時間：2023-05-29 18:22:05
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇人工智能發展前景，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
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).
首屆世界智能大會6月28日至6月30日在天津舉行。6月29日，馬云、李彥宏、柳傳志等行業大咖分享了對于人工智能等最新科技的觀點。同時，在開幕式演講中，全國政協副主席、科技部部長萬鋼透露，最近新一代人工智能發展規劃已編制完成，該規劃對直到2030年的中國人工智能產業進行系統部署，包括與此相關的人工智能重大科技項目。規劃將于近日向全社會公布。
點評：公開信息顯示，目前我國人工智能已上升到國家戰略，并于今年3月首次寫入政府工作報告。據預測，2020年全球人工智能市場規模將超過1000億美元，年均增速約為20%，我國人工智能市場規模也將達到百億美元量級，年均增速超過50%，行業發展前景極為廣闊。近幾年，智能制造被不斷的提及，而隨著互聯網、智能科技與傳統行業融合創新發展，智能科技更是在除制造業外的，教育、醫療、農業等各個領域發揮重要功效。在此基礎上，世界智能大會旨在打造世界級先進智能科技成果平臺、創新合作平臺、產業聚集平臺和投融資對接平臺，展現全球領先的前沿科技新成果。此次大會的專題活動覆蓋了深度學習、智能制造、人工智能、智能駕駛、智慧安防等多領域。近期A股市場上，受世界智能大會舉行的利好影響，A股市場人工智能概念板塊表現活躍，關注標的股：科大訊飛、恒生電子、東方網力、佳都科技、工大高新等。
6月份信貸增量以及M2同比增速等成為市場關注的焦點。對此，機構普遍認為，6月份新增信貸增量或超萬億元，M2同比增速或繼續回落將至9%。華泰證券首席宏觀研究員李超認為，5月份信貸增量維持不變的情況下，社融出現了邊際減緩跡象。監管趨于嚴格的背景下，銀行的表外業務回歸表內將會是未來一大趨勢，同時居民按揭韌性強，融資利率繼續上行大背景下，銀行也樂于擴張表內業務。6月份這一趨勢將會繼續延續，預計6月份的新增貸款在12000億元左右，與之對應的社融新增則在13000億元左右，整個社會融資更多的依賴銀行表內貸款。當然，也有部分機構較為悲觀。交通銀行金融研究中心近日的報告稱，總體來看，居民房貸的回落以及金融機構主動調降跨季前資產增速，將很大程度主導6月份貸款增量回落。
關鍵詞：智能電網；智能調度系統；電力電網
中圖分類號：TM73 文獻標識碼：A
電力電網調度系統對電力系統而言是至關重要的，在電力系統初具雛形時，由于科技落后，電力電網調度系統不是智能的，是由工作人員通過打電話的方法了解各個電力站的運行狀況，如果發現電力站的運行發生異常狀況，就會憑借工作人員的經驗，對發生的異常狀況進行處理。現如今，科技水平不斷發展，自動化技術也不斷地更新，電力電網的智能調度系統在電力系統中也得到了應用，并取得了一定的成效。與傳統電網系統相比，電力電網的智能調度系統不是孤立存在的，它是一個實時動態的系統，可以有效地進行分析和調控電力系統，當電力站發生故障時，電力電網的智能調度系統可以更加精準和及時地對故障分析和處理，更加快捷方便，可以更全面地了解電力電網的運行狀況。
一、電力電網智能調度系統概述
（一）電網調度系統自動化的現狀和前景
在科學技術不斷發展的今天，電網調度系統已由最初單純獲取電力系統的數據轉換為全面了解電力電網的運行狀況，成為了能量管理系統。雖然我國科學技術水平在不斷的發展，但是技術理論仍然不是很先進，導致電網調度系統的自動化和智能化程度仍然不是很高。因此，如何更好地運用現代科學技術，完善電力電網的智能調度系統，使電力電網的智能調度系統更加高效便捷，實現真正的智能，這將是電力系統的未來趨勢。
（二）電力電網系統智能調度的概念
電力電網系統智能調度就是指調度系統可以對電力系統的電網的每個狀態進行自動獲取，綜合了解其中的變化，協助電力調度員的管理，使電力調度員操作更加便捷精準，便于獲取最好的方案，從而保證電網的安全運作。電力電網系統智能調度系統的功能不單單是基礎的電力系統的穩態分析，在電力系統發生突如其來的故障時還應該具有一定的分析功能，可以及時幫助電力調度員解決故障，并且還應該可以兼容日益發展的運行系統。新型的電力電網系統智能系統比如今使用于電力系統中的調度系統更加復雜，更加龐大。新型的電力電網系統智能系統不單單需要電力系統中各個系統相互獨立，卻有相互統一，各個系統間可以互相幫助，除此之外，還要求新型的電力電網系統智能系統有兼容第三方軟件的能力，該系統的最終構架應該是一種開放式的軟件體系。
二、 人工智能在電網調度系統中的應用
（一）人工智能的概念
人工智能又名機器智能，融合了計算機科學、數理邏輯、控制論、信息論、神經生物學以及語言學等多門學科的知識理論，最終發展而成的一門綜合性學科。人工智能的主要目標就是運用人類的智慧，使計算機系統日益的先進，逐漸使計算機系統表現出人類的一些基本智能行為。科學家進行了大量的科研實驗，實驗結果表明，人工智能技術發展的速度也越來越快，已經廣泛地應用與各行各業，并發揮了顯著的效果。不可否認，人工智能必將是未來的發展趨勢。
（二）人工智能系統方法分類
二十世紀八十年代初，人工智能技術剛剛崛起，不斷地應用于電力系統以及電力系統的相關行業中，主要原因如下：
1電力系統在當時那個年代就已經擁有了很大的規模，數據處理十分的繁瑣，并且系統要求動態實時性，憑借當時的計算機水平根本沒有辦法快速獲取計算結果，嚴重拖累了電力系統的工作效率。
2電力系統的非線性根本沒有辦法憑借當時的計算機水平建立出精確的線性數學模型。
3由于當時科學技術水平不是很發達，大多數人對電力系統不是十分了解最終導致電力系統行業中存在很多模棱兩可的問題。
4由于當時科學技術水平不是很發達，很多電力系統的專家只能根據自己的經驗對電力系統進行分析，根本無法運用精確的數學進行描述。與傳統的計算不同，人工智能算法是以解決知識中所存在的問題的方法為基礎，解決了傳統計算方法的缺點。因此，人工智能應用于實際的電力系統中是十分必要的。
（三）人工智能在電網調度系統中的應用以及方法：
1 專家系統
在二十世紀六十年代，專家系統作為人工智能在電網調度系統中的應用的重要分支開始興起，專家系統顧名思義，這個系統擁有極其接近人類思維模式的智能系統，可以很好地進行分析和推理，就猶如一些擁有豐富經驗和淵博知識的專家，在特定的區域里憑借區域內固有的數據庫對問題進行合理的分析，最終提出適當的問題解決方案。在專家系統應用于電力電網調度系統中，應該包括電網的管理、對電力系統進行綜合的監測作用、對故障進行分析并及時提供解決意見等。
2 人工神經網絡
人工神經網絡顧名思義，就是一種類似于人類大腦的神經網絡，人工神經網絡可以對給與的信息進行適當合理的分析，并且處理，最終演變成數學模型，人工神經網絡的本身就是對自然界某種算法或者函數的逼近，也可能是一種邏輯表達方式。人工智能神經網絡與人類的大腦十分相似，具有一定的自學和聯想能力，可以快速地根據特定的規律推算出大致的結果。人工神經網絡已經廣泛應用于人工電力電網系統的動態控制與診斷、狀態數據估計等很多的相關領域，并取得了一定的成效，而其中的人工神經網絡的預測估計分析技術已經十分的完善。
3 遺傳算法
遺傳算法就是根據達爾文生物種族進化論中遺傳機制和自然選擇學機理的生物進化過程進行模擬最終獲取相應的計算模型，遺傳算法可以通過模擬自然進化過程分析獲取最好的解決方案。具體方法如下：
（1）選取一定數量的候選集。
（2）根據一定的條件，計算出這些候選集的應用范圍。
（3）根據計算所得的應用范圍適來確定符合應用范圍的候選集。
