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篇1

此外，“百度云”品牌戰略升級，帶來的不僅是40余款產品，更可無縫接入百度三大智能平臺，把云計算最核心的技術能力全面對外開放，構建云生態。無疑，這更令合作伙伴振奮，更有想象力，也能夠真正地攜手推動中小企業360行一同砥礪前行。就像百度CEO李彥宏所說，“未來百度會把這些技術能力充分地開放出來，跟各行各業去進行結合，真正地提升每一個行業的運營效率，打開每一個行業沒有被開發的潛力。”

可以預見，百度云此次戰略升級，構建出的不僅是全業務云計算平臺，更是一個有著更強生命力、更系統化的云生態。而開放技術能力，其背后的社會價值和社會意義更是遠高于單純商業內容。

篇2

基于信息時代，互聯網成為支持社會生活的重要手段，而計算機網絡技術發揮互聯網核心技術的作用。面對社會需求的多樣化，計算機網絡功能亟待豐富。人工智能是應用學科的一種，與現代社會關系緊密，以計算機網絡的融合更顯自身的智慧性與高效性。只有依托人工智能的優勢，才能有效應對錯綜復雜的網絡環境，提升網絡運行效率。為此，人工智能技術與計算機網絡的融合代表了時展的趨勢與方向。

一、基于專業角度準確掌握人工智能技術的涵義

對于人工智能，主要是以計算機以及相關機械為手段，實現對人類大腦的模仿，承擔復雜的工作與勞動，有助于專業復雜推理的解決。人工智能技術是新技術的代表，對改進生產模式、提高效率意義深遠。從特質上分析，人工智能技術代表新興技術類型，具備較高的模仿能力，這也是智能技術能夠成為計算機網絡核心的關鍵，加快數字計算與轉變的發展進程，促使復雜的問題更加簡潔化。

二、正確認識人工智能與計算機網絡之間的關系

從人工智能范疇分析，其囊括多種學科知識，涵蓋多個領域，是理論與實踐的融合。人工智能與計算機網絡關系緊密。具體講，人類思維具有復雜性，但是，針對一些基礎性思維，人工智能技術能夠進行模擬操作。人工智能與計算機網絡之間具有不可分割的關系，彼此之間影響巨大。借助人工智能，能夠對計算機系統進行目的性設計與研發，同時，依托網絡，進行數據庫資源的整合，達到真正意義的模擬人腦。具體講，在人工智能的支持下，計算機網絡擁有圖像、影像等信息編輯處理程序，對人類大腦思維方式進行模擬，凸顯系統性與全面性的特征，嚴謹性較強。其次，依托人工智能技術，計算機網絡所具備的數據信息處理能力更加靈活，突破時空限制，滿足集中處理的需求。再次，人工智能促使計劃更具全面性與可行性。

三、全面分析人工智能技術在計算機網絡中的應用

（一）人工智能技術支持計算機網絡信息動態監控，強化網絡安全性的維護

隨著計算機網絡技術影響力的不斷擴大，其在提升便利的同時，安全隱患也隨之出現，網絡環境也亟待整治，網絡信息安全性需要引起重視。網絡信息的安全性離不開監控的實效性與動態性。依托人工智能技術，計算機網絡應用更具安全性，尤其是借助智能防火墻與入侵檢測等人工智能技術，強化對傳統防火墻不足之處的有效彌補，切實提升安檢效率。另外，在人工智能的應用下，智能識別技術被添加至防火墻，能夠更加快速地判別信息性質，及時分辨垃圾、無價值信息。依靠智能防火墻，計算機網絡中數據信息更具專業性與有效性，降低違法現象的發生。除此之外，人工智能技術能夠有效增強入侵檢測功能，對維護網絡安全具有強大推動作用，保證信息的安全性與保密性。

（二）人工智能技術實現了對計算機網絡管理設計的優化，管理水平大幅提升

立足計算機數據信息傳輸網絡，智能化功能機構的形成離不開人工智能技術的支撐。在新的發展時期，技術創新成為主流，為了契合時展，要依托人工智能技術，強化設計水平的提升。人工智能之所以具有強大優勢，主要源于其實現了多種技術的融合，突破了單一技術的制約。立足計算機數據信息的處理以及控制應用，工程技術精度要求較高，人為操作很難達到，人工智能卻能夠輕松實現，依托信息與系統設計，人工智能技術能夠實現對信號與系統更加高效與全面的分析。由此可見，人工智能技術的存在使得網絡管理設計水平得到大幅提升。

（三）人工智能技術豐富計算機網絡功能，全面擴大計算機網絡社會影響力

縱觀信息技術領域，人工智能技術的突出特征是對計算機網絡自主學習建設的強大支撐，促使計算機功能更加多元性，尤其是重視滿足社會實際需求，加強標準化建設，加快智能化道路的創新與進步。另外，可以與多種先進操作軟件進行聯合使用，促使操作系統更加優越，實現對于網絡數據信息資源的高度融合，在根本上使得計算機網絡的影響力不斷擴大。

（四）人工智能技術提升計算機網絡技術管理評價水平，增強系統資源的規范化與專業性

對于人工智能技術，其作用也體現在計算機網技術管理與評價之中。具體講，在人工智能技術應用之前，計算機網絡技術管理存在一定復雜性，結合人工智能技術，有利于構建技術與專家知識庫，提升計算機網絡技術管理水平，強化評估的科學性與高效性。這種專家知識庫日趨成熟，應用效果突出，能夠通過專家系統進行知識與經驗的總結，隨后傳遞至系統，提升整個系統數據資源的規范性與專業性。

四、展望人工智能技術在計算機網絡中的應用前景

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中圖分類號：TM73 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2013）01-0032-05

0 引 言

智能電網是當今世界電力系統發展的重大變革，也是21世紀電力系統的重大科技創新和發展趨勢。2003年，美國“未來能源聯盟”首次提出智能電網的概念。同年，美國能源部了“Grid　2030”設想[1]，將美國的未來電力系統描述為一個完全自動化的電力傳輸網絡，能夠監視和控制每個用戶和電網節點，保證從電廠到終端用戶整個輸配電過程中所有節點之間的信息和電能的雙向流動。2005年，歐洲技術論壇（ETP）提出了“Smart　Grid”概念[2]，計劃通過智能電網的建設，向所有用戶提供高度可靠、經濟有效的電能，充分開發利用大型集中發電機和小型分布式電源，提高電網公司運營效率，降低電能價格，加強與客戶的互動，應對來自市場、安全和電能質量、環境等方面的壓力。

