，可以提前研判網絡威脅，用專家系統、機器學習和過程自動化技術來進行風險評估并建立安全基線，可以讓系統固若金湯。

防御：發現系統潛在風險或漏洞后，可采用過程自動化技術進行加固。安全事件發生時，機器學習還能通過模擬來誘導攻擊者，保護更有價值的數字資產，避免系統遭受攻擊。

檢測：組合機器學習、專家系統等工具連續監控流量，可以識別攻擊模式，實現實時、無人參與的網絡分析，洞察系統的安全態勢，動態靈活調整系統安全策略，讓系統適應不斷變化的安全環境。

響應：系統可及時將威脅分析和分類，實現自動或有人介入響應，為后續恢復正常并審計事件提供幫助和指引。

因此人工智能技術應用于網絡系統安全，正在改變當前安全態勢，可讓系統彈性應對日益細化的網絡攻擊。在安全領域使用人工智能技術也會帶來一些新問題，不僅有人工智能技術用于網絡攻擊等伴生問題，還有如隱私保護等道德倫理問題，因此還需要多種措施保證其合理應用。總而言之，利用機器的智慧和力量來支持和保障網絡系統安全行之有效。

2、人工智能應用于網絡內容安全

人工智能技術可被應用于網絡內容安全領域，參與網絡文本內容檢測與分類、視頻和圖片內容識別、語音內容檢測等事務，切實高效地協助人類進行內容分類和管理。面對包括視頻、圖片、文字等實時海量的信息內容，人工方式開展網絡內容治理已經捉襟見肘，人工智能技術在網絡內容治理層面已然不可替代。

在網絡內容安全領域所應用的人工智能技術如下：

自然語言處理（NLP， Natural Language Processing）：可用于理解文字、語音等人類創造的內容，在內容安全領域不可或缺。圖像處理（IP， Image Processing）：對圖像進行分析，進行內容的識別和分類，在內容安全中常用于不良信息處理。視頻分析技術 (VA， Video Analysis)：對目標行為的視頻進行分析，識別出視頻中活動的目標及相應的內涵，用于不良信息識別。

如圖 4 所示，通過分析人工智能技術應用于網絡內容安全，在四個層面均可有效提升安全效能：

預防階段：內容安全最重要的是合規性，由于各領域的監管法律/政策的側重點不同而有所區別且動態變化。在預防階段，可使用深度學習和自然語言處理進行相關法律法規條文的理解和解讀，并設定內容安全基線，再由深度學習工具進行場景預測和風險評估，并及時將結果向網絡內容管理人員報告。

防御階段：應用深度學習等工具可完善系統，防范潛在安全事件的發生。

檢測階段：自然語言、圖像、視頻分析等智能工具能快速識別內容，動態比對安全基線，及時將分析結果交付給人類伙伴進行后續處置，除此之外，基于內容分析的情感人工智能也已逐步應用于輿情預警，取得不俗成果。

響應階段：在后續調查或留存審計資料階段，過程自動化同樣不可或缺。

3、人工智能應用于物理網絡系統安全

隨著物聯網、工業互聯網、5G 等技術的成熟，網絡空間發生深刻變化，人、物、物理空間通過各類系統實現無縫連接，由于涉及的領域眾多同時接入的設備數量巨大，傳感器網絡所產生的數據可能是高頻低密度數據，人工已經難以應對，采用人工智能勢在必行。但由于應用場景極為復雜多樣，可供應用的人工智能技術將更加廣泛，并會驅動人工智能技術自身新發展。

情緒識別（ER， Emotion Recognition）：不僅可用圖像處理或音頻數據獲得人類的情緒狀態，還可以通過文本分析、心率、腦電波等方式感知人類的情緒狀態，在物理網絡中將應用較為普遍，通過識別人類的情緒狀態從而可與周邊環境的互動更為安全。AI 建模（DT， Digital Twin/AI Modeling）：通過軟件來溝通物理系統與數字世界。生物特征識別 (BO， Biometrics)：可通過獲取和分析人體的生理和行為特征來實現人類唯一身份的智能和自動鑒別，包括人臉識別、虹膜識別、指紋識別、掌紋識別等技術。虛擬 (VA， Virtual Agents)：這類具有人類行為和思考特征的智能程序，協助人類識別安全風險因素，讓人類在物理網絡世界中更安全。

第2篇：人工智能技術進展范文

[關鍵詞]人工智能；商業銀行；效率

當代社會，人工智能技術對各大領域的發展帶來沖擊。商業銀行作為金融行業科技創新的前沿領域，應主動求變，積極應對人工智能對商業銀行經營模式帶來了嚴峻的挑戰，將人工智能技術帶來的壓力內生為自身改革的動力，理智看待人工智能的發展，堅持技術創新，全面推進產品創新與服務創新，以順應信息化潮流。發展情況不同地區的商業銀行也要客觀認識自身在“客戶資源、網絡構建、社會信譽”等方面的優勢，取長補短。鄉鎮地區一般不如城市地區發展快，鄉鎮人員在接受科學技術進步帶來的發展同樣可能會比城市人員接受得慢，因此需通過匹配當地發展情況來適當的、逐步地在商業銀行引入人工智能。各大商業銀行在當地人員可接受的程度引入一定的人工智能技術，搭建多樣化平臺服務模式，不僅為前臺工作人員減輕工作負擔，而且能快速響應市場需求，為商業銀行自身的改革發展打基礎、存實力，不斷提高綜合實力全力進軍智能化領域。另外，政府應對積極引進人工智能的商業銀行提供大力的支持，包括資金及技術上的支持。為商業銀行提供暢通的援助流程，確保人工智能技術的發展不受基礎設施滯后的干擾，推進我國商業銀行智能化改革的進程；政府應從行業規范入手，適當干預，及時推出有關人工智能的法律法規和管理條例，促進商業銀行人工智能的健康可持續發展，避免有心之人假借人工智能技術破壞商業銀行管理經營秩序，為人工智能技術的發展做好基礎性工作。隨著科學技術的進步和時代的發展，人工智能技術正在逐步進入大家的視野。無論是上班打卡的人臉識別技術，還是回家后掃地機器人的智能自動清掃技術，都為大家帶來不少便利，成為現代科技生活不可或缺的一部分。新一代人工智能正在全球范圍內蓬勃興起，商業銀行作為金融科技的重要行業，自然要積極引入人工智能技術來提高行業的工作效率，改善自身管理與成本問題，以提高整體運營水平，使其在激烈的金融市場中更具競爭力。

