發布時間：2023-12-21 10:37:56
序言：寫作是分享個人見解和探索未知領域的橋梁，我們為您精選了8篇的人工智能科技的發展樣本，期待這些樣本能夠為您提供豐富的參考和啟發，請盡情閱讀。
英國著名物理學家史蒂芬?霍金曾說：“成功制造一臺人工智能機器人將是人類歷史上的里程碑，但不幸的是它也可能成為我們歷史上最后的一個里程碑。”這話似乎為“人工智能”提供了佐證，但如今人工智能的發展已成為人類追求科技進步的一個重要領域，霍金聳人聽聞的言論也阻擋不了其發展。
從不久前公布的人工智能發展的數據來看，隨著計算機技術的快速發展，人工智能正以指數級增長的速度迅速壯大，只要人類不刻意中斷對人工智能領域的探索和研究，那么“超人工智能”的誕生只是遲早的事。如今因為“人工智能”的出現，有些科學家放棄了對人工智能的研究，這會使人工智能發展的速度減緩但不會中斷，因為科學技術是互相滲透的，其他科學技術領域的發展必然會推動人工智能的發展。
地球并不是永生的，太陽系、銀河系同樣會滅亡，出于生存的需要，人類在未來必然會實行“火種計劃”，也就是向太空移民，而這樣的計劃需要高科技的支撐。從這一點上來說，人類是絕對不會放棄人工智能這個已經被發現且隱藏著無數可能性的領域，就算人類中斷對人工智能的研究，那在其他領域的科技發展到人類所認為的極點，但仍無法達成計劃目標時，人工智能領域就將成為人類生存的一線生機。此外，人類對未知事物的好奇心和對人工智能所能帶來的好處的無限期待，也使得人工智能的研究根本無法被完全中斷，因為它就是未來。
越來越多的頂級科學家都不得不承認人工智能比人類更加聰慧，如今人類對這個領域發展研究的抵觸情緒，其實緣于人類的不自信和對未知世界的憂慮。說得更直白一點，那就是人類的害怕緣于對強者的恐懼：“超人工智能”在未砦摶山比人類更加聰明更加強大，這也導致作為弱者的人類對強者產生恐懼，害怕自己無法控制“超人工智能”，或者擔心它也會如同人類一般產生惡念。一方面，人們期待著人工智能能給人類帶來更加舒適而便利的生活；另一方面，人工智能的發展也可能會帶來人類無法承擔的后果。人類最害怕的便是人工智能最終取代人類，進而終結人類這一物種。
其實，每一項科學技術飛速發展的背后都可能隱藏著人類無法承擔的后果，人工智能也不例外。但若因此對未來產生恐懼，進而限制人工智能的發展，則是完全沒有必要的。因為無論怎樣的未來都是由人類自己創造的。所以，人類如果能戰勝自我，剔除人性中的黑暗面，并始終堅信善念終將戰勝惡念，正義終將戰勝邪惡，那么由人工智能所代表的未來便是值得憧憬與期待的。
中國人工智能發展環境分析
資料來源：前瞻產業研究院整理
目前我國在人工智能的研究上與發達國家相比、甚至與美國相比都不算落后，這對于我們國家來說是難得的歷史機遇，是提升綜合國力和影響力的絕佳機會。如今我國在國家層面制訂人工智能發展戰略，并加快推進，我國完全有可能利用市場需求優勢、用戶數據優勢等，搶占人工智能技術和產業的制高點，實現人工智能技術“彎道超車”。
人工智能行業市場規模
隨著人工智能在我國移動互聯網、智能家居等領域的發展，我國人工智能產業將持續高速成長。據前瞻產業研究院的《人工智能行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》數據顯示，2015年，我國人工智能產業規模為69.3億元，同比增長42.7%;2016年我國人工智能產業規模達到95.6億元，同比增長37.9%。
隨著相關政策的加速落地，我國人工智能產業已步入新的發展階段。當前人工智能行業基礎條件已經具備，隨著深度學習算法日趨成熟以及數據資源的加速增長，人工智能技術有望不斷提升，機器視覺和自然語音處理等人工智能技術將迎來發展新機遇，預計到2022年，我國人工智能產業規模將達到335.6億元。
2014-2022年中國人工智能產業規模及預測(單位：億元，%)
資料來源：前瞻產業研究院整理
中國人工智能企業積極布局
出于對人工智能行業商業前景的看好，國內巨頭紛紛戰略進軍人工智能領域，百度、阿里、騰訊均在人工智能領域發力。其中，百度從2013年開始搭建AI團隊，同時涉足了深度學習與自動駕駛領域，并推出了“百度大腦”計劃，于2017年展出了Apollo自動駕駛平臺;阿里巴巴推出了國內首個人工智能平臺“DTPAI”;騰訊推出了撰稿機器人Dreamwriter，開放了視覺識別平臺騰訊優圖，同時成立了騰訊智能計算與搜索實驗室。
除BAT之外，科大訊飛以語音技術為核心，通過語音技術開放平臺和語音應用切入人工智能產業，也是當之無愧的行業巨頭。這些具有創新性眼光的巨頭公司的進入，讓整個行業迎來了爆發的機會。感知智能試點階段的一大特點是創業公司開始進入，目前的國內格局也正印證了這一點。