（4）加工處理符合應用范圍的候選集，最終形成新的候選集。
在整個遺傳學算法中，達爾文自然選擇學機理中的“適者生存”一直貫穿始終，遺傳算法憑借自身十分優異的計算和處理功能，已經廣泛地應用于電力電網系統中。
4 Agent技術
Agent技術是一種智能計算實體，在分布式系統中擁有靈活性、主動性、反應性、交互性和自主性。Agent體系結構是一種自主行為實體，單純憑借現今的計算機水平，很難準確對Agent體系結構進行描述，其大略可分為三種類型，是混合式體系結構、反應式體系結構和審慎式體系結構。如今，反應式體系結構是其中主要的研究對象，事件處理系統、方法集合和內部狀態集組成了反應式體系結構。具備良好適應性和開放性的Agent技術作為在新一代調度自動化系統，發展前景不可小視。
對于同類發電機組而言，綜合考量其安全性能、經濟效益和環保指標等要素，可以分別表示出機組的可靠性能R、經濟效益標準E、環境標準D，以及熱電比例H，依次用a表示其權值。那么可以得出：I=a*（R+E+D+H），其中每個權值的和為1。
設定機組工作的經濟程度與出力之間的關系為函數E（P），那么用來指代系統經濟性能的公式可以表示成：E=E（P max）/ P max。
系統的環保性指標可以用單位排放的污染氣體總量來表示；系統的熱電比是將單位出力表示為熱量數值，設定熱電之間轉化的關系函數H（P），那么可以得出：H=H（P max）/ P max。
（四）Agent技術的發展前景
分布式的Agent技術就是將能量管理系統模塊封裝成Agent，使智能電網調度擁有更強的自治性和可移植性，從而在一定程度上解決了智能電網調度的一些問題。現如今，學者對人工智能技術不斷深入地研究，從而使其更加廣泛地應用于電力系統中，并取得了一定的效果。在科學技術不斷發展的背景下，Agent技術一定會擁有更廣闊的前景。
三、 國內外電力電網智能調度系統的研究現狀
在二十世紀九十年代，Dy-Liacco作為“現代能量控制中心”概念的創始人，十分全面地論述建立了電力電網智能調度系統的文獻，在文中提到想要解決電力系統中存在的一些問題，應該用智能機器調度員替代人工調度員，除此之外，文中還提到要綜合仿真培訓和自動學習等功能，從而使電力電網自動運行。在我國，盧強院士最先提出了“數字電力系統”的概念，主要講訴的是正常情況下電力電網智能調度系統對電力系統的監管的分析的功能等；華北電力大學的楊以涵教授則帶領自己的科研組進行電力系統的研究，基于“數字電力系統”的概念，分析電力系統中電網會出現的故障，以及安全方面等進行了探討，最終形成了建立以分析和解決電網故障的“調度機器人”的思維模式。
結語
綜上所述，電力電網調度系統對電力系統而言是至關重要的，電力電網的智能調度系統是一個實時動態的系統，可以有效地進行分析和調控電力系統，當電力站發生故障時，電力電網的智能調度系統可以更加精準和及時地對故障分析和處理，更加快捷方便，可以更全面地了解電力電網的運行狀況。本文對電力電網智能調度系統做了簡單的介紹，對電力電網智能調度系統的具體應用進行了探討，希望本文可以給相關電力電網工作者甚至是研究者帶來一定的參考作用，使電力電網的智能調度系統更加完善，可以更好地應用于電力系統中。
參考文獻
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在我國的科技發展領域，人工智能的出現帶來了新的發展前景和發展動力。伴隨著科技大發展的信息化時代的到來，現在涉及到人們生產生活的各個領域都開始實現了人工智能技術的研究和嘗試性應用，通過實踐應用表明，人工智能確實發揮了巨大的技術推動作用。本文從人工智能的概念入手，詳細闡述了人工智能在計算機網絡技術中的運用和未來發展方向，最后對人工智能的科技發展措施進行了完整總結。
【關鍵詞】
人工智能；計算機網絡技術；運用
引言
到目前為止，我國的很多領域都已經開始了人工智能技術的應用，人工智能的技術應用大大方便了我們的生活，同時，也實現了生產和服務領域的革新和進步，對我國整體的科技進步和發展發揮了重要作用。
1人工智能簡介
1.1概念
人工智能是在近些年逐步興起和開始被大家熟知的技術名詞，人工智能主要應用在人工模擬操控以及實現人的智能性擴展和延伸，人工智能綜合了相關領域的智能性技術、智能操作方法以及智能技術應用，屬于一門綜合性較強的技術類應用科學。屬于一門獨立的新型技術學科。人工智能主要的應用載體為計算機，通過技術研究嘗試實現計算機實體發揮出人的智能，實現對人的智能性模擬應用，智能性延伸和擴展。從根本上來講就是尋求高應用技能的計算機，通過科學的設計和新型的建造方式實現計算機應用系統的高智能水平發揮。人工智能的概念是以人類智能為參考的，主要的應用方法是利用人工技術，通過人類智能行為的計算機開發和引入，綜合性研究的科學載體。近些年來，伴隨著計算機軟硬件的技術更新發展速度不斷加快，計算機的實際應用速度和效率不斷提高、實際的資源存儲能力不斷提高，同時，實際的網絡技術普及促使電子類產品價格不斷下降，許多人工無法短時間內快速完成的任務通過計算機已經可以輕松搞定，人工智能也由此擁有了更多的現實應用能力和基礎。目前，我國的人工智能研究主要集中在三個重要領域，其中包括了智能化的接口設計、智能化的數據搜索以及智能化的主體系統研究[1]。
1.2接口技術研究
為了實現更加便捷自然的人工智能交流技術應用，智能接口技術的研究在近些年來越來越受到關注。數據的提煉和有效信息的挖掘技術需要從大量模糊和隨機的數據中進行有效信息提取，從而實現對潛在和隱含信息中有價值數據的搜索和提煉的過程。所以，這一過程就需要搜索的主體具有一定的意念、選擇性能力以及辨識方法，屬于一個智能化的概念主體。同時具有明顯的自主性特征。通過對人類大腦智能化識別以及模糊數據處理功能模仿，實現智能化計算機的應用。未來，人工智能將會在人工神經網絡中進一步應用和普及，成為未來可具發展潛力的全新領域。在人工智能技術應用過程中，包含了語言信息自動處理、定理化的自動證明以及智能化信息檢索和問題解答等等。所以，人工智能應用中人機關系的變化將會進一步對人們生活方式以及生產模式產生重要影響，成為整體信息技術發展的新方向和新課題。在新的發展階段，人工智能也將擁有新的應用領域需要出現[2]。
2人工智能在網絡技術中的應用
在網絡安全領域，人工智能技術應用也逐步廣泛發展起來。互聯網信息時代人們的交流和聯系日益密切起來。人們的生產生活也因此大為便捷。但是，信息交流溝通的便利性加大的同時也必然引起網絡信息的安全系數降低，網絡安全隱患多種多樣。所以，人工智能技術的網絡安全維護應用將成為重要的突破口，大大提高網絡安全系數，同時實現網絡安全性能的提高，對用戶的信息安全進行充分保護。人工智能最突出的特點就是對于不確定性信息以及不可知性信息的理解以及整合能力較高，這些都是可利用在網絡安全維護中的重要技術優勢。能夠很好的對入網訪問者進行智能識別，提高信息的安全和穩定性[3]。同時，人工智能技術還可以很好的應用到計算機網絡信息服務領域中，一般被稱為智能信息處理技術，通過這一技術的融合可以有效提高人工智能的個性化任務設置，豐富實用方式，提高綜合服務水平。在軟件方面，各類新型開發工具都在不斷應用，人工智能的領域化拓展速度不斷加快，在硬件方面，技術革新帶來了性能的不斷提高，同時價格也在不斷降低。
3結論
綜上所述，我國的人工智能科學技術在很多領域的應用已經得到了很大的突破，科學技術與計算機網絡都是在人工智能發展過程中得到自身應用拓展的重要組成。通過以人工智能計算機網絡應用模式的分析和研究，進一步為人工智能的未來發展提供理論研究和參考價值。
作者：谷世紅 畢然 單位：石家莊信息工程職業學院
參考文獻
[1]熊英.人工智能及其在計算機網絡技術中的應用[J].技術與市場，2011，02：20.
