人工智能的應用精選(九篇)

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第1篇：人工智能的應用范文

【關鍵詞】人工智能；選煤；管理；設計

一、前言

所謂的人工智能技術，即將人類的操作技術和知識借助電子設備而轉化成為機器智能的一項復雜技術，是電子計算機應用發展的方向。人工智能技術，不僅節省人力，而且在操作正確的前提下會保證生產效率的極大提高。如今，在選煤技術中應用人工智能，是選煤生產技術的極大進步。而選煤領域中的人工智能技術分別為以下三個生產系統：選煤廠管理專家系統、選煤廠設計專家系統、智能型選煤設備圖形數據庫。

二、選煤廠管理專家系統

在管理上，整個選煤廠是一個機器復雜的管理大系統，在這樣復雜的系統中，如何根據市場的實際情況、企業的外部條件和選煤生產的內在活動規律，及時調整生產策略，保證最佳運營狀態以獲得最大收益是選煤廠經營決策者所面臨的重要的問題。而選煤廠管理專家系統，則可以很好地解決決策者們所面臨的問題，有效得提高其對整個市場和選煤廠內部情況的了解，從而做出正確的運營決策。

選煤廠管理專家系統的主要內容包含以下四個方面：生產信息實時管理網絡信息系統、產品質量預測、生產操作參數優化子系統、基于局域網絡的生產信息專家分析與決策系統和生產結構與經濟效益優化子系統。通過上述四個主要內容之間的相互配合，選煤專家系統可以積極地配合和輔助領導進行經營決策，為選煤廠的實時經營作出學科的知道，從而實現選煤行業的信息化和生產系統可以得到監控的良好的管理環境。

但是在實際操作過程中，因為不同選煤廠的經營狀況和生產規模大小各異，每個選煤廠都有自己的管理和經營人員配備和物資配備，同時有些選煤廠對人工智能能提高效益存在著一定的不信任，因此，面對這些情況，如何使得選煤廠管理專家與不同類型的選煤廠的管理實際能夠進行比較合適的匹配，真正把先進的管理技術和理念運用到不同的選煤廠，從而提高整個選煤行業的生產效率，提高選煤廠的的經濟效益，是選煤廠專家系統需要解決的實際問題。通常，按照不同情況區別對待的原則，可以采取以下幾項措施：第一，經濟效益好、管理水平高的選煤廠，適合運用選煤管理專家的管理理論，總結經驗，從而建立起自己的知識數據庫；第二，對不同生產規模和地域的選煤廠的差異，可以建立起靈活性比較高的、可以改動的動態數據庫；第三，對于一些比較模糊的管理問題，一般會采用模糊的評價理論進行處理，從而建立起隸屬于函數標識的模糊子集百搭知識。

三、選煤廠設計專家

選煤廠設計專家系統，即主要是供選煤廠的設計技術人員使用，其主要解決的問題是，在先每場設計和改造的活動中，選擇怎樣的選煤方法和構建怎樣的產品結構。整個系統分為幾個子系統：塊煤分選子系統、末煤分選子系統、原煤準備子系統和煤泥處理子系統。系統所采用的方法是非線性規劃的方法，來建立起產業和產品結構優化的處理模型。在操作方面，用戶首先要輸入原煤資料和一些必要的、清晰的約束條件之后，其下屬的四個子系統會按照專家知識，在最短的時間內自行選擇出最為科學的、實用的產品方案和生產流程。

選煤廠的設計過程是一個極其復雜的流程，工作量和所要求的技術程度相當高，這就必須依賴設計人員的知識儲備和經驗的積累，所以特別適用于專家系統技術。但是，因為知識程度的復雜和專業術語的相對獨立性，以及專業知識量大、知識類型豐富、知識重復調用和交叉調用這些顯著的特點，在構建選煤廠專家系統時，專家的知識表達存在著加大的困難。所以，為了盡量縮減上述困難，一般會采用如下的表達形式：第一，生產式規則。在生產式系統當中，專業知識被劃分為事實和規則這兩部分，所謂的規則是推理和行為的過程，其組織方式存在著一定的差異，在通常的CPDES系統當中，規則的存在方式是獨立和結構化這兩種方式；第二，過程表示法。所謂的過程表示法，即在知識表達中將事情的發展過程進行分配指標式描述，允許在過程中調用不同的子過程；第三，面向對象表示。此種方法是將事物看做不同部分、不同層次的簡單的對象的復合體；第四，其他表示方法。對于一些不易表達或精確度不高的知識，應該采用魔術子集處理的方式等方法。

四、智能型選煤設備圖形數據庫

所謂的智能型選煤設備圖形數據庫，是為了便于計算機設計圖形，針對選煤廠設計過程中的CAD設備圖形調用、設備選型以及設備購置等幾個環節而開發的．其主要由以下六個部分構成：設備選型計算子系統、設備三視圖繪制子系統、設備參數庫、CAD接口程序、設備網上訂購和設備清冊編制子系統。該系統的主要功效是：完成選煤設備的選型、設備購置和安裝概算書的編制、CAD調用繪圖和網上訂貨等一些基本的技術性的工作。在“智能型選煤設備圖形數據庫”開發中，可以將原設備的參數、圖庫等進行重組，從而構建可利用的專家知識來進行選型、利用的圖形數據庫。在此基礎上開發專家系統，并與CAD系統集成利用。“智能型選煤設備圖形數據庫”使用的軟件主要是3DMAX、AUTOCADR2000、Paradox和DEIPHI。這些軟件在工程設計中發揮著重要的作用，對于數據庫的構建也發揮著不可代替的作用，這些軟件的靈活些體現在不僅可以單機操作，而且還可以在網上進行聯機運行。

結 語

上述所介紹的三種人工智能技術已經是目前比較成熟的選煤智能技術，但是因為選煤廠的經營規模和現狀的不同，上述所說的人工智能技術的實踐應用達不到整體上的技術要求，而所產生的負面效應往往被歸咎于技術的不成形。所以，要想提高選煤行業的整體生產效率，不僅需要技術上的支持，還需要選煤廠管理者在觀念上的更新和資金上的保障，這樣，技術的優勢才能實現其最大化的發揮。

參考文獻

[1]付麗. 現代化的選煤技術與選煤管理初探［J］.黑龍江科技信息，2007.

第2篇：人工智能的應用范文

關鍵詞：計算機；人工智能；電氣自動化控制

在人工智能技術發展的前提下，為新時代的生產創新提供了基礎，將人工智能運用于電氣自動化控制中，有利于礦山在開采過程中更加科學與合理，在提升工作效率的同時有利于保持工作水準的穩定。因此深入研究人工智能對電氣自動化控制的影響有利于促進社會生產的升級與發展，最終加快我國各行各業與電氣自動化控制的融合，為我國智能化社會生產提供有力條件。

1計算機人工智能技術特點與發展現狀

1.1計算機人工智能技術的特點

（1）參數調整便捷。計算機與人工智能技術的機器操作對比傳統的控制器，主要的特征是操作更加簡單，更容易學習，同時對于機器的參數具有相關的資料進行解釋，對于各個參數之間的關系可以通過一體化的參數模型清晰可見，在調整參數時，能夠清晰了解對于機器操作的影響以及對于其他參數的影響。降低了實際工作中的操作難度，提高了使用便捷性。（2）控制器一致性較高。對比傳統的控制器，人工智能的控制器能夠根據自動化的模型，對于數據的輸入進行高效的計算與分析，使得工作人員在實際操作過程中，控制更加靈活,產品的規范性也更高，因此控制器一致性的提升有利于使用者的體驗感不斷提升[1]。（3）計算分析能力突出。對比傳統的礦山自動化控制器，計算器人工智能技術能夠在較短的時間內建立自動化模型，對于參數的變化，其他相關聯數值能夠迅速被更新，有效提升了自動化控制水平，為電氣自動化的發展提供了較高的促進作用。（4）操作簡便。計算機技術的發展促進了信息處理與數理處理的速度，能夠降低操作的難度使得普通的工作人員在工作過程中能夠充分發揮機器自動化的作用，降低對于相關的專家的依賴程度，只有工作效率不斷提升，才能為電氣自動化控制進一步發展提供了有利條件。

1.2計算機人工智能技術的意義

人工智能技術的含義是利用互聯網技術發展的新技術，借助互聯網技術與其他計算機知識降低重復性的工作，降低人力成本同時提升工作效率的技術[2]。計算機技術與人工智能技術的區別是計算機技術需要人為操作才能發揮其自身的技術，而人工智能可以獨立自主的完成部分工作，人工智能技術對于未來社會的發展與進步提供了基礎。

1.3計算機人工智能技術的應用現狀

人工智能技術的功能強大能夠包含多個處理器，并且針對不同的處理器提供不同的開發策略。在傳統的電氣控制系統中，其控制器一般情況下只能包含較少的處理器，所以處理控制器的功能受到限制。而人工智能的處理器豐富，最常見的包括模糊處理器、神經處理器等。正是由于人工智能的多處理器共同運行的優勢，從而改變了傳統的由于處理器問題影響行業發展運轉質量的現狀。例如在電力行業中，變壓器的性能指標與發電器的性能指標，隨著計算機人工智能的不斷發展，電力系統處理器的容量不斷的擴大，電網中需要的電氣設備與種類也變得更加豐富，這是人工智能在其中發揮了重要的作用，人工智能技術不僅運用在礦山的開采中，同時涉及到我國的各行各業，例如醫療、航空、電力等。這些行業的系統運行較為復雜，從前期的智能化設備的設計到后期的生產使用與反饋，每個環節都需要結合調整改進與升級，保障各行業在使用人工智能技術的同時，行業發展更加迅速。