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。
關鍵詞：人工智能 電氣自動化控制 應用
人工智能是一種新型技術，與傳統技術相比，人工智能有著巨大的優勢，該種技術主要是建立在計算機與網絡技術中，能夠解決很多傳統技術難以解決的問題，目前，人工智能已經在經濟建設與社會發展中得到了廣泛的應用，也取得了良好的成效，但是，在一些主觀與客觀因素的限制之下，人工智能在電氣自動化控制中的應用依然存在一些不足之處，下面就針對人工智能的特點及人工智能在電氣自動化控制中的應用進行深入的分析和探討。
1 .人工智能控制器特點分析
在電氣自動化中使用的人工智能控制器多為非線性函數近似器，其中代表性的有遺傳算法、模糊理論、神經算法與模糊神經算法等，使用非線性函數近似器有著巨大的優勢，這主要表現在以下幾個方面：
第一，在開展人工智能電器設計時并不需要應用精確的動態模型，不需要明白非線性與參數變化等因素就能夠完成設計；
第二，只要適當的調整系統的下降時間、相應時間，就能夠有效提升函數性能，產生的過沖也很小；
第三，人工智能控制器能夠設計相應時間與語言，調節方式十分的簡單，對于信息與數據也有著良好的適應性，抗干擾性能理想，容易實現；
第四，人工智能控制器的一致性良好，與驅動器無直接聯系，即使輸入的數據是未知的也可以獲取到理想的預測結果。（以以太網為例的人工智能控制器原理示意圖詳見圖1）
圖1 以太網為例的人工智能控制器原理示意圖
2 .人工智能在電氣自動化控制中的應用分析
2.1 人工智能在電氣自動化設計中的應用
自動化電氣的設計十分的復雜，牽扯到很多專業，如變壓器、電路、電力電子技術、電機等等，對設計人員專業技能水平的要求也較高，也需要用到大量的人力、物力與財力，利用人工智能技術就可以有效解決人力難以解決的問題，有效提升設計的精度與工作效率。
此外，在電氣設備的設計過程中，需要根據不同的情況采取相應的算法，要想有效提升設計的質量與效率，工作人員必須要具有應用人工技能的經驗與能力。
2.2 人工智能在電氣控制中的應用
電氣自動化控制是一個關節性環節，如果能夠采取科學的措施提升整個系統的自動化水平，就可以有效降低人力、物力財力的投入，有效優化人工系能系統的運行質量。
人工智能技術在電氣自動化設備中的應用包括神經網絡控制、專家系統控制以及模糊控制幾個方面，其中，模糊控制的應用范圍最為廣泛，究其根本原因，是由于該種方式簡單，與生產的聯系也更加的緊密。
而模糊控制在整電氣自動化中的應用主要集中在交流傳動與直流傳動兩個方面，其中，直流傳動主要集中在模糊控制器之中，如Sugeno、Mamdani，而Sugeno是Mamdani的一個部分，Mamdani多應用在調速控制系統中，其規則庫為if-then規則庫。將模糊控制器應用在交流傳統控制系可以代替傳統PSI控制器與PI控制器，近年來，在科技水平的發展之下，模糊控制器也開始應用在全數字高動態性能傳動系統之中，也取得了一定的成效。
2.3 人工智能在故障診斷系統中的應用
人工智能技術中的專家系統、模糊理論與神經網絡已經在電氣設備故障診斷系統中得到了廣泛的應用，其中應用范圍較廣的就是發動機、發電機與變壓器故障的診斷工作中。在診斷時，需要先從變壓器油中將氣體分離出來，再根據氣體的情況分析故障的發生狀態。如果使用傳統的診斷方式是難以判斷出故障的復雜性、非線性以及不確定性的，診斷結果并不理想。但是，使用人工智能技術即可有效提升診斷的成功率，就現階段來看人工智能技術主要采取專家系統、神經網絡與模糊邏輯集中診斷方式。
2.4 人工智能在電力系統中的應用
目前，人工智能在電力系統中的應用包括神經網絡、專家系統、啟發式搜索、模糊集理論幾個方面，其中，專家系統是一種集經驗、規則與專業知識一體的程序性系統，該種系統需要依賴一定領域的知識與經驗進行推理，并模擬專家的決策對各個難題來處理。專家系統主要包括六個部分，即推理機、知識庫、人機接口、知識獲取、咨詢解釋、數據庫。在整個系統的使用過程中，需要根據實際情況的變化來更新規則庫，以便獲取到最及時的要求。
目前，很多訓練算法與神經網絡都在電力系統中得到了一定程度的應用，神經系統的儲存方式與學習方式都十分的靈活，也有著強大的狀態分類能力以及識別能力，在負荷預測的過程中，神經網絡能夠對模型進行科學合理的分類，并實現對輸入的選擇，構建出日預測模型以及周預測模型，將人工神經網絡與元件關聯進行有機結合即可實現對復雜系統的診斷，識別是不同的故障。
2.5 人工智能在日常操作中的應用
