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人工智能技術的成果范文1

關鍵詞：科技管理；企業；人工智能；能力投放

中圖分類號：G4文獻標識碼：A文章編號：（2021）-9-290

引言：

隨著計算機技術的不斷向前發展，傳統的數據處理方式以及應用流程已經無法滿足企業各項活動正在進行中的實際需求。為了解決這一問題，研究人員經過多年的努力之后提出了一種科技管理概念。所謂的科技管理實際上是通過一系列科學方法的合理利用對企業內部有限的各類資源進行優化整合，從而實現更加高效的管理行為。當前科技管理工作在進行中不斷向著信息化、智能化的方向靠攏，為了讓智能技術作用得以全面發揮，有必要對企業人工智能能力投放策略進行全面的研究。

1建立人工智能能力投放動作準出標準

對于企業而言，要想使其科技管理工作進行得更加富有實效，在人工智能能力投放動作推出標準制定之前，首先應該結合企業各項工作的實際需求全面明確人工智能能力投放鏈。就我國當前情況而言，國內的電力計算機信息化企業要想跟上時代的發展，應該以更加多元化的方式將智能能力進行展示，從而讓更多的受眾對該技術進行認可；其次，企業應該全面明確人工智能能力投放的實際內容以及投放中所需要用到的載體。對于科技管理工作而言，電力計算機信息化企業在人工智能能力投放中所包含的主要內容有技術能力以及技術成果，根據這些展示內容的實際情況選擇合理的投放載體。而投放載體根據其內容及形式的不同又可以更將其進一步劃分為內部載體以及外部載體兩種類型。對于企業而言，技術能力指的更多是人工智能技術。因此投放的具體標準是如何才能有效利用人工智能技術完成企業各項業務的賦能作業。在過去，企業管理工作在進行中無論是生產銷售還是物流等環節其勞動都十分密集。在實際運作中普遍是以人力來換取產量，拿時間來換取利潤。采用這種運營模式企業的生產效率相對較低，而且企業在運營中需要投入大量的人力成本。而人工智能能力投放標準的有效制定可以使得這一問題得到妥善解決。因此，對于傳統的電力計算機信息化企業而言，要想跟上時代的發展，使自身經濟效益得到有效保障，就應該不斷結合企業發展的需求，進一步加大人工智能技術的引入力度。使得人工智能能夠在更多工作當中，代替傳統的人工勞動。同時還需要引入更加先進的人工智能系統，輔助工作人員更好地完成各項工作，全面降低工作人員的勞動量。通過人工智能技術的合理投放，不僅可以使得企業各項工作的運行效率得到實質性的提高，同時還能夠進一步降低企業在運行當中所需要投入的經濟成本，使我國社會文明邁上一個臺階。對于電力計算機信息化企業而言，人工智能能力投放的實際標準應當根據載體的不同進行合理劃分。具體來說，內部載體在人工智能技術實際投放的過程當中應該想方設法使其能夠應用于科技研發領域。通過各類平臺的有效搭建，使得企業內部工作人員的體驗感得到切實加強。通過不同企業之間的交流培訓以及員工之間的交流共同實現對企業內部開發人員的培訓工作，使得各個部門的技術人員之間能力實現共享。同時積極召開研討會議，使不同工作人員能夠就自己的技術心得進行有效討論，為公司帶來更多的經濟效益；應用于新聞宣傳，通過人工智能技術使有關于企業的各類信息能夠在員工之間實現實時傳輸，使信息的時效性得到有效保障，從而給企業帶來更多的經濟效益；

對于外部載體來說，在人工智能技術投放的過程當中應該將其應用于技術沙龍的建設。使企業的每一個節點運行專題實現分享，同時還應該特別針對各項工作進行中所存在的缺陷進行全面探討，以期研究出合理方式使得這些問題得到解決；應用于產、學、研合作，實現企業于高校之間的互動創新。不斷的將研究成果轉化為實際成果；應用于企業和政府連接的渠道建設，使得企業內部的各個示范性項目得到及時的展示。