國內也高度重視智能電網建設。2010年6月7日，總書記在兩院院士大會上的講話中提出，要“構建覆蓋城鄉的智能、高效、可靠的電網體系”。國家科技部于2009年11月24日的《關于加快我國智能電網技術發展的報告》中提出了明確的目標和任務。國家電網公司于2009年5月了“堅強智能電網”愿景及建設路線圖。南方電網有限責任公司在2010年7月提出了“建設一個覆蓋城鄉的智能、高效、可靠的綠色電網”的目標。2011年2月，陜西省地方電力（集團）有限公司作為專業的配電網公司，聯合清華大學提出了建設“多指標自趨優”智能配電網的目標。

智能電網涉及能源、環境、社會、經濟和管理等多個學科，由于其具備系統工程和創新技術的特點，目前智能電網的研究趨向發散，對智能電網的認識多從企業自身出發，尚未收斂到智能電網本質的研究，影響和干擾了對智能電網發展方向的研判。本文在分析國內外智能電網相關研究的基礎上，結合實踐應用，溯源了智能電網的本質——智能，提出了智能電網分代標準，建立了智能電網分代模型，探討了智能電網分代的社會經濟意義。

1 國外智能電網分代研究狀況

分代研究在計算機和戰斗機等領域已經取得了共識。計算機按照所采用的電子元件，歷經了電子管計算機、晶體管計算機、集成電路計算機、大規模集成電路計算機，現在正在研發信息獲取、存儲、處理、通信與人工智能相結合的第五代計算機。20世紀40年代中期，以噴氣式發動機為動力的戰斗機出現后，按時代和技術水平，戰斗機歷經三代，目前正在研制第四代戰斗機。

由于智能電網尚未大規模應用，與計算機、作戰飛機等其他領域分代研究更注重“回頭看”的方法不同，智能電網分代更注重“向前看”，這個特點導致智能電網分層次、分步驟、分階段的研究異彩紛呈，莫衷一是。國外智能電網分代的相關研究綜述如下。

1.1 智能電網演進模型

2010年1月，加拿大學者Hassan　Farhangi從功能和投資回報率（ROI）兩個維度，提出了如圖1所示的智能電網的演進模型[3]。他認為，由于化石燃料的成本猛增，電力公司無法擴大發電能力以滿足用戶對電能不斷上升的需求，只有從配電網著手，加強需求側管理，才能保障電力公司擁有較高的ROI水平。模型表示，智能電網最初的投資用來滿足計量設備由機電式到單向自動抄表（AMR）的功能轉變，AMR具有節約人力以及時間成本的優勢，但是由于其只具有單向通信能力，無法支持電力公司依據從電表獲取數據采取調控措施。高級計量架構（AMI）能夠提供雙向的通信系統，旨在為電力公司提供實時的能耗數據，允許客戶以價格為基礎，對能源使用做出選擇。智能電網演進的最終目標是分布式控制與微網相結合的互聯電網。

1.2 智能電網持續發展理論

2011年7月，美國GridNet公司執行副總裁兼首席戰略官Andres　Carvallo和能源與IT行業學者John　Cooper合作出版了“The　Advanced　Smart　Grid　—　Edge　Power　Driving　Sustainability”一書，提出了智能電網持續發展理論[4]。書中認為第一代智能電網（Smart　Grid　1.0）實現了發電廠到終端計量設備的電流與信息流的傳輸，典型的第一代智能電網是美國科羅拉多州博爾德市智能電網的建設。下一代智能電網（Smart　Grid　2.0）將是一個集成的、先進的智能電網體系，從戰略上進行頂層設計，在組織、運行、系統集成與建模等多個維度進行柔性規劃，下一代智能電網的一些技術已經在美國奧斯汀市智能電網研究項目Pecan　Street中浮現。書中對第三代智能電網（Smart　Grid　3.0）進行了展望，并將其定義為一個基于互聯網絡的重新設計的能源系統。

1.3 智能電網層次理論

IBM高級電力專家Martin　Hauske認為智能電網的基本概念有3個主要元素：首先是廣泛連接資產與設備的傳感器；其次是數據的搜集與整合體系；最后是依據數據進行相關分析，以優化運行和管理的能力。與之對應，智能電網也就有三個層面的含義[5]：首先是利用傳感器對發電、輸電、配電、供電等關鍵設備的運行狀況進行實時監控；然后將獲得的數據通過網絡系統進行收集、整合；最后通過對數據的分析、挖掘，達到對整個電力系統運行的優化管理。因此，智能電網可以被認為是通過傳感器把各種設備、資產連接到一起，形成一個客戶服務總線，通過對信息進行整合分析，從而降低成本，提高效率和可靠性，促進管理和運行達到最優化。

1.4 智能電網成熟度模型

智能電網成熟度模型是IBM、美國生產力和質量中心（APQC）及全球智能電網聯盟（GIUNC）合作研究的成果[6]。智能電網的成熟度分為5個階段：第1階段，只有對智能電網的設想，主要工作是對技術的試驗和評價，以及建立業務模型；第2階段，企業在至少一個智能電網的重要業務領域進行投資和實施；第3階段，企業對智能電網的組成部分進行重新配置，實現業務領域整合或產業鏈升級；第4階段，實現企業范圍的跨業務綜合觀測及綜合控制，力爭形成新的經濟或商業模式；第5階段，企業有能力在新的業務、運行、環境等機會出現時，充分利用并發展壯大。

綜觀國外的相關研究，智能電網演進模型以計量系統為主線，沒有加入交易環節，同時忽視了人工智能在電網中的應用。智能電網持續發展理論有對智能電網分代以及各代相應功能的描述，但是缺乏對智能電網本質的分析，特別是對三代智能電網核心的描述。智能電網層次理論以傳感器為基礎，觸及到智能電網的基本，但是數據收集與整合體系等沒有體現人這一重要因素的參與，理論闡述不夠全面。智能電網成熟度模型實質上是智能電網的推進步驟。因此，上述研究都沒有涉及智能電網的本質。

2 智能電網的本質——智能

對國外智能電網的研究和實踐進行分析，能夠為國內的相關研究帶來啟示和借鑒。從人類認識事物的基本方法來看，對智能電網進行分代研究，必然要從智能電網的本質著手。智能電網可以認為是人工智能在傳統電網中的應用，而人工智能又起源于人類智能，因此，必須從人類智能出發，探求智能電網的本質——智能。

2.1 人類智能的發展階段

人類智能經歷了從初級到高級、從簡單到復雜的演化過程。這種過程只在個體的前十幾年表現得尤為突出，正是這一過程決定了每個人一生智能水平的高低，也決定了人類群體智能水平的多樣性。