電力系統不僅對電力系統自身的自動化水平有著直接的影響，對于管理工作也有一定的影響，將人工智能技術應用在日常操作中可以對加用電腦進行實時操作，可以實現報表自動生成、日志生成、日志儲存等多種功能。這不僅可以簡化操作，也能夠有效提升操作的可視性與簡便性，可以看出，將人工智能系統應用在日常操作中可以有效提升電氣自動化系統的工作效率，這也是未來階段下我國電力系統發展的重要方向。
3. 結語
總而言之，在科技水平的發展之下，電力自動化控制系統也得到了完善的發展，與此同時，人工智能系統在電氣自動化控制中的應用也取得了一定的成效，將人工智能應用在電氣自動化控制系統中可以有效提升設備的使用效率與使用質量，但是由于一些客觀因素的限制，人工智能技術還存在一些不足，相信在不久的將來，這一問題定可以得到完美的解決。
參考文獻：
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關鍵詞：電氣設備；自動化控制；人工智能技術；專家系統；機器人系統 文獻標識碼：A
中圖分類號：TM92 文章編號：1009-2374（2016）16-0051-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2016.16.024
人工智能技術是近年來發展起來的一門新興學科，由于人工智能技術能模擬人的思維，因此其現實應用價值巨大，它的出現是現代工業發展的必然產物。現代社會的發展需要人工智能技術的參與，尤其是對于現代工業的發展，在技術上需要由先進的人工智能技術作為支撐，而要想使人工智能技術在電氣自動化控制中得到更好的推廣與應用，我們首先必須認識人工智能技術。
1 人工智能技術
隨著社會的發展、科技的進步，人工智能技術也隨之誕生了，并且其在現代社會中的作用也越來越廣泛。人工智能技術的構建，一方面需要計算機技術理論進行必要支撐；另一方面也需要交互交叉其他學科共同形成，探究人工智能技術，我們可知模擬人類智能，創造出可以代替人類工作的設備是人工智能技術的本質。當前，研究人工智能技術的領域主要集中在兩個方面：專家系統與機器人系統。由于人類大腦具有精密、復雜的特點，因此模擬人類大腦問題是人工智能技術的最大難題。隨著現代技術的發展，人們成功地模仿了人類大腦，并把這種成功的模仿稱作是人工智能技術。在人們日常的學習、生產以及生活中，已有很多領域應用了人工智能技術，并且其實際應用效果良好。
2 人工智能技術在電氣自動化中的應用意義和優勢
電氣自動化中應用人工智能技術，不但使電氣自動化的實際控制效果得到了提高，而且大大降低了電氣自動化的投入成本，與其發展的實際需求非常相符。
2.1 電氣自動化控制中應用人工智能技術的意義
人工智能技術具有顯著的優越性，人工智能技術可以收集、處理并且反饋部分信息，人類的部分復雜工作可由人工智能技術進行替代，因此電氣自動化控制中應用人工智能技術后，其發展必然是跨越式的。在電子自動化控制中應用人工智能技術后，其生產、流通過程會更優，有利于其真正實現自動化。另外，電氣自動化逐步智能化后，可減少人力的投入，促進生產成本的降低，同時實際生產效率得到了提高。電氣自動化控制中引入人工智能技術后，優化了產業結構，促進了電氣自動化的逐步升級。
2.2 人工智能技術在電氣自動化控制中的應用優勢
由于復雜性與系統性是電氣設備設計的主要特點，因此設計電氣設備的相關設計人員必須具備完備的知識理論，其設計工作的實際有效性必須要強。在電氣自動化控制中應用人工智能技術以后，具有很多優勢，下列四個方面為其主要體現：
2.2.1 數據的采集與處理都可由人工智能技術來完成，由于具備了這一功能，這樣便可對電氣設備的各種數據進行采集，并且可及時處理與保存相關數據，這樣可使電氣自動化的實際控制效率得到大幅提升。
2.2.2 人工智能技術可完成系統的監視并進行必要的報警。人工智能技術可實時監視電氣系統中主要設備的模擬數據值。
2.2.3 人工智能控制的操作控制功能較好。可使用鼠標、鍵盤來對電氣設備進行自動化控制，由于利用控制程序便可完成同期并網帶負荷操作，這樣不但可以大幅減輕操作人員的工作強度，而且可使控制效率得到極大提高，這與當前工業發展的實際需求很相符。
2.2.4 人工智能控制具備故障錄波功能，也正是由于這一功能人工智能技術，可智能化捕捉故障錄波，這使電氣設備的實際運行效率與運行安全性都得到了大幅提升。
3 人工智能技術在電氣自動化中的應用分析
由于當前從本質上優化了人工智能技術，加之其功能的逐步完善，這使電氣控制領域中人工智能技術的應用價值越來越明顯，為了使人們能更好地認識人工智能技術，筆者主要對電氣自動化設備中人工智能技術的應用以及電氣控制過程中人工智能技術的應用進行了分析。
3.1 人工智能技術在電氣自動化設備中的應用