2計算機與人工智能技術在電氣自動化控制中的主要功能分析

2.1數據采集與處理功能

計算機與人工智能技術使得工作人員在實際工作中只需要掌握對電氣自動化控制面板的操作，工作人員不需要通過腦力開展大量的分析與計算，只需要對人工智能采集的數據進行及時的觀察與搜集即可，最終實現電氣自動化設備的進一步發展。

2.2系統的實時監控與警報功能

在電氣設備制造過程中，一般缺乏對于生產的實時監控，導致安全事故的發生時無法總結其他的問題，既為后期避免類似的問題提供參考依據，同時對于即將發生的異常問題，也無法觸發警報，因此需要對安全隱患進行及時的排查。而計算機人工智能技術的主要特點之一就是開展實時監控與警報功能，在生產過程中開展對于設備的實時監控，在發生異常情況時，能夠及時發出警報，通知工作人員對于電氣設備進一步運維與檢修，降低事故發生的概率。而對于沒有及時控制的事故，人工智能系統也能記錄事故發生的數據變化，為后期避免同類問題提供數據支持，為后期的生產升級提高基礎。

2.3操作系統控制功能

傳統的機械控制臺操作主要是依靠工作人員在控制臺的值班，輪流查看相關數據的情況。而人工智能技術主要借助計算機通過智能設備操作，不僅可以遠程操作而且可以對操作的人員實現不限區域、不限人員數量的操作，降低傳統電力控制臺對于操作人員的人數限制、位置限制等，為電氣設備自動化發展貢獻重要的技術。

3計算機與人工智能技術在礦山電氣自動化控制中的實際應用

3.1計算機與人工智能技術在礦山電氣自動化運用中的優勢

計算機與人工智能應用為礦山的開采帶來了較大的技術升級。其主要的優勢包括了以下幾個方面，其一是人工智能技術的控制臺可以借助編程語言，根據實際工作內容設置相關的控制臺，在實際操作過程中能夠快速索引到相關的信息與數據，對參數進行及時的調整；其二是能夠對相關的操作與作業現場進行實時的監控，監控的內容與范圍不斷擴大，同時監控的開展不會受到天氣與人員的影響，抗干擾能力突出；其三是人工智能技術可以結合其自身的技術特點能夠開啟更加優質的控制模式同時降低人力物力的損失。最后體現在對設備異常模式的控制，能在機器產生異常時及時出現報警與調整的模式，提升穩定性同時能夠協調人工智能的一致性。

3.2優化電氣設備的設計

礦山的開采需要隨著社會經濟的發展而不斷擴大，在礦山開采過程中借助電氣設備能夠高效的完成開采工作，滿足社會生產的需求。而現代化的開采設備需求對于礦山的開采具有重要意義。利用計算機和人工智能技術對于礦山開采的設備進行了設計優化升級，其中包括了從電子科學、機械設計等內容，而在設備的設計過程中，必須要縮短設計周期，搶占市場份額，將設計的成果投入到實際的礦山開采過程中。需要注意的另一個重點是由于開采設備設計到礦山開采的整體工作鏈條較長同時研發難度較大，但在技術研發過程中不能為了研發速度而忽視了對于技術優化的高標準，降低對于人工的依賴，減少人力資源的投入，有利于人工智能技術能夠集中力量優化設計，參數設置根據實際工作需要設計更加合理，提高數據準確性的同時提升的產品的性能。

3.3加強電氣系統運行的智能控制

智能化的機械設備能夠有效提高礦山生產的效率，先進的礦山開采效率與質量是現代礦產企業競爭力的重要來源，因此現代礦產企業想要保持競爭力，則必須使用將計算機人工智能技術與機械技術相互融合的電氣系統。在傳統設備控制器的基礎上，結合人工智能，工業生產中的數據處理與信息決策使用人工智能技術，提升人工智能技術對礦山開采的進一步發展。再通過人工智能技術做出相關開采的指令，實時掌握開采的情況與電氣設備的運行情況，一方面提升了礦山開采的效率，另一方面人工智能系統降低了大量重復性的工作內容，為人力資源的整合做出了重要貢獻。最后人工智能結合了計算機運算速度較快的優勢，使得系統能夠短時間內對信息進行批量化處理并做出正確的決策，為礦山自動化技術的進一步發展做出貢獻。

3.4提高電氣設備的故障診斷效率

礦山開采的過程中依賴多個設備同時運轉，且各個設備都是開采鏈條中不可缺少的因素，因此當某個設備發生故障則會影響到整體礦產開采的正常運轉，而依靠人工和傳統的控制器，故障排查工作的效率較低，不僅影響了生產安全同時也會影響企業的經濟效益。在此基礎上，發揮人工智能技術對于電氣設備的故障診斷升級對于礦山開采具有重要的作用，一方面人工智能能夠通過其專家系統與模糊理論相互結合，迅速掌握所有生產相關的實時數據，另一方面通過對系統進行智能化控制，找到故障產生的位置，對故障設備進行替換，降低設備故障對于礦山開采產生的影響，降低企業的經濟效益損失。

4結語

計算機與人工智能的發展，使得傳統的社會生產行業將機械技術與智能技術進一步的融合，推動了工業生產電氣自動化控制，提升了工作效率與工作質量。在傳統的控制器中，需要人工不斷操控控制臺調整機器的運行狀態，同時需要定期對于機器進行檢驗與維修，避免機器故障影響社會生產的正常運轉。人工智能的機器控制對于電氣自動化的發展是更科學高效的技術。計算機人工智能技術在礦山電氣自動化控制中的進一步運用，不僅能夠提升對于礦山開采的實時監控水平，同時能夠提高開采的效率與安全性，為礦山開采企業的發展提供了技術支持，最終為機器自動化控制應用提供了有利條件。

參考文獻

[1]徐小云.人工智能技術在礦山計算機電氣自動化控制系統設計中的應用研究[J].科技資訊,2020,18(09):5-6.

第3篇：人工智能的應用范文

關鍵詞：檔案管理；信息化；人工智能技術；安全；網絡

1人工智能技術與檔案管理

1.1人工智能技術

在20世紀50年代中期，歐美等發達國家就已經率先提出了人工智能的概念，并且將這一理論概念逐漸的發展成為了現實存在的技術，震驚了學術界。目前，科學家們致力于研究更加精深的人工智能技術，為此開發了多種多樣的理論原理，而人工智能也隨著經濟全球化得到了普及，被運用到了全球的各個角落當中去，為各行各業的生產力發展提供了巨大的動力。當然，人們所提到人工智能技術的時候，首先會提到的就是AI技術，它是人工智能技術的一個縮寫，是通過計算機網絡的方式將多個系統集合起來，從而形成一個可以模擬人腦的智能機器，人工智能技術包括了機器視覺、指紋識別、人臉識別、虹膜識別、智能搜索和專家系統等。從這個角度來看，人工智能技術實際上是對人的大腦的一次復制和模擬，尤其是對人腦當中的思維意識和思維過程的一次模擬，但人工智能并不能夠與人腦完全等同，他只是人腦的一個低端復制，并不能夠超過人的智慧，也不能夠進行獨立的人類思考。

1.2檔案管理

檔案管理這項工作屬于行政管理工作的范疇，它普遍存在于各行各業和各個層次的公司當中，即便是在規模小的公司，也一定都會具有相應的檔案管理工作和專門的負責人員。在傳統的檔案工作當中，人們主要是通過記憶和書寫的方式將一本本檔案進行反復的裝訂和整理，并且撰寫目錄，相對來說耗時耗力，出現錯誤的可能性也十分的高。隨著科學技術的不斷發展，人們更多地將計算機信息技術運用到了檔案管理工作當中去，極大地解放了這項工作的生產力，提高了檔案管理的工作效率，也使得越來越多的管理人員能夠從繁雜的檔案整理和文書撰寫當中解脫出來。檔案管理的內容和項目是復雜的，除了一般的人事檔案以外，還包括了文書檔案、發展檔案、項目檔案、財務檔案等等內容。

2人工智能技術在檔案管理信息化中應用的必要性

2.1降低錯誤率

將人工智能技術科學地運用到檔案管理工作當中去，最顯而易見的一個優勢就是可以極大程度上降低檔案管理的出錯率。目前，利用人工智能技術當中的智能檢索技術，就可以輕易地降低檔案管理和借閱過程當中的錯誤率，無論是利用語音輸入還是圖片檢索的方式，都使得檢索途徑逐漸的優化和拓寬，也使得檢索的時間成本正在不斷的被壓縮[2]。另外，有部分工作人員在進行關鍵詞檢索的時候，可能對于自己想要的檔案和主要的內容還是比較模糊的，這時候利用智能檢索技術當中的延伸檢索技術，可以對其他相關的檔案內容和關鍵詞進行一個拓展和推送，使得用戶既能夠了解到目前所需的、與關鍵詞相關的檔案內容，同時又可以了解到與這些檔案相關聯或其他用戶較多搜索的關聯檔案內容。即可以不再依賴人力進行檔案文字的查閱，通過計算機網絡的關鍵詞檢索就可以完成檔案的查閱，極大地降低了錯誤率。