【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
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一、芯片
據人工智能協會的《中國AI創新應用白皮書》顯示，從1986年到2007年，全球單日信息存儲能力增加了約120倍，在數據生成量方面，預計到2020年，將達到44ZB，是2009年的44倍。數據量的成倍增長，伴隨的是芯片行業的蓬勃發展。
在這條賽道上，有智能設備廠商、云計算廠商、傳統芯片廠商。蘋果、微軟和谷歌都在開發自己的處理器，應用于人工智能和其他的工作負載，其目標是實現在沒有云處理的情況下壓縮算法。大數據、人工智能以及高性能計算和分析越來越趨向于利用GPU。這一趨勢使英偉達成為重要玩家，同時，也為AMD注入了新的活力。英特爾將其布局從個人電腦轉向數據中心和物聯網。
此外，一些更加垂直細分的初創公司的表現同樣不容小覷。近期，寒武紀、地平線、深鑒、Kneron、鯤云科技等人工智能芯片公司相繼獲得融資，新一代計算芯片可以提供更強大的計算力，同時在集群上實現的分布式計算能夠幫助人工智能模型在更大的數據集上運行。
二、智能音箱
相對于傳統音箱而言，智能音箱不僅是音響產品，同時是涵蓋了內容服務、互聯網服務及語音交互功能的智能化產品，不僅具備WiFi連接功能，提供音樂、有聲讀物等內容服務及信息查詢、網購等互聯網服務，還能與智能家居連接，實現場景化智能家居控制。
也因此，2017年成為了“百箱大戰”的一年，智能音箱的炙熱戰火從國外燒到了國內。目前國內切入音箱市場的公司主要有三類：
一是以喜馬拉雅“小雅”為代表的內容基因的公司，他們和“傳統音箱”最為接近，但內容的智能播放提升了用戶在聆聽場景下的交互體驗。二是包括Rokid、出門問問、Broadlink等在內的“智能公司”，在他們的產品里，音樂內容只是眾多功能之一，更多的亮點在語音交互、連接智能家居上。而第三種則是小米、阿里、京東、聯想等“大公司”，他們背后是有龐大的商業生態。
三、醫療影像
今年11月15日，科技部公布了首批國家新一代人工智能開放創新平臺名單，其中，就包括依托騰訊建設的醫療影像診斷平臺覓影。
AI+醫療是近年來資本投資和企業拓展新業務的熱點，這其中又以醫療影像為甚原因有兩點：醫療影像是所有大病診療的入口和基礎，放射科醫生是醫療行業最短缺的人員之一；人工智能技術爆發的核心——深度學習，正好最擅長分析影像類數據。如此，使得影像識別技術成了最有可能在醫療領域率先落地的技術。
短期來看，目前AI+醫療影像的商業模式一定是To B，并且在競爭初期，渠道為王；從長期來看，To C也有很大的商業機會，隨著技術的成熟，未來病人可以自由選擇AI醫療商的產品進行服務。
四、安防
就目前來說，安防本身具有兩大特性，第一、在傳統的以視頻為主的安防行業中，經過多年的發展，已經積累了大量的數據資源，滿足了人工智能基于大數據為基礎的算法模型訓練的要求；第二、安防行業中事前預防、事中響應、事后追查的特性剛好吻合了人工智能的算法和技術。
也就是說，目前AI在安防領域的應用主要通過圖像識別、大數據及視頻結構化等技術進行作用的。而從行業角度來看，主要在公安、交通、樓宇、金融、工業、民用等領域應用較廣，其中以公安應用最為核心。另外，AI+安防在提前預防犯罪，和保障社會安全方面也起到了非常重要作用。
目前來說，雖然AI在安防領域的應用有著很好的前景，但還沒有達到真正實用的階段，應用中存在諸多的問題需要不斷完善和解決，比如環境適應性差、場景理解受限、人臉識別準確率等等問題。
五、語音交互
2017年，很多業內專家都認為，“語音”將會成為下一代人機交互的主要方式。其原因有三：
首先，語音交互更為自然和方便；其次，語音交互相對于文字交互模式而言，能夠解放人們更多的感官；第三，基于智能語音交互，不需要對APP、瀏覽器進行點擊操作，而是直接通過語音操作的特質，使其能夠凌駕于瀏覽器、APP等其他應用的入口之上，成為一個新入口，而這個入口，將會變革更多的產業，諸如信息搜索、分發。
涉及語音交互的公司包括人工智能機器人廠商、人機交互技術和渠道提供商，以及基礎平臺支撐和關聯技術提供商：??
1、人工智能機器人廠商?主要包括小i機器人等智能機器人廠商，同時還有清華、中科院等人工智能技術研究院校和科研院所。??2、人機交互技術或渠道提供商?包括科大訊飛、捷通華聲、車音網、思必馳等語音技術提供商，以及短信(移動、電信、聯通)、QQ等服務提供商。??3、基礎平臺支撐和關聯技術提供商?包括IDC、云計算平臺、數據挖掘等技術提供商。?
六、融資/收購
大勢所趨下，無論是國內還是海外市場，科技巨頭正在以內生式AI領域的研發，和外延式的直接投資、或收購AI領域的創業團隊等方式在AI領域進行積極部署。而巨頭們收購企業的原因，不外乎爭奪團隊、專利、人才，同時，也是對自身業務的補充，以及為了公司在今后技術生態里的布局和站位考慮。
除了收購，2017年形成的另一個熱浪是融資。我們來看今年發生的融資大事件：
2017年2月，三星、英偉達聯手投資了AI智能語音助手公司SoundHound，這家公司以語音識別與搜索技術獲得了7500萬美元的投資；2017年3月，蔚來汽車以自動駕駛、輔助駕駛獲得了來自IDG資本、高瓴資本等投資方6億美元投資；2017年3月，Geek+科技以智能機器人技術獲得了火山石資本等投資方1.5億美元投資；2017年4月商湯科技以計算機視覺技術獲得了賽領資本6千萬美元投資；2017年5月，深鑒科技以處理器/芯片獲得了高榕資本等投資方數千萬美元的投資；2017年10月，地平線機器人獲得由英特爾投資、嘉實投資等資本方近億美元A+輪融資。
七、人才流動
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八、政策
自今年7月國務院《新一代人工智能發展規劃》后，各地區都在從不同層面加強人工智能相關政策的部署。今年10月，北京市正式印發《中關村國家自主創新示范區人工智能產業培育行動計劃(2017—2020年)》；11月14日，上海市《關于本市推動新一代人工智能發展的實施意見》，提出到2020年，重點產業規模將超過1000億元。11月18日，有“中國光谷”之稱的武漢東湖高新區，出臺全國首個區域性《促進人工智能產業發展的若干政策》，并《東湖高新區人工智能產業規劃》，提出未來三年將每年設立不低于2億元的人工智能產業發展專項資金。
同時，也了“國字號”的人工智能開放創新平臺。11月15日，科技部宣布成立新一代人工智能發展規劃推進辦公室，并公布首批國家新一代人工智能開放創新平臺名單：依托百度公司建設自動駕駛國家新一代人工智能開放創新平臺，依托阿里云公司建設城市大腦國家新一代人工智能開放創新平臺，依托騰訊公司建設醫療影像國家新一代人工智能開放創新平臺，依托科大訊飛公司建設智能語音國家新一代人工智能開放創新平臺位列其中。
跡象表明，人工智能政策正在從中央傳導至地方，AI政策自上而下開始發酵，我國已經進入AI產業的“黃金窗口期”，預計未來將有更多地方的政策文件出臺，從而形成多點齊放的局面。
九、智能制造
波士頓咨詢在一份名為《工業4.0——未來生產力和制造業發展前景》的報告中明確指出，以云計算、大數據分析為代表的新技術將為中國制造業的生產效率帶來15%—25%的提升，