電氣自動化系統存在很大的復雜性，其要涉及到很多領域與學科，對于操作電氣自動化設備的人員來說，他們應具備良好的個人素質，并且專業知識要完備。由于電氣自動化系統比較復雜，所以其實際操作的有效性要強，這樣才能最大限度地減少由于不當操作，導致出現非正常停機，甚至引發安全事故等。對于問題的解決都可借助人工智能技術來實現，就人工智能技術而言，其理論核心主要是計算機理論，通過編寫各種控制程序，可以使計算機下的智能控制得到很好的實現。從某種程度上可以說，電氣設備的智能化可把人腦存在的勞動操作缺陷很好的代替，這樣一方面可以有效提高工作的實際生產效率；另一方面還可促進成本投入的大幅降低。應用人工智能技術后，使得電氣自動化設備實際運行的科學性得到了大幅提升，對設備運行的實際環境進行了優化，圖1為典型的電氣自動化設備人工智能化
系統。
3.2 人工智能技術在電氣控制過程中的應用
就電氣自動化的控制過程而言，其最為核心的部分就是控制電氣的過程。在控制電氣的過程中，科學、合理地應用人工智能技術后，可使電氣自動化控制水平得到有效提升，電氣自動化在電氣控制過程中的順利應用，這樣可使實際工作運行效率在很大程度上得到提高，并且實現了自動化后使發展更加科學化，同時促進了運作成本的降低，特別是對于人力成本的降低最為顯著。此外就電氣自動化控制而言，應用人工智能技術的集中性比較強，專家系統、模糊控制以及神經網絡控制為其主要使用的人工智能系統。
3.3 人工智能技術在平常操作中的應用
在現代工業迅速發展的帶動下，我們的日常學習、生產與生活已經離不開電氣設備，確保電氣設備運行的安全、穩定，從某種程度上可以說就是更好地保障我們的日常生活。在進行電氣設備的相關操作時，應以其操作流程為指導，規范操作。就傳統的電氣操作來看，其操作存在很大的復雜性，操作不但要花費大量時間，而且各項操作都需要規范嚴謹，一旦在操作上存在失誤，引發的后果可能會很嚴重。而在電氣行業朝著現代化發展的推動下，在電氣化操作中引入人工智能技術后，不僅簡化了傳統繁瑣的電氣操作步驟，使操作電氣的效率得到大幅提升，而且引入人工智能技術后，可以把由于人工操作失誤產生的一系列問題有效降低，甚至杜絕，這樣使得電氣系統運行的安全性與穩定性在很大程度上都得到大幅提升。
4 結語
科學技術的迅速發展使我們的生活發生了翻天覆地的變化，人工智能技術的出現推動了現代文明的發展。由于人工智能技術具有很多優勢，它是近年來發展起來的一門新興高科技技術，其在現實中有無限的應用價值，一方面在電氣自動化控制中，引入人工智能技術后，使傳統意義上的電氣控制模式得到了大幅轉變，電氣自動化的跨越式發展成功得到了實現；另一方面人工智能技術的引入，使電氣自動化的實際控制效率得到了大幅提升，同時節約了自動化控制的人力與物力，促進了自動化控制成本的降低，人工智能技術在電氣自動化中具有很大的推廣與應用價值。
參考文獻
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關鍵詞：人工智能；科技情報；自動感知
中圖分類號：TP18文獻標志碼：A文章編號：2095-2945（2020）32-0057-02
Abstract：Fromtheperspectiveofartificialintelligence，peoplerequireasignificantimprovementintheaccuracyofscientificandtechnologicalinformationservices，sothatitsvaluecontinuestorise，bringingchallengesandopportunitiesforintelligencework.Bysummarizingthecontentsofartificialintelligenceandscientificandtechnologicalinformation，combinedwithartificialintelligencetechnology，thispaperstudiestheautomaticperceptionofscientificandtechnologicalinformationneedsconcerningthekeypoints，contentperceptionandotheraspects，highlightingthewisdom，intelligenceandefficiencyofscientificandtechnologicalinformationwork，andoptimizingtheautomaticperceptionscheme.