1.商業銀行對人工智能引入的主要方面

據我們觀察了解，目前商業銀行對于人工智能的主要應用在智能人工客服、大數據分析以及簡單的私人理財顧問三方面。首先，智能人工客服的生物識別、自然語言處理技術能夠高效的為商業銀行的前臺人員減少不必要的業務量，使人工客服以客戶能夠理解的方式傳達信息和解決問題，提高了商業銀行客服方面的辦事效率，從而提升了客戶對商業銀行辦理業務的新鮮感和好感度。人工智能技術的引進對于商業銀行執行層人員的分工更加專業化，有利于提高工作效率，減少因工作變化而損失的時間；可以減少人員培訓的要求，降低成本；另外人工智能的引進激勵商業銀行員工改變自身缺陷，提高自身應變能力，向好的方面發展自己，進一步推進了商業銀行優勝劣汰制度，降低了商業銀行的管理難度。另一方面，智能客服還可以將客戶需要處理的業務和所詢問的信息進行合理分類，通過挖掘客戶關注熱點問題，為商業銀行開展潛在業務提供科學性的支持。其次，人工智能的大數據分析功能已經小范圍應用到商業銀行中的風險控制及智能數據采集，這點與智能客服歸類客戶詢問信息，為商業銀行挖掘潛在業務的功能有異曲同工之妙。大數據分析與商業銀行運行模式結合，可以增加商業銀行本身的風險管理數據變量及觀測視角，豐富商業銀行的風險數據來源，打破傳統商業銀行風險數據結構的不完善，傳統銀行與新型銀行運行模式對比，如圖1，還可以提升數據準確性和客戶甄別度，優化商業銀行內部測評，建立安全的風險防范機制，相對實現風險管理的有效性和獨立性，提升評估精準度。另外，大數據分析結合智能理財顧問，通過對客戶及風險數據的分析、分類、整合，打造商業銀行客戶與風險管理信息精準靈活的技術平臺。該技術平臺以先進的數字模型為基準，代替人們的主觀判斷。通過在數據中篩選的“大概率”事件，為客戶制定收益最大化的策略，減少客戶在情緒波動的情況下作出的非理性投資決策。這使商業銀行的風險管控清晰可見，在為客戶帶來相當的收益以及良好的服務體驗的同時，也為商業銀行帶來較好的聲譽，利于突出商業銀行現有的優勢，在一定程度上促進商業銀行的轉型升級。

2.不同發展地區商業銀行的人工智能的發展及后期經營

然而，在調查研究過程中，我們發現，發展情況不同的地區的商業銀行在應用人工智能方面的廣泛度不同。由此看來，很多城鎮銀行不能盲目地擴大自身人工智能化程度。當發展狀況不太好的地區的商業銀行一股腦的引進人工智能設備，很有可能會造成當地人員對新技術的抵抗、反感心理。久而久之，就會導致的人工智能技術在其業務進展時的應用效率低、自身管理與成本問題沒有得到改善，整體運營水平沒有提高這些“徒有其表”的現象。當前，人工智能技術與商業銀行運營的結合還沒有達到最佳效益組合，城鄉發展不平衡的問題導致人工智能技術的應用在這些地區之間存在一定的差異。人工智能技術在商業銀行中的運用僅限于經濟較發達的一、二線城市和部分城市的繁華市區。很顯然，這部分地區經濟發展迅速，人群的接受和適應新型科技的能力強，人工智能技術應用相對廣泛。一般當顧客進入銀行大廳就有自助系統進行服務，人工智能的數據存儲和分析功能也可以將客戶所要開展的業務加以準確地分類分析，為客戶提供準確高效的服務；同時，人工智能技術和大數據分析可以定期監測客戶風險、為客戶提供相對合理的理財建議，提高客戶體驗感；除此之外，人工智能技術的引入和高效應用使柜臺繁雜的人工業務減少很多，工作相對集中，人機協同，有效地提高了銀行的運營效率。然而，在一些小城市和不發達的城鎮地區，人工智能技術在商業銀行運營中的應用存在著低級、不廣泛等問題。很顯然，農村地區經濟發展較為緩慢，人群的接受和適應能力相較落后于城市人群，人工智能技術在商業銀行開展業務過程中的應用不是很廣泛；在調研中發現，這類地區商業銀行對于人工智能的應用僅限于ATM機和最基本的智能客服，人工智能技術還未充分的發揮作用。