2.2提高管理效率

以項目檔案為例展開論述的話，當企業展開一個經濟活動和項目的時候所需要收集的檔案是多方面的，不僅包括了企業的前期投入以及招投標的各個環節，同時也包括了企業的預算以及最后的企業項目負責人員、企業項目決策會議內容等等。如果可以利用人工智能技術，首先在計算機網絡當中編制一個成熟的程序，將這些不同的環節和內容首先預留出來，然后再進行完一項工作以后，自動自發地將工作所涉及的檔案內容和具體信息上傳到計算機中來，最終當整個項目完成以后，就能夠形成一份十分詳實且準確的項目檔案。這種方式可以節約檔案管理人員大量的時間，使得他們不用整日被淹沒在浩瀚的數據信息當中。檔案管理人員往往只需要在后臺進行簡單的編程操作和掃描工作，就可以將所有的項目信息收錄起來，在后期進行簡單的排版和目錄編制，即可完成一本優秀的項目檔案[3]。

2.3減少成本投入

在人工智能可以節約成本這方面，有部分中小企業會表示出較大的質疑情緒，他們認為，人工智能技術相較于傳統的聘用管理人員需要付出更多的科技成本，并且后期的養護和維修成本也是一筆高額的支出。人工智能技術是一項長遠的投入，當購買一套人工智能技術以后，不僅僅代表著購買了其中的編程和設備，更多的是購買了其中所包含的配套設施和服務，也就是后期的各種更新和維護服務。在傳統的檔案管理工作當中，企業需要雇傭大量的管理人才，需要付出巨額的人力資源成本，并且還需要繳納相應的保險支出部分福利。而人工智能技術則更像是一種一次性的投入，僅僅需要在前期支付一筆大額的設備使用和專利使用費用即可。同時，人工智能技術也不需要休假，24h都可以進行工作，工作效率也會一直處于飽和狀態。人工智能技術從長遠來看，對企業的成本產生了巨大的節約作用。

2.4提高安全性

對于一些大型的企業項目和國家機關事業單位來說，在檔案管理的工作當中，最重視的就是安全性問題。在傳統的檔案管理工作當中，主要是依靠人力來完成管理工作，這樣一來就存在著很多的不確定性，一旦檔案工作人員自身的思想意志不夠堅定，就非常容易出現以權謀私販賣企業經濟信息，以及泄漏政府核心機密的問題。現階段，如果可以使用人工智能技術來代替傳統的人力管理，那么相對來說安全性就得到了保障，人工智能技術可以根據前期編程員所設置的種種權限，一些不具備權限的人員想要查閱這些檔案是絕對不可能的，而這些檔案也必然會在多重安全密鑰的加密之下，更加穩妥的被保管在計算機硬盤當中。但這一切都需要建立在已經能夠對檔案管理信息化系統的安全性充分保障的基礎之上，也就是需要建立起更加牢固的防火墻，有效地規避黑客風險和病毒風險。

3人工智能技術在檔案管理信息化中的應用措施

探討人工智能技術在檔案管理信息化當中的應用措施，更多的是從技術角度進行探究的。本文按照不同的技術層面對措施進行分類探究，重點提出了系統智能識別技術、指紋虹膜識別技術以及網絡平臺共享技術3項內容。

3.1系統智能識別技術

人工智能技術最核心也是最基本的技術，就是系統智能識別技術，這一技術也是目前人工智能技術當中發展最為成熟，運用最為廣泛的一項技術。目前所探討的系統，智能識別技術就是經常能夠在搜索引擎上使用的搜索框，目前在智能識別技術當中，不僅僅可以通過文字的形式進行檢索，同時還可以通過語音的形式進行檢索，通過圖片的形式智能判斷，而這些技術都可以被廣泛地運用到檔案管理的信息化工作當中來。舉例來說，如果想要進行查閱檔案工作的時候，就可以利用系統智能識別技術，將已知的檔案文號或者檔案標題或者是檔案當中內容的關鍵詞放置到搜索框當中，只需要輕輕的點擊檢索按鈕，那么即可以搜索出與之相關的各種檔案。在語音識別技術方面同樣如此，可以通過語音的方式將所口述的內容轉化成為文字，在系統當中自動的進行檢索，尋找所需要的檔案。而圖片智能識別技術則更多的被運用在一些歷史檔案和項目檔案當中，例如企業在發展的過程當中所興辦的一些項目可能已經年代久遠，記不清當中的關鍵詞和具體信息，但是在官方網站上具有當時項目的相關圖片，那么就可以將圖片放置到搜索框當中點擊搜索。包含此圖片或相近圖片內容的檔案就會一目了然的展示在我們的面前[4]。

3.2指紋虹膜識別技術

在前文中已經提到，對于檔案管理工作來說，其最重要也是最難克服的一項問題就是安全問題，如果安全問題無法得到保障，那么檔案當中的信息就時刻都有可能被暴露在大眾的面前，尤其是在涉及到一些經濟項目或政府機密文件的時候，安全問題應當是我們首要需要保障的。利用指紋識別技術和虹膜識別技術，就可以很大程度上杜絕安全隱患[5]。舉例來說，當查閱一些機密文件的時候，那么首先就可以對查閱人的虹膜和指紋進行識別，在前期檔案管理工作的時候，要對這些機密文件進行權限的設置，只有專門的人員才能夠查閱這些文件。例如，政府工作當中的一些文書檔案和人事檔案，涉及到了機關內部的人事調整和編制職數，這些都屬于機密的內容，而在進行檔案管理的時候，就可以將人事檔案管理的工作人員、主管領導和單位的主要領導作為可查閱人員，將他們的指紋和虹膜錄入進來。在后期，如果他人想要查閱這些檔案的時候，系統就會自動的對這個人的虹膜進行掃描，一旦發現不匹配的問題，就會在系統內產生警告信息，并且直接以短信和電子郵件的形式發送至主管領導及人事檔案管理人員的手機當中，可以有效對可能存在的風險產生一個預警機制。當主要領導和檔案管理的負責人員看到某些人妄圖窺探企業的機密檔案的時候，那么就能夠做出相應的處罰條例，積極地調整管理制度，這就可以使得檔案管理工作逐漸朝著更好的道路發展，實現一個良性循環。

3.3網絡平臺共享技術

檔案的查閱、借閱以及歸還是一項十分復雜的工作，在傳統的檔案管理流程當中，主要是通過紙質文件的形式逐級進行向上審批，尤其是在涉及一些機密和機要文件的時候，更需要進行一個繁雜的審批流程。這時候，如果能夠利用人工智能技術當中的網絡平臺共享技術，將這些審批流程進行簡化，通過電子計算機或者說是OA軟件的形式，在網上平臺就能夠完成各項審批工作。與此同時，在企業或單位內部一些可以公開的檔案文件，可以利用平臺中的共享技術直接展示在企業和單位的局域網絡當中，只要是企業內部的人員，都可以通過自己的賬戶和ID進行直接登錄和查閱[6]。舉例來說，如果在新人培訓的環節當中，需要讓新人更多的了解到這個企業的發展歷程和其中蘊含的深厚企業文化，那么就可以讓這些員工登錄計算機系統，在局域網內搜索相應的檔案。這些檔案當中記載著企業的發展歷程是可以被完全公開的，不含有一些機密內容的，這樣一來，員工的借閱檔案和查閱資料，不需要經過繁雜的審批手續，大大減輕了檔案管理人員的工作負擔，真正實現了簡政放權，做到了工作流程的優化與高效。

3.4智能檢索技術

人工智能技術作為一種高科技的技術，其研發的主要目的就在于解放生產力，提高工作效率，將人工智能技術廣泛地運用到檔案管理工作當中，來也可以達到這一目標，幫助檔案管理工作的效率實現大幅度的提升。現階段，如果可以采取人工智能技術來進行智能檢索的話，可以極大地解放生產力，使得傳統的檔案管理工作人員的工作壓力得以釋放[7]。舉例來說，如果在電子檔案排布方面可以按照其重要程度和具體價值進行順序排放的話，那么就可以在后期的檢索中，同樣按照這一排序標準得出最終的檢索結論。與此同時，采取智能檢索的方式，不僅可以對想要獲知的信息進行檢索和取得，同樣也可以利用人工智能技術將某一用戶的多次檢索關鍵詞及結果統一起來，科學的計算出這一用戶的使用需求和未來檢索預期，并為其推薦相關的關鍵詞及檔案。這不僅依靠單一的檔案檢索系統，更多的是需要專業技術人員能夠在聯網和共享平臺的基礎之上，開發一款多個檔案局共享的計算機管理軟件系統，使得各個局和部門的檔案信息，能夠有效的歸類和統一[8]。

第4篇：人工智能的應用范文

關鍵詞 計算機 人工智能 技術應用 發展趨勢

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A

在早年的科幻電影中，總是會出現機器和人的_突，在不少該題材的電影中，機器人因為人工智能技術被賦予了生命，從而引發了一系列的問題。時至今日，該場面似乎已經成為現實，計算機人工智能技術已經得到非常廣泛的發展和應用，已經不單單應用在機器人領域，還在社會學、工業發展、哲學、游戲業等多種學科和行業中得到極為廣泛的應用。伴隨著互聯網技術的不斷發展和各種智能設備的“平民化”，人工智能技術在未來相當長一段時間內都還會是一個較為熱門的話題和學科。

