時間：2023-06-01 09:46:24
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篇科技的人工智能，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。
國務院近日印發《新一代人工智能發展規劃》（以下簡稱《規劃》），提出了面向2030年我國新一代人工智能發展的指導思想、戰略目標、重點任務和保障措施，部署構筑我國人工智能發展的先發優勢，加快建設創新型國家和世界科技強國。
《規劃》指出，要全面貫徹黨的十和十八屆三中、四中、五中、六中全會精神，深入學習貫徹系列重要講話精神和治國理政新理念新思想新戰略，堅持科技引領、系統布局、市場主導、開源開放等基本原則，以加快人工智能與經濟、社會、國防深度融合為主線，以提升新一代人工智能科技創新能力為主攻方向，構建開放協同的人工智能科技創新體系，把握人工智能技術屬性和社會屬性高度融合的特征，堅持人工智能研發攻關、產品應用和產業培育“三位一體”推進，全面支撐科技、經濟、社會發展和國家安全。
《規劃》明確了我國新一代人工智能發展的戰略目標：到2020年，人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步，人工智能產業成為新的重要經濟增長點，人工智能技術應用成為改善民生的新途徑；到2025年，人工智能基礎理論實現重大突破，部分技術與應用達到世界領先水平，人工智能成為我國產業升級和經濟轉型的主要動力，智能社會建設取得積極進展；到2030年，人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創新中心。
《規劃》提出六個方面重點任務：一是構建開放協同的人工智能科技創新體系，從前沿基礎理論、關鍵共性技術、創新平臺、高端人才隊伍等方面強化部署。二是培育高端高效的智能經濟，發展人工智能新興產業，推進產業智能化升級，打造人工智能創新高地。三是建設安全便捷的智能社會，發展高效智能服務，提高社會治理智能化水平，利用人工智能提升公共安全保障能力，促進社會交往的共享互信。四是加強人工智能領域軍民融合，促進人工智能技術軍民雙向轉化、軍民創新資源共建共享。五是構建泛在安全高效的智能化基礎設施體系，加強網絡、大數據、高效能計算等基礎設施的建設升級。六是前瞻布局重大科技項目，針對新一代人工智能特有的重大基礎理論和共性關鍵技術瓶頸，加強整體統籌，形成以新一代人工智能重大科技項目為核心、統籌當前和未來研發任務布局的人工智能項目群。
《規劃》強調，要充分利用已有資金、基地等存量資源，發揮財政引導和市場主導作用，形成財政、金融和社會資本多方支持新一代人工智能發展的格局，并從法律法規、倫理規范、重c政策、知識產權與標準、安全監管與評估、勞動力培訓、科學普及等方面提出相關保障措施。
歐美發達國家也紛紛推出人工智能計劃:如歐盟“人腦工程項目”、美國“大腦研究計劃”等。人工智能競爭為何這般白熱化？因為：人工智能是開啟未來智能世界的密鑰，是未來科技發展的戰略制高點！誰掌握人工智能，誰就將成為未來核心技術的掌控者！
人工智能是我國科技實現彎道超車的難得機遇。目前國際巨頭在人工智能技術上還沒有完全形成壟斷。我國在人工智能研究上與發達國家相比、甚至與美國相比都不算落后。近年中國科技界開始向人工智能—世界科技之巔發起沖擊，如百度引進全世界人工智能泰斗級人物、前“谷歌大腦之父”吳恩達全面負責“百度大腦”計劃；科大訊飛啟動“訊飛超腦計劃”；復旦大學聯合十幾所高校院所，成立“腦科學協同創新中心”。
業內人士認為如果我國在國家層面加快推進人工智能發展，完全有可能利用市場需求優勢、用戶數據優勢等，實現人工智能技術“彎道超車”，搶占人工智能產業制高點。