1983年，美國學者Howard　Gardner提出多元智能理論，將智能分為語言智能、數學邏輯智能、空間智能、身體運動智能、音樂智能、人際智能、自我認知智能、自然認知智能等8個方面。瑞士心理學家Jean　Piaget從時間維度對人類智能演化規律做出經典總結，提出了人類智能發展理論[7]，將個體從出生到青年時期的智能發展水平分為感知運動階段、前運算階段、具體運算階段和形式運算階段。

雖然多元智能理論并不著眼于各個智能在個體層面的發展順序，但是結合Jean　Piaget的認知發展理論，同時根據Howard　Gardner對每種智能概念的描述，可以對智能的8個組成部分以發展為時序，在多元維度上進行歸類。在感知運動階段，空間智能和音樂智能是人類智能重點發展的部分；到了前運算階段，語言智能和身體運動智能在兒童身上表現較為明顯；數學邏輯能力和自我認知能力在具體運算階段得到了迅速發展；最后，從青少年階段開始，終其一生，對自然的認知，人際交往能力隨著閱歷的豐富、經驗的積累而日趨成熟。

2.2 人工智能是對人類智能的模擬、延伸和擴展

人類智能的演進規律遵循著Jean　Piaget的人類智能發展理論，這些研究成果也深刻地影響著另一個與之緊密相關的學科，即以計算機為基礎的人工智能的研究。人工智能最初被定義為“讓機器的行為看起來就像人所表現出的智能行為一樣”，到后期逐漸演變為讓機器擁有自己的思維。對比人類智能發展的歷程，人工智能的演進呈現出與之相似的路徑。

（1） 人工智能發展的初級階段是對人類智能的模擬。通過傳感器遠程傳送信號，需要操作者通過計算機終端控制機器執行動作，這類似于人類智能的感知運動階段，具體的應用如排爆機器人、勘探機器人等。

（2） 人工智能發展的中級階段是對人類智能的延伸。著眼于通過程序算法實現機器的邏輯運算和自我認知能力，類似于人類智能的前運算和具體運算階段。智能機器人通過處理器分析傳感器收集的信息，在無人操控的狀態下執行動作。有些智能機器人還能通過對人類語言的識別和模擬實現與人類的語言交流，如日本的ASIMO智能機器人，可以通過“腦—機”系統達到人類思維直接控制機器人的效果。

（3） 人工智能的更高階段，智能將成為一種系統層面的應用。人工智能體現出自我思維和機器情感等人類特有的能力，通過自我思維產生對外部環境的認識，通過機器感情與外部環境產生更為復雜的交互，這些能力使得人工智能發生了從模擬、延伸到擴展人類智能的突破。

2.3 智能電網是人工智能在傳統電網中的應用

智能電網建立在電力電子技術、傳感與測量技術、控制仿真決策技術、信息與通信技術、人工智能技術等基礎技術之上，以實現發電、儲能、輸電、配電、用電等環節的智能化為目的。其中，人工智能技術在推動智能電網發展中起著重要作用。

（1） 人工智能的應用能夠推動整個電力系統的發展。傳統電網存在大量非線性的、模糊的、不確定、不精確、不完全真值的問題，人工智能技術應用的目的就是解決上述問題。基于人工智能的電網故障檢測與診斷、具有靈活自愈功能的配電自動化等技術的應用表明，在期望能取得低代價的解決方法和魯棒性方面，人工智能的應用顯著改善了傳統電網對不確定、高度非線性環境的適應能力。

（2） 人工智能技術的應用體現了智能電網的本質。智能電網的本質是智能，現代人工智能技術是對人類智能的模擬，因而人工智能的應用是電網“智能化”的根本體現，人工智能技術應用使智能電網回歸到了它的本質——智能。從這種意義上說，人工智能技術是否應用是評價一個電網是不是智能電網的基本依據。

（3） 人工智能技術在電網中的應用程度體現了智能電網區別于傳統電網的特征。傳統電網未能完整地體現人工智能“感知、思維、行為”三要素，導致人的參與程度較低，傳統電網始終徘徊在由工業化主導的階段，在信息化與工業化融合時，遇到了重重困難。智能電網中，人工智能技術的廣泛應用將使得電網逐步具有模擬人類智能的能力，從而減少人的參與程度。

（4） 未來智能電網的發展中，人工智能是推動智能電網躍進發展的革命性力量。未來智能電網將是一個具有自預測、自診斷、自愈、自組織和自管理特性的電網。智能電網的躍進發展將主要依靠電網的自學習能力，人的干預將退居其次。人工智能的應用，使得電網的自學習成為可能。在可以預見的將來，除了人工智能技術，其他技術均無法有效增強電網的自學習能力。

3 智能電網分代原則、標準與模型

以上分析了智能電網的本質，以下在智能電網的本質基礎上提出智能電網分代的原則、標準以及智能電網分代模型。

3.1 智能電網分代原則

智能電網分代必須遵循以下原則：

（1） 惟一性原則：下一代和上一代的智能電網必須按照智能電網的本質進行劃分。

（2） 革命性原則：下一代智能電網必須在整體，而不是局部取得標志性進展和突破。

（3） 連續性原則：下一代智能電網發展的關鍵要素必須蘊含在上一代智能電網的發展過程中。

3.2 智能電網分代標準

智能電網的本質是智能。人工智能是人類智能應用于傳統電網的紐帶，人工智能將人類智能的8個方面歸納為“感知、行為、思維”3個要素，上述3個要素也是智能電網分代的標準。

感知是客觀事物通過感覺器官在大腦中的直接反映。在多元智能的8個方面中，感知體現語言智能、空間智能、音樂智能。感知在人工智能技術中的體現有語音識別、機器視覺等。

行為是器官對外界刺激所產生的反應。行為體現身體運動智能，行為在人工智能技術中的體現有機器人學、智能控制等。

思維是主體處理信息及意識的活動。思維體現數學邏輯智能、人際智能、自我認知智能、自然認知智能，思維在人工智能技術中的體現有知識系統、專家系統、神經網絡、進化計算等。

3.3 智能電網分代模型

智能電網發展的各階段均須具備人工智能3個要素的全部或部分，不具備3個要素的電網屬于傳統電網。依據3個要素在傳統電網中滲透與融合的深度和廣度，建立智能電網分代模型如圖2所示。

圖2中將智能電網劃分為具有以下特征的三代智能電網：

（1） 第一代智能電網：自感知智能電網（Self-sensing　Smart　Grid）。第一代智能電網在傳統電網的基礎上具備自主感知能力，是人工智能在電網中應用的初級階段。智能電網關鍵設備能夠自主感知電屬性（負荷等）和電相關屬性（溫度等）的變化，需要人參與進行決策并采取行動，第一代智能電網只具備簡單的自主決策和初級的自主行為能力。典型的自感知智能電網設備及系統如電子式及光學式互感器、智能環網柜、智能在線監測系統、智能終端等。