Keywords：artificialintelligence；scientificandtechnologicalinformation；automaticperception
前言
當前科技情報服務對象不僅局限于特定的行業和領域，已經逐漸滲透至某一技術和個人，情報機構只有提升情報分析和反應能力才可以滿足新需求。因此，機構有必要加強對用戶需求的感知度，依托人工智能技術構建科技情報的感知框架，提升感知工作的合理性和高效性，進而挖掘科技情報感知領域的價值。
1人工智能及科技情報感知概述
1.1人工智能分析
人工智能又稱AI，伴隨著計算速度、核心算法的優化，該技術已經在神經網絡、自然語言、機器學習等方面趨于成熟。當前人工智能技術可以定制個性化任務，結合不同的環境響應個體需求，制定解決方案[1]。因此，人工智能技術能夠快速處理海量數據，若人類智力水平已無法滿足嚴苛工作要求，可以借助人工智能技術處理復雜工作。同時，科技情報感知模塊屬于綜合預測過程，因此有必要結合人工智能技術制定科技情報感知方案，實現情報工作向智慧化、個性化、精準化方向發展。
1.2情報感知分析
科技情報感知主要是工作人員針對采集到的數據完成處理、分析，進而滿足受眾對于情報的需求，并對今后其發展過程進行預測。學者劉記曾指出，依托科技情報感知工作可以為實現國家治理體系和治理能力現代化提供支持，加快情報刻畫、情報感知以及情報響應能力的建設進程。其中，情境感知的研究具有一定復雜度，G.Chen通過調查情境信息、情境類型、情境傳播等模型和系統，分析情境感知的應用程序，得出情境感知是領域普適學習的關鍵。例如，借助情境感知可以為用戶提供體溫、運動路徑、溫度等方面的服務。
因此，科技情報感知工作對于我國情報治理、預先感知等方面影響較大，結合人工智能技術創新科技情報感知模塊已是大勢所趨。當前大數據時代科技情報已經不僅停留于文獻領域，正逐漸向多種數據源模式發展，要求科技情報軟硬件不斷升級優化，數據存儲和處理水平逐漸升級，進而滿足社會對情報數據的需求。
2人工智能視域下科技情報需求自動感知研究
2.1融合關鍵點
（1）創新驅動。當前科技情報需求逐漸向科技創新領域發展，依托我國創新驅動的發展戰略，基于科學技術完成升級和發展。將科學技術和科技情報相結合后，情報工作的創新性較強，具有數字化和智慧化優勢，并突出情報工作的個性化和精準性。因此，依托人工智能技術完成科技情報的自動感知十分關鍵，是當前科技發展的必經之路。
（2）前瞻性定位。新時期資源的網絡化和數字化發展為科技情報研究工作提供大數據支持，可以在海量數據的收集、分析、處理方面發揮優勢。傳統的數據研究方式很難在大量數據的基礎上提升情報研究質量，同時會增加研究人員的任務量。且每位工作人員自身的專業知識、情報敏感度、知識狀態存在差異性，導致最終得出的情報結果不同甚至差異化較大。應用人工智能技術完成科技情報的自動感知十分重要，可以突出工作的準確性、高效性和穩定性。因此，將新興人工智能技術和傳統情報服務工作相融合是現代情報領域的關鍵，如自動獲取和加工情報、高速處理文本信息、人工智能決策平臺、依托語義內容的科研成果評價等[2]。
2.2內容感知
（1）感知系統分析。大數據背景下，科技情報預測和傳播功能受到重視和應用，屬于科技領域的研究熱點，可以對競爭、合作、研究方面進行正確的價值判斷。科技情報感知主要依托可靠、豐富的數據，借助“互聯網+大數據”模式獲取信息，在多種資料中得到關鍵的信息和數據，進而完成科技情報的感知工作。同時，數據源具有冗余度高、形式多樣、存儲量大的優勢，因此能夠落實科技情報感知工作，篩選數據源、除去冗余數據、分析剩余有效信息。借助數據集模式與知識儲備庫、感知數據庫一同為感知過程提供信息支持。內容感知系統內的數據源并非固定不變，且信息的更新速度較快、技術淘汰時間較短，因此內容感知是實時更新、持續變化的數據系統。基于相關輔助項目，幫助用戶了解工作內容。例如，借助“科技情報產品報告”為感知系統研究和應用提供支持，該報告可以幫助用戶了解系統，提前評估系統實際能力，便于用戶針對性提出情報需求。
（2）系統實現模式。a.數據源存儲。若想發揮科技情報的自動感知作用，系統內需要具備大容量數據集合，進而為感知產品提供分析支持。同時，數據處理過程中對于信息查詢、存儲挑戰較大。因此，本課題結合Neo4j數據庫、互聯網技術提升數據處理和存儲效率，提高系統適應水平，保證其良好的查詢效率。Neo4j數據庫主要劃分為兩類應用模式：服務器模式、內嵌模式。本課題利用內嵌模式，借助Java-API，將Neo4j數據庫和圖模型相互整合。由于API的特點是數據結構靈活，因此可以通過直接編碼的模式和圖數據庫完成交互操作。b.數據源分類。若想對數據源完成自動分類，建議識別數據源的結構功能。例如，利用機器學習、詞匯特征等方式劃分數據源的功能及結構。依托數據源要素、類型詞匯特點、詞匯分布特征等方面，依托神經網絡內分類器訓練模式，圍繞領域技術、專題、情報報告、組織數據庫等方面對數據源進行分類[3]。c.構建任務抽取模型。結合用戶需求抽取目標任務可以充分發揮科技情報的自動感知優勢，優化RNN模塊。在研究階段利用Bi-LSTM-CRF、卷積網絡模型抽取數據源，并借助長短時雙向記憶模型化解RNN梯度爆炸、消失情況。抽取模型內的輸入數據是卷積，包含知識元素、句子、詞等特征向量，而輸出數據則依托（Conditionalrandomfield）條件隨機得到結果完成預測。此模型借助多元組的方式展示數據源抽取結果，圍繞數據源性質、事項、主體、依據、對象等要素進行連接。