智能制造，是在基于互聯網的物聯網意義上實現的包括企業與社會在內的全過程的制造，把工業4.0的“智能工廠”、“智能生產”、“智能物流”進一步擴展到“智能消費”、“智能服務”等全過程的智能化中去，只在這些意義上，才能真正地認識到我們所面臨的前所未有的形勢。
這一年來，各大制造企業為了重塑自身在制造業的全球競爭優勢，在各層面高度重視智能制造，并相應啟動了一系列針對基于模型的企業、網絡物理系統、工業機器人、先進測量與分析、智能制造系統集成等智能制造關鍵要素的計劃和項目，以對“AI+制造”的新競爭力形成進行系統支持。
十、場景創新
關鍵詞 車輛自動駕駛；人工智能；應用實踐；智能汽車
中圖分類號 TP3 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708（2017）182-0080-02
車輛自動駕駛系統是改變傳統駕駛方式的重要技術類型，但仍舊處于研發測試階段，并未展開全面應用。車輛自動駕駛系統主要是由感知部分和控制部分構成，控制部分主要完成對車輛的控制，促使車輛按照設計的線路展開行駛，而感知部分則是對路線中障礙進行識別，促使車輛進行規避，保障車輛安全。然而現階段，車輛自動駕駛的感知部分卻存在一定的瓶頸，制約車輛自動駕駛系統的功能。基于此，本文對車輛自動駕駛中人工智能的應用展開分析，具體內容如下。
1 車輛自動駕駛現狀分析
車輛自動駕駛是借助網絡技術相關算法、高敏感度的傳感器和相關信息采集設備，綜合的對車輛行駛過程中路況信息進行采集，由信息處理部分完成對車輛行駛過程中采集數據的分析，再由控制系統完成對車輛前進、后退和停止等動作進行實施，可有效改變傳統車輛的駕駛方式，在提高車輛駕駛有效性的基礎上，可以解放駕駛人員的雙手，并達到降低交通事故發生幾率，達到智能化汽車的構建。
近年來，以百度、谷歌為首的行業，致力于人工智能技術應用車輛自動駕駛系統中，于2016年谷歌將無人駕駛的汽車測試到城市，并于2016年12月無人駕駛汽車項目剝離為獨立的公司waymo，完成對車輛自動駕駛的研究，該公司的基于自動駕駛的車輛的自動行駛的距離>1.61×106km，并獲得大量的數據。
較比國外的車輛自動駕駛的自主研究形式，國內主要選擇汽車廠商與科研所高校等聯合研究的方式，主要有一汽、上汽、奇瑞等，均投入一定資金和研究力度，致力于研發可無人駕駛的智能汽車。同時，網絡技術和算法技術、硬件技術的不斷成熟，為車輛自動駕駛提供了基礎，對智能汽車的構建具有十分積極的意義。
隨著世界各類尖端行業重視到汽車自動駕駛大有可為，逐漸加大對車輛自動駕駛的研究，并將具備車輛自動駕駛能力的汽車作為未來汽車市場的主要方向，促使汽車可以在自動駕駛的狀態下，完成對復雜環境的駕駛，達到高度自動化駕駛的效果。
2 人工智能在車輛自動駕駛中的應用
人工智能是計算機科學的分支之一，所包含的領域較多，涵蓋機器人、語言識別、圖像識別等，隨著人工智能研究的不斷深入，人工智能逐漸應用到各個領域中。將人工智能應用到車輛自動駕駛中，可以對車輛自動駕駛的瓶頸進行突破，推動車輛自動駕駛的早日實現。
2.1 基于深度思考的人工智能
車輛自動駕駛系統對基于深度思考的人工智能進行應用，深度思考是一種機器學習的算法，可完成多元非線性數據轉換、高級數據概念模型的構建，促使車輛自動駕駛系統的感知部分發生轉變。具體的基于深度思考的人工智能學習結構，有深度神經網絡（DNNs）、卷積神經網絡（CNNs）、深度信念網絡等，在具體的車輛自動駕駛系統中，完成對車輛的視覺、語言等信息的識別。蘋果手機編制程序專家George？Hotz創建的企業，構建的基于卷積神經網絡的自動駕駛車輛，并借助人工智能實現車輛訓練。在具體的車輛訓練過程中，選擇激光雷達作為主要視覺裝置，完成周邊環境的精準三維掃描，進而實現對周邊環境的識別，且可以完成對車位置信息的報告。
2.2 基于人工智能解讀的儀表板攝像頭
選擇以帕洛阿爾托為基地的NAUTO使用的prosumer相機中發現的各類圖像傳感器，并運用運動感應器、GPS等，轉變激光雷達傳感器昂貴的情況，達到降低車輛自動駕駛的感知成本，并有效完成對周邊地形的識別。借助NAUTO系統，不但能夠完成對道路前方情況的識別，還能對車輛內部的情況信息進行采集，車輛乘坐人員可以根據面部表情、手勢和語言完成對車輛的控制，達到改善人機交互界面。
2.3 基于人工智能的尾剎
現階段，汽車輔助系統不斷發展和完善，切實應用到車輛中，基于人工智能的ADAS技術，配合ACC（自適應循環）、LDWS（車道偏移報警系統）、自動泊車等系統的應用，使得目前車輛具備良好的自動能力。而ADAS技術的應用，可以使得汽車在具體運行中如果前方存在車輛或是前方存在障礙物不能繞過的情況，借助ADAS技術的應用，可以實現自動剎車，進而保障車輛的行駛安全。
2.4 感知、計劃、動作的agent結構應用
車輛自動駕駛系統中對人工智能進行應用，對改善自動車輛駕駛的效果顯著，改善車輛自動駕駛的效果。
借助知識庫的十二構建，可以給予自動駕駛行駛過程中的地理信息、電子地圖、交通信息和相關法律法規這些內容。且這些知識主要是以知識的形式展示，并借助知R推理中的A算法，可以有效完成對下一個被檢查的結點時引入已知的全局信息進行解讀，達到對最優路線的選擇，獲得可能性最大的結點，繼而保障知識所搜的效率。借助感知―計劃―動作agent結構的人工職能，可以將車輛自動行駛的速度分為3個檔次：High、Middle、Fast，轉向角度為7等，分別為0°，±10°，±20°，±30°。且可以完成對各類障礙的規避。
3 車輛自動駕駛中人工智能應用的相關問題
1）車輛自動駕駛具有良好的發展前景，而人工智能的應用，進一步優化了車輛自動駕駛系統的功能，達到減少錯誤的情況，借助人工智能盡可能降低各類錯誤的存在，規避自動駕駛風險的存在。需不斷加強對人工智能的研究和分析，促使人工智能和車輛自動駕駛有機的結合，為智能汽車的構建奠定基礎。
2）人工智能應用時，需要對車輛電腦程序和信息網絡的安全系數進行控制，避免非法入侵對車輛造成不利影響，進而導致安全隱患的發生。
3）人工智能在具體的應用中，需要對預測和回應人類行為的問題進行處理，進而增加自動駕駛車輛與人的互動。
4）基于人工智能的智能汽車定責的法律問題，國家需要建立相關的法律法規，不斷完善車輛自動駕駛的相關立法，完成對各類問題的處理，提升法律的適應性。
4 結論
分析車輛自動駕駛的現狀，再詳細的對人工智能在車輛自動駕駛的應用，再解讀基于感知―計劃―動作agent結構的人工智能的具體應用，并分析人工智能在車輛自動駕駛中應用的相關問題，為推動車輛自動駕駛的水平和智能化水平提供基礎，達到改善人們生活的效果。
參考文獻
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關鍵詞：人工智能；自動化控制軟件；交互模型