當今三個有代表性的“人工大腦”：1、“谷歌大腦”：谷歌的自動駕駛汽車已經完成了總計70萬英里的高速公路無人駕駛巡航里程，谷歌的人工神經網絡通過觀看一周YouTube視頻，能自主學會識別哪些是關于貓的內容；2、IBM人腦模擬芯片，該芯片能夠模仿人腦的運作模式，擅長進行模式識別，在認知計算方面遠遠超過傳統計算架構；3、“百度大腦”，利用計算機技術模擬人腦，已經可以做到2-3歲孩子的智力水平。
當今人工智能研究熱與三大技術突破直接相關。人工智能研究是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，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等。總的來說，人工智能研究的一個主要目標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。當今人工智能研究熱與三大技術的重大突破直接相關：1、深度學習—核心算法的突破；2、神經元芯片—計算能力的突破；3、大數據—龐大的計算資源。
人工智能將引發產業結構的深刻變革，人工智能可以在國防、醫療、工業、農業、金融、商業、教育、公共安全等領域得到廣泛應用，催生新的業態和商業模式；人工智能還可以帶動工業機器人、無人駕駛汽車等新興產業的飛躍式發展，成為新一輪工業革命的推動器。目前倍受追捧的工業4.0、智能家居、無人駕駛、智能安防、智能醫療等發展方向，所代表的無一不是“人工智能+應用場景”發展的最終形態。
投資建議：我們從認知智能、感知智能和智能化場景改造三個維度尋找受益標的：
1、能夠有實力進軍認知智能領域的公司在全球范圍內都寥寥無幾，這一領域具有極深護城河和最廣闊的應用前景，科大訊飛是A股絕對的龍頭；
2、感知智能領域的人臉識別應用有望成為互聯網金融的基礎設施，我們首推在這一領域已經有深遠布局的佳都科技、漢王科技；
3、汽車、工廠、家庭等智能化場景改造是目前進度最快的方向，我們首推在工業4.0領域有著雄厚技術積累的軟控股份、科遠股份以及在無人駕駛領域進行布局的四維圖新。
升級版的“阿爾法狗”戰勝了60位人類頂尖圍棋大師，這讓不少人對人工智能的迅猛發展感到無比的擔憂。其實這樣的擔憂更像是杞人憂天，因為這些人遲早會發現，人工智能是無法阻擋的未來。
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。
點評
本文作者從時事熱點切入，開門見山地表達了自己對人工智能的看法：人工智能是無法阻擋的未來。可謂擲地有聲。隨后從“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”“人工智能代表了未來，人類出于生存的的需要必定無法中斷其研究”等方面來論證觀點，邏輯清晰而嚴密，頗具說服力。結尾在坦承人工智能存在風險的同時，亦給出了解決之道――人類需要戰勝自我，剔除人性中的黑暗面。觀點辯證，立意高遠，耐人尋味。
隨著改革開放進程的不斷加速，我國人民的生活水平有了很大的提高，社會的各個方面都得到了很大的發展。人工智能是現代化建設中一個重要的發展方向，在電力系統中也得到了極其廣泛的應用。人工智能在電力系統中的應用使得電力系統能夠更加的智能化，提升了電力系統的工作效率，對電力系統的發展起到了極大的促進作用。筆者將在本文中對人工智能在電力系統中的應用進行分析，希望能夠對相關的電力系統工作人員的工作有所幫助，同時也希望能夠對其他學者在相關方面的研究有所啟發。
【關鍵詞】電力系統 人工智能 運行
隨著現代化進程的不斷推進，人們對電力系統的要求越來越高，要求電力系統要實現高效率，高安全性，智能化。在經過大量的研究之后，人們將人工智能和電力系統相融合，取得了很大的突破。所謂的人工智能，實際上就是一門綜合的智能設計技術，人們設計相關的機器，使機器能夠像人類一樣進行一系列的思考、規劃、設計等活動。在電力系統中的應用主要是集中在安全用電和簡化操作的方面，實現簡易化、智能化安全電力裝置設計，比如保護繼電器的設計，可以對電路進行有效的保護，以免對電力系統造成損失。從現在電力系統的發展趨勢來看，人工智能在電力系統中的應用必將是未來電力系統發展的主要方向之一。我將在下文中從以下幾個方面對人工智能在電力系統中的應用進行分析。