2實施基于科技管理視角的投放效果評估

為了保障各企業內部已經引入的人工智能技術能力得到更加全面地發揮，各大企業需要不斷結合自身的科技管理理念對人工智能技術的實際投放效果進行有效的評估。為了保障評估最終結果的有效性，經過多年的發展當前企業的評估體系已然包含了4個。主要維度分別為產業貢獻、技術價值、人才培養以及品牌影響力。根據不同維度的具體內容為其制定有針對性的評估指標，并且根據企業各項工作的實際完成情況對其進行量化性的評分工作。在這些內容當中，產業貢獻主要包括企業所生產的具體產品，要求根據產品的實際名稱進行有效填寫產品成熟度。這項內容主要是參照技術成熟度TEL通用定義及等級劃分，全面圍繞不同項目所生得到的核心產品，從基本原理到實際應用設計9層評估等級。實現產品價值對各個項目成果已經產生的經濟效益未來預期的產品價值。項目成果未來可能產生的經濟效益技術價值主要包括技術水平。各個項目的最終成果對原有技術體系的改革或者是經過審定第三方評價達到國內領先技術水平，為本企業形成的技術壁壘，對企業長期發展所提供的支撐。企業在發展中所申請的專利數量、專利授權數等等。而人才培養重點包括新獲高級職稱人員數量，新獲中級職稱人員數量或本單位專家數量等等。評價的體系框架如圖所示。

3制定企業人工智能能力投放持續改進機制

為了讓電力計算機信息化企業在發展的過程當中，其人工智能能力投放實現可持續發展。需要根據評估的最終結果，制定出企業人工智能能力投放持續改進準則。通過這樣的方式，可以及時對區技術在應用中所產生的問題進行改進。具體的改進流程分為以下4個內容：分別是確定改進目標、尋求可行方案、測定最終結果、正式采用。各單位需要根據自身實際情況，結合這4個總體步驟分別根據自身工作實際需求設計出相應的改進機制。

人工智能技術的成果范文2

關鍵詞：人工智能計算機技術

一、人工智能的定義

“人工智能”(ArtificialIntelligence)一詞最初是在1956年Dartmouth學會上提出的。人工智能是指研究、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做出反應的智能機器。目前能夠用來研究人工智能的主要物質手段以及能夠實現人工智能技術的機器就是計算機,人工智能的發展歷史是和計算機科學與技術的發展史聯系在一起的。人工智能理論進入21世紀,正醞釀著新的突破,人工智能的研究成果將能夠創造出更多更高級的智能“制品”,并使之在越來越多的領域超越人類智能,人工智能將為發展國民經濟和改善人類生活做出更大貢獻。

二、人工智能的應用領域

1.在管理系統中的應用

(1)人工智能應用于企業管理的意義主要不在于提高效率,而是用計算機實現人們非常需要做,但工業工程信息技術是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。在《談談人工智能在企業管理中的應用》一文中劉玉然指出把人工智能應用于企業管理中,以數據管理和處理為中心,圍繞企業的核心業務和主導流程建立若干個主題數據庫,而所有的應用系統應該圍繞主題數據庫來建立和運行。換句話說,就是將企業各部門的數據進行統一集成管理,搭建人工智能的應用平臺,使之成為企業管理與決策中的關鍵因子。

(2)智能教學系統(ITS)是人工智能與教育結合的主要形式,也是今后教學系統的發展方向。信息技術的飛速發展以及新的教學系統開發模式的提出和不斷完善,推動人們綜合運用超媒體技術、網絡基礎和人工智能技術區開發新的教學系統,計算機智能教學系統就是其中的典型代表。計算機智能教學系統包含學生模塊、教師模塊,體現了教學系統開發的全部內容,擁有著不可比擬的優勢和極大的吸引力。

2.在工程領域的應用

(1)醫學專家系統是人工智能和專家系統理論和技術在醫學領域的重要應用,具有極大的科研和應用價值,它可以幫助醫生解決復雜的醫學問題,作為醫生診斷、治療的輔助工具。事實上,早在1982年,美國匹茲堡大學的Miller就發表了著名的作為內科醫生咨詢的Internist2Ⅰ內科計算機輔助診斷系統的研究成果,由此,掀起了醫學智能系統開發與應用的。目前,醫學智能系統已通過其在醫學影像方面的重要作用,從而應用于內科、骨科等多個醫學領域中,并在不斷發展完善中。