前臺人工的業務比較多，即使是有客戶通過人工智能機器進行業務服務，也需有前臺工作人員進行輔助指導。這種發展緩慢與發展不充分問題提高了商業銀行引入人工智能的成本，而且超過一半的農村人口沒有城市人口的理財觀念，人工智能的風險監控和個人理財管理建議等系統在此就無法涉獵，導致“大材小用”。然而正是這種農村地區發展不平衡不充分問題更能給商業銀行的人工智能的應用帶來機遇。對于農村商業銀行來說，農村地處發展緩慢的地區，“三農”根基堅固，人員思想意識落后，對于商業銀行積極宣傳的金融服務不感興趣，各家各戶對現代化的金融服務沒有概念，人工智能在商業銀行中的發展會受到一定的制約。所以，這些地區的商業銀行應小部分引入人工智能服務，比如，可以先引入前臺服務的智能語音機器人，通過對話的方式解決客戶的需求，指導客戶順利完成所辦理的業務，適量地減少前臺工作人員的工作強度，投入到人工智能無法涉及的領域，物盡其用，減少商業銀行引入人工智能的成本，使當地客戶慢慢適應人工智能帶來的便捷。當地商業銀行也應加大人力資本投資，建立培育人工智能技術人才的新機制，加大員工培訓學習人工智能的力度，提高他們的應用能力素質，培養一支專業知識全面、業務嫻熟的隊伍，為人工智能在當地的普及提供專業的服務，促進人工智能在當地的發展，適應時代的變化。本專業隊伍也要憑借專業知識積極探索服務農村的新機制和新模式，使自己的產品或服務有別于城市商業銀行，形成自己獨特的經營特色。其次，還可以根據農村需求，在人工智能技術創新的基礎上，設立有特色的地方性商業銀行服務產品。一是開發出貼近農戶需求的金融產品，同時加大產品營銷宣傳力度，尤其是在掌上營業廳等方面著重從農村年輕客戶入手，提供差別化、個性化服務，通過便利高效的服務來吸引潛在客戶。二是加強對于農村小微產業金融服務的創新，利用其發展需要融資服務的特點，將大數據分析與風險管控聯系起來，使其產品、存貨、經營權作抵押擔保，開展涉農小微產業聯保貸款；對于個體戶，通過人工智能技術的數據分析組合，開發各種低風險個人理財套餐。三是在金融環境上，農村商業銀行作為地方性金融機構，其業務范圍和技術水平都相當有限，因此應積極創新，與城市等較發達地區的各類金融機構達成全方位的合作，憑借人工智能拓展經營領域，創新經營模式，擴大營銷渠道。發展較好的地區就可以積極引入人工智能技術，不管是前臺大廳的智能服務還是對客戶的信息識別、智能理財推薦服務都可以提上日程，滿足客戶的需求，為客戶解決理財方面的問題。協調城鄉發展不平衡情況，簡便人工智能的操作步驟，升級語音控制的人工智能技術實現人工智能與客戶良好的互動，使客戶感受到人工智能帶來的方便。另外，利用人工智能檢測客戶的風險水平，為客戶提供相應的銀行理財產品，即使客戶不接受理財產品，也提高了城鎮客戶的認知，對銀行理財有了一定的認識，對錢財的管理有了相應的理解。這樣一來，商業銀行在加大人工智能的宣傳力度的同時也能響應號召，改善城鎮地區發展落后的情況。

3.人工智能大勢所趨

第3篇：人工智能技術進展范文

關鍵詞：人工智能技術；石油工程；應用

一、關于一體化智能系統的構建分析

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。總體來說，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。

（二）地層油藏特性模擬應用。從某種角度上來說，地層油藏特性模擬屬于非均質地層結構，其中油藏數據信息與測井資料二者并無明顯聯系，根據對智能系統常規測井曲線和共振圖像曲線的最新調查研究可進一步明確地層特征，充分體現人工智能技術具備的儲藏優勢[2]。同時地層油藏特性模擬試驗開展的主要目的便是借助口井磁共振測井資料信息構建一個流體飽和度和滲透率都較強的智能模型結構，將該模型具體應用到石油工程中去可真實反映出油藏特征實際分布情況，但尤其需要注意一點就是磁共振圖像技術不能應用于下套井中[3]。除此之外，因生產層構成巖石質量和特征存在著較大差距，所以常常數據質量就表示巖石具體變化情況和最高數值，也就是說，若想對巖石特性有一個深入掌握，首先就要充分了解該區域內巖石變化情況，從而借助口井數據信息構建先對完善網絡模型，大大提高石油工程測量準確性，進一步凸顯人工智能技術存在優勢，實現人工智能技術在石油領域中應用的最佳成效。

第4篇：人工智能技術進展范文

(訊)自20世紀50年代“有思想的機器”誕生以來，人工智能一直未能實現突破性進展。直到近10年，由于技術的突飛猛進和商業應用的快速推廣，人工智能才插上了騰飛的翅膀。如今，人工智能已成為各國之間的競爭新賽道。在中國，今年7月，《新一代人工智能發展規劃》從國家層面制定了未來10多年人工智能的戰略部署。中國應如何用好這一經濟新引擎變成全球引領者?AI將如何為企業創造價值?而傳統企業又該如何布局轉型?本輯《人工智能的未來之路》就以上相關問題展開了思考。

經過60多年的演進，現今的人工智能進入到一個以大數據為基礎的新階段，AI正在掀起新一波的數字革命浪潮。但除了科技領域，AI在大部分行業中的應用仍處于早期階段，只有極少數先行者開展了規模化部署。麥肯錫全球研究院的產業數字化指數(IDI)排名前列的高科技、電信和金融服務也是AI應用和投資的領軍行業。后來者若想追趕，別無捷徑，只能加快數字化轉型的步伐，提升自身的人工智能技術發展。同時，人工智能也向企業、開發者、政府和勞動者提出了嚴峻的挑戰，相關各方應認真思考，加以應對。

2017年3月，麥肯錫全球總裁鮑達民來京參加中國發展高層論壇年會，并遞交了關于中國人工智能發展的主題報告，我們將其節選為兩篇。《人工智能對中國意味著什么?》認為，中國現已成為全球人工智能研發領域的領頭羊，但數據、算法和計算能力仍存在著挑戰。而隨著人口老齡化的加速，中國提升生產力的要求愈發迫切，因此人工智能對未來經濟發展至關重要。同時，它對社會和地緣政治的影響更為深遠。《中國人工智能的未來之路》一文則進一步指出，如果中國要把人工智能作為可持續的增長引擎，政府應精心制定一整套戰略，打牢根基，鼓勵私營部門創新。在具體做法上，可按照三個維度的框架共五個戰略重點進行考慮。