（2） 第二代智能電網：自適應智能電網（Adaptive　Smart　Grid）。第二代智能電網在第一代智能電網自主感知能力的基礎上，具備一定的自主決策能力和自主行為能力，是人工智能在電網中應用的中級階段，較少需要人參與就能根據感知結果進行決策并采取行動。這種感知、決策和行為是獨立的，即只在單一設備或系統局部的感知域內進行決策并根據決策結果驅動單一設備或系統局部采取行動，以達到局部最優。典型的自適應智能電網應用系統如智能調度系統、智能自愈系統等。

（3） 第三代智能電網：自趨優智能電網（Self-approximate-optimization　Smart　Grid）。第三代智能電網在第二代智能電網自主決策和自主行為能力的基礎上，是人工智能在電網中應用的高級階段，更少需要或不需要人參與就能根據感知結果進行決策并采取行動。這種感知、決策和行為是系統的、全局的，即在整個系統感知域（或子集）內進行決策并根據決策結果驅動相關（部分或全部）設備采取行動，使得電網自身狀態趨向最優。目前，已經提出來的自趨優智能電網如智能廣域機器人（Smart　Wide　Area　Robot，Smart-WAR）[8]。

4 智能電網分代的社會經濟意義

技術創新與人類解放之間的歷史發展進程表明，人的勞動方式在逐漸變化，技術創新使人在生產勞動中逐漸從事必躬親的執行者演變成監督者、命令者，這種角色的演變，反映出技術創新在人的實踐過程中所具備的強大能動作用。智能電網作為當前電網行業最重要的技術創新形式，同樣發揮著著解放人類勞動的作用，亦即電網運行中人的參與程度不斷減弱。

第一代智能電網通過技術創新實現自我感知，不但極大地拓展了認知的深度和廣度，而且還使人的身體在一定程度上獲得了解放。

第二代智能電網通過技術創新實現自我行為，將會極大地減輕人的勞動強度，甚至取代了勞動者在電網運行過程中僅有的操作、監督和控制工作，使人得以在很大程度上從體力勞動中解放出來。

第三代智能電網通過技術創新實現自我思維，“電腦”開始代替“人腦”控制電網運行，機器人勞動取代人的勞動，使人的活動逐漸從電網運行中淡出，這將使人的思維勞動強度得以極大的減輕。

以智能電網建設為標志的技術創新為電力產業提升運行管理水平，開發新產品和服務，以及延伸整個產業鏈奠定了堅實的技術基礎。隨著技術手段的革新與經營管理模式的轉變，電力產業尤其是電網企業的供給可能性邊界將極大擴展，不僅能夠滿足目前存在的潛在需求，而且還能在未來引領和創造新的需求，在供需雙方良性互動的作用下，電力產業將不斷優化升級，產業整體影響力和競爭力都會獲得顯著的提升。

5 結 語

智能電網分代是一個全新的課題，但是分代研究在計算機等其他領域并不鮮見，對這些領域進行分代的目的是通過研究“上一代是什么”來推測“下一代是什么”，因此有必要通過分代研究來預測和引導智能電網的發展方向。與其他領域分代研究更注重“回頭看”的方法不同，智能電網尚未大規模應用，分代更注重“向前看”，正是人類智能與人工智能的發展規律，奠定了我們“向前看”的基礎。未來，伴隨智能電網的深入推進，實踐應用總結出的成果和經驗，將有助于深化對智能電網本質的認識，理論的可行性與實踐的迫切要求，也必將對智能電網分代研究起到促進作用。

參 考 文 獻

[1]　US　Department　of　Energy.　Grid　2030：　A　national　vision　for　electricity's　second　100　years[R].USA：　US　Department　of　Energy　Initiative，　2003.

[2]　European　Commission.　European　technology　platform　smartgrids：　vision　and　strategy　for　Europe's　electricity　networks　of　the　future[EB/OL].　[2012-09-20].　http：//ec.europa.eu/research/energy/pdf/smartgrids_en.pdf.

[3] FARHANGI　Hassan.　The　path　of　the　smart　grid　[J].　IEEE　Power　and　Energy　Magazine，　2010，　8（1）：　18-28.

[4] CARVALLO　Andres，　COOPER　John.　The　advanced　smart　grid：　edge　power　driving　sustainability　[M].　Boston：　Artech　House　Publishers，　2011.

[5]　IBM論壇2009.　點亮智慧的地球[EB/OL].　[2012-09-25].　http：///cn/forum2009/wisdom.shtml.

篇4

未來是人工智能的時代。人工智能技術會對很多行業產生影響，但是受到沖擊最大的將是制造業。未來，很多硬件都會應用傳感等物聯網芯片和人工智能技術，制造業將會被大大改變。隨之帶來巨大改變的就是工業和信息化產業，有人說人工智能將會打破現代工業格局，給傳統工業帶來毀滅性打擊，也有人說人工智能只是個手段，現代工業也可以利用這一手段完成提檔升級，促進人工智能與現代工業融合發展。無論怎么說，人工智能的迅猛發展對工業和信息化產業來說，既是巨大的機遇，也是巨大的挑戰。

我國《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》提出，到2018年基本建立人工智能的產業、服務和標準化體系，實現核心技術突破，形成千億級的人工智能市場應用規模。未來重點扶持的智能家居、智能汽車研發與產業化、智能無人系統應用、智能終端應用、智能機器人研發與應用等項目成為發展的重要內容。

【試題】

篇5

深度學習+小樣本

“人機圍棋大戰”的背后，是人工智能領域機器學習技術的突破，即機器在模擬人腦運算方面取得的重大進展。實際上，人工智能技術已走過60年歷程，直到近年機器學習技術中的“深度學習”技術取得突破，才迎來春天。

“深度學習”意為使機器模仿人腦神經網絡的學習、判斷和決策能力。比如，AlphaGo機器人以半年時間集中模仿學習了3000萬步人類圍棋大師的走法，并從自我對弈中積累勝負經驗。

然而，“深度學習”局限性明顯。原百度研究院副院長、地平線機器人CEO余凱坦言，肥沃的數據“土壤”才能“訓練”出“深度學習”模型，但目前數據源、數據算法、數據應用的市場高度分離，未形成完善的“大數據+人工智能”產業鏈，導致人工智能技術的發展仍然面臨數據源不足和技術壟斷兩大挑戰。

“數據高度集中在谷歌、臉書、亞馬遜、BAT等互聯網巨頭手中，長此以往，將導致人工智能技術壟斷，反而不利于技術創新和國家安全。”香港科技大學計算機科學及工程學系主任楊強說。