(2)地質勘探、石油化工等領域是人工智能的主要作用發揮領地。1978年美國斯坦福國際研究所就研發制成礦藏勘探和評價專家系統“PROSPECTOR”,該系統用于勘探評價、區域資源估值和鉆井井位選擇等,是工業領域的首個人工智能專家系統,其發現了一個鉬礦沉積,價值超過1億美元。

3.在技術研究中的應用

(1)在超聲無損檢測(NDT)與無損評價(NDE)領域中,目前主要廣泛采用專家系統方法對超聲損傷(UT)中缺陷的性質、形狀和大小進行判斷和歸類;專家運用超聲無損檢測儀器,以其高精度的運算、控制和邏輯判斷力代替大量人的體力與腦力勞動,減少了任務因素造成的無擦,提高了檢測的可靠性,實現了超聲檢測和評價的自動化、智能化。

(2)人工智能在電子技術領域的應用可謂由來已久。隨著網絡的迅速發展,網絡技術的安全是我們關心的重點,因此我們必須在傳統技術的基礎上進行網絡安全技術的改進和變更,大力發展數據挖掘技術、人工免疫技術等高效的AI技術,開發更高級AI通用和專用語言,和應用環境以及開發專用機器,而與人工智能技術則為我們提供了可能性。

三、人工智能的發展方向

1.專家系統是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領域,它是一種具有特定領域內大量知識與經驗的程序系統。近年來,在“專家系統”或“知識工程”的研究中已出現了成功和有效應用人工智能技術的趨勢。人類專家由于具有豐富的知識,所以才能達到優異的解決問題的能力。那么計算機程序如果能體現和應用這些知識,也應該能解決人類專家所解決的問題,而且能幫助人類專家發現推理過程中出現的差錯,現在這一點已被證實。

2.智能信息檢索技術的飛速發展。人工智能在網絡信息檢索中的應用,主要表現在:(1)如何利用計算機軟硬件系統模仿、延伸與擴展人類智能的理論、方法和技術。(2)由于網絡知識信息既包括規律性的知識,如一般原理概念,也包括大量的經驗知識這些知識不可避免地帶有模糊性、隨機性、不可靠性等不確定性因素對其進行推理,需要利用人工智能的研究成果。

3.SOAr是一種通用智能體系結構,其始終處在人工智能研究的前沿,已顯示出強大的問題求解能力,它認為機器人的開發是人工智能應用的重要領域。在它的研究中突出4個概念:(1)所處的境遇機器人不涉及抽象的描述,而是處在直接影響系統的行為的境地。(2)具體化機器人有軀干,有直接來自周圍世界的經驗,他們的感官起作用后會有反饋。(3)智能的來源不僅僅是限于計算裝置,也是由于與周圍進行交互的動態決定。(4)浮現從系統與周圍世界的交互以及有時候系統的部件間的交互浮現出智能。目前,國內外不少學者都對機器人足球系統頗感興趣,足球機器人涉及機器人學、人工智能以及人工生命、智能控制等多個領域。足球機器人系統本身既是一個典型的多智能體系統,是一個多機器人協作自治系統,同時又為它們的理論研究和模型測試提供一個標準的實驗平臺。

參考文獻:

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[6]馬秀榮,王化宇.簡述人工智能技術在網絡安全管理中的應用[J].呼倫貝爾學院學報,2005,(4).