人工智能是一種新興技術，是在控制軟件自動化操作的基礎上，通過模擬人類行為，將簡單重復的工作進行模塊化，并根據智能化模糊實現較高的容錯率，從而有效替代人工操作的一門技術。在科技的不斷發展下，人工智能已經廣泛應用于社會的各個方面，極大的促進各行各業發展。但是從目前我國整體發展看，人工智能的應用還處于比較低級的階段，為了促進自動化控制軟件的高效率應用，進一步解放人工，提高生產力，需要在自動化控制軟件優化人工智能交互流程，構建一種新的控制交互模型，使自動化控制軟件能夠最大限度利用資源，更加科學有效的實現目標任務，節省人力資源成本。自動化控制軟件中人工智能交互模型研究是一項涉及計算機軟硬件、人體工程學、心理學、信息學等多門學科，經過長期發展，已經具有了基本成效，主要有多通道交互、以邏輯程序設計交互、以用戶為中心等交互方法，各有優勢領域。在未來還需要不斷進行研究，實現人工智能在自動化控制軟件中的高效應用。
1人工智能工作原理
人工智能雖然已經在人們生活的各個方面得到廣泛應用，但是作為一種高新技術，人們對它的了解還不夠深刻，在人工智能的利用上也是簡單的實現自動化和智能化操作等功能，還處于比較起步的研究階段。人工智能的最終目的是通過科技實現一種類似于人類智能的反應邏輯程序，目前對人工智能的研究集中在語言識別、圖像識別、數據分析、自然語言處理等方面，雖然現在人工智能發展還比較低級，無法自主解決復雜問題，但是隨著科技發展，人工智能也將會在外部接受聲音、畫面信息輸入等集成眾多感知系統，結合內部神經網絡工程計算，形成具備超機械能力的智能化操作。從當前的人工智能理論看，其工作原理是通過基礎元件模擬人類神經網絡，涉及數理邏輯、仿生學、自動化、生物學、心理學、語言學和哲學等多門學科。最基本的人工智能的實現需要軟硬件協同工作，而實現人工智能交互則要求感知生物信息特征和輸入信息，利用大量基礎數據進行分析。由于交互存在各種各樣情況，并且內容和特點各不相同，數據處理和分析十分復雜，交互反饋的精確程度較差，因此，有必要在自動化控制軟件的應用中設計人工智能交互模型，優化數據處理和反饋。
2人工智能技術在自動化控制軟件中的優點
2.1控制不定性參數
在自動化控制軟件中，常見故障是由于數據錯誤導致系統計算出現偏差，造成突出故障，而數據作為計算內容必須十分精準，軟件才能正常運行，對此應用人工智能技術，可以有效避免此類突發性問題。人工智能是借助工程元件模擬人類神經，下達相對指令，并對反饋數據進行分析，建立誤差區間校正，可以在交互時減少不定性參數造成的影響，使得在交互過程中更具準確和智能。對比人工操作以及自動化控制，人工智能技術的安全程度更高，穩定性更強，并且在未來成長空間也更大。
2.2有效降低人工成本
人工智能的發展本身就是為了降低人工操作，解放人力資源，節省人工成本。在人工智能應用中，可以對相對復雜的情況進行準確應對，依據目標反饋信息，進行分析，并模擬人類神經系統反饋處理結果，達到預期目的。例如在極端環境中救援任務，人類由于環境惡劣無法進行的任務，可以由人工智能程序控制的機械進行救援，不受環境、位置和空間影響，在具體生產生活中，也能夠有效替代人工，現在發達的物流體系，便借助了人工智能進行包裹分類和運輸，極大便利人們生活。
3構建自動化控制軟件的人工智能交互模型
3.1多傳感器數據融合
人工智能的實現需要對現實信息進行采集分析，這就需要多個傳感器共同工作，實現數據互通融合。具體可以使用關聯分析進行數據計算，根據各個傳感器之間數據影響系數，對傳感器之間進行關聯計算，融合數據，首先是判斷傳感器之間的數據組異同情況，確定每一個傳感器的具體參考數列，并比較其他傳感器數據，分析出數據的接近程度，為了確保在不同運行模式下，實現融合數據準確性，需要通過主成分分析法計算權重，代入樣本指標、綜合變量個數與方差矩陣來獲取影響系數。
3.2構建人工智能交互架構
交互架構的構建用到了以下幾種表示方法：（1）框架表示，是系統性整體性的表示方法，主要用于過程性表達，能夠將抽象對象轉換為有序數組，但是需要的節點較多，維護和優化程序繁瑣。（2）網絡語義表示，實現不確定性表達方式，模塊性清晰直觀，通過替換字符串構建模型，但是后期修改困難，工程量大。（3）產生表示，根據事物關系進行表達，聯想性好，但是表示范圍較小。（4）空間狀態表示，用于結構知識表達，具備很強的適應性和概括性，但是個性化突出，難以通用。通過以上表示方法構建的人工智能交互架構，包含了表示模塊、接口模塊、控制模塊三部分，其中表示部件又包括了動作轉化部件、詞語反饋部件、管理輸入設備部件、生成圖形部件以及生成屏幕部件。接口模塊對應應用API接口，通過固定模塊對計算機內部程序運行結果進行數據交換和使用，該模塊能夠對輸入信息進行分析，判斷其語句規則，分析類型和需求。控制模塊對用戶請求進行數據傳輸和檢驗，具有協調用戶和程序的作用。
3.3人工智能交互模型的構建
在交互構架的基礎上，通過自動化控制軟件，實現數據管理、圖像識別、通信控制等功能，從而建立人工智能交互模型。為了確保模型功能完善穩定，需要在模型中集成數據庫模塊、圖像處理模塊、管理交互數據模塊、管理通信指令模塊、管理交互者模塊、語音模塊、管理用戶模塊以及登錄模塊等功能。各個模塊負責對應功能的實現，操作數據庫模塊的主要功能是將各個模塊的數據進行存儲和數據交互，包括界面層、邏輯層、訪問層。圖像處理模塊可以對圖像進行存儲、壓縮和采集。管理交互數據模塊主要對人工智能在交互過程中的數據信息進行記錄、分析以及處理。通信指令模塊負責對交互中的通信指令與通信數據進行管理。管理交互者模塊面對用戶，負責用戶個人信息的記錄與管理。語音模塊能夠根據用戶需求分析語音內容，并提供交互結果的語音反饋。管理用戶模塊則主要負責管理、記錄用戶信息，并設置權限來管理用戶賬戶。登錄模塊控制用戶登錄權限，確保用戶使用軟件的合法性，同時還能夠確保模型數據真實有效性。
3.4人工智能交互模型應用結果對比分析
根據交互模型構建結果，對人工智能在交互模型中的應用結果進行具體分析。應用過程中計算機硬件方面主要針對網卡、顯卡、CPU、內存、硬盤等硬件，選用當前主流配置。軟件則構建數據庫、使用主流編程語言和網絡服務器。并將基于組織符號人工智能、基于偏好度模型人工智能和基于定制模型人工智能，與本文設計的基于自動化控制軟件的人工智能交互模型進行人工智能語言交互對比實驗。根據結果分析可知，本文設計的人工智能交互模型能夠準確讀取用戶需求，并反饋適合的信息，在語言交互方面優于其他類型人工智能交互。
O2O+人工智能
索引真實世界
隨著移動互聯網的普及，越來越多的用戶選擇使用終端通過互聯網來享受服務。這種服務，被業界人士稱之為O2O（Online To Offline），是指通過線上營銷和線上購買，帶動線下經營和線下消費。
在百度世界大會上，李彥宏發表了主題為“索引真實世界”的演講。他認為，在過去的一年中，最火的互聯網領域就是O2O，越來越多和大家生活服務密切相關的活動，已經可以實現從線上到線下的連接。對此，李彥宏舉了個例子說明：“比如說電影行業，今天中國每100張電影票當中有55張是從網上下單預訂的，而電影行業在美國滲透率只有20%，也就是說100張電影票中只有20張是網上訂票。”由此，他認為，在很多O2O的領域，中國互聯網已經走在世界前列，所以在這方面就需要、同時也應該有很多創新，尤其是技術創新出現。
在分享了對移動互聯網線上服務爆炸和用戶個性化需求如何滿足的思考之后，李彥宏宣布，在最新的手機百度6.8版本中，重磅推出謎書畫搜索服務智能機器人助手――“度秘”（英文名：duer），用機器人秘書的方式開啟智能服務的時代，而這些服務，是在廣泛索引真實世界服務和信息的基礎上，依托百度強大的搜索能力及其開發的智能交互技術來實現的。據了解，作為智能化的機器人應用工具，度秘能夠與用戶發生多輪對話，并能基于上下文理解用戶的意圖。它還能獲取生活服務。