1計算機人工智能技術概述

1.1人工智能技術的概念和提出

2016年，在世界范圍內有一個新聞被人們津津樂道。AlphaGo挑戰人類圍棋高手，并且以4：1的比分戰勝了世界圍棋冠軍李在石。這個被人們愛稱為“阿爾法狗”的人工智能機器人就涉及到了當下非常流行的一個話題：人工智能。

人工智能技術是計算機科學的一個重要分支，它指的是利用計算機的運行，使原本不具備自主意識的計算機硬件設備能夠以類似人類反應的方式，使計算機硬件實現表面上的“智能化”，從而使人類生活更加便捷的一種技術。傳統的人工智能技術被人們熟知和了解主要是在智能機器人領域，而我們這里所要討論的人工智能技術是范圍更加廣泛的，包括有虛擬現實技術、語音識別技術、自動處理技術、機器博弈技術、計算機神經網絡等多個分支、多個方面的技術總稱，并且隨著科學技術的發展和進步，人工智能技術的內涵和外延還將不斷拓展。

1.2人工智能技術的發展沿革

人工智能技術依托于計算機技術的發展而誕生，所以人工智能技術迄今為止仍然是一項“年輕”的技術，它在上個世紀五十年代由美國的“人工智能之父”麥卡錫提出，是一門涉及到了計算機技術、信息學、心理學、哲學等多個學科的綜合性學科。人工智能技術可謂命途多舛，在剛剛提出不到十年的時期，就進入了瓶頸期，直到上個世紀八十年代末才得以發展。在上個世紀八十年代后，隨著計算機技術的民用普及化以及互聯網的出現與發展，人工智能技術才得到長足的發展，在諸多分支領域中取得了不小的成就。

2計算機人工智能技術的實際應用

2.1人工智能技術的主要分類

人工智能技術是一項內涵非常豐富的技術，它并不僅僅指的是字面上的單純“智能”。人工智能技術從大的框架上分類主要包括四個方面的主要內容：（1）智能感知。智能感知顧名思義就是以計算機技術賦予無生命的設備模擬感知的功能，使機器能夠自主識別出人類常常通過感官感知的周圍事物；（2）智能學習。學習能力一直是人類區別于其他生物的最重要的能力，而人工智能技術在近些年也在該領域取得了突破性的進展；（3）智能推理。“阿爾法狗”能夠與人類對弈，固然有許多非常復雜的機制，但是其中最主要的一點就是其具備了一定的智能運算和推理能力；（4）智能運動。這項人工智能技術也就是一般人理解的狹義上的人工智能，最具代表性的就是智能機器人的發明和進步。

2.2當前人工智能技術的實際應用

當前人工智能技術在社會生活的各個領域和各個層面都得到了較為蓬勃的發展，受限于文章篇幅本文不可能將其一一列舉，這里筆者將具有代表性的幾項人工智能技術的應用進行簡要的羅列和分析。

2.2.1游戲人工智能技術

在當前時代中，“游戲”已經成為橫跨各個年齡段的一個非常熱門的詞語，在當前時代幾乎沒有人不知道計算機游戲，也基本上不存在沒有聽說過或沒有玩過游戲的人，尤其是青少年群體，盡管我們一直在詬病游戲對其的消極影響，但是不能否認，游戲已經成為當前不少人們生活當中不可或缺的重要組成部分。

經常接觸游戲的人都知道，游戲中有一個看不見、摸不著的事物，叫做”AI”，這個英文縮寫即是Artificial Intelligence，直譯過來就是“人工智能”。這里的AI人們常常理解為“游戲系統”。當然，游戲人工智能和學術上的人工智能還是存在一定的差異的，但是它在很多方面與學術人工智能是相得益彰的。例如，游戲AI與學術AI都具有一定的可信性，特別是游戲營造的虛擬空間中，人們幾乎感覺不到自己是在跟計算機交流，而總是身臨其境地認為自身在與其他的玩家進行溝通交流。

2.2.2工業生產應用

人工智能技術在工業生產中的應用非常廣泛，其在工業生產中主要應用到的人工智能分支技術是人工神經網絡。嚴格意義上來說神經網絡學科的誕生要比人工智能技術更早，但是隨著人工智能理論的誕生和發展，賦予了神經網絡技術更加廣闊的發揮空間。

當然，由于工業是一個非常龐大的概念，所以我們截取工業生產中的一個小的領域――鍋爐燃燒技術中的人工智能進行簡要的介紹。在鍋爐燃燒技術優化過程中，最重要的一點就是要進行算法上的優化。當前已經趨于成熟的人工蜂群算法就是人工智能技術的重要類型之一。人工蜂群算法是一種仿生的算法，模仿蜂群在復雜環境中的活動，產生了I-ABC、PS-ABC、PS-ABCⅡ等多種算法，通過檢測鍋爐燃燒的狀態分析出燃燒的最佳運行狀態，并進行實時的調整。

當然，除了生產行業之外，令很多人都意想不到的是，在公共設施建設領域人工智能技術也發揮著非常重要的作用。例如，在城市公路隧道建設中，常常用到故障樹分析法。這種方法是一種運用邏輯的方式來進行復雜分析，從而以許許多多基本的事件集合來體現總體系統的狀態。通過故障樹的建立，在出現問題的時候，公路內的隧道智能監控系統首先會發現異常，并且分析出具體的異常情形，分別分析和排除車檢器、CO/VI傳感器、火災感應器、FS/FX傳感器、風機、車道燈和照明等的異常，并將這些異常分支連接成完整的故障樹，在故障出現時能夠及時有效地預警并加以解決。

3計算機人工智能技術發展趨勢探析

3.1技術上會不斷有大的突破且應用領域更廣

人工智能技術是一項綜合性極強的學科，它主要依托于計算機技術的發展，并且涉及到多個學科和領域的內容。而計算機技術在經歷了剛剛誕生之后的大爆炸式發展之后，也會趨于平緩；與其他學科和領域的融合也在不斷地進行和深入當中，所以在當前科技背景下人工智能技g的發展趨于平緩是非常正常也合乎邏輯的。

但是未來，人工智能技術將會在技術上迎來不斷的大的突破。一方面，計算機技術還在不斷發展過程中，相對來說發展較為低級的人工智能技術有非常大的發展空間，在技術達到一定的積淀之后一定會迎來非常迅猛的發展；另一方面，當前人工智能技術在不少領域都處于淺嘗輒止的融合狀態，其并沒有達到緊密結合的狀態，所以在未來也有非常大的發展潛力。

另外，計算機誕生之初，體型非常龐大，其主要的功能是為了進行研究以及軍事用途。人工智能技術亦是如此，當前的科學技術條件下，人工智能技術還難以走進千家萬戶，現在所謂的“智能家居”也僅僅是“智能化”的初級階段而已，完全擔負不起“人工智能”的名頭。而隨著技術的發展，人工智能技術將會更加地“平民化”，將會真正走進千家萬戶，科幻電影中的智能機器人與人類和諧相處的畫面相信在不久的將來一定能夠實現。除了人們的日常生活之外，人工智能技術對人類社會影響最大的或許就會使交通和醫療領域，通過人工智能技術，未來的交通和醫療等將會真正實現全自動化，大大提升效率。

3.2倫理問題將會越來越受到人們的關注

從人工智能技術誕生之初，科學家就從來沒有停止過對該項技術的哲學思辨。科學家們在對人工智能技術不斷發展的情況下，也開始注意研究人類思維到底是什么樣的存在？機器到底是否能夠思考？未來人工智能如何跟人類和諧相處？這些問題直到現在也并沒有確定的答案。當前限于人工智能技術的發展水平依然并不太高，所以倫理問題即便被注意，也并沒有得到過多的重視，但是隨著人工智能技術在未來的不斷發展和進步，倫理問題將會成為一個繞不開的話題。該不該賦予智能機器人以適當的“人權”、誰來負責機器人的過錯、如何定位機器人的道德地位都將會是擺在科學家和每一個社會成員面前的重要課題。

所以在接下來人工智能技術將會在科學技術各個領域取得突破性進展的背景下，在研究人工智能技術的時候一定要注意技術和其他方面的內容一起提升、一起發展：（1）要堅持哲學觀念，以的觀點寄到技術的發展。要堅持科技是人類的造物，科技是人類認識世界和改造世界的手段，堅持人的主觀能動性和主體作用，以人為本，消除錯誤和不堅定的思想；（2）要提升民眾的科學知識素養。要想正視人工智能技術帶來的一系列問題，必須要在民眾中普及科學文化知識，讓人們對該項技術都有深層次的了解，就可以避免很多問題；（3）建立起健康的人工智能發展標準，合理規劃人工智能技術的未來發展方向和實際應用，將很多問題遏制在萌芽狀態。

4結語

不管我們是否承認，不管我們是否接受，計算機人工智能技術已經悄然走進我們的生活中，給我們的生活帶來越來越多的便捷。放眼未來，在經歷了三次工業及科學技術革命之后，下一次產業革命說不定就是以人工智能技術的更加成熟及廣泛應用為標志，或許在未來的某個時間，“人工智能+”將會取代當前的“互聯網+”，成為計算機科學技術領域的全新核心詞語。當然，在其發展過程中我們也必須要清醒地意識到人工智能技術并不是萬能的，它也存在致命的缺陷并且很可能對我們現存的倫理觀念產生顛覆性的沖擊和影響，所以我們有必要未雨綢繆，對計算機人工智能技術應用和發展的方方面面進行總結和研究，為該項技術的未來發展和人類的未來發展提供一個更為安全、穩定、和諧的技術環境，從而引領人類的向前進步。

參考文獻

[1] 曹少中，涂序彥.人工智能與人工生命[M].北京：電子工業出版社，2011.