楊強強調“深度學習+小樣本”理念，即將大數據訓練好的模型遷移到類似場景加以改進應用，打破了“逢模型必大數據”的局限。

“比如，將騎自行車的經驗應用到騎摩托車上，就是‘遷移學習’。”楊強說。

2005年，微軟舉辦的世界數據挖掘大賽中有關于搜索技術的競賽題目，楊強團隊利用“遷移學習”，將機器在其他領域的經驗遷移過來。

在IT行業，“遷移學習”已有局部應用。

人工智能公司“第四范式”創始人戴文淵在百度負責名為“鳳巢”的廣告營銷系統期間，利用“遷移學習”將百度搜索算法應用到問答社區“百度知道”，使后者點擊率提升4成;騰訊將大規模在線電商推薦任務遷移到新領域，大大減少了數據需求量;微軟也利用“遷移學習”分析了電商產品的輿情取向;香港科技大學利用“遷移學習”技術，將大數據訓練出的對話模型遷移到具體行業的小數據領域，實現精準的“人機對話”，在服務業具有極強的應用價值。同時，楊強還在華為創立人工智能領域實驗室，利用“遷移學習”技術研發了10多個智能移動終端的專利，并已注冊。

“遷移學習”的應用障礙

多位受訪專家認為，機器學習是當前人工智能技術的核心，“遷移學習”是機器學習技術發展的新階段。楊強帶領團隊將研究不斷深入，使中國占據了這一領域全球研究的制高點。

專家們認為，中國迫切需要發展“遷移學習”技術，并實現推廣與應用。

但是，眼下“遷移學習”應用仍然有限。而造成這種情況的因素，是多方面的。

其實，在谷歌的人機圍棋大戰之前，人工智能少人問津。AlphaGo的勝利，源于谷歌團隊此前收購了人工智能公司Deep Mind，獲得了“深度學習”技術，Deep Mind人才主要來自多倫多大學，其研究長期默默無聞。這反映了人工智能長期“冷門”的現狀，企業對前沿技術的敏感性不強。

由于人工智能產業處于發展初期，企業對“遷移學習”技術的需求也有限。目前，中國人工智能領域還沒有一家以此為主業的上市公司，也沒有出現一家龍頭企業。百度雖然以人工智能為發展方向，但人工智能并非主要收入來源。

再者，產、學、研結合不夠緊密。企業缺少渠道了解“象牙塔”技術，因此，難以應用先進研究成果。

如何保護隱私

專家認為，“遷移學習”技術的研究應用對中國具有戰略意義，也是中國在人工智能科技方向獲得全球領先地位的重要契機。

篇6

2016年，全球市場進入存量換機階段，互聯網手機唱衰之聲初現，眾多品牌被市場淘汰，榮耀在當年GMIC上給出了自己的答案：“無懼風停”，繼續其產品是第一生產力的宗旨，并結合自身經驗，告誡行業，成功沒有捷徑。

到了2017年，互聯網手機迎來新拐點，部分品牌疲態盡顯、創新無門，行業充斥著“互黑”、“吹噓”等不良行為，更有甚者裸地照搬友商產品的工業設計。業內唱衰互聯網手機的聲音此起彼伏，對其前景表示擔憂，這也促使部分品牌放棄性價比標簽，開始戰略轉型，乃至迫于成本壓力跟風漲價。互聯網手機品牌紛紛開始鋪設線下渠道尋求庇護。

互聯網手機進入線下渠道，這是對線下渠道的傷害。在線下渠道，互聯網手機廠商的銷量增長有限，并且對于渠道商來說這就是虧本的買賣。榮耀將堅持線上為主線下為輔的銷售渠道體系。

面對行業的迷茫前景，我認為2017年，互聯網手機將迎來新的拐點。雖然將不可避免地遇到挑戰，但互聯網輕資產、快溝通、易購買的優勢依舊存在，互聯網手機能夠更快地捕捉消費者不斷變化的需求。互聯網手機的紅利還遠遠沒有挖掘出來，未來還大有可為。

不忘初心，為消費者創造價值

榮耀的崛起源自一直以來對品質、創新和服務的極致追求，更源自于以消費者價值為核心的不懈努力。消費者的真正需求從未改變，產品綜合體驗是核心，只有擁有高品質、真創新、好體驗的產品，才能在行業中突圍。作為互聯網手機的代表，榮耀正以行動引領互聯網手機進入下半場。

榮耀一再強調“品質是自尊心”，其零容忍的態度已成為業界公認的模范。在產品投放市場之前，每一款機型的樣機都要經歷總計數千萬次的各類測試，鑄就了代表頂級制造的榮耀品質。

此外，榮耀注重引領式創新，從技術創新到商業創新，再到服務創新，不斷滿足消費者需求，為其創造更多價值。

技術創新

技術創新包括平行雙鏡頭、快充、電池、芯片、系統等多方面軟硬件結合技術。以新品榮耀V9為例，該機型主打“速度”，通過發揮軟硬件智能結合效應，有效解決安卓手機長期使用中的卡頓問題，滿足了年輕人對“快”的追求。

商業創新

獨創線上為主線下為輔的輕資產銷售渠道體系，與合作伙伴共建榮耀式生態系統，雙線融合完善用戶體驗。其中值得一提的是，據賽諾市場報告，榮耀在短短兩年間即成長為中國線下市場第五大品牌，依靠創新與誠信贏得了合作伙伴及市場的認可。

服務創新

專注于年輕人的生活，傾聽其聲音。通過音樂、游戲、運動等方式，以榮耀制噪者、榮耀電競堂、攜手全球FISE極限運動巡回賽等活動，全方位溝通與鏈接全球年輕人的生活方式，這也助力榮耀轉型為年輕科技潮品，成為全球現象級的科技品牌。

手機：人工智能的先行者

互聯網手機是人工智能規模化發展的重要載體。互聯網、手機與人工智能三閉環，將是未來人工智能的發展方向之一。

篇7

百度副總裁，百度美國研發中心總經理

畢業于美國斯坦福大學并獲得計算機科學碩士學位。曾任職于Google、阿里巴巴、Oracle等知名企業，有二十余年的硅谷與國內研發管理經驗，其中十余年致力于互聯網營銷技術創新，是人工智能與大數據領域資深實踐者。2010年5月正式加盟百度，目前全面負責百度搜索公司大商業體系。

無論在PC時代，或移動時代，還是正在到來的人工智能時代，搜索一直是最便捷的信息獲取途徑。不同的是，用戶將會擁有越來越智能、多樣化的搜索手段。例如語音搜索，圖像搜索等新興搜索方式正在逐漸被廣泛的使用。百度作為代表中國人工智能最高水平的互聯網公司，在人工智能方面的應用體現在很多方面，從推出語音輸入法，到開放深度學習平臺，再到開放百度大腦平臺，百度正在嘗試在更多層面上將人工智能與搜索無縫銜接。