相比科技公司和互聯網新興企業，中國的傳統行業還沒有準備好如何利用好人工智能技術，且大多數企業都沒有將其視作戰略重點。在《人工智能戰略:CEO應回答的九個問題》一文，作者唐睿思(ChristopherThomas)和梁剛就人工智能的潛在影響對80家在華企業做了調查，結果表明，大多數傳統行業公司都未將其視作戰略重點。兩位作者建議，CEO可從三個方面入手，認真思考九個問題，以便盡快制定適合自身的人工智能戰略。（來源：麥肯錫研究所 編選：）

第5篇：人工智能技術進展范文

這或許只是序曲。3月30日，碼隆科技CEO黃鼎隆在接受21世紀經濟報道記者采訪時稱：“AlphaGo最大的貢獻在于證明了機器是有‘直覺’的--在復雜到數學不可解的領域，能夠產生數據和結果的映射關系。”

黃鼎隆解釋，長期以來人們認為機器只會計算，沒有直覺。AlphaGo通過神經網絡實現了“直覺”，證明了在諸多細分領域，經過大樣本的訓練后機器能夠進行判斷，如同時尚設計師可以判斷某款設計其他人會不會覺得好看，一個警察能夠通過人物的言談舉止推測他有無不良動機。

作為深圳市政協委員，黃鼎隆在今年遞交給深圳兩會的提案中稱，人工智能與智能硬件、可穿戴設備、機器人、無人機、大數據、工業4.0、生物基因等多個產業相關聯，甚至是這些產業的關鍵突破所在。

“人工智能可以成為整合多個產業的平臺級入口，是下一個引領式創新的風口機會。”黃鼎隆在提案中寫道。

人工智能熱浪襲來

60年前的達特茅斯會議上，AI(人工智能)概念被提出。幾經起伏，60年后，世界頂級圍棋選手投子認輸的那一刻，人類開始以另一種眼光看待看似科幻的“人工智能”。

打開蘋果App Store，輸入“人工智能”，排在首位的是深圳碼隆科技推出的一款叫做StyleAI的時尚APP。它是一款通過上傳取景圖片，便能快速匹配時尚達人和其他用戶服飾搭配的應用，能夠實現一鍵購買相應單品。

黃鼎隆向21世紀經濟報道記者解釋稱，如果把信息系統看成人的大腦，互聯網能夠存儲知識，人工智能則扮演視覺中樞的作用，即對視覺圖像進行解讀。

碼隆科技的目標是希望打造一個視覺決策引擎。未來，在設備上，可以拓展到手機、無人機、機器人、可穿戴設備等所有帶有攝像頭便能獲取視覺圖像的設備，可在端到端的細分領域，衣食住行等各方面拓展。

相比之下，國際科技巨頭在2011年前后便紛紛開始投入巨資研發人工智能技術，相繼獲得突破性進展。谷歌研發出可以自學玩游戲、可實現無人駕駛的人工智能系統；Facebook展示了可以向盲人描述圖片內容的人工智能系統；微軟宣布Skype開始支持任意兩種語言之間實時翻譯。

黃鼎隆認為，這一波技術突破源于三個因素：計算能力的巨大提升、數據的極大豐富和核心算法的重要突破。

目前，這波技術已經傳導到國內。百度的人工智能技術已經應用在它的搜索、廣告等產品線和業務線上；騰訊推出了可以自動識別圖片內容的服務；阿里推出了人臉識別技術并應用于金融支付；一些創業公司也在圖像、語音智能識別等領域進行開拓。

人工智能可以分為感知、認知、行為三個層面。當前，人工智能技術發展主要集中在感知智能階段。推出全球首款情感社交機器人“公子小白”的深圳狗尾草科技CEO邱楠認為，人工智能的應用過程就像電腦普及，并不能期待技術完美無缺。

“通過優秀的感知智能與特定域的認知智能，可以做出特定領域滿足一定需求的優秀機器人，應該通過科技和設計的結合多創造一些應用場景，促進人工智能服務人類。”

艾瑞咨詢研究總監劉贊介紹，未來人工智能的應用場景分為兩部分：一是替代人工，做一些重復性的勞動，比如全自動生產線、機器翻譯、無人駕駛等；另一部分是輔助人類實現更高層次的智能，比如智能交通分流系統，虛擬個人助理，VR/AR眼鏡等。

產業轉換剛起步

央視猴年春晚上，29架大疆無人機和540個優必選機器人向大眾釋放出科技領域的智能信號。事實上，產業與人工智能之間的關系才剛剛開始。

據優必選研發總經理龐建新介紹，應用控制、路徑規劃和機器人的感知、認知、決策是機器人的三大核心技術。其中應用控制技術屬于機器人本體算法；路徑規劃是機器人本體技術和人工智能相結合的體現；在認知、感知、決策領域，機器人如何認識、觀察世界，以及如何根據信息做出正確決策屬于人工智能領域。

從產業鏈上看，可以把人工智能分為基礎、技術、應用三層。基礎層指數據資源、計算能力；技術層包括算法、模型及應用開發；應用層則包括硬件和基于智能化的虛擬服務。前者比如機器人、智能硬件、無人機等；后者如虛擬的售后售前服務以及個人服務助手等。

“算法和技術是人工智能的核心，如果一個企業只有應用層，那它可能是階段性的服務。”劉贊認為。

目前優必選已經有比較完善的產業鏈布局。龐建新透露，今年優必選將與國內外高校、研究所成立機器人相關產業研究院以及人工智能、機器人本體、運動控制技術等上下游相關產業的聯合研究院。