人工智能技術的成果范文3

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。

人工智能技術的成果范文4

關鍵詞：人工智能；電氣自動化控制；應用

DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2017.01.125

人工智能、基因工程、納米科學被認定是21世紀的三大頂端高科技，其中人工智能在近些年來其研究領域不斷擴大，涉及到哲學、神經生理學、心理學、計算機科學以及仿生學等多個科學領域的研究，其科技成果也層出不群，被廣泛應用于科學研究以及工業生產中[1]。工業生產過程中采用電氣自動化生產模式，能夠大大降低勞動成本，提高生產效率的同時還能保證產品質量，因此被眾多企業用于生產實踐中，而在電氣自動化控制系統中應用人工智能技術，可謂是如虎添翼，保障了生產環節控制的高效性和科學性。

1 人工智能在電氣自動化控制中的應用優勢

1.1 受干擾程度低

以往工業生產中的電氣自動化控制都是依靠既定的程序和管理器來實現的，管控系統根據各個生產環節儀器儀表中傳遞的數據進行分析，套入固定的問題處理軟件上，選擇指令，不具備具體問題具體分析的能力，會受到多個生產因素的干擾。人工智能技術其神奇之處就在于智能，不需要精確的動態模型和具體參數的設置，就能夠有效處理生產信息，調控電氣化生產設備。除此之外，人工智能技術能夠實現調控的一致性，掌控全局進行智能調控，根據生產信息作出有效應答，而不會局限于某一固定生產指令，只調控某一環節的生產設備。

1.2 操作誤差小

人工智能本身的運行條件沒有太多的限制，與因此與傳統的控制器相比，本身的操作誤差更小，基本上不會受到外界因素的干擾[2]。一般來說，人工智能技術在電氣自動化控制體系中應用，會現根據實際生產需求設置參數，隨后又人工智能系統進行統一的調控，而在實際應用過程中，這些參數是基本上不會因為外界干擾而改變的，這也就保證了人工之能夠系統的管控質量，不會因為本身的故障而引起決策的失誤，大大降低了操作誤差，使得各個生產環節能夠按照預先設想的方案有序進行。操作誤差小，是人工調控與傳統控制都不具備的特點，完全符合機械化自動生產的理念。

1.3 調節效率高

人工智能其數據處理分析能力更為強大，因此在實際應用過程中，即使生產環節發生了變化，需要調整人工智能控制系統的一些參數，其難度也是相對更低的，不需要專門的技術專家來進行指導，只要調整部分參數，人工智能體系就能捕捉到生產環節的變化，執行調整管控模式。例如，在生產環節中，產品種類發生了變化，如果是傳統的電氣自動化控制體系，就可能要重新輸入控制參數，調整控制程序，而人工智能系統能夠根據收集到的生產信息，進行合理的自我調整，操作簡便快捷[3]。

1.4 降低生產成本

在電氣自動化控制系統中還沒有應用人工智能技術之前，生產雖然已經不要使用人力，但是在其他環節比如設備故障檢查以及設備整理仍然需要人工來完成，這樣不僅耗費時間，而且產生了一定的人工費用，一直是限制電氣自動化生產的一個問題。人工智能能夠實現器械故障的自動檢測，實現工業生產的全方位管理，確保所有的電氣設備都按照設定好的方案進行工作，消除了生產過程中一些常見的生產問題。

2 人工智能在電氣自動化控制中的實際應用

人工智能技術的實際應用主要有專家系統、人工神經網絡、啟發式搜索以及模糊集理論，這些運作體系是其應用于生產實踐的基礎。一直以來，人工智能技術的目標就是為了讓機器能夠擁有與人相同的智力，具備接受信息處理事情的能力[4]。計算機技術的發展，使得工業生產實現了初步實現了電氣自動化生產的目標，但是要想這一管控體系進一步發展，還需要更為先進的機器調控技術，人工智能正好符合這一發展要求，為電氣自動化生產的進一步發展提供了無限的可能。

2.1 電氣產品的優化設計

一直以來，電氣產品的優化設計是一項巨大的工程，受限你要掌握市場行情，融合更為先進的科學技術，根據以往的產品設計經驗，進一步優化產品的性能，才能確保產品的銷售額度，保證企業的市場占有率。這一研發環節，不能過長，因為如今的市場雪球變化極快，而且市場競爭較大，必須搶占先機，但是又不能以為追求研發速度而忽視質量。隨著人工智能技術的應用，目前產品的優化設計模式已經有純人工操作轉變為人工智能輔助設計，大大縮短了產品的研發周期，并且在人工智能的幫助下，產品參數的設置更為合理，數據精確度大大提升。