[2] [英]瑪格麗特?A?博登編著.劉西瑞，王漢琦譯.人工智能哲學[M].上海：上海譯文出版社，2005.

[3] 羅勇，向奕雪.計算機人工智能技術研究進展和應用分析[J].電子制作，2014（18）.

第5篇：人工智能的應用范文

[關鍵詞]中國下一代廣播電視網絡；人工智能；數據挖掘；機器學習

1中國下一代廣播電視網絡簡介

所謂“下一代廣播電視網”，指的是中華人民共和國科技部出臺的基于863重大專項高性能寬帶信息網，以IP技術為主要“武器”而形成的系統，其路由交換能力、網絡傳輸速率均以Tbit/s作為單位。其核心為大規模匯聚接入路由器，邊緣網絡架構以“扁平式”為特征，主要接入方式為纜橋、無源光網絡之類技術，可獲得40-100Mbit/s的接入數據速率。具備可管理、可追蹤、可交互、可溝通、可控制、可遷移、可定制、可漫游、可擴展、可運營、可聯網、可互通等12大功能特點。

2人工智能概念

其又叫“機器智能”，指的是“人造系統”所具備的智能。該學科形成于上世紀中期，是一種集中諸多學科之后令其相互滲透而形成的一種“交叉學科”，是一種對優化算法、技術手段、科學原理的運用形式，其實現方式包括諸多領域的算法、方法、原理。

3下一代廣播電視網中“人工智能”的應用分析

3.1產品訂制與推送個性化

目前的廣播電視網對“頻道付費購買”這一功能有所支持，而其功能并沒有真正地精細劃分用戶類型，以至于出現潛在用戶流失、用戶資源浪費等情況。若可按收視習慣特征來將分類與統計進一步精細化，將訂制與推送節目“個性化”，其優勢不言而喻。如今在很多方面都已經有了頗為成熟的“推薦系統”。 而精準推送信息或商品的行為往往可以一方面將搜索過程加以優化，另一方面對用戶體驗加以提升。下一代廣播電視網有必要對此加以借鑒，針對用戶收視習慣來找出相關要素，形成推薦系統。

3.2推送廣告

廣播電視產業中，廣告是一個主要支撐點。傳統廣告的“固態性”往往難以形成按收視群體特點的“對癥下藥”活動。若借助于人工智能技術和大數據平臺，往往能有效地聚集和分類相應的節目和收視群體，如針對男性觀眾較多的足球比賽推送洗滌用品廣告；針對女性觀眾較多的韓劇推送汽車廣告等，以此增加廣告效果，提升經濟效益。

3.3發現用戶行為

鑒于原有的“第三方統計”用戶行為所表現出的難以保證抽樣科學性、統計樣本不夠多、具有時滯性等缺點，下一代廣播電視網便能夠借助于大數據平臺來實時獲取用戶數據，以此更精準地分析用戶行為，并將數據的審視角度多樣化。

3.4指導產品制作

獲得更精細的用戶特征后，“智能技術”可以有效分析各種節目的特點。如各種客觀因素會怎樣對節目產生影響，借助于“機器學習”之類各種技術生成影視產品生產方面的指導方案、時論等。

3.5輿情

“可交互”也是下一代廣播電視網絡特點之一，可以形成細粒度、多角度的用戶與資源間交互，以此來獲得“雙工”效果。如今不少視頻網站都有“彈幕”等各種交互方法，可以既提高用戶樂趣，又獲得用戶意見和觀點。在下一代廣播電視網中應用之，玩我剛能夠很快借助人工智能來找出相關輿情觀點和輿論熱點，其意義甚至超越了行業范疇。

4關鍵技術

4.1云計算技術

至今，云計算技術在諸多關鍵部件方面均已成熟。各種數據、云計算中心也都層出不窮，而下一代廣播電視網也更應形成相應數據中心，從而獲得提升服務質量、拓寬業務服務的基礎。

4.2非關系型數據庫

就廣播電視而言，“橫向可擴展性”是數據庫系統的上層應用關鍵之處。很多應用都以之作為數據處理組件中的重中之重。下一代廣播電視網也同樣可以從自身需求出發來對之加以選擇。

4.3協議、標準制定

因為下一代廣播電視網是基于“多網融合”而成，故而其協議簇必然錯綜復雜。從下一代廣播電視網中應用“人工智能”層面所需，應對其相應協議加以合理制定，盡快形成實用的協議簇。

4.4移動互聯網技術

目前，工業4.0概念、物聯網技術被提及的次數越來越多，而當前研究和產業中，移動計算也已成為熱點。作為下一代廣播電視網，應怎樣在新形勢下發展事業這一課題頗具研究意義。目前，各種通信設備和傳感器均已在移動終端設備中獲得的應用，有必要進一步開展依托大數據和結合人工智能的相應技術，給下一代廣播電視網在此方面的活動提供便利。

4.5信息安全

下一代廣播電視網軟硬件種類迥異、平臺眾多、架構復雜，應怎樣加以有效管控，保證其可使用性、智能性、可擴展性的同時提升其安全性、隱私性等，都需借助于新舊多種方法體系，而隨著周圍環境的變化，“信息安全”已經成為了一個重要課題，“十三五”科研計劃中，國產自主研發已經成為了重要部分，面對多網共同運轉的下一代廣播電視網，更應對其信息安全屬性的保證這一方面的問題加以有效解決。

5結語

總之，人工智能技術堪稱“歷史悠久”，而其在如今又有了頗大的突破――應怎樣將之和下一代廣播電視網結合，以形成“1+1>2”的效果，將是日后研究的關鍵所在。

參考文獻：

第6篇：人工智能的應用范文

關鍵詞：電氣自動化；控制；人工智能；技術；應用

隨著目前科學技術水平的逐步提高，為民眾的工作與工作帶來了極大的便捷，其中，人工智能技術就是現代科技極具代表性的產物。當前，越來越多人已經認識到人工智能技術的優勢，將其應用到不同的行業，其中，在電氣自動化控制工作期間應用該技術能夠降低運營成本，增加工作質量及效率，所以，值得相關人士對其進行深入分析。以下簡要針對其有關內容進行探討，供參考。

一、人工智能技術的概念

對于人工智能技術來講，其指的是建立在人類智能化的基礎理論前提下，進行拓展、模擬及延伸的技術與方法。此方法屬于計算機技術的一個分支，在分析人類智能的實質前提下實施的模擬活動，以此進行智能化生產。通常人工智能化技術的研究范圍包含專家系統即機器人等。同時，該技術還包含很多學科，如：語言學、心理學、邏輯學等。然而，其都是建立在計算機科學的層面上。通常來講，該技術所探究的問題一般較為復雜，人們試圖應用智能機械設備來進行工作。可以說，人類的大腦是最為精密的設備，其中，大腦的思維過程能夠被模仿，智能設備的編程就可以視為一種模仿行為。

二、人工智能技術的特點

作為計算機技術的重要分支，人工智能技術會伴隨著計算機科技的發展而相應改變，其重要的特點之一就是能夠替代人們進行復雜的腦力勞動。通過計算機的編程來處理一些類似信息收集、數據分析、識別圖表等工作，之后進行判斷，總結出相應的應對方法。在電氣自動化領域中，該技術能夠極大程度增強電氣系統的精確性，進而提高工作質量及工作效率，同時還能夠大幅度縮減成本投入，增加企業的經濟收益。在電氣自動化控制領域內，一般多采用人工智能控制河北進行工作。

三、應用人工智能技術進行電氣自動化控制的優點

因為應用的人工智能技術存在差異，所以，其相應產生的控制設備功能也千差萬別。一般來講，智能化的控制設備通常應用非線性的函數近似器進行工作，其較以往的函數估計器相對比，具備十分明顯的優點，大致體現為以下幾方面內容：其一，并不需要對目標的模型進行控制。很多時候，真實控制目標的動態方程獲取十分困難，在設計控制器期間，真實控制目標的模型也會因為很多情況而出現改變，如非線性、參數等經常并不知道，那么，在工作期間應用此種智能技術就可以良好的處理此現象；其二，借助相應調整，增強設備的性能；其三，較以往的控制設備相比，智能技術更方便調節；其四，如果缺少相應的專業知識，借助相關數據資料，也能夠設計智能控制器；其五，可以應用相應信息機語言進行智能控制器的設計工作；其六，此種控制器具有良好的統一性，同驅動設備的性能并不存在關聯；其七，對新的數據及信息具備較強的適應性；其八，能夠良好的處理普通方法無法應對的情況，并且具備良好的抗噪音、抗干擾性能；其九，此種控制器的價格十分便宜，并且方便修改與拓展。

四、在電氣自動化控制工作中應用人工智能技術的措施

（一）在電氣設備內應用智能技術的措施

經過研究表明，在進行電氣自動化控制工作期間，該系統的運行較為復雜，包含各個方面的知識與技能，因此，需要選擇專業技能熟練，素養較高的人從事工作，并且還應增強工作者的責任觀念，從而確保電氣設備可以順利工作。但是，經過適當的操作與編程，人工智能技術可以代替人力進行相應的工作，從而極大程度提高了設備的工作速率與質量，同時還能夠縮減相應的勞動資金投入，增加企業經濟收益。