主推空中機器人的大疆，未來發展思路與優必選類似，即對機器人的感知、控制、決策三大模塊進行深度研究。“隨著人們對人工智能研究的深入，該領域會呈現多學科交流的多樣性特點。對此，大疆也在努力探索，目前還沒有太好的解決方案。”

大疆技術總監楊碩認為，對學術界的人來說，三個模塊的研究是分開的，而真正設計一個完整的機器人系統，必須要考慮耦合性。

龐建新告訴21世紀經濟報道記者，具體的產品應用是一個系統，單方面進步難以帶來產業飛躍，需要整體向前走。目前，大疆、優必選、碼隆科技等企業都將自己的平臺開放給開發者。

目前，大疆已經和超過20多所國內外高校簽訂合作協議，由大疆提供飛行器平臺，教授、學生在平臺上進行智能和傳感器方面的技術開發。優必選也開放了人工智能技術，通過開發者能夠獲取更多應用場景并促進產品迭代。今年4月，優必選將推出積木機器人，把開放模塊做成接口，供用戶打造自己的機器人。

劉贊認為，目前人工智能基本屬于實驗階段，只有一些實力強大的核心企業參與。技術上自身較難突破，需依賴其他領域的技術投入，發展周期較長，需要長期智力、資金等資源投入。

“短期來看，基于目前較為成熟的感知智能技術，如語音、視覺識別的服務硬件產品等應用開發會比較多。”劉贊說。

邱楠的看法卻相對樂觀。他認為，認知智能上的突破可能會帶來一個產業的爆發。在傳統應用里，智能家居是目前最有望被改變的行業。

第6篇：人工智能技術進展范文

關鍵詞：模擬；仿真；算法危機

1　引言

目前，人類社會已處于信息時代。“信息革命”已全面興起。人類社會已從“數值計算”轉入全面的“問題求解”。人類正逐步把信息過程移植到計算機系統中進行，從而產生“信息管理”、“信息工程”、“信息交換”等分支科學的需要。對于迅速擴大“問題求解”范圍來說，現存的計算機功能嚴重不足，缺少“智能”。缺少智能的“計算機科學”已無法概括信息科學的全部內容。廣義的信息科學正在形成，AI是廣義信息科學的核心。自古以來人們對于與智能有關的問題就很感興趣，只不過在計算機問世之前，沒有任何工具研究智能的本質。AI出現在1956年夏天，美國東北部的新罕布什爾州的達特瑪斯大學。10人組成的研究小組歷時2個月之久的會議。會議內容是如何利用計算機在數學、物理學、神經學、心理學、電子工程學等方面模擬人類智能行為的學術問題。可見人工智能學科的出現與計算機的問世密不可分。

2　“數據處理”與“知識處理”

科學技術的研究過去只有兩種方法，即理論研究和科學試驗。計算機的誕生和應用使科學技術的研究出現了第三種方法，即“計算”、“模擬”和“仿真”。新的科學方法極大地推動了科學技術的發展，其中包括對各門學科的促進，而且使科學技術領域出現了“計算機科學與技術”，也派生了一些其他科學分支。

計算機產生巨大影響的根源在于其巨大的信息處理能力。從應用的角度分析，信息處理分為兩個階段：

第一階段，數值計算、文件處理和數據管理等。這些應用都有明確算法，這一階段的特征可以稱為“數據處理”階段。它顯示出對許多學科現代化的催化劑作用，跨越了許多不可逾越的“計算”鴻溝，使許多不可解的問題迎刃而“解”。

第二階段，重點是邏輯與符號處理，目標是使計算機具有較強的處理能力。這一階段的特點是“知識處理”，即邁入了AI的新領域。

從“數據處理”到“知識處理”既有其漸進發展的一面，更有其飛躍的一面。知識處理有的有算法，這是漸進性質的發展；對于難找到算法的知識處理問題，計算機則不能有效處理。克服算法危機，這是對AI的期待。

科學技術的發展是探索未知的過程，也是不斷創造新工具的過程。探索未知的新工具，從而使更多難題獲得更有效的解決。

3　人類認知的進展

推動整個科學技術發展最本質的因素是人類的認識和認知。而人類認識的發展是在與人類認識工具的發展相互作用下共同前進的。計算機使人類探索事務的信息成為可能。人工智能、認知科學等進展，提高了人類認知過程效率。人類認識的進展主要體現在以下幾方面：

(1)人類認識重心的轉移。從認識客體到認識主客體關系，進而深入到認識主體本身；

(2)認識方法的改變。從直觀的籠統的認識，到分門別類地分析，進而到對物質世界的整體化、系統化的認識；

第7篇：人工智能技術進展范文

[關鍵詞]人工智能，工程技術應用

中圖分類號：TP 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2014）31-0221-01

首先，介紹下人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一門綜合了計算機科學、生理學、哲學的交叉學科。人工智能的研究課題涵蓋面很廣，從機器視覺到專家系統，包括了許多不同的領域。 其點是讓機器學會“思考”

人工智能學科是計算機科學中涉及研究、設計和應用智能機器的一個分支。

1.20世紀80年代，專家系統技術的逐漸成熟及計算機技術的迅速發展，使得智能控制和決策的研究也取得了較大進展。計算智能是一種仿生計算方法，它從生物底層對智能行為進行模擬和研究，拓展了傳統的計算模式，為復雜問題的求解提供了新的解決辦法。為了提高計算智能的應用效率，本文分析了二進制遺傳算法中早熟收斂的成因，指出了傳統的變異算子在防止早熟收斂方面的不足，提出了一種能有效預防早熟現象的二元變異算子，并在此基礎上提出了一種便于用常規邏輯門電路實現的遺傳算法。鑒于參數選擇對于遺傳算法求解效率的影響。