2.2 電氣設備的故障診斷

在工業生產過程中，往往是多個生產環節數千臺機器一同運轉，單靠人工或者是笨拙的控制器，是無法找出具體故障設備的，需要花費大量的時間，而為了保證生產安全，就必須停下可疑范圍內的所有電器設備，對于電器自動化生產來說，時間就是金錢，這樣會嚴重耽誤產品的生產，給公司造成巨大的經濟損失[5]。人工智能技術在電氣自動化控制體系中的應用，很好地解決了這一難題，通過專家系統和模糊理論的結合，分析各個生產環節中儀器儀表的數據信息，系統能有效掌握全部的生產信息，實現電氣自動化生產的智能控制，及時發現設備故障問題，停止故障設備，將生產損失降低到最小，切實保障企業的生產效益。

2.3 運行過程的智能控制

社會在不斷發展，數年前機械化生產代替了人工生產，而隨著社會需求的不斷擴大，企業生產效率也必須不斷提高，才能在激烈的市場競爭中站穩腳跟。人工智能技術的發展，為實現電氣自動化的智能控制帶來了希望的曙光。在大數據時代背景下，工業生產中設計到的生產信息量是極為龐大的，人工無法快速處理這些信息作出有效決策，智能依靠計算機技術的使用，而計算機信息技術都是依靠固定的程序來處理信息，只有將二者結合，才能實現電氣自動化生產的有效管控。人工智能系統是初步具備了人類智力的機械系統，具有計算速度快的優點，能夠在短時間內處理大量信息，得出正確的結果，及時作出生產決策。

3 結語

機械技術與計算機信息技術的結合，實現了工業生產的電氣自動

（下轉第255頁）

（上接第143頁）

化控制，大部分的生產過程都是有機械完成的，然而在生產實踐中，還是需要人工進行調控，及時調整機器的運行狀態，定期檢修器械，以免發生故障影響生產效率[6]。人工智能技術的出現，實現了電氣自動化的智能控制，與傳統人工控制相比，其調控效率更高，能夠直接處理各個生產環節中出現的一些問題，而且基本上不會受到外界因素的干擾，決策科學，管理高效，絕對是一項值得信賴的尖端技術。人工智能的應用，能夠保證生產質量的統一性，優化產品設計，在生產過程中，及時發現電氣設備運行故障的問題并進行有效處理，實現了電氣化生產的實時動態管控。

參考文獻：

[1]牛美英，渠基磊，吳志鵬.人工智能在電氣工程自動化中的應用[J].價值工程，2013（23）：27-28.

[2]紀.人工智能技術在電氣自動化控制中的應用思路分析[J].電子測試，2014（03）：137-138.

[3]馮晶.電氣自動化控制中人工智能技術的應用分析[J].電子技術與軟件工程，2014（01）：254-255.

[4]錢卓昊.人工智能技術在電氣自動化控制中的應用探究[J].中國高新技術企業，2016（16）：51-52.

人工智能技術的成果范文5

【關鍵詞】大數據；人工智能；計算機網絡；技術應用

1引言

作為當前社會發展的前端，人工智能技術以計算機技術和通信技術為基礎，在現代編程的控制下，實現了人們數據控制計算方式和生活方式的有效改變。當前環境下，大數據的發展趨勢愈發明顯，數據的處理規模不斷擴大，這對傳統計算機技術的應用提出了較高要求。基于此，將人工智能技術與計算機網絡技術結合已成為時展的必然要求，從應用過程來看，其能實現計算機系統中復雜問題的高效、安全處理，對于社會穩定具有重大影響，本文就此展開分析。