（二）在電氣控制工作中應用智能技術的措施

在電氣領域內，控制工作是十分重要的內容，假如能夠達到自動控制，就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。智能技術中的模糊控制、神經網絡控制及專家系統是較為常用的控制電氣措施，并且效果良好。以模糊控制為例，簡要分析智能技術在電氣控制中的應用。在電氣直流傳動控制期間，較為常用的模糊控制方法有Sugeno與Mamdani兩種技術，后者被廣泛應用在控制調速方面，而前者則屬于后者的特殊情況。模糊控制方法替代了以往的控制設備，能夠高質量的處理交流傳動控制的相關問題，進而提高工作質量及工作效率，增強企業的市場競爭能力。

（三）在日常操作期間應用智能技術的措施

對于電氣行業來講，其與民眾的日常生活與工作都存在緊密的關聯，因此，轉變以往繁瑣、復雜的操作方法，增強電氣系統的工作質量及效率是十分重要的事情。將智能技術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，僅需在室內借助電腦就能夠完成有關控制，進而達到遠程操控的功能。同時，還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。另外，借助智能技術還可以自行制作表格，從而縮減了工作時間，提升了工作效率，降低了工作強度。

（四）在故障診斷期間應用智能技術的措施

神經網絡、模糊理論及專家系統是智能技術進行故障診斷的重要方式，三者在判斷故障與事故期間發揮著重要的作用。因為遭受多方面因素的作用，在進行電氣運行期間，經常會出現事故或者故障，假如無法對其進行精確判斷，及時找尋原因并予以處理，則很容易造成嚴重的經濟損失。傳統的故障診斷方法較為復雜，同時精準性較差。例如：針對變壓設備來講，傳統的故障判斷方法需要先把變壓設備分解的氣體收集在一起，然后針對收集的氣體進行研究、判斷，從而找尋故障的成因。此種措施不但需要消耗大量的時間，同時工作量較大，耗費精力，另外不會馬上獲取結果，還經常出現判斷措施的情況。同時，處理故障的措施也十分繁瑣。由于工作效率較低而引發的經濟損失也十分巨大。相反，借助智能技術，將神經網路、模糊理論等系統的結合在一起，就能夠處理以上問題。并且還能夠增強故障的判斷精準度，從而為后續處理故障等提供充足時間。

（五）在簡化自控流程期間應用智能技術的措施

電氣領域的自控流程較為復雜，對各個步驟的要求十分嚴格，假如出現細小的操作失誤，就容易造成嚴重的事故，引發不可預計的經濟損失。人工智能技術能夠良好的處理此項問題，其借助分析并整理平時的信息，進而設計相應的故障處理方法，盡可能確保電氣自控工作的質量。另外，該技術借助對設備的遠程控制，將控制過程簡化，為技術從業者維修與檢察設備提供了方便。

總結：

總而言之，隨著社會經濟的不斷發展，人們的生活質量及生活水平逐步提高，對智能技術的關注度相應提升。在電氣自控工作期間應用智能技術能夠良好的提高工作精確度，增強工作質量，縮減資金投入，增加經濟收益，提高企業市場競爭能力。因此，相關工作人員應不斷提高自身的專業能力及綜合素養，深入對智能技術進行研究，從而更好的發揮智能技術的優勢，為人們提供更優質的服務。

參考文獻：

[1]郭策，范然.設計智能建筑電氣自動化系統的思路[J].中國新技術新產品，2012（05）.

[2]朱子龍.人工智能技術在電氣自動化控制中的運用探討[J].科技創新與應用，2012（17）.

第7篇：人工智能的應用范文

關鍵詞：人工智能；自動化；電氣

電氣自動化是研究與電氣工程有關的系統運行、自動控制等領域的一門學科。由于電氣設備從設計、生產到運行、控制，每個環節都是一個復雜的過程，傳統的方法有時很難適應。國內外的電氣科技工作者將人工智能技術引入到電廠電氣自動化系統中，并取得了突破性進展，已經廣泛應用電力領域中。

一、人工智能理論分析

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。人工智能研究的一個主要目標就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工作。

編程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。

二、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AI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。這些AI函數近似器比常規的函數估計器具有更多的優勢：

（1）它們的設計不需要控制對象的模型(在很多場合，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存在不確實性因素)。

（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。

（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。

（6）它們有相當好的一致性(當使用一些新的未知輸入數據就能得到好的計)，與驅動器的特性無關。

三、人工智能的應用現狀

隨著人工智能技術的發展，相關科研人員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。

（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。電氣產品人工智能優化設計大部分采用遺傳算法或其改進方法。

（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。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）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運用不多。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。

四、人工智能調節器在電廠電氣自動化系統改造中的應用

（1）整體概況

假設安裝5臺發電機，其中#1、2、3、5 機為12MW機組，#4機容量為15MW。有六臺主變壓器和一臺高壓備用變壓器，其出線電壓有三種電壓等級：10kV母線東西兩段、35kV母線南北兩段和110kV母線一段，均可通過聯絡變壓器和母聯開關互聯。發電機出線電壓為6kV，高壓廠用電經電抗器取自發電機端，5臺機電氣部分在主控制室控制，各臺機分設汽機和鍋爐控制室，通過指揮信號及電話聯絡。

#1機組設備現狀：

#1發電機出線經王1斷路器同期并入6kVI段，可選擇兩種運行方式接入系統：經#5主變接入10kV母線，或經#1主變接入35kV系統。發電機勵磁系統采用直流勵磁機加磁場變阻器的他勵勵磁方式，手動調節，繼電強勵，設計有KFD-3型自動勵磁調節器，長期不用。同期并網有手動和自動兩種，有ZZQ-5自動準同期裝置。發變組保護采用電磁型保護繼電器。

（2）系統解決方案

整個系統終期規模包括電廠全廠電氣系統：添加AI―808人工智能調節器，110kV、35kV、10kV 線路；5套發電機變壓器組，以及與各發變組單元配套的6kV廠用電系統、勵磁系統等。整個系統間隔層裝置超過120個，本期工程包括1#發電機；1B、5B(聯絡變)兩臺主變壓器，1#機廠用電系統，間隔層共計30個裝置，通過光纖自愈環網聯網實現人工智能化的管理。

本次#1機電氣自動化系統改造涉及的電氣設備：

主變#5B高低壓側斷路器王105、王605及隔離開關王105東、王605甲、王605母。

主變#1B高低壓側斷路器王351、王601及隔離開關王351北、王351南、王601甲、王601母。

發電機出口斷路器王 1，及隔離開關王 1 甲、王 1 母。

廠用電抗器高低壓側斷路器廠 611、廠612 及隔離開關廠611母、廠611甲。

發電機端 PT王1，王1。

6kV I段 PT王600表及隔離開關王600

6kV廠用工作段備用進線開關廠610及母線PT。

低壓工作變41B、45B及40B的進線開關廠61、廠65、廠60。

低壓380V工作四段工作進線開關廠411、廠451，備用進線開關廠410、廠405以及母線PT。

6kV 廠用電的備自投和380V廠用電的備自投。

廠用高壓輔機#1排粉、#1給粉、#1磨煤和#2給水。

10kV 線路王11、王13、王14、王17、王18 間隔所有開關及隔離開關。

10kV母線PT、母聯開關王502及隔離開關。

（3）改造后實現的功能

數據采集與處理：對所有開關量、模擬量的實時采集，并能按要求處理或存貯。

畫面顯示：模擬畫面真實顯示一次設備和系統的運行狀態，可實時顯示電流、電壓等所有模擬量、計算量、隔離開關、斷路器等實際開關狀態及掛牌檢修功能，能生成歷史趨勢圖。

運行監視：具有對各主要設備的模擬量數值、開關量狀態的實時智能監視，有事故報警、越限和狀態變化事件報警，事件順序記錄、聲光、語音、電話圖象報警。

操作控制：通過鍵盤或鼠標實現對斷路器及電動隔離開關的控制，勵磁電流的調整。按順控程序進行同期并網帶負荷或停機操作。系統對運行人員的操作權限加以限制，以適應各級運行值班管理。

故障錄波：模擬量故障錄波，波形捕捉，開關量變位，順序記錄等（包括主要輔機）。

在線分析：不對稱運行分析、負序量計算等。

第8篇：人工智能的應用范文

關鍵詞：智能機器人 人工智能 系統架構

中圖分類號：TP242.6 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2016）08（b）-0010-02

1 智能機器人簡述

隨著電子、半導體、計算機及互聯網等信息技術的飛速發展，機器人的應用越來越廣泛，已經被使用于軍事、醫療、娛樂、服務等眾多領域。目前，在機器人技術與人工智能科學相結合后，機器人演變為可感知外界信息變化、獨立思維和自主行動功能的高度智能化機器，和以往熟知的工業機器人相比，表現更為自主化加人性化，能協助人類完成更復雜的任務。

2 智能機器人關鍵技術

目前，國內外智能機器人相關領域的技術發展很快，其中最為關鍵的技術涉及到環境感知、自主定位和運動控制這3個重要的問題。

如果在室內環境中，智能機器人必須依賴機器視覺，同時借助于其他環境感知傳感器進行場景識別和行動導航；而在室外環境的應用中，復雜多變及光照明暗變化的影響，使得環境感知的實現要求很高，實時性處理要求也更高，因此，多傳感器信息融合及對環境建模是智能機器人感知系統需要克服的技術難題。