進入信息分發2.0時代，用戶不僅需要更便捷智能地找到信息，也需要個性化的信息主動推薦；在“人找信息”的同時，實現“信息找人”。百度能夠向用戶提供雙向智能適配的信息分發服務，通過搜索+推薦相結合，實現信息分發2.0。“手機百度信息流”是百度“信息分發2.0”落地的一個縮影。2016年，短短三個月其流量快速增長了20倍，背后是優質內容與用戶信息需求的精準匹配，百度的人工智能技術始終扮演著重要角色。

人工智能在智能互聯網的時代背景下，重新定義了商業關系，也必將帶來商業模式的改變。2017年，在“人工智能+”新商業環境中，百度商業將會把更多領先的人工智能技術應用到整個產品和服務體系中，并向第三方合作伙伴開放，推動更多產品和服務智能化。百度將對大數據進行深度學習、深度應用、得到深度數據，從而幫助合作伙伴在商業決策、企業創新、行業重構上做出正確抉擇，完成生產流程、產品設計、解決方案及市場策略向人工智能時代的跨越，并實現行業突破與升級。

百度商業的“因智而能”讓營銷理念正在從“Big Data”到“Deep Data”進行轉變。數字化營銷的目標從之前被動捕捉迎合消費者需求，進入到下一個層級“激發、誘導”消費者需求。未來隨著技術發展，用戶的注意力成稀缺資源，因此，只有精準觸達目標用戶，輸出用戶關注的內容，才能獲得更大的商業價值。在數據層面，百度基于搜索數據的海量沉淀，百度大腦強大的數據處理技術，通過對用戶的實時匹配計算和動態建模，將信息標簽和人群標簽智能匹配，通過“搜索”+“推薦”相結合，實現真正雙向智能適配的信息分發服務。

基于百度營銷大腦的意圖引擎，百度打造了一種全新的人工智能營銷思維。通過搭建搜索、地圖、糯米等多元化的平臺，可以化媒體、廣告主及消費者間的溝通交流，并借助人工智能技術洞察消費者的意圖，在合適的時間和合適的地點向消費者推薦需要的服務。更為重要的是，百度正在把這些人工智能技術開放給更多的合作伙伴，賦能包括商業在內的各行各業。同時，百度也將在語音交互、圖片交互、自然語言交互等方面不斷智能創新，與廣大合作伙伴一起共享人工智能的紅利。

2016營銷感悟

篇8

人工智能的運用是行業的一大進步，特別是在電氣工程自動化控制中的應用，已經開始引起業內重視與人們的關注。傳統的技術滿足不了當前需要，技術創新推進了行業進步與發展，現代技術和傳統學科相比，是全新的控制理念，是理念的創新與升華。人工智能是新學科，在傳統技術基礎上，實現了質的飛躍，徹底擺脫傳統技術和方法的束縛，使學科更具有廣泛性與融合性。人工智能和傳統理念相比，還具備較我的優越性，在生產中解決了許多難題，人工智能技術的應用使生產效率得到有效提高、大大節約了人力勞動成本，只有不斷進行深入研究，才能推進人工智能技術發展，實現電氣自動化控制領域的新突破。

1人工智能控制技術的優點

人工智能技術是高科技的產物，是人們長期研究的結果，當技術落地并實現推廣后，就解放了人力勞動，推進了生產效率，這門新興學科與各學科間形成良好配合與融合，與各個分支領域形成相通，綜合性的利用了生產效能。（1）設計之前無需事先準備控制對象的模型。在進行設計時，需要根據實際工作需要做好調查，通過與工作的結合，使技術與實踐相融合，但是在設計時，無法確定參數具體情況，一些變化無法控制，但是通過人工智能控制器就能完全實現解決，使動態方程更加精確，對操作對象的控制就會更加科學。（2）人工智能控制器能夠在一定時間范圍內，實現響應時間、下降時間、魯棒性能等變化，使自身性能得到全面提升，增加了工作時效性。（3）人工智能控制器比傳統的控制器調節更容易，在沒有經過相關技術培訓時，也能根據實際的數據、信息和語言等便捷的進行設計操作，操作起來較為簡單方便，提高了工作效率。（4）人工智能控制器良好的一致性，也就是說，當驅動器出現特異時，如果對一些不具體的數字進行重新輸入，也會在輸入未知數據時得到有效控制，使相關數據得到良性評估。

2人工智能實際應用

隨著人工智能技術的快速發展，一些科研單位院所已經把它當成一個重要課題，特別是在許多高等院校中，人工智能應用的研究已經進入到了電氣工程自動化控制領域，研究成果不展出現，并投入實踐中。人工智能的應用，不僅提高了工效，更在實際操作中，解放了人力勞動，實現了電氣設備故障預測、診斷、優化、控制和保護。

2.1對電氣設備進行優化設計

要想實現電氣設備優化設計，就需要掌握大量的學科門類，使知識得到整合，設計是一項非常復雜的工作，要通過對電路、電磁場、電機、電器等的整合，使各類知識能靈活應用，這僅僅是基礎，要想形成良好的設計思路，還要有豐富的實踐經驗，通過實踐把知識進行創新，才能完成設計工作。傳統意義上的產品設計主要是根據經驗在實驗室通過人工手動制作完成，要想得到良好的結果難度可想而知。而現在則需要使用計算機技術，通過計算機輔助做好設計（CAD），計算效果好，產品更新快，從根本上縮短了開發的周期，節省了大量的人力勞動。通過在CAD技術里引入人工智能，幫助設計人員提升所設計產品質量和設計的效率是當前普遍采用的方法。遺傳算法是一種先進的計算方式，數據快、結果準，多數設計人員使用遺傳算法及其衍生算法，使電氣產品智能化優化設計更加科學合理。電氣設備故障較復雜，多數是不確定和非線性的，只有掌握好了預兆與隱患，才能把設計更加優化，實現預兆和故障間的聯絡，有效解決模糊邏輯和神經網絡的連接，實現多途徑設計。

2.2對電氣設備的事故以及故障進行診斷

在電氣領域中，一直以來都使用傳統的方式進行操作，這種方式不但影響效率，更影響精準度。傳統的操作方式較為陳舊，不能滿足現在的生產需要，而傳統診斷方法又不能精確計算出故障點。而在電氣設備中，多發性的故障多是發動機、發電機和變壓器，這些設備是事故和故障出現頻率最高的部件，只有掌握了各部件的工作原理，才能有效提升數據收集力度。在傳統方式中，主要是通過對收集的變壓器油產生的氣體做分析，再形成判斷，這種方法浪費了時間，消耗了精力，生產效率不高，其計算結果也不一定精確，如果設備出現的問題，得不到快速有效解決，就會導致更大范圍的事故發生。在電氣故障和事故診斷中有效的運用融入了人工智能技術的神經網絡、模糊理論和專家技術主要技術可以很好解決傳統方法遇到的問題，大幅提升故障診斷準確率，進而成倍的提高生產效率，減少電氣損失。