2.3情境感知
（1）情境感知系統。情境感知系統內部因素種類較多，且科技情報感知階段需要依據情境完成，并對感知結果造成影響。因此，在開展科技情報感知工作時，建議對特定用戶完成重新評估。同時，情境感知在情報感知工作中十分關鍵，若忽視結果會對外部情境產生較大影響，使預測工作喪失精準度。因此，應基于外部情境條件定位事物發展方向，得到精準感知結果，發揮情報前瞻性優勢。其中在獲取情境數據時應關注“小數據”，即初始結構化數據，此類資源雖數量較小，但是內部包含價值信息，可以獲取歷史情境信息。此外，問題情境應圍繞橫向和縱向兩個層面分析，橫向維度是梳理本層實際情況，針對性選擇研究方法和處理方式；縱向維度則依托時間節點理清情境信息。
（2）系統執行方案。情境感知系統建設主要內容是借助科技手段獲取某一情境內的數據并完成融合。因此，情境感知技術實際上是借助人工智能中傳感器等技術，依托計算機感知當前情境，完成感知應用、智能識別、決策支持，具有無干擾的優勢。情境感知包含情境獲取、處理、應用三個階段。其中，情境獲取主要依靠傳感器終端獲取設備關聯、用戶關聯、資源關聯、環境關聯情境，并將上述情境信息轉變為數字信號，利用嵌入系統完成判斷和處理；情境處理過程則借助建模的方式控制情境信息，構建信息數據庫。整合情境感知信息并協調對應的組合，控制資源分布并將其嵌入至感知數據庫內；服務應用階段相當于人工智能處理模塊，可以結合用戶需求提供合理服務。
2.4需求-反饋機制
（1）工作過程。需求-反饋機制實際上可以體現用戶和人工智能間的關聯性，屬于科技情報感知的關鍵環節，包含自動感知信息、數據、產品模塊。依托人工智能技術，通過AI方式減輕工作人員任務量。其中，AI能夠智能化處理多領域工作，如醫療、教育、駕駛、金融、安防等。在科技情報感知領域引入人工智能技術可以準確、高效、及時地開展情報工作，提升工作效率、減少決策偶然性、加快數據分析處理速度。同時，科技情報感知工作的主體是用戶，首先需要將其對產品的需求發送至AI處，其次借助人工智能模塊分析、整合內外感知數據庫信息，最后向用戶反饋情報產品和相關結果。
（2）情報感知產品。情報感知產品主要結合用戶產品需求，依據感知數據庫內的條件因素預測今后用戶對于情報產品的需求，進而在后續工作中有針對性地向用戶推送產品信息，為科技情報工作的可持續發展提供支持。因此，人工智能和科技情報感知工作相結合可以充分發揮自動感知優勢，降低對工作人員決策的依賴性。專業人員依據多種數據源進行分析與評估，最終得出精準的感知結果。同時，人工智能技術的應用可以自動形成情報感知產品，并向用戶推送反饋數據，由主動感知向自動感知發展，契合新時期情報3.0的發展趨勢，加快國家科技決策和科技創新發展進程。
【關鍵詞】智能化技術；電氣工程；自動化
1、前言
人工智能特殊性是由于其具備三種能力：行為能力、感知能力以及思維能力，因而，人工智能發展的潛力無限大。電氣工程自動化作為一門電氣信息類的新興學科，主要應用于信息處理、控制運動、管理及決策、電子電力的技術、工業過程的控制、檢測及自動化的儀表與電子及計算機技術等領域。智能化技術的應用促進電氣工程自動化學科尤其是自動控制的領域發展，提升電氣設備的運行智能化，有效增強控制系統穩定的性能，是生產技術又一次巨大的革新。
2、人工智能運用的理論
人工智能概念在1956年的時候首次提出后，其發展的狀態一直良好，并且逐漸形成以計算機為核心，包括哲學、醫學、生物學、心理學、自動化、控制論、信息論與數理邏輯的綜合性科學，其屬于計算機科學中重要的分支，對智能本質有較好的闡述，且生產了與人類的智能機器相仿的機器，實現了多種研究。隨著科技的發展與進步，計算機編程技術可模仿人類的大腦，例如分析、收集、回饋、處理以及交換信息，因而，計算機以模仿人類大腦的形式，在一定的程度上促進電氣工程的自動化發展的步伐。在日常生產、分配、流通與交換中，均需電氣工程的自動化控制，并且通過電氣工程自動化的控制，可有效實現自動化電氣工程，提高工作的效率，進而促使生產與工作總體的效率有所提升[1]。
3、人工智能的控制優勢
對于不同人工智能的控制，需運用不同方式進行探討，由于部分人工智能的控制器，例如神經、模糊、模糊神經以及遺傳算法均屬于類非線形函數的近似器；采用此分類有利于了解總體，以及促進對人工智能控制策略綜合性的開發，以上人工智能的函數近似器具備常規函數的估計器不具有的優點。