在2015年初，李彥宏在人大提案中曾提出“中國大腦”的概念，建議將人工智能提升到國家戰略高度。在“互聯網+”的大背景大環境下，人工智能的推動與發展更顯得順理成章。至此我們會發現，度秘開啟了O2O的一個全新模式――利用人工智能，幫助甚至是引導用戶來實現服務。
在大會現場，李彥宏演示了與已加載度秘的小度機器人的模擬服務互動過程，比如尋找餐廳下單定位和預定兒童影票，全程體驗流暢且便捷，實現了用戶與互聯網的自然交互。同時李彥宏還強調，度秘不僅僅是百度最新的產品，它更多的是一種能力，在移動互聯網時代，任何一種App都可以將度秘這種能力連接進去。
由此看來，在連接人與服務上，人工智能+O2O已經成為百度的核心競爭力。
打造智慧云
躋身公有云市場
在2014年召開的第九屆百度世界大會上，百度了開放云策略。在短短的一年以來，百度開放云的產品線從基礎的IaaS平臺到數據分析和CDN服務，從大規模的機器學習、大數據智能服務到多個整體解決方案，至今已擴展至23款產品，這其中包括了14款云計算產品和9款大數據、人工智能產品。
在本屆大會的百度開放云分論壇上，百度開放云總經理劉煬表示，百度開放云將開放云計算、大數據和人工智能等靈魂技術，從開發者市場走向行業市場，助力各行各業的合作伙伴實現更好的連接，為行業提供一朵“智慧”的云。
當日，百度開放云還宣布開放6款通用解決方案，以及面向教育領域、大數據領域、移動互聯網領域等4套行業解決方案。
隨著“互聯網+”的出現，新的產業升級和變革正在醞釀，當今世界正面臨著由技術突破帶來的全行業升級，劉煬表示，云計算、大數據和人工智能帶來了三個“重新定義”：第一，云計算重新定義了IT，改變了企業所需要IT資源的擁有與供給方式，互聯網級的資源管理平臺徹底改變了傳統企業的IT模式，為新的商業創新提供了可能；第二，大數據重定義了資產，相較于以往的重資產，企業在經營中不斷生成的數據將成為企業未來繼續生存并保持競爭力的砝碼；第三，人工智能重定義了效率，通過語音、圖像、視頻、自然語言識別和智能處理等技術，傳統的計算機具備了更為強大的能力，工作效率得以大幅提升。
而基于以上三個重新定義，百度開放云的重新堆棧也分為3層：最下面一層是云計算層，其上為大數據應用層，大數據之上則為人工智能層。這也體現出百度開放云的特色：以人工智能為核心，以大數據為手段，以云計算為平臺，為用戶帶來新的業務創新體驗。
而事實上，就百度而言，不論是百度搜索、百度地圖、百度貼吧還是度秘，其業務是由云計算、大數據和人工智能驅動的，底層也是由這三種技術在支撐。“這些技術沒有行業屬性，各行各業都可站在這些技術的肩膀上，充分使用云計算技術解決IT問題，用大數據技術產生更多資產，用人工智能技術大幅度提升系統效率。”劉煬表示。
構建互聯網金融新生態
一切都能和互聯網掛鉤的時代，在金融這個與生活息息相關的領域也發展的如火如荼。移動互聯網與人工智能技術的發展已經深深影響了消費者需求和商業模式，唯有與互聯網行業融合，借助互聯網平臺創新商業模式，才能提升運營與資本效率，達到經營效益最大化。
在百度世界大會的金融分論壇上，百度總裁張亞勤提到：“金融是互聯網滲透最快的領域之一。一方面它是個垂直行業，另一方面金融也是一個工具和杠桿，可以幫助撬動其他3600行。百度在互聯網金融領域要做的，就是連接人與金融服務，打造普惠金融，服務并帶動3600行的發展。”
關鍵詞：高新技術；采油工程；應用現狀；展望
在市場經濟迅速發展的現代化時代背景下，石油在我國各行各業中的應用范圍不斷擴大，同時，我國的工業生產、社會生活、交通運輸等方面，對石油資源的需求量也在不斷增加，基于這樣的原因，采油工程面臨著更加嚴峻的挑戰。現階段，采油工程中，各種高新技術的應用，為降低采油成本、提高采油效率做出了重要的貢獻，必須加強對高新技術的進一步研究與應用。
1采油工程中各種高新技術的應用現狀
1.1微生物技術在采油工程中的應用現狀
微生物技術作為一項高新技術，近年來在我國采油工程中的得到了非常廣泛的應用，相比較于其他技術，其具有反復使用率高、操作性好以及成本低的顯著優勢。現階段來說，微生物技術在降低石油粘度、低滲透驅油以及清蠟等方面發揮著良好的效果，與化學試劑相比，微生物技術也更加有效，對生態環境造成的污染相對較小，可有效保護地層環境、原油品質，有利于實現采油工程經濟效益與社會效益的提高。優良菌種培養上的問題，嚴重制約著微生物技術在采油工程中的廣泛應用，同時，為了實現微生物技術的良好發展，必須提高其精確性與科學性。
1.2人工智能技術在采油工程中的應用現狀
隨著石油產業信息化、智能化程度的不斷加強，近年來，采油工程中越來越注重對人工智能技術的發展與應用[1]。人工智能技術主要由硬件、編程、網絡、計算機以及信息技術等多種科學技術構成，其在采油工程中的應用，能夠改變現階段存在的井下不可控的局面，在計算機程序的控制下，利用零部件或機器人，便可以實現井下操作的可見即可得。例如，井下存儲測試便是依托人工智能技術而研發的，通過網絡實現感應設備、傳感器之間的有效連接，收集傳感器數據的同時，計算機芯片能夠進行實時監控，并將數據存儲起來，進行相應的計算與測試，最終得出最優操作方案。
1.3納米技術在采油工程中的應用現狀
納米技術指的是，在驅油過程中使用新興納米物質材料的一種技術，采油工程中應用較為廣泛的是納米MD驅油膜[2]。通過利用這種技術而生產出來的產品，相比較于普通的表面活性劑，驅油膜有很大的不同之處，呈現的狀態為“非膠束”。其是由水溶液聚合物所構成的，主要包括生物酶、大分子以及蛋白質等，通過利用水這一介質，可以產生非常高的靜電排斥效果，從而有利于降低巖石表面與石油之間、石油分子之間的粘附力，從而有利于降低石油開采難度、提高石油開采效率。1.4熱超導技術在采油工程中的應用現狀熱超導技術是一種建立在熱超導物質基礎上而興起的新興技術，對一些物質進行相應的特殊處理后，使其熱阻無限接近于零，實際應用過程中，將復合化學劑注入封閉導管，這時，導管兩端會出現受熱不均現象，其中的介質迅速出現相變，形成氣體分子狀物質，從而帶動原油在管道內加速傳遞，這就實現了采油效率的有效提高。
2采油工程中高新技術的應用前景與展望
采油工程中，應用比較廣泛的主要有微生物技術、人工智能技術、納米技術以及熱超導技術等高新技術。同時，在實際應用過程中，也取得了一定的成功經驗，并逐漸發展成熟，基于此，這四種技術也是接下來發展過程中的重點。與傳統采油技術相比，高新技術具有一定的先進性與良好的優勢，但不可否認的是，這些高新技術也有著一定的缺點與不足之處，主要表現在，應用領域、適用范圍相對較小[3]。高新技術之所以稱之為高新技術，關鍵在于“新”，這也就代表著，其尚存在一些不完善、不成熟之處。以人工智能技術為例，其在實際應用過程中，不僅要充分考慮原件的構成材料，還要全面考慮信息技術、計算機的局限性，這就嚴重制約了人工智能技術的普及應用。與此同時，高新技術應用規模普遍較小，相比較于傳統技術，高新技術通常情況下是針對某一油井或者是某一油田進行作業，無法實現大規模普及應用。但是，從未來的發展前景來看，高新技術有著廣闊的應用區間與旺盛的生命力。石油是一種礦石能源，具有不可再生性，因此，必須實現對石油資源的充分利用，避免出現不必要的資源浪費，以確保社會效益的最大化。傳統技術往往需要較高的成本，從而降低了采油工程的經濟效益與社會效益，而在采油工程中利用高新技術，便可以同時改善這兩個問題。如，納米橡膠產品的應用，可以實現分隔器耐磨性的加強，有利于延長井下工具的壽命，從而能夠降低維護費用，減少采油成本。