2.3對電氣控制過程中的有效應用進行分析

電氣技術關系到國計民生，是當前普遍使用的技術，可以說，電氣控制過程是非常關鍵的，在整個生產過程中起著相當重要的作用，只有全面保證電氣化系統穩定，才能提高工作效率，怎么能夠實現電氣控制，實現良好的應用成果，這是行業內外面臨的主要難題。要想實現對電氣的合理控制，就需要專業技術人員進行操作，可以說，技術人員操作過程的要求是非常嚴格的，各道操作步驟較為復雜和繁瑣。通過人工智能的方式，有效解決了操作難題，通過人工智能和計算機的作用，使人力勞動得到解放，以往由人工操作的程序變得簡單起來。在運行過程中，一些重要的資料得到收集與保存，為日后的查詢與檢查提供了便利。

2.4對控制及保護功能進行實現

使用人工智能能夠快速實現對所有開關量、模擬量數據的收集，使各類數據能夠提供有效參考，可以按照設計者預先設計好的程序形成批量存貯。在形成數據的同時，一些關鍵點還能產生圖像，生成軟件起到了重要作用，完全實現了電氣系統歷史運轉情況真實畫面，通過顯示，使操作人員全面了解設備運行情況。對機器設備運行中的電流、電壓、隔離開關、斷路器等更能直觀的顯示。技術人員能夠根據實際情況建立圖表，實現系統資源的充分利用。對各主要設備模擬量數值、實際開關狀態進行實時智能監視，對出現故障的部位，能夠快速檢測并實現報警。智能化技術不需要人員進入現場，只要通過鍵盤或鼠標就能實現遠程控制，實現對隔離開關、斷路器等的調整與優化，并做好勵磁電流調整與更替。通過記錄，形成可利用的模擬量故障錄波，實現快速捕捉，使開關量變位在線參數設定及修改成為可能，通過日常工作，使各類故障形成線型描繪，使系統更加穩定可靠。

3結束語

綜上所述，隨著社會的不斷發展與進步，各類學科實現了大融合，特別是微電子技術、軟件技術等的創新，給人們的生活帶來便利，推動了技術不斷進步，各種成果實現應用。人工智能實了軟件和硬件齊頭并進發展的良好局面，各類先進的軟件得到開發，創新理念不斷涌現，人工智能越來越方便地被設計運用于各種領域。未來人工智能化技術將會得到更加廣泛的推廣與應用，這是一種社會趨勢，更是行業發展的必然，我們相信，電氣自動化控制與人工智能技術的廣泛融入，將具有廣闊的前景，并能夠更好的為人類社會服務。

篇9

關鍵詞：

人工智能；電氣工程；自動化

人工智能的運用是行業的一大進步，特別是在電氣工程自動化控制中的應用，已經開始引起業內重視與人們的關注。傳統的技術滿足不了當前需要，技術創新推進了行業進步與發展，現代技術和傳統學科相比，是全新的控制理念，是理念的創新與升華。人工智能是新學科，在傳統技術基礎上，實現了質的飛躍，徹底擺脫傳統技術和方法的束縛，使學科更具有廣泛性與融合性。人工智能和傳統理念相比，還具備較我的優越性，在生產中解決了許多難題，人工智能技術的應用使生產效率得到有效提高、大大節約了人力勞動成本，只有不斷進行深入研究，才能推進人工智能技術發展，實現電氣自動化控制領域的新突破。

1人工智能控制技術的優點

人工智能技術是高科技的產物，是人們長期研究的結果，當技術落地并實現推廣后，就解放了人力勞動，推進了生產效率，這門新興學科與各學科間形成良好配合與融合，與各個分支領域形成相通，綜合性的利用了生產效能。（1）設計之前無需事先準備控制對象的模型。在進行設計時，需要根據實際工作需要做好調查，通過與工作的結合，使技術與實踐相融合，但是在設計時，無法確定參數具體情況，一些變化無法控制，但是通過人工智能控制器就能完全實現解決，使動態方程更加精確，對操作對象的控制就會更加科學。（2）人工智能控制器能夠在一定時間范圍內，實現響應時間、下降時間、魯棒性能等變化，使自身性能得到全面提升，增加了工作時效性。（3）人工智能控制器比傳統的控制器調節更容易，在沒有經過相關技術培訓時，也能根據實際的數據、信息和語言等便捷的進行設計操作，操作起來較為簡單方便，提高了工作效率。（4）人工智能控制器良好的一致性，也就是說，當驅動器出現特異時，如果對一些不具體的數字進行重新輸入，也會在輸入未知數據時得到有效控制，使相關數據得到良性評估。

2人工智能實際應用

隨著人工智能技術的快速發展，一些科研單位院所已經把它當成一個重要課題，特別是在許多高等院校中，人工智能應用的研究已經進入到了電氣工程自動化控制領域，研究成果不展出現，并投入實踐中。人工智能的應用，不僅提高了工效，更在實際操作中，解放了人力勞動，實現了電氣設備故障預測、診斷、優化、控制和保護。

2.1對電氣設備進行優化設計

要想實現電氣設備優化設計，就需要掌握大量的學科門類，使知識得到整合，設計是一項非常復雜的工作，要通過對電路、電磁場、電機、電器等的整合，使各類知識能靈活應用，這僅僅是基礎，要想形成良好的設計思路，還要有豐富的實踐經驗，通過實踐把知識進行創新，才能完成設計工作。傳統意義上的產品設計主要是根據經驗在實驗室通過人工手動制作完成，要想得到良好的結果難度可想而知。而現在則需要使用計算機技術，通過計算機輔助做好設計（CAD），計算效果好，產品更新快，從根本上縮短了開發的周期，節省了大量的人力勞動。通過在CAD技術里引入人工智能，幫助設計人員提升所設計產品質量和設計的效率是當前普遍采用的方法。遺傳算法是一種先進的計算方式，數據快、結果準，多數設計人員使用遺傳算法及其衍生算法，使電氣產品智能化優化設計更加科學合理。電氣設備故障較復雜，多數是不確定和非線性的，只有掌握好了預兆與隱患，才能把設計更加優化，實現預兆和故障間的聯絡，有效解決模糊邏輯和神經網絡的連接，實現多途徑設計。