首先，在多數情況下，精確了解控制對象動態方程是相對比較復雜的，所以控制器設計實際的控制對象模型，通常會出現許多不確定因素，例如參數變化與非線性時等，往往無法掌握新的信息。但人工智能的控制器設計，可不需參照控制對象模型。按照魯棒性、響應時間與下降的時間不一樣，人工智能的控制器可經過適當調整以提升自身性能，例如，在下降的時間上，模糊邏輯的控制器可比PID控制器還要快四倍；在上升的時間上，模糊邏輯的控制器可比PID控制器還要快兩倍。同古典的控制器比較，人工智能的控制器更具備易調節的特點。盡管缺少專家現場的指引，人工智能的控制器也可以采取響應數據進行設計。
此外，還可由相應的信息以及語言等形式開展設計工作，人工智能的控制器一致性極強，輸入陌生數據便可以出現很高的估測，還可忽視驅動器對控制器的影響。針對部分控制對象而言，盡管目前未采取人工智能的控制器，也能有良好效果，不過對其他控制的對象而言，不一定能產生良好的效果，因而，設計時需遵守具體問題應具體分析原則。在模糊化與反模糊化的過程中，若運用隸屬函數、規則庫以及適合模糊神經的控制器，便可精確進行實時的確定[2]。
4、智能化技術的運用
由人工智能的技術不斷發展，運用智能化技術控制的領域也逐漸廣闊，包含人工智能運用在電氣產品的優化設計、控制及保護、故障的預測與診斷等方面。
4.1電氣產品的優化設計
電氣產品優化設計的工作是相對比較復雜的，其主要綜合了兩方面內容：理論學科的知識與經驗知識。電氣產品傳統的設計方式主要是設計經驗綜合大量實驗手段的驗證，缺少相關技術的支持，效率比較低，工作量比較大，難以設計出科學合理的方案。由計算機技術迅速發展，以及人工智能的技術應用，電氣產品設計逐漸從手工轉入計算機輔助的設計，從一定程度上而言，減少產品從構思至設計至生產時間，并使得設計逐漸邁向智能化、優質化以及高效化的時代。
在人工智能的技術運用在優化設計中，主要有兩種主要方法：遺傳算法與專家系統。遺傳算法特征是直接操作結構對象，具備內在隱并行性與全局尋優的能力；可指導優化與自動獲取搜索空間，以及自行調整搜索的方向，不需標準的要求。這些遺傳算法的特征特別適合產品的優化設計，進而其廣泛運用在電氣產品人工智能的優化設計之中。專家系統運用于計算機技術與人工智能的技術，主要是依據某領域的一個或是多個專家提供經驗與知識，進行合理的判斷與推理，模仿人類專家決策的過程，以此處理需人類專家處理復雜的問題，并且其更是產品的優化設計重要的方式，但目前尚處于研究的階段，實際的應用比較少，未來的發展前景較大。
4.2故障的診斷
電氣設施故障具備非線性、復雜性以及不確定性等特征，運用傳統方式進行的診斷效率較低、準確率低。人工智能的方式引進極大提升了故障的診斷準確率，而人工智能的技術運用在故障的診斷方式主要有三種：神經網絡、模糊邏輯以及專家系統。例如，運用人工智能的技術，對電動機與發電機進行故障診斷的時候，結合神經網絡與模糊理論，不但保留故障診斷的模糊性，更結合神經網絡的學習能力強優勢，共同對電機故障進行診斷，極大提升了故障的診斷準確率。
4.3人工智能控制技術
人工智能的控制技術將是未來生產的發展趨勢，并且目前在電氣工程的自動化方面也已廣泛運用。控制的方式主要有模糊的控制、專家系統的控制以及神經網絡的控制，主要運用的方面是：記錄故障且實行在線分析；采集及處理全部模擬量與開關量實時的數據；實時智能的監視各個主要的設施與系統運行的狀態；通過鼠標或是鍵盤達到控制系統的目的[3]。
5、小結
總而言之，人工智能的理論是經過對人的智能實行模擬、開發與延伸實現的理論，其體現電氣自動化的特點。因而智能化技術運用于電氣工程的自動化中，可發揮巨大的作用，促進電氣優化的設計，及時診斷故障，并且還可實現智能控制，不斷提升電氣工程的效率，更好地服務于社會。
參考文獻
[1]婭.智能化技術在電氣工程自動化控制中的應用[J].科技致富向導，2012（27）：217-217.
關鍵詞：人工智能；人類智能；思維；技術元素
1 基本概念界定
1.1 人工智能
人工智能是在20世紀中期以后產生的學科，人工智能就是用機器模擬人類的智能活動，從而用機器代替人類行使某些方面的職能。人工智能是通過探索人的感覺和思維的規律來模擬人的智能活動，電子計算機是人工智能的媒介和基礎。阿倫?圖靈說：“如果一臺計算機能騙過人，使人相信它是人而不是機器，那么它就應當被稱作有智能。”如果以此為標準來界定機器的智能，那么人工智能的發展之路仍然任重道遠。
1.2 人類智能
智能簡單地說就是智慧與能力，是綜合、復雜的精神活動功能，是人運用自己已有的知識和經驗來學習新知識、新概念并且把知識和概念轉化為解決問題的能力。智能活動往往和記憶力、感知力、思維、判斷、聯想、意志等有密切的聯系，人類的智能表現在能夠進行歸納總結和邏輯演繹，人類對視覺和聽覺的感知以及處理都是條件反射式的，大腦皮層的神經網絡對各種情況的處理是下意識的反應。
1.3 什么是思維