3結語
綜上所述，就現階段的情況來看，采油工程中，應用比較廣泛的主要有微生物技術、人工智能技術、納米技術以及熱超導技術等高新技術。這些高新技術在采油工程中的有效應用，有利于降低采油成本、提高采油效率，從而能夠實現采油工程經濟效益與社會效益的提高。
參考文獻：
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關鍵詞：地形測量；測繪技術；現代自動化
地形測量是地形圖測繪作業，對地球表面地物、地貌、地形在進行投影和高程測定，并按照一定比例進行縮小，用注記和符號的方式繪制成地形圖的工作。隨著現代化程度的提高，傳統的測繪技術已經不能滿足現代化地形測繪，因此催生了現代自動化測繪技術。筆者根據多年的地形測量經驗，分析地形測量與現代自動化才會技術的關系，探討地形測量中的現代自動化測繪技術和發展前景。
一 地形測量與現代自動化測繪技術的關系
首先，改變了地形測繪方式，現代自動化測繪技術使測繪更簡單。傳統地形測量方法需通過大量的人力和測量工具根據實際的地形進行測量，財力和物力的成本花費過高，且人工測繪的地形圖不夠精確，工作也非常繁瑣。而隨著現代自動化測繪技術的發展，逐漸替代了傳統的測繪技術。現代自動化測繪技術利用先進測繪儀器，測繪人員不用進入實地測繪，而是利用測繪儀和遙感系統，通過計算機運算實現測繪。同時，現代自動化測繪技術可自動生成地形圖，避免了人工繪制地形圖的弊端。可以說，現代自動化測繪技術在地形測量中的應用，改變了地形測繪的方式，使現代地形測繪變得更為簡單。
其次，精確了地形測繪數據。地形測繪的目的是為城市規劃、制定戰略提供較為精確的數據信息，為國家提供可靠的地理資料。因此，地形測繪對于數據的精確度要求非常高。而傳統的測繪技術測量出的數據精確度較差，給國家的規劃造成了很大的影響。現代自動化測繪技術通過精密儀器和智能繪圖，提高了測繪數據的可靠性和精確度。如“百度”和“谷歌”所用的地圖，就是利用衛星進行拍攝獲得的高清衛星地圖，網民通過網上搜索能夠非常直觀的了解地形。同時，智能繪圖降低了人力消耗，提高精確度，防止由于人工因素出現地圖錯誤信息。因此，現代自動化測繪技術使得地形測繪數據更加精確和可靠。
第三，提高了地形測繪的安全性。傳統的人工地形測繪，要求測繪人員進入較為危險的實地進行測量。例如，山地的地形較為陡峭，測繪人員在測繪時安全得不到保障。洼地的環境較為惡劣，攻擊性生物給測繪人員造成一定的安全危險。總之，傳統測繪方法對于測繪人員存在較大的安全隱患。而現代自動化測繪技術既可降低測繪人員的工作壓力，又可保證測繪人員的人身安全。現代自動化測繪技術通過測繪儀器進行衛星測量，測繪人員不必進入較危險的地帶進行測繪，只需通過操作儀器即可進行測繪，提高了測繪的效率和人員的安全性。
二 地形測量中的現代自動化測繪技術
現代自動化測繪技術有固定的測量套路：采集—處理—傳輸—顯示。隨著我國網絡技術的發展，測量儀器逐漸變得智能化，測繪技術也發生了重大的改變。現代自動化測繪技術主要有：全球定位系統（GPS）、地理信息系統(GIS)、遙感系統(RS)。
首先，全球定位系統(GPS)。這種技術始于70年代美國軍方研發，隨著二十多年的發展，全球定位系統已日趨成熟，正在被各大領域廣泛應用。GPS主要由三部分構成：控制地面、檢測和控制空間。利用24顆衛星進行工作，接收定位系統的數據信號。GPS為全球定位系統，不僅可對陸地地形進行測量，還可測量海洋地形，為海上作業提供了方便。
全球定位系統技術相對于傳統的地形測量，它具有抗干擾、多功能、測量時間較短、易于操作、精確度高、高強度的保密性等特點，尤其能進行全天、全氣候、全方位的測量，現今的定位精確單位用厘米計算。在具體的地形測量過程中，不必同時測站，需保證開闊的上空，為GPS接收提供保證。
其次，地理信息系統(GIS)。這種技術是通過計算機技術，儲存和記錄相關地理信息，建立系統化數據庫。通過轉化地理要素，計算出相關數據，然后進行數字分析和處理。地形測量人員根據需求，利用GIS快速獲取數據，通過數字、圖形的方式顯示結果。現今的GIS技術設計數字地圖，通過數據采集、掃描地圖和攝影，收集到所需的地理信息，自動、完整的生成數字地圖。通過結合地球表面空間的地理位置和特征，將結果用計算機顯示，幫助人們能直觀的了解地形結構，提高了測繪的效率和質量。
第三，遙感系統（RS）。遙感技術改變了傳統的紙質繪制地圖方式，通過遙感影像顯示地形數據，人們通過網絡即可獲得地形影像資料，遙感技術對我國城市規劃、測繪發展起了非常大的促進作用。我國的遙感技術在國外經驗的基礎上，開發出了的4D產品。遙感系統是通過雷達衛星傳輸數據和信息處理，對地面進行立體攝影獲得三維信息，并且這種技術不受氣候環境的影響。現今的遙感技術主要有：聲學遙感、電磁波遙感和物理層遙感。
三 地形測量采用現代自動化測繪技術的發展前景
隨著全球進入信息時代，網絡技術和測量儀器智能化發展，現代自動化測繪技術已逐漸向實時、數字、網絡的方向發展。開發信息數據庫，利用可視化三維技術，使現代自動化測繪技術全面應用于地形測量。
首先，進一步發展3S技術。3S技術雖已日趨成熟，但是仍存在一些問題，這就需要專業人員更層次的研究，對技術進行不斷更新和改進，提高測繪數據的可靠性和準確度，使現代自動化測繪技術能進一步在地形測量中發展。
其次，開發測繪軟件，更新數據庫。測繪軟件的開發，能進一步促進測繪工作的高效，保證系統的靈活性和功能性，使測繪軟件更好的作用于地形測繪；傳統的數據庫已經不能適應現代所需的地形數據，因此，必須對數據庫的信息進行更新，將測繪的數據進行轉變，錄入自動化數據庫，實現數據查詢和資源共享，促進全球信息數據的動態管理，提高數據管理的標準，保證數據的科學。同時，完善傳輸方式，使傳輸更為多樣化。
第三，人工智能化，在地形測量中應用專家系統。隨著測繪技術的發展，測繪所涉及的學科非常之多，實現人工智能化成為可能，專家系統在地形測量中具有廣泛的發展前景。專家系統通過專業知識進行人腦思維的模擬和設計，使圖形處理和數據管理更為智能化，提高了測繪人員的工作效率。
四 結語
總而言之，現代自動化測繪技術在地形測量中的應用，改變了傳統地形測繪方式，使地形測繪數據更加精確，提高了地形測繪的安全性。3S技術的應用為我國城市規劃、地理信息需求和各行各業的發展，提拱了準確、實時、高效的數據信息。因此，我國必須進一步發展現代自動化測繪技術，提高測繪人員的工作效率，使數據信息更加安全、可靠。
參考文獻
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多媒體技術是計算機技術和社會發展進程中人類總需求的結合。計算機技術發展的初期解決的是數值計算問題，誕生的緣由是美國為了研究軍事技術，對攻擊精度的計算。計算機硬件設備的發展，使計算機處理數據的能力越來越強，逐漸從處理數值發展到對復雜的多種形式媒體的處理。多媒體技術融合了對數據、多種媒體、復雜的智能化處理和交互,并在高速信息網的作用下實現了信息資源的共享。目前，計算機多媒體技術已經改變了人類的生活方式，促進了現代文明的進程，廣泛應用于軍事、工業、通信、教育、金融、娛樂等諸多領域。