2大數據時代的基本特征

數字化、信息化是時展的重要趨勢，在其影響下，日常生活中的數據數量和類型不斷豐富，其對人們傳統的數據庫處理模式形成挑戰，而這種數量巨大、類型龐雜的數據集就是人們所說的大數據。就實踐過程來看，種類多、規模大、真實性高、處理速度快等是大數據處理的基本特征[1]。具體表現如下：第一，大數據并非是單一的獨立數據，其在多種來源的基礎上，實現了數據格式、數據類型的豐富和膨脹，充分保證了數據類型的多樣。第二，與傳統數據相比，大數據的容量基本都處于10TB以上，具有規模較大的突出特征。第三，新經濟形態下，大數據的更新速度非常迅速，較為及時的數據信息有效保證了數據整體的真實性。第四，大數據的規模十分龐大，并且具有較高的應用安全需要，這就對整體的數據處理系統提出了較高要求。目前，高效、快速的數據處理系統已經成為大數據發展的重要特征，其充分保證了大數據時代下，人們對于數據信息的應用要求。

3人工智能的應用優勢

人工智能是現代社會科學發展的重要方向。具體而言，其在計算機技術與通信技術的支撐下，實現了人類思維方式及行為方式的有效模擬，并且在相關程序的保證下，實現了相關問題的高效化、安全化、精確化處理。大數據時代，人工智能技術的發展與計算機技術密不可分，并且，就整體應用過程而言，其具有以下應用優勢：第一，人工智能支撐下，使用人員的工作效率得以有效提升。例如，在日常辦公中，部分軟件會進行使用人員興趣愛好及操作習慣的記錄，并在下次應用過程中進行相關信息的篩選，然后對用戶進行推薦應用，由此有效避免了信息篩選、信息尋找所帶來的時間浪費，提升了工作、學習、生活、娛樂的效率。第二，人工智能系統有助于當前網絡體系管理的規范，具體而言，從本質上講，人工智能技術是對計算機技術的深層次應用，為提升其應用質量，設計人員在運行質量、運行效率和運行安全等方面進行了嚴格保證，而這些保證措施能夠進行互聯網體系相關任務的指導，對于更高經濟效益和社會效益的創造具有重大影響。

4大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用

大數據時代下，人工智能技術是時展的必然，確保人工智能技術應用的高效與規范，對于人們的生活質量具有重大影響，并直接制約著社會經濟發展及智能化、數字化時代的建設進程。就應用過程來看，當前計算機技術中，人工智能技術的應用主要表現在以下方面：

4.1數據挖掘技術

數據挖掘技術是人工智能應用的基礎，同時也是其應用較為廣泛的方向之一[2]。具體而言，在智能技術的支撐下，計算機系統可以進行網絡連接及主機會話的全方位、系統化描述，并且在數據刻錄的應用下，實現入侵規則的高效學習，最后其將這些入侵的模式在自身數據庫中進行記錄，一旦計算機系統再次受到外來入侵，其可以進行有效的識別和程序攔截，從而保證了計算機網絡技術應用的高效與安全。

4.2規則產生式專家系統

通過人工智能在數據挖掘上的應用，人們可以實現入侵檢測系統的高效建立，并且在其基礎上，高效化的計算機推理機制得以建立，此即規則產生式專家系統。實踐過程中，網絡管理人員在特定入侵特征編碼編制的基礎上，可以實現外界入侵信息的有效預防和管控。由此可見，人工智能對提升檢測效果及準確性有積極意義。然而，需要注意的是，規則產生式專家系統的人工智能技術主要應用于系統已輸入的入侵信息，因而檢測效果相對有限。

4.3人工網絡神經

人工網絡神經是人工智能在計算機網絡技術中應用的重要內容。計算機系統應用過程中，在人工網絡神經的支持下，計算機網絡對人腦處事方式第一模擬，與傳統的計算機事件處理相比，其對于計算機系統的容錯性和接受性進行控制，有效保證了計算機網絡系統應用的高效與質量。譬如，在計算機網絡技術人工智能實踐中，其可以對畸變及噪音輸入的模式進行有效識別，從而確保計算機網絡檢測系統檢測效率的提升，對于人們生活質量的提升具有重大影響。