2.人工智能在工程技術各行各業的應用

（1）工業過程中的智能控制。生產過程的智能控制主要包括兩個方面：局部級和全局級。

（2）機械制造中的智能控制。在現代先進制造系統中，需要依賴那些不夠完備和不夠精確的數據來解決難以或無法預測的情況，人工智能技術為解決這一難題提供了有效的解決方案。

（3）電力電子學研究領域中的智能控制。電力系統中發電機、變壓器、電動機等電機電器設備的設計、生產、運行、控制是一個復雜的過程，國內外的電氣工作者將人工智能技術引入到電氣設備的優化設計、故障診斷及控制中，取得了良好的控制效果 。

（4）人工智能在水利工程中應用。大壩安全監測自動化系統結構和大壩安全智能決策支持系統（DSIDSS）。

1）針對大壩安全監測系統的可靠性問題，將現場總線監測網絡結構和基于現場總線的通信網絡模型應用于大壩安全監測系統中，提高了系統的可靠性和系統組網的靈活性，使大壩安全監測自動化系統可根據現場條件靈活組網，增加了系統的實用性。重點研究了監控網絡的系統結構、網絡通訊模式和功能分布。

2）針對自動化監控系統的數據真實性和合理性檢驗問題，研究了大壩安全監測數據的預處理方法，應用灰色系統理論和過程突變理論建立了監測數據的在線檢驗模型，有效地解決了自動化系統監測數據的合理性和真實性的在線檢驗問題。

3）應用人工神經網絡技術研究了大壩監測數據的分析方法，建立了基于自學習神經元的自學習即網絡監控模型，為大壩安全監控模型的建立和預測提供了新的思路和方法。

4）針對合理處理DSIDSS中的不確定因素問題，采用模糊測度和模糊積分理論的基本思想和方法進行了處理。結合模糊集和可能性理論，提出了大壩安全等級劃分和安全判據的表示方法。應用模糊測度和模糊積分理論，較好地解決了大壩安全綜合評價中不確定性因素的計算機表示和處理方法。

5）探討了DSIDSS中的知識表示和推理技術，應用知識的語義網絡和模糊產生式規則表示方法，建立了大壩安全智能決策支持系統的知識庫。所采用的模糊推理方法克服了傳統Bayes推理方法的部分缺陷，在實際應用中表明是合理有效的一種推理模式。

人工智能的過程及在工程技術轉化的順序包含：

1.機器學習

機器學習（Machine Learning）是研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新

的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹機器學習的研究是根據生理學、認知科學等對人類學習機理的了解，建立人類學習過程的計算模型或認識模型，發展各種學習理論和學習方法，研究通用的學習算法并進行理論上的分析，建立面向任務的具有特定應用的學習系統。這些研究目標相互影響相互促進。

2.模式識別

1）. 模式識別概述

模式識別（Pattern Recognition）是人類的一項基本智能，在日常生活中，人們經常在進行“模式識別”。隨著20世紀40年代計算機的出現以及50年代人工智能的興起，人們當然也希望能用計算機來代替或擴展人類的部分腦力勞動。（計算機）模式識別在20世紀60年代初迅速發展并成為一門新學科。

模式識別（Pattern Recognition）是指對表征事物或現象的各種形式的（數值的、文字的和邏輯關系的）信息進行處理和分析，以對事物或現象進行描述、辨認、分類和解釋的過程，是信息科學和人工智能的重要組成部分。應用計算機對一組事件或過程進行辨識和分類，所識別的事件或過程可以是文字、聲音、圖像等具體對象，也可以是狀態、程度等抽象對象。這些對象與數字形式的信息相區別，稱為模式信息。

2）.模式識別的應用（1）文字識別（2）語音識別（3）圖像識別（4）醫學診斷

3.專家系統

1）.專家系統概述

專家系統是一個智能計算機程序系統，其內部含有大量的某個領域專家水平的知識與經驗，能夠利用人類專家的知識和解決問題的方法來處理該領域問題。

2）.發展歷史

專家系統的發展已經歷了3個階段，正向第四代過渡和發展。

第一代專家系統（dendral、macsyma等）以高度專業化、求解專門問題的能力強為特點。但在體系結構的完整性、可移植性等方面存在缺陷，求解問題的能力弱。

第二代專家系統（mycin、casnet、prospector、hearsay等）屬單學科專業型、應用型系統

第三代專家系統屬多學科綜合型系統，采用多種人工智能語言，綜合采用各種知識表示方法和多種推理機制及控制策略

3. 專家系統的基本結構

專家系統的基本結構如圖所示，其中箭頭方向為數據流動的方向。專家系統通常由人機交互界面、知識庫、推理機、解釋器、綜合數據庫、知識獲取等6個部分構成。知識庫用來存放專家提供的知識。專家系統的問題求解過程是通過知識庫中的知識來模擬專家的思維方式的，因此，知識庫是專家系統質量是否優越的關鍵所在，即知識庫中知識的質量和數量決定著專家系統的質量水平。

人工智能在物聯網的應用

物聯網智能是利用人工智能技術服務于物聯網絡的技術是將人工智能的理論方法和技術通過具有智能處理功能的軟件部署在網絡服務器中去服務于接入物聯網的物品設備和人。

1.智能物聯網

1）智能物聯網概念

智能物聯網就是對接入物聯網的物品設備產生的信息能夠實現自動識別和處理判斷，并能將處理結果反饋給接入的物品設備，同時能根據處理結果對物品設備進行某種操作指令的下達使接入的物品設備作出某種動作響應.而整個處理過程無需人類的參與。