作為智能機器人，自主定位問題也是必須解決的關鍵技術。目前，最常用的自主定位技術是基于慣性單元的航跡推算技術，需要對機器人的位置進行遞歸推導，由于誤差積累等因素，使得航跡推算法僅適合于短時、短距離運動的位置姿態估計；對于大范圍的動作定位，常常需要圖像傳感器進行環境觀測，然后再與環境地圖進行匹配，從而實現機器人的精確定位。

機器人一般是將終端軌跡規劃與穩定控制相結合來實現運動控制。機器人的每一個動作，必須預先規劃好運動軌跡，然后根據運動學獲取各動作關節的旋轉角，實現連貫動作。由于在實際環境中，存在很多擾動因素，需要不斷對角度反饋校正，才能保證穩定性。

3 智能機器人系統存在問題

隨著人們對智能化機器的要求越來越高，機器人的自主意識和模擬類人行為逐漸成為研究的熱點。而傳統機器人主要存在問題如下。

3.1 環境穩定性低

在多變的環境中或異常情況下，機器人經常會工作不正常或罷工。

3.2 獨立自主性差

遭遇陌生環境時，難以自主調整，自主規劃，需要太多的人工干預。

3.3 大腦不夠發達

存儲信息量不足，只能完成短期或程序化的記憶，無法形成經驗積累，出錯幾率很高。

3.4 服務意識低下

缺乏人類的思想行為常識和基本邏輯推理能力，難以適應場景變化。

3.5 人機交互不夠友好

機器系統仍然很難使用公共的表達與人順暢交流溝通。

4 智能機器人系統架構

人工智能（Artificial Intelligence）簡稱AI，是開始于20世紀的一門新興技術科學，是研究開發模擬人腦和擴展人的行為的智能化理論方法和技術應用系統。人工智能算法是實現智能機器人所必需的重要技術手段，也是機器高級智能的本質，其中最有效的算法就是深度學習。借助于此算法，人類終于找到了處理“抽象概念”這個難題的方法，同時為機器人能夠實現類人一樣的高度智能化提供了有效的途徑。

通過對目前人工智能的現狀和機器人實現技術的深入研究與探討，筆者提出了一種具有深度學習和認知推理能力的智能機器人系統架構，該系統架構主要包含下面幾個模塊。

4.1 記憶存儲模塊

該模塊的主要功能是通過存儲和關聯算法來實現機器人記憶中的知識。每個記憶單元可以提供不同類型的知識，而不同的單元之間相互關聯，這些關聯能夠反映機器人存在的真實世界的動態變化。

4.2 推理與規劃模塊

該模塊是在層次任務格式下建立機器人預先行為規劃描述，并把預定規則嵌入到控制邏輯本體，為機器人控制提供行為規劃器。機器人根據執行結果，做出可獲取的邏輯推理，不斷修正規劃描述和再規劃，借助失敗分析和恢復的方法，將經驗導入規劃器，實現連續動作推理和行為規劃功能。

4.3 深度學習模塊

該模塊由監督學習模塊和非監督學習模塊構成。為了適合不同的應用場景和功能任務，機器人需要對物體進行分類，同時獲取相關的特征值，而監督學習就是通過人類已有的數據詞匯指導機器進行學習。非監督學習模塊的任務是在很少或沒有監督的情況下，通過對大數據樣本觀察和探索，來獲取人類常識。通過構建具有多級隱層的非監督學習模型，以及借助海量的數據訓練，機器人能夠自主學習更有價值的特征值，從而不斷提升系統行為準確性。

4.4 主控制模塊

該模塊主要功能是從系統整體層次上，協調和執行規劃執行器的輸入輸出行為動作，監控系統運行情況和負責異常處理控制機制。

機器人只有植入人工智能算法及技術，才能向更高智能進化，通過不斷學習經驗，形成常識性的見解，能夠理解人類語言，用人類語言同操作者對話，具有了人類記憶和學習特性的本領，這樣的機器人或許才是人類希望擁有的理想智能機器人。

5 結語

盡管人工智能與機器人取得了顯著的成效，但機器人還遠沒有達到其應具備的智能水平。問題所在，不只是電腦運算處理速度不夠和感知傳感器性能及種類不足，而是在其他方面，如編制機器人理智行為程序的設計思想還不夠完善。

參考文獻

[1] 曹文祥，馮雪梅.工業機器人研究現狀及發展趨勢[J].機械制造，2011（2）：41-43.

[2] 白云飛.機器人發展關鍵問題研究[J].機械工程與自動化，2011（5）：155-156.

[3] 田洪娜，王佰才，鄭雪林.智能機器人在科普中的應用[J].機器人技術與應用，2012（6）：22-24.

[4] 彭圣明.機器人控制系統建模及運動規劃研究[D].華南理工大學，2011.

第9篇：人工智能的應用范文

人工智能的研究領域分支較多，從研究角度來分有三大分支：知識工程、模式識別與機器人學。當今社會，許多以機器人為題材的電影受到人們的喜愛，如《異形》，《終結者》，《銀翼殺手》等。這些電影也表現出人們對機器人領域的重視。“機器人”一詞起源于捷克語，意為強迫勞動力或奴隸。這個詞是由劇作家 Karel Capek 引入的，他虛構創作的機器人很像Frankenstein 博士的怪物-化學和生物學方法而不是機械方法創造的生物。但現在流行文化中的機械機器人和這些虛構的生物創作物沒多大區別。基本上，一個機器人包括：機械設備，如可以與周圍環境進行交互的車輪平臺、手臂或其它構造；設備上或周圍的傳感器，可以感知周圍環境并向設備提供有用的反饋；根據設備當前的情況處理傳感輸入，并按照情況指示系統執行相應動作的系統。在制造業領域，機器人的開發集中在執行制造過程的工程機器人手臂上。在航天工業中，機器人技術集中在高度專業的一種行星漫步者上。不同于一臺高度自動化的制造業設備，行星漫步者在月亮黑暗的那一面工作－沒有無線電通訊，可能碰到意外的情況。至少，一個行星漫步者必須具備某種傳感輸入源、某種解釋該輸入的方法和修改它的行動以響應改變著的世界的方法。此外，對感知和適應一個部分未知的環境的需求需要智能（換句話說就是人工智能）。從軍事科技和空間探索到健康產業和商業，使用機器人的優勢已經被認識到了這種程度 － 它們正在成為我們集體經驗和日常生活的一部分。它們能把我們從危險和枯燥中解脫出來。智能機器人本身能夠認識工作環境、工作對象及其狀態，根據人給予的指令和自身的知識，獨立決定工作方式，由操作機構和移動機構實現任務，并能適 應工作環境的變化。智能機器人只要告訴它做什么，而不用告訴怎么做。它共有四種基本功能，分別是：(1)運動功能，類似于人的手、臂和腿的基本功能，對外界環境施加作用。(2)感知功能，獲取外界信息的功能。(3)思維功能，求解問題的認識、判斷、推理的功能。 (4)人機通信功能，理解指示，輸出內部狀態，與人進行信息交流的功能。智能機器人是以一種“認知——適應”方式進行操作的。著名的機器人和人工智能專家布拉迪(Brady)曾總結了機器人學當前面臨的30個難題，包括傳感器、視覺、機動性、設計、控制、典型操作、推理和系統等幾個方面，指出了機器人學當 前急需解決的難題。只有在這些方面有所突破，機器人應用和機器人學才能更適應社會的要求，成為開發人類智力的幫手。今天，在仿真人各種外在功能的各個方面，機器人的設計都有很大的進展。現在有一些科學家在研究如何從生物工程的角度去研制高逼真度的仿真機器人。目前的機器人離人們心目中的能夠做各種家務活，任勞任怨，并會揣摩主人心思的所謂“機器仆人”的目標還相去甚遠。因為機器人所表現的智能行為都是由人預先編好的程序決定的，機器人只會做人要他做的事。人的創造性、意念、聯想、隨機應變乃至當機立斷等都難以在機器人身上體現出來。要想使機器人融入人類的生活，看來還是比較遙遠的事情。

2 相關理論研究現狀

2.1 理論1  機器學習

2.1.1 描述

機器學習在人工智能的研究中具有十分重要的地位。一個不具有學習能力的智能系統難以稱得上是一個真正的智能系統，但是以往的智能系統都普遍缺少學習的能力。例如，它們遇到錯誤時不能自我校正；不會通過經驗改善自身的性能；不會自動獲取和發現所需要的知識。它們的推理僅限于演繹而缺少歸納，因此至多只能夠證明已存在事實、定理，而不能發現新的定理、定律和規則等。隨著人工智能的深入發展，這些局限性表現得愈加突出。正是在這種情形下，機器學習逐漸成為人工智能研究的核心之一。它的應用已遍及人工智能的各個分支，如專家系統、自動推理、自然語言理解、模式識別、計算機視覺、智能機器人等領域。其中尤其典型的是專家系統中的知識獲取瓶頸問題，人們一直在努力試圖采用機器學習的方法加以克服。 目前，已有許多不同的機器學習方法。可將這些學習方法中體現的基本學習策略總結為機械式學習、指導式學習、類比學習、歸納學習、解釋學習五種。