思維是事物的一般屬性和內在聯系在人腦中的間接的、概括的反映。思維的形式包括概念、理解、判斷、推理等。思維往往借助于語言來表達，由直接的感受即感性思維轉化為理性，透過現象看到事物的本質，發現普適性的規律。芒福德說人類是“精神的制造者”而不僅僅是“工具的制造者”，因為人類具備思維能力。
2 基于“技術元素”視角下的人工智能
“技術元素”這一說法是凱文?凱利提出的，技術元素就是從人類意識中涌現出的一切東西，包括技術具象的工具，也包括文化、 法律、社會機構和一切智能創造物。凱文?凱利說：“科技是人類的發明，也是生命的產物。”居所是動物的技術，是動物的延伸部分，人類的延伸部分是技術元素，科技發明是我們基因創造的軀體的外延。
2.1 人工智能是技術進化的成果
凱文?凱利認為人類的延伸由思維產生，因為思維具有創造力，才促使了技術的進步，才創造出了以往沒有創造出的東西，所以，“如果說科技是人類的延伸，那也與基因無關，而是思維的延伸。因此科技是觀念的延伸軀體”。
技術元素伴隨著語言、工具的誕生成為人類不可或缺的伙伴，從古至今，除了極少的例外，各種技術都沒有消失，而是進化成不同形態的技術。人工智能作為一種科技物種，隨著技術的進步而產生發展，是技術進化的成果。
2.2 人類與技術共同進步
一切生物都有天然的借助外力的本領，從鉆木取火到航空航天，人類經歷了漫長的發展，或者說是進化，技術作為一種手段、一種工具從來都與人類相伴相生。“技術元素”賦予技術以生命，人是技術進化的動力，而技術的進化也促進了人類社會的發展，二者是密不可分的。科技與人類正在逐漸融合，或者說人類已經成為科技最適合的載體；“技術元素”的發展雖然具有一定程度的自主性，但是它的發展軌跡從某種意義上來說也是人類意志的體現。人作為技術發展的動力之一與“技術元素”同步運動。
3 人工智能能否超越人類
對于這個問題人們有兩種極端的看法：一是認為人工智能必將取代人類，不久的將來人類會淪為機器的奴隸；二是對人類的主體地位有著極度的自信，認為機器始終都是被人控制。前者的依據是人工智能的發展極其快速，超越了人類智能的進化速度，人工智能取代人類只是時間問題。后者的依據是人工智能不具有生命特征，無法融入生物圈從而和自然發生聯系，只能作為人類活動的工具而存在。我更偏向于第二種觀點，是基于以下幾個原因：
3.1 缺乏創造性的“特長生”
人工智能開發出的機器可能是某一個領域的“特長生”卻不是全才。比如AlphaGO是圍棋特長生卻不能唱歌，計算器是數字計算的天才卻不能陪人聊天，情感機器人負責陪伴和情感安慰卻不能真正懂得人類的喜怒哀樂，如此等等，它們按照既定的程序運行，各司其職、各得其所，不會偏離軌道也不懂得創造。
塞繆爾說：“機器不能輸出任何未經輸入的東西。”目前最先進的機器人也是依賴于軟件運行，軟件是通過人來完成更新升級，人工智能實際上是人類智能的外在表現。人體是一個復雜而龐大的系統，人有特定的背景和生活習慣，人腦的發育會受到所經歷的事件和社會環境的影響，能夠靈活運用，組合所接受的信息，具備綜合分析問題的能力。人腦的控制系統復雜和精密程度遠遠超過智能機器人，因此，人工智能在技術上不及人類智能，它依賴人類智能而進化，能夠勝任人類制定的任務，卻缺乏人類智能的創造性。
3.2 不能思維的人工智能
在回答“機器能否思維”的時候，我們首先應該對思維進行界定，思維是人腦特有的功能。人腦是一個高度發達的系統，是人類意識活動的物質載體。“電腦思維”在功能上會向人腦思維不斷接近，但是兩者之間存在不可消除的界限，“電腦思維”是一個簡單的邏輯過程，模擬人腦思維功能和思維信息過程，它在本質上區別于人類思維。人腦思維除了能夠接受外部信息以外，還能對信息進行主觀的加工。人們已經能制造出類人機器人，可是它不能和人一樣思維嗎，因為思維不僅僅是人腦的生理機能，離開社會實踐和人際交往是不能產生思維的。
3.3 是輔助而非替代
人工智能簡單明了地說就是人類用來改造世界的技術手段，是輔的工具，而不是對人類的替代。人工智能出現的歷史并不久遠，前文說到了技術和人類的共同進化，當人類有能力利用工具來處理復雜繁瑣的工作時，這是人類的進化，也是工具的進化。
人工智能被用于幫助人類進行某項工作，才能解放人力，人類智能才可以更好發揮主動性和創造性。人工智能承擔了人類活動中基礎的、不可或缺的、復雜的工作，從而使人類智能轉向更核心的科研創造以及思維和判斷上來。在人與人工智能的關系上，二者是相輔相成、相互補充的，而不是互相排斥、完全替代
4 結束語
人工智能與人類智能的關系是互為補充、相互制約的，人與技術的融合是必然的。目前人工智能的更新升級必須依賴與人類智能，人類智能的進化程度關系到人工智能的先進程度“技術元素”的進化也要受到社會條件的制約。人工智能可能在某一方面出強大的功能，但是它缺乏思維和創造性，這一點是致命的缺陷，工具作為人類器官的延長，是人類智能的外化之物，被人類智能的發展程度所局限。
參考文獻
[1]凱文?凱利.科技想要什么[M].熊祥譯.北京：中信出版社，2011.
[2]尹傳紅.當機器智能超越人類[N].中國科學報，2015，04（03）.