2）智能物聯網的實現途徑

要實現物聯網智能化就必須讓人工智能成為物聯知終端、傳輸網絡、具有人工智能的數據處理服務器。

2.物聯網需要的人工智能技術

1）物聯網中需要來自人工智能技術的研究成果.如問題求解、邏輯推理證明、專家系統、數據挖掘、模式識別、自動推理、機器學習、智能控制等技術。

2）物聯網的智能控制

在物聯網的應用中.控制將是物聯網的主要環節.如何在物聯網中實現智能控制將是物聯網發展的關鍵。

3.物聯網智能模型

基于對人工智能技術的認識和研究.依據人工智能模型.推演出了智能物聯網智能化模型。智能物聯網被分為五個層次機器感知交互層、通信層、數據層、智能處理層、人機交互層，共五層。

作者簡介

第8篇：人工智能技術進展范文

中圖分類號：TP391.6 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2012）04-0000-00

人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）是計算機學科的一個分支，二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一（空間技術、能源技術、人工智能）。也被認為是二十一世紀（基因工程、納米科學、人工智能）三大尖端技術之一。近三十年來它發展迅猛，逐步成為一個獨立的分支，無論在理論和實踐上都已自成系統，在很多學科領域廣泛應用，并取得了豐碩的成果。美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。”這種說法反映了人工智能學科的基本思想和基本內容。即人工智能是研究人類智能活動的規律，也就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。可以說，哪里有計算機應用，哪里就存在應用人工智能。

人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用，人工智能將涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科。從思維觀點看，人工智能不僅限于邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智能的突破性的發展，數學常被認為是多種學科的基礎科學，數學也進入語言、思維領域，人工智能學科在計算機方面的發展也必須借用數學工具，數學不僅在標準邏輯、模糊數學等范圍發揮作用，數學進入人工智能學科，它們將互相促進而更快地發展，以便應用到計算機科學上。

人工智能觀點認為計算機不僅是用來研究人的思維的一種工具，相反，只要運行適當的程序，計算機本身就是有思維的，這是指使計算機從事智能的活動。在這里智能的涵義是多義的、不確定的，下面所提到的就是其中的例子。利用計算機解決問題時，必須知道明確的程序。如識別書寫的文字、圖形、聲音等，所謂認識模型就是一例。再有，能力因學習而得到的提高和歸納推理、依據類推而進行的推理等，也是其例。

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。現在人工智能已經不再是幾個科學家的專利了，全世界幾乎所有大學的計算機系都有人在研究這門學科，學習計算機的大學生也必須學習這樣一門課程，在大家不懈的努力下，現在計算機似乎已經變得十分聰明了。例如，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）。大家或許不會注意到，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。人工智能始終是計算機科學的前沿學科，計算機編程語言和其它計算機軟件都因為有了人工智能的進展而得以存在。

在人工智能中，這樣的領域包括語言處理、自動定理證明、智能數據檢索系統、視覺系統、問題求解、人工智能方法和程序語言以及自動程序設計等。在過去30多年中，已經建立了一些具有人工智能的計算機系統；例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設計分析集成電路的，合成人類自然語言的，檢索情報的，診斷疾病以及控制太空飛行器和水下機器人的具有不同程度人工智能的計算機系統。

80年代以來，隨著計算機網絡的普及，特別是Internet的出現，各種計算機技術包括人工智能技術的廣泛應用推動著人機關系的重大變化。據日美等國未來學家的預測，人機關系正在迅速地從“以人為紐帶”的傳統模式向“以機為紐帶”的新模式轉變。人機關系的這一轉變將引起社會生產方式和生活方式的巨大變化，同時也向人工智能乃至整個信息技術提出了新的課題。這促使人工智能進入第三個發展時期。在這個新的發展時期中，人工智能面臨一系列新的應用需求。

軟件方面，新的開發工具不斷出現，使人工智能越來越方便地運用于各種領域。硬件方面，性能更好、價格更低的人工智能芯片，如模糊芯片、神經網絡芯片甚至“知識芯片”將不斷涌現，模糊計算機、神經計算機等新一代計算機將出現，以代替在該領域的數字計算機，這無疑又將給人工智能的實際應用帶來徹底革命。人工智能與計算機圖形學之間的相互結合和相互影響正在迅速地發展，新的智能自主圖形角色開始普及到游戲、動畫、多媒體、多用戶虛擬世界、電子商務和其他基于web的活動領域。 智能自主圖形角色建模是多方面努力的成果，從底層的幾何模型、物理模型，中間層的生物力學模型到高層的行為模型。

由于計算機芯片的微型化已接近極限。人們越來越寄希望于人工智能能夠帶動全新的計算機技術的發展。目前至少有三種技術有可能引發新的革命，他們是光子計算機、量子計算機和生物計算機。根據推測，未來光子計算機的運算速度可能比今天的超級計算機快1000到1萬倍。而一臺具有5000個左右量子位的量子計算機可以在大約30秒內解決傳統超級計算機需要100億年才能解決的素數問題。相對而言，生物計算機研究更加現實，美國威斯康星*麥迪遜大學已研制出一臺可進行較復雜運算的DNA計算機。據悉，一克DNA所能存儲的信息量可與1萬億張CD光盤相當。如果未來上述三種技術能夠成熟運用，那人工智能對計算機的發展起到決定性的作用。人工智能一直處于計算機技術的前沿，人工智能研究的理論和發現在很大程度上將決定計算機技術的發展方向。

參考文獻

第9篇：人工智能技術進展范文

隨著現代社會尖端領域中的新型技術的迅速發展，技術時代已經悄然到來。當現有的智能電網技術難以與現階段電能供應的多樣化需求相匹配時，相關的技術就需要不斷地進行更新，從而與社會的發展需求相契合。因此，在了解智能電網相關技術應用現狀的基礎上，探討不同角度下智能電網技術的發展趨勢，并對此做出進一步的完善與改進，具有重要的現實意義。