2.2 理論2  模式識別

2.2.1 描述

在模式識別方面，主要研究方向有:①數據挖掘；②醫學圖像聚類分析；③視頻圖像的目標檢測與跟蹤；④視頻事件語義分析；⑤人臉識別；⑥小波理論在圖像信號處理中的應用。

目前，在國家自然科學基金及多個省部級基金項目的支持下，深化研究這些智能技術和模式識別技術，并將其應用到智能交通系統、基于內容的視頻/圖像檢索系統、虛擬現實環境等問題中。特別是，近年來與鎮江江濱醫院合作采集了近兩年來的CT圖像和MIR圖像，并按照人體部位分類構建了由頭部、四肢等九部分組成的圖像總數達20余萬幅規模的分布式醫學圖像數據庫。基于該數據庫，開展了基于內容檢索技術、基于醫學圖像感興趣區域特征提取以及數據壓縮等方面的研究，并開發了一個基于內容的腹部醫學圖像數據庫管理系統。同時，研制開發了疲勞駕駛檢測軟件系統、電子病歷書寫器與嵌入式電子病歷系統。這些系統可獲得實際應用，有望產生較大的經濟效益和社會效益。

2.3 理論3  語音識別

2.3.1 描述

 提起語音識別，最容易想到的例子可能是不會講笑話的Siri，而像Siri這類語音助手是科技巨頭們竟相爭奪的領域，Google有Assistant，亞馬遜有Alexa，微軟有Cortana，Facebook有Jarvis，它們當中已經與應用場深度結合的當屬亞馬遜配備智能助理Alexa的Echo音響。除了智能家居領域外，未來語音技術在很多應用場景都有很好的機會。在智能車載場景中，用語音代替手勢來控制汽車中的功能（比如控制 GPS 導航、信息收發、電話接打、社交網絡更新等），將可避免司機過度分散注意力，保證行車安全；教育領域，語音識別輔助英語教學和中英文同聲翻譯，你只需對著手機說出想要翻譯的句子，即可得到中英文雙重語音播讀結果和可視的文本結果。

2.4 理論4  人臉識別

2.4.1 描述

在人工智能中，人臉識別是其中發展較為成熟的應用領域。同時，人臉識別是符合國家政策趨勢、惠及民生的領域，國家863計劃、國家科技支撐計劃、自然科學基金都會拔出了專款資助人臉識別的相關研究。在國家政策的支持和完善下，人臉識別技術將會被推向更廣闊的日常領域。

如今，“刷臉”已經成了人們生活中的日常事務，從移動支付、解鎖手機到學校、公司、小區門禁等，都運用到了人臉識別技術。人臉識別技術產品已廣泛應用于金融、司法、軍隊、公安、邊檢、政府、航天、電力、工廠、教育、醫療及眾多企事業單位等領域。

人臉識別在手機端行業中，掀起了人臉識別解鎖技術熱潮，各大手機廠商也蜂擁擠入，其中最有影響力的便是iPhone X的Face ID。面對日益激烈的行業競爭，如何在強敵林立之下找到自身的立足之地，創新、突破技術顯得尤為重要，在這一點上，曠視科技Face++憑借其核心的人臉識別技術 ，成為行業中的“佼佼者”。

2.5 理論5  機器視覺技術

2.5.1 描述

我們所說的機器視覺技術，就是用機器代替人眼來做測量和判斷，其最大的特點是速度快、信息量大、功能多。機器視覺作為全球智能的“慧眼”,很大程度上影響著人工智能的進步，無人駕駛、無人機、智能機器人等近期熱點中的熱點也以機器視覺的發展為前提。作為人功能智能發展前提的機器視覺技術，其主要有五大典型應用：

(1) 圖像識別應用：圖像識別，是利用機器視覺對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象。圖像識別在機器視覺工業領域中最典型的應用就是二維碼的識別。將大量的數據信息存儲在二維碼中，通過條碼對產品進行跟蹤管理，通過機器視覺系統，可以方便的對各種材質表面的條碼進行識別讀取，大大提高了現代化生產的效率。

(2) 圖像檢測應用：檢測是機器視覺工業領域最主要的應用之一。幾乎所有產品都需要檢測，而人工檢測存在著較多的弊端，因此，具有諸多優點的機器視覺在圖像檢測的應用方面也非常的廣泛，例如：2000年10月新發行的第五套人民幣中，壹圓硬幣的側邊增強了防偽功能，鑒于生產過程的嚴格控制要求，在造幣的最后一道工序上安裝了視覺檢測系統。

(3) 視覺定位應用：視覺定位要求機器視覺系統能夠快速準確的找到被測零件并確認其位置。在半導體封裝領域，設備需要根據機器視覺取得的芯片位置信息調整拾取頭，準確拾取芯片并進行綁定，這就是視覺定位在機器視覺工業領域最基本的應用。

(4) 物體測量應用：機器視覺工業應用最大的特點就是其非接觸測量技術，同樣具有高精度和高速度的性能，但非接觸無磨損，消除了接觸測量可能造成的二次損傷隱患。常見的測量應用包括齒輪、接插件、汽車零部件、IC元件管腳、麻花鉆、羅定螺紋檢測等。

(5) 物體分揀應用：實際上，物體分揀應用是建立在識別、檢測之后一個環節，通過機器視覺系統將圖像進行處理，實現分揀。在機器視覺工業應用中常用于食品分揀、零件表面瑕疵自動分揀、棉花纖維分揀等。

表2-1  機器視覺技術

圖像識別應用

圖像檢測應用

視覺定位應用

物體測量應用

物體分揀應用

3 研究發展及應用

1 工業機器人 

所謂工業機器人就是面向工業領域的多關節機械手或多自由度機器人。如：機械手。能模仿人體某些器官的功能（主要是動作功能）、有獨立的控制系統、可以改變工作程序和編程的多用途自動操作裝置。工業機器人在工業生產中能代替人做某些單調，頻繁和重復的長時間作業，或是危險、惡劣環境下的作業，例如在沖壓、壓力鑄造、熱處理、焊接、涂裝、塑料制品成形、機械加工和簡單裝配等工序上，以及在原子能工業等部門中，完成對人體有害物料的搬運或工藝操作。

2“先行者”類人型機器人 

經過十年攻關，國防科技大學研制成功我國第一臺仿人型機器人——“先行者”，實現了機器人技術的重大突破。“先行者”有人一樣的身軀、頭顱、眼睛、雙臂和雙足，有一定的語言功能，可以動態步行。

人類與動物相比，除了擁有理性的思維能力、準確的語言表達能力外，擁有一雙靈巧的手也是人類的驕傲。正因如此，讓機器人也擁有一雙靈巧的手成了許多科研人員的目標。

在張啟先院士的主持下，北京航空航天大學機器人研究所于80年代末開始靈巧手的研究與開發，最初研究出來的BH－1型靈巧手功能相對簡單，但填補了當時國內空白。在隨后的幾年中又不斷改進，現在的靈巧手已能靈巧地抓持和操作不同材質、不同形狀的物體。它配在機器人手臂上充當靈巧末端執行器可擴大機器人的作業范圍，完成復雜的裝配、搬運等操作。比如它可以用來抓取雞蛋，既不會使雞蛋掉下，也不會捏碎雞蛋。靈巧手在航空航天、醫療護理等方面有應用前景。

3 探索機器人

機器人對于探索的應用，即在惡劣或不適于人類工作的環境中執行任務。主要有2種探索機器人：自主機器人和遙控機器人。自主機器一直是人類的研究難題，很多專家都在盡最大可能的使機器人自主化。最為出名的是水下機器人和空間機器人。隨著海洋事業的發展，水下機器人可以代替人類在深海中進行探索，發現了好多不為人知的深海生物。空間機器人主要任務分為兩大方面：1.在月球、火星及其他星球等非人居住條件完成勘探；2.在宇宙代替宇航員做衛星的服務（主要是捕捉、修理和補給能量），空間站上的服務及空間環境的應用試驗。

4 總結

機器人技術領域已經創造了很多種具有基本的物理和導航功能的機器人。同時，社會發展的趨勢也開始成為將機器人結合到從娛樂到衛生保健的日常生活中。而且，機器人可以將很多人從危險的情況中解脫出來，本質上就是讓機器人作為人類的替代品來使用。AI機器人技術研究人員所研究的很多應用程序已經開始實現這種可能了。另外，機器人還可以用于更普通的工作，如看門工作。然而機器人最初是開發用于骯臟、枯燥和危險的應用程序，現在它們已經被看作是人類的助手了。不管是什么應用程序，隨著未來科技發展到一個新的境界，機器人將會需要更多而不是更少的智慧，從而會對我們的社會形成巨大的影響。

參考文獻

[1] 孔松濤.人工智能的發展及應用[J]. 河南科技,2003(10):20-21.

[2]陳建平，任斌，張會章.人工智能在智能機器人領域中的研究與應用[J].《東莞理工學院學報》，2008,15(3):33-37[3]常周林，袁婷.人工智能在智能機器人系統中的應用研究[J].《科技創新導報》， 2016,13(23):10-10[4]王秀俊，葛運建，肖波，余永.人工智能在機器人力控制系統中的應用研究[J].中國智能機器人學術研討會 ,2004，32(S1):76-78[6]Crunk,J,North,M.M.Decision Support System and AI Technologies in Aid of Information Based Marketing. International Management Review . 2007

[7]Stuart Russell,Peter Norvig.Artificial Intelligence: A Modern Approach.1995