4.4自治AGENT技術

自治AGENT技術是面向對象發展成果的典型代表，其能在計算機網絡系統中充當底層數據，進而實現數據的高效化收集和分析。在自治AGENT技術人工智能應用過程中，較強的學習能力、適應能力、自主能力和兼容能力是其應用的主要特征[3]；并且在這些因素的控制下，其對于環境的依賴程度較低，具有較強的外來入侵抵抗能力。

4.5人工智能問題求解

人工智能問題求解是人們社會生活中應用較為廣泛的技術之一。實踐過程中，人們在計算機系統的問題搜索欄進行待解決問題輸入，然后在人工智能技術的應用下，其可以實現這些問題的高效化搜索、推理和求解，從而實現搜索空間、最優解等內容的有效把控。與傳統計算機系統相比，人工智能技術的應用有效提升了網絡運行效率，其在減少資源浪費的基礎上，實現了人們實際問題的高效率解答。

4.6專家知識庫技術

作為計算機網絡專家系統的重要組成，專家知識庫的應用極為廣泛，并且尚處于不斷發展階段。實踐過程中，專家知識庫的應用以直接或間接積累的知識為基礎，然后在網絡管理人員編碼操作的運行下，使得計算機相關管理的決策獲得專家支撐，從而實現管理過程、評價實踐的具體把控，專家知識庫技術的應用對于網絡管理評價具有重大影響。此外，人工智能系統在智能考試方面也有著廣泛應用。具體而言，傳統環境下，紙質試卷的應用具有較大的紙張載體負擔，其不僅造成了大量的基礎資源消耗和環境污染，更對教師的批閱過程造成負擔。而在人工智能技術和計算機網絡技術的支撐下，自動考試的功能得以實現，其在題量分配、試卷平均難度、題型結構、題型比例、知識點均勻分布等要素的控制下，充分滿足了用戶的考核要求，實現了現代化考試的智能發展。

5結論

人工智能技術的成果范文6

關鍵詞：電氣工程；智能化技術；理論基礎；技術優勢；應用

中圖分類號：F40 文獻標識碼：A

智能化技術是計算機技術與人工智能理論的完美融合，是最近才興起的一個高新技術領域。但是從出現到發展的短短數年間，智能化技術就受到了普遍的關注和廣泛的應用，其未來前景不可限量。

1 人工智能理論

人工智能，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，是計算機科學的一個分支。通過人工智能本質方向的了解，生產出了一個與人類大腦做出雷同反應的智能化機器，這個主要包含語言識別、自然語言處理、機器人、專家系統和圖像識別等。“人工智能”一詞是在1956年Dartmouth學會上提出的，人工智能發展迅速，成為以計算機主流，涉及信息論、控制論、自動化、生物學、心理學、語言學、醫學和哲學等多版學科。對于其主要的目的就是通過使用機器設備能夠達到智能效果，依賴機器來完成復雜性的工作。智能化的電氣自動控制系統主要就是為了加強整個勞動分配過程，實現了計算機智能化，這樣一來大大的減少了人為勞動過程，加強了工作效率，譬如：鋁電解生產中的模糊自適應控制技術，就是大量使用了人工智能技術。在我們國家主要是通過廉價輸出的勞動力來得出的經濟數值，但是遠遠沒有達到其他較發達的國家經濟水平。在我們電氣自動化控制中加強人工化智能的使用，研制出一個能類似于人類判斷系統、處理功能的控制系統，加強我們生產的能力，推動我們國家的經濟發展。