2.2對電氣設備的事故以及故障進行診斷

在電氣領域中，一直以來都使用傳統的方式進行操作，這種方式不但影響效率，更影響精準度。傳統的操作方式較為陳舊，不能滿足現在的生產需要，而傳統診斷方法又不能精確計算出故障點。而在電氣設備中，多發性的故障多是發動機、發電機和變壓器，這些設備是事故和故障出現頻率最高的部件，只有掌握了各部件的工作原理，才能有效提升數據收集力度。在傳統方式中，主要是通過對收集的變壓器油產生的氣體做分析，再形成判斷，這種方法浪費了時間，消耗了精力，生產效率不高，其計算結果也不一定精確，如果設備出現的問題，得不到快速有效解決，就會導致更大范圍的事故發生。在電氣故障和事故診斷中有效的運用融入了人工智能技術的神經網絡、模糊理論和專家技術主要技術可以很好解決傳統方法遇到的問題，大幅提升故障診斷準確率，進而成倍的提高生產效率，減少電氣損失。

2.3對電氣控制過程中的有效應用進行分析

電氣技術關系到國計民生，是當前普遍使用的技術，可以說，電氣控制過程是非常關鍵的，在整個生產過程中起著相當重要的作用，只有全面保證電氣化系統穩定，才能提高工作效率，怎么能夠實現電氣控制，實現良好的應用成果，這是行業內外面臨的主要難題。要想實現對電氣的合理控制，就需要專業技術人員進行操作，可以說，技術人員操作過程的要求是非常嚴格的，各道操作步驟較為復雜和繁瑣。通過人工智能的方式，有效解決了操作難題，通過人工智能和計算機的作用，使人力勞動得到解放，以往由人工操作的程序變得簡單起來。在運行過程中，一些重要的資料得到收集與保存，為日后的查詢與檢查提供了便利。

2.4對控制及保護功能進行實現

使用人工智能能夠快速實現對所有開關量、模擬量數據的收集，使各類數據能夠提供有效參考，可以按照設計者預先設計好的程序形成批量存貯。在形成數據的同時，一些關鍵點還能產生圖像，生成軟件起到了重要作用，完全實現了電氣系統歷史運轉情況真實畫面，通過顯示，使操作人員全面了解設備運行情況。對機器設備運行中的電流、電壓、隔離開關、斷路器等更能直觀的顯示。技術人員能夠根據實際情況建立圖表，實現系統資源的充分利用。對各主要設備模擬量數值、實際開關狀態進行實時智能監視，對出現故障的部位，能夠快速檢測并實現報警。智能化技術不需要人員進入現場，只要通過鍵盤或鼠標就能實現遠程控制，實現對隔離開關、斷路器等的調整與優化，并做好勵磁電流調整與更替。通過記錄，形成可利用的模擬量故障錄波，實現快速捕捉，使開關量變位在線參數設定及修改成為可能，通過日常工作，使各類故障形成線型描繪，使系統更加穩定可靠。

3結束語

綜上所述，隨著社會的不斷發展與進步，各類學科實現了大融合，特別是微電子技術、軟件技術等的創新，給人們的生活帶來便利，推動了技術不斷進步，各種成果實現應用。人工智能實了軟件和硬件齊頭并進發展的良好局面，各類先進的軟件得到開發，創新理念不斷涌現，人工智能越來越方便地被設計運用于各種領域。未來人工智能化技術將會得到更加廣泛的推廣與應用，這是一種社會趨勢，更是行業發展的必然，我們相信，電氣自動化控制與人工智能技術的廣泛融入，將具有廣闊的前景，并能夠更好的為人類社會服務。

篇10

2機械電子工程與人工智能的特點分析

2.1機械電子工程的特點分析

機械電子工程是指在信息技術快速發展的背景下，發展起來的以機械電子工程為核心的柔性制造系統，是以計算機技術、機械工程與電子工程為核心的綜合性學科，機械電子工程的特點主要包括以下幾個方面：（1)性能豐富，結構簡單，機械電子產品與其他產品最大的區別在于不僅性能豐富，而且結構比較簡單，傳統的機械產品雖然具有較高的性能，但是外形比較笨重，因此機械電子工程在未來具有非常好的應用前景；（2)多技術融合的設計，電子機械工程是綜合計算機技術、機械工程以及電子工程等多個相關技術融合設計的，工程師在進行機械電子工程設計的過程中，需要對各種技術、策略進行考慮，并將所有的技術、策略進行整合，以此完成相關產品的設計。

2.2人工智能的特點分析

人工智能是復雜、綜合的學科，主要包括哲學、控制論、心理學、信息論以及計算機等，人工智能在社會生產與生活中發揮了非常重要的作用，具有非常廣闊的應用前景。人工智能分為不同的發展階段：（1)初級階段，人工智能的研究方向主要集中在博弈、證明以及翻譯等方面，此階段在機器人、專家系統、自然語言理解、計算機視覺等方面獲得了非常大的成就；（2)第二發展階段，該階段主要集中在商業化產品以及知識工程的應用領域，在智能機器、計算機視覺、基礎常識、不確定推理以及分布式人工智能等方面獲得了很大的成就，第二發展階段相對平穩，但是平穩的發展階段已經從原來的單個體向分布式方向發展。在當今社會，人工智能已經成為一種復雜、系統的技術，并且在人類生產和生活中發揮了至關重要的作用，作為一門使用的技術，在推動時代的發展中占據著非常重要的地位。

3機械電子工程和人工智能的整合思路分析

3.1機械電子工程與人工智能的關系分析

機械電子工程具有一定的不穩定性，描述機械電子系統的輸入和輸出的關系相對困難，傳統的描述方式包括：學習并生成知識描述法、建設規則庫方法以及數學方程推導法三種，由于傳統的描述方法的嚴密性和精確度不高，并不能夠滿足曰益復雜系統的實際要求。人工智能在處理信息中具有很大的優勢，能夠有效解決傳統機械電子系統不確定性、不穩定性、復雜性等問題。因此，機械電子工程與人工智能的整合已經成為一種必然趨勢。機械電子工程中人工智能技術的應用存在一定的差異性，并不能夠對網絡系統進行有效的描述，并且系統資料庫創建過程中需要進行嚴密的數學分析，在分析的過程中會出現許多問題，導致網絡系統的建設存在許多問題，導致網絡系統出現崩潰的現象，這對于機械電子工程系統的發展是非常不利的。人工智能技術創新的工程方式能夠幫助機械電子工程系統創建系統資料庫，機械電子工程和人工智能之間存在的密切關系，對現代科學技術進行了強化，對于促進機械電子工程的發展具有非常重要的作用。