2智能電網技術現狀分析

2.1先進的發電技術促進了新能源的廣泛應用

隨著國家能源政策的有效推行和各種發電技術的成熟，各種各樣的新能源已經在智能電網中有著更為廣泛的應用，能源構成也已發生較大變化，以風能、太陽能、大容量儲能裝置等能源為代表的分布式電源在智能電網中有了更多的應用。現階段，堅強智能電網在發電環節的發展目標已經基本實現，能源構成秉承著環保意識和可持續發展的基本理念，在實施節能發電調度，提升常規能源利用效率等方面均取得了優秀進展。例如在環境保護方面，新能源的使用有效降低了發電環節溫室氣體的排放；在信息傳輸方面，雙向交互技術使得電網對發電側的控制水平進一步提升，促進了節能降耗；在能源使用方面、大型火力、水力、風力發電機控制技術的成熟也使得廠網協調水平有效提升。

2.2完善的智能變電站結構提升了電網的可靠性

智能變電站是一種基于全站信息數字化、通信平臺網絡化、信息共享標準化三大要求，利用先進的智能設備實現在線智能分析、協同互動、智能調節、實時控制等一系列功能的變電站。其作為智能電網中的核心組成，在智能電網的變電系統中發揮著不可忽視的重要作用。現階段，智能變電站多采用如“三層兩網”作為基本網絡結構，整個網絡結構由站控層、間隔層、過程層三層構成，并由站控層網絡和過程層網絡實現不同結構層之間的連接。其中，站控層是由數個管理子系統構成，具有最高權限和高度集成權，所涉及到的技術包括實時監視控制技術、電力系統通信技術、電力系統自動化控制技術等。以監視控制技術為例，站控層往往能夠對全站數據進行采集以及針對全站運行過程實現監視控制，并通過站控層網絡向間隔層實施二次數據傳輸，達到優秀的監視控制效果。而間隔層多由變電站中的二次設備構成，其功能顧名思義，旨在實現在站控層和站控層網絡均失效的情況下將所在間隔的監控機進行繼電保護操作，涉及到的技術包括智能繼電保護技術、智能變電站高級應用技術、在線式五防技術、網絡通信檢測分析技術等等，是智能變電站中的核心結構。而過程層則用于實現智能變電站的具體功能，包括采集實時變電設備的運行參數量、監測變電設備實時運行狀態和執行站控層下達的控制命令等等，其多是由一次設備及其附屬的智能元件構成，傳統變電站中常見的各類互感器、斷路器和隔離開關等均屬于過程層。

3智能電網的發展趨勢展望

3.1調度的智能化將實現智能電網的大范圍優化配置

在傳統電網中，調度一直是作為電網運行控制的神經中樞發揮著重要的核心價值，隨著智能電網建設工作的不斷完善，調度系統也需要開始更加智能化，從而與智能電網的高要求相匹配。智能電網中的調度系統需要開發出更為全面而準確的數據采集和分析系統，在電網正常運行時，能夠將電網的實時運行情況以圖表形式直接呈現給調度員，并在后臺利用數據分析技術排查電網中可能存在的安全隱患，如果發現存在威脅，則通過智能安全預警功能通知調度員和檢修人員，從而最大限度提升智能電網的安全性和穩定性，當調度員給出具體指令后，所配備的智能化分析系統將會給出了簡要的安全與經濟性分析，幫助調度人員認識到決策的可行性。對于企業而言，相關的電力企業也需要加大智能調度技術支持系統、備用調度、應急指揮控制中心建設和調度通信數據網等相關領域的建設工作，在現有的各級調度中心配備智能調度決策支持系統，將實時監控與預警、安全隱患分析、調度計劃管理等應用功能落實到位，從而實現智能電網的大范圍優化配置。

3.2用電設備的信息采集交互能力和智能性將有效提升

現階段，用電設備的信息采集交互能力和智能性還處于較低水平，難以與智能電網的各項服務形成配套工作。因此，在未來的一段時間里，開展智能用電服務，推廣應用智能電表，進而構建起智能化的用戶———電網雙向互動體系將成為大勢所趨。智能電表可以對用戶的用電設備實現全面監控，通過定時讀取用戶的用電功率、用電量、工作電壓等計量參數，實現用戶和電網之間的信息交互。而電網方面的計量數據管理系統（MDMS）也將被進一步完善，其可以通過智能電表等高級量測裝置互聯，實現對所收集數據的儲存和處理，如若發現異常，則可以借助未來將發展成熟的物聯網通信技術把智能電表和用戶室內的各類可控電器或裝置相連接，實現安全隱患的實時報警。而在智能樓宇、智能家電等新興領域上，也同樣可以預見智能家電人機交互、樓宇電力數據雙向傳輸、用戶富余電能的回收等功能將成為可能，整個智能電網將通過與用戶的多樣化交互形成各式各樣的服務功能，從而發展成為互動運轉的全新模式，讓整個電網的可靠性和綜合效率真正得到提升。

3.3人工智能技術將成為智能電網技術的核心發展方向

現階段，在電路、電磁、電機電器等領域中已經能初步窺見人工智能技術使用的曙光，隨著未來數字技術和信息技術等尖端產業不不斷成熟，未來的智能電網中的電力設備和配套的應用將會由傳統的工廠設計向計算機輔助設計作進一步的轉變，而在這樣的前提下，加入人工智能技術，不僅可以使得新產品與新系統的創造周期與生產周期有效縮短，更可以使得系統設計的可靠性與智能型達到前所未有的新高度。從另一個角度而言，未來的智能電網中將存在著大量的自動控制裝置，包括自動繼電器、自動保護裝置、自動斷路器等，這些局部控制的協同作用看似簡單，但不同的裝置將會構成整個電力系統復雜的實時控制，考慮到人工智能技術具有清晰的邏輯思維和快速的處理能力，可有效實現智能電網中電力系統的保護實時控制，故人工智能技術將成為未來智能電網技術的重要發展方向。

4結束語