2 人工智能的優點

針對不同的人工智能控制，需要使用不同的方法進行討論。但是一些人工智能控制器，例如：模糊神經、模糊、遺傳算法和神經都是一種類非線形的函數近似器。采取這種的分類有利于對總體的了解，同時會促進對控制策略的綜合性開發。上述的人工智能函數近似器具有常規的函數估計器所不具備的優勢。首先，在很多情況中，精確的掌握控制對象的動態方程是很復雜的，因此控制器在設計實際控制對象的模型時，往往會產生很多不確定的因素，例如：非線性時、參數變化等，這新信息通常無法掌握。而人工智能控制器在設計的時候可以不需要控制對象的模型。依據下降時間、魯棒性和響應時間的不同，人工智能控制器通過適當的調整可以提高自身的性能。例如：在下降時間方面，模糊邏輯控制器比最優秀的PID控制器要快4倍。在上升時間方面，模糊邏輯控制器比最優秀的PID控制器要快2倍。與古典控制器相比，人工智能控制器具有更容易調節的特征。即使缺乏專家的現場指導，人工智能控制器也能夠使用響應數據來進行設計。還可以通過相應信息、運用語言等方式來進行設計。人工智能控制器具有很強的一致性，輸入陌生的數據就能夠產生很高的估計，可以忽略驅動器對它產生的影響。對于某些控制對象來說，雖然暫時沒有采用人工智能控制器也可以產生良好的效果，但是對其他的控制對象來說，不一定會產生相似的良好效果，因此在設計上必須堅持具體問題具體分析的原則。在反模糊化和模糊化的過程之中，如果采用規則庫、隸屬函數和適應模糊神經控制器，能夠精確的進行實時確定。在實現這個成果的眾多方法之中，只有通過系統技術的使用才能得到穩定的解，配合簡單的拓撲的結構配置，能夠實現迅速的自學習和快速收斂。

3 智能化技術在電氣自動化控制中的應用

研究結果表明：智能控制、優化設計以及故障診斷的合理使用是實現電氣工程自動化控制的前提條件。

3.1 智能控制

電氣自動化的控制工作中加入智能化技術可實現電氣工程控制的無人操作化、高效化、遠程化以及自主化，給智能化控制創造了良好的發展空間，智能化控制在電氣自動化技術中的廣泛應用更加驗證了智能化技術的優越性，并使智能化技術在其他領域的發展打下了良好的基礎。

3.2 優化設計

在電氣工程自動化控制過程中，經常會涉及到電氣設備的設計，而設計的過程又相當的繁瑣，它不僅要求設計人員對磁力、電氣、電路等學科的知識要有足夠的認識并能恰當的運用到設計工作中，而且它對設計人員的工作經驗也有比較高的要求。傳統的設計方式是利用實驗與經驗相結合的手工設計來完成的，因此方案的達標率低，修改的難度較大；而現在的方案設計是利用CAD技術以及計算機輔助軟件來完成的，不僅減少了設計所需的時間，而且設計出來的方案無論是質量還是使用性能都相對較好。遺傳算法是優化設計的過程中智能化技術應用的具體形式之一，它具有非常強的實用性和先進性，它的使用在一定程度上對設計進行了優化。

3.3 故障診斷

電氣工程系統的運行過程中，電氣設備發生故障的情況不可避免，而在故障發生前必定會有一系列與故障本身存在一定聯系的征兆出現，利用智能化技術，就可以對其進行全面、準確的診斷。由于變壓器在電氣設備中具有十分重要的作用，因此電氣設備監測人員對它的運行狀況格外的重視，經常對其進行不定時的檢測、維修，不過這樣做也不能完全避免電氣故障的出現，為了及時地將故障診斷出來，把電氣故障造成的損失降到最低，智能化技術無疑是最佳的選擇。在運用智能化技術對變壓器的故障進行診斷的過程中，最主要的診斷方式就是通過對變壓器中滲漏油的分解氣體進行分析，快速找到變壓器發生故障的大致范圍，然后再把范圍逐步縮小找出發生故障的具置并對其進行檢修。這樣做不僅加快了對故障的診斷以及檢修速度，而且它還避免了故障對電氣設備造成損害的情況出現，使得電氣設備的運行經濟效益在某種程度上得以提升。

結語

隨著科技的不斷進步，人工智能技術的發展越來越迅速，在人工智能技術的應用下，各種施工變的更加的智能化。而機械企業在電氣自動化不斷成熟的今天，引進人工智能技術更是對生產起到了良好的促進作用，促進企業的更好更快的發展。

參考文獻

[1]耿英會.智能化技術在電氣工程自動化控制中的應用[J].科技創新導報，2012（2）：66～66.