2多媒體技術的特征
從計算機處理多媒體的種類和處理的效果、人類接受的方式來分析，計算機多媒體技術主要具有多樣性、集成性、數字化、實時的交互性等特征。
2.1多樣性
計算機多媒體技術面向的媒體種類眾多（章惠，多媒體技術和教學的有機結合：洛陽大學學報，2003），從最初的數值處理發展到了人類感官能觸及到的文字、圖像、聲音、動畫、視頻等多種形式媒體的處理。媒體的多樣性，使媒體形式變得豐富多樣，這必將使表達更為自然生動，表現更為靈活，解決問題更為便捷。
2.2集成性
為了獲得更好的展示效果，各種媒體并不是各行其是的。計算機使用不同的媒體，共同展示相同的內容，媒體與媒體之間的融合集成、充分展示，讓人們的不同感官得到充分刺激，使人們更易于接受（孫濤，計算機多媒體技術的應用：長春理工大學學報，2011）。為了多媒體后期的運用，各種媒體會被進行數字化處理，然后由多通道統一采集、編輯、存儲、檢索、顯示、傳輸與合成。計算機領域內最新的硬件和軟件技術也將促使多種媒體更好的處理效果和更快的處理速度。
2.3數字化
多媒體中的各種媒體，進入計算機后，已全部轉化為了數字，以數字的形式展示和存儲。圖像經采樣量化后，以BMP、RGB、CMYK、黑白灰度圖等數字化形式顯示、存儲；聲音是通過一定的采樣頻率和采樣周期，實現模擬到數字的過程；而視頻是在每幀圖像和聲音的采樣、數字化基礎上，形成的連續信息。
2.4實時的交互性
傳統媒體是指報紙、廣播、電視、雜志，這些媒體只能單向、被動地傳播信息，不能稱其為多媒體。多媒體技術與傳統媒體最大的區別就是實現了人機交互，使用戶能對多媒體信息進行主動選擇、操縱和控制，使得獲取和使用信息變被動為主動，同時被人的多種感官所感受、體驗。不僅如此，因為多媒體的實時性，即是視頻、聲音等媒體是沒有延遲的，隨著時間的變化而變化。所以，多媒體的交互在高速網絡的幫助下，能做到沒有延遲的做出實時反饋。
3計算機創新技術在多媒體技術上的應用
多媒體技術涉及范圍非常廣泛，包括了計算機軟硬件技術、數字信息處理技術、數據壓縮、高性能大容量存儲、網絡通信技術等等。這些日新月異發展的新手段、新技術，推動多媒體系統逐步進入人類社會許多領域。多媒體新的技術不時涌現，帶給人們新的驚喜。人工智能是一門新的科學技術，甚至有些大學將人工智能從計算機科學與技術專業剝離出來，獨立成一個專業，在學生本科期間就進行相關研究。但事實上，人工智能是建立在數學和計算機科學與技術基礎上的高層次學科，是一門近幾年出現的最引領人類研究興趣的技術。人工智能研究的最終結果就是機器人，而事實上，機器人集多種媒體表現于一生，通過機器人的觸感模仿人類去理解和辨別外界。人工智能研究的圖像識別、自然語言處理、語言識別融合在了機器人身上，與多媒體技術廣泛結合，應用于人類生活。我們從機器人身上看到了人工智能對多媒體技術的影響。下面從涉及到的幾個方面去分別探討。
3.1計算機視覺
人們通過感官獲取外界信息，僅視覺就能獲得外界80%-90%的信息（王守佳，基于圖像的人體檢測跟蹤和人臉識別的研究：吉林大學，2013）。計算機視覺是一門屬于計算機智能的學科，采用了動物視覺原理，具有獲取圖像、分析圖像到理解圖像的工作過程。計算機視覺通過鏡頭等圖像傳感設備代替人類的眼睛來獲取周圍環境的圖像，依靠計算機來代替人類大腦的工作，將采集到的圖像進行分析和處理。人類處于一個三維的環境之中，計算機視覺技術可以幫助分析處理。處理的手段可分為三個層次，底層、中間層、高層。底層就是圖像處理技術，將二維圖像去噪、邊緣檢測后進行分割、根據圖像特征進行提取、圖像識別等。中間層是指對圖像、視頻外在特征的歸納判斷，譬如形狀、顏色、運動軌跡等。高層，即是對外界事物和環境的觀察和理解。由以上三個層次可見，利用計算機視覺技術能對數字化圖像改變形態、尺寸、色彩調整、文件格式轉換等。目前，計算機視覺技術還能對圖像進行高效的檢測、高速的識別，對運動軌跡進行精準判斷。而這些已被廣泛地應用于多媒體產品中。
3.2音頻技術
聲音是多媒體技術經常采用的一種媒體形式，包括了語音和音樂等。多媒體通常需要通過聲音去烘托主題氣氛，彰顯意境。特別是自學型多媒體系統和多媒體廣告，沒有人進行現場講解，那么就需要加入聲音進行解說，這樣，數字音頻信號顯得更加重要。音頻技術基于電聲技術，主要包括：去噪、壓縮、調整振幅等的數字化處理，以及語音處理和識別。長久以來，語音識別是人們的夢想，人們一直期盼計算機能夠聽懂人說話，根據人的語言做出相應動作，這也是設計智能計算機的目的之一。如今，具備多種語言識別功能已成為多媒體設備的標配，識變率也非常高。無論持哪種語言、地方口音的人們，都能通過語音轉化為文字，甚至通過語音傳送指令，得到回應、達到意圖。
3.3虛擬現實技術
虛擬現實技術是利用計算機多媒體技術，運用3D場景、燈光、聲音、動感創造模擬出真實氛圍，為用戶建立出一個虛擬環境。虛擬現實技術與計算機仿真技術相結合，將用戶置身其中進行學習、工作與娛樂。這種技術已被廣泛應用于教育教學、科普、軍事、醫療、娛樂以及大型的網絡游戲中。虛擬技術投入成本較高，成熟的設施主要運用于教學，比如多媒體航空飛行教學系統，通過該系統，可按100%比例局部展示表盤、操縱桿、艙外景物，通過配合空中場景、感知各種場景給身體帶來的變化。使用這套系統進行模擬訓練，可以有效的提高飛行員對飛機的操作水平。隨著計算機技術的迅猛發展，虛擬現實技術成為目前的高新技術。在多媒體環境中，多種媒體的相互融合，使媒體的形式更加多樣，多媒體技術在模式識別、語音識別和傳感技術基礎上，提取對象面部特征，模擬觸覺、視覺、聽覺等感官，使人處于逼真的三維世界，當人有反應或行動時，場景還會適時變化，即是讓人如臨其境的、自然的與計算機進行交互。虛擬現實技術具有非常廣闊的發展前景，為人們的日常生活提供了很多樂趣和便捷。
3.4網絡化
多媒體應用的數據通道是通信網絡，網絡給了多媒體更大的施展空間。多媒體技術的應用要想在網絡上有所建樹，必要受通信技術的影響。在網絡通信技術的進步和整合下，網絡帶寬影響傳輸速率、通信協議影響傳輸可靠性、交換方式影響信道利用率，這些勢必會影響多媒體的傳輸。計算機網絡給用戶提供了一個難以想象的龐大的信息網絡平臺，豐富的信息資源隨手拈來，方便于人們的學習、工作和生活交流。而無線網絡技術的發展，使資源變得隨手可取（李曉靜，計算機多媒體技術的應用現狀與發展前景：科技情報開發與經濟，2007），人們可隨時隨地通過訪問全球網絡和設備,便捷地實現對多媒體資源的共享，是未來發展的主題。計算機技術的不斷創新和發展，促使了巨大的變革。CPU、內存、GPU等在內的計算機終端硬件設備性能越來越先進；而網絡設備，例如服務器、路由器、網橋、交換機等也越來越強大。計算機計算的精度、速度、邏輯判斷能力和充裕的帶寬，讓人們更加游刃有余的與網絡虛擬世界互動。網絡環境的高質、高速，消除了人與人空間和時間上的困擾，能全方位的為人類效勞。動態和交互式多媒體技術還能在網絡環境中創建更形象的2D和3D場景。辦公、教學和娛樂工具在視頻、音頻設備的協助下，集成在終端多媒體計算機中，新一代用戶界面與人工智能等個性化、網絡化的多媒體軟件應用，可隨時與身處世界任何角落的人們進行交流。
4結論