1 人工智能技術概述
人工智能是一門復雜的技術，集成了很多學科的知識，進行人工智能研究的研究人員必須要了解腦科學、神經學和信息技術等方面的知識，因為這三個方面的知識是人工智能最基礎的知識。人們將這些知識實際應用到機器的設計之中，就能夠對機器進行人工智能的設計，從而實現機器智能化的操作。
2 人工智能技術的種類
2.1 人工神經網絡
人工神經網絡在電力系統的應用解決了電力系統中很多非線性的問題，尤其在繼電保護方面的效果最為出色，所以在電力系統的繼電保護中得到了廣泛的應用。所謂的人工神經網絡，就是科學家們在對人的神經網絡進行研究后，將其運用到系統的研究上而得出來的。在電力系統的工作中，能夠對電力系統做實時的監測，同時能夠對出現問題的地方做出快速的反應，有效的提升了電力系統的工作效率。
2.2 智能模糊邏輯
所謂的智能模糊邏輯，就是人們將模糊理論運用到一些實際的系統當中，使人們能夠輸入相應的參數，建立對應的數學模型，從而對系統進行很好的規劃。在電力系統的應用過程中，人們主要將智能模糊邏輯應用到電力系統的規劃和電力系統故障的診斷方面。
2.3 遺傳算法
遺傳算法就是人們基于對生殖遺傳規律的研究，在遺傳規律應用到實際的生活事件當中，使事件得到最優解。遺傳算法能夠很好的解決電力系統中一些比較難的問題。
2.4 混合技術
所謂的混合技術，就是將遺傳算法、人工神經網絡、智能模糊邏輯等幾種技術合在一起，因為上面所說的幾種方法有一定的局限性，甚至還有一些難以克服的缺陷。將這些技術合在一起，就能夠更好地解決電力系統中的問題。
3 電力系統運行中人工智能的具體應用
電力系統中有很多非線性問題，里面的方程式也有一定復雜性和系統性，但是可以應用人工智能技術來解決這些問題。
3.1 人工神經網絡在繼電保護中的應用
對繼電器的保護工作一直都是電力系統中非常重要的工作之一，隨著社會的進步，科技的發展，人們對電力系統的要求越來越高，繼電器的保護工作也不斷在推進著，從開始的普通計算機的保護到人工神經網絡的應用，都體現了電力系統的工作人員對繼電器保護工作的不斷努力。
3.2 人工智能算法在電力系統運行中的應用
人工智能算法主要的原理是無功優化，通過無功優化，能夠提高電力運行效率，使電力傳輸達到一個最佳的狀態。
人工智能算法采取記憶指導搜索的辦法來提高搜索速度，從而使全局達到最優的狀態。它還有禁忌搜索方法，這種方法在跳出局部方面有很大的優勢。此外，它還能解決多變量、非線性、離散性的問題，而且操作手法簡單，易于使用。
3.3 模糊理論在電力系統運行中的應用
模糊理論突破了經典集合中的一些概念，它采用的是模糊搜索的原理來對一些不明確、不精準的事情和現象進行分析。首先要在其中加入一些近似推理的模糊邏輯和引入語言變量，從而對事情和現象進行分析與描述。如今，這種模糊理論已經具有比較成熟的技術，它的應用已經相當廣泛，遍及多個行業、多個領域。電力系統中有非線性，而線路通過非線性的時候，就會產生一些分量，這些分量能夠重疊在故障上面，并且不會被消除掉。而模糊理論中的技術可以消除輸電線路中互相影響的現象，使之相互獨立。
3.4 專家系統在力系統運行中的應用
專家系統是人中智能系統重要的組成部分之一，尤其在電力系統中早在很多年之前就得到了廣泛的應用，解決了電力系統中的很多問題，為電力系統的發展奠定了良好的基礎，有效的提高了電力系統運行的效率。
4 總結與體會
從上文的分析中，我們對人工智能的概念有了清晰的認識，同時也了解了將人工智能應用在電力系統能夠為電力系統帶來的巨大發展。解決了電力系統目前存在的大量問題，為電力系統的發展提供了突破性發展的思路。但是我國人工智能的技術還不夠成熟，與國外先進的人工智能技術相比較還有很大的差距，所以我國必須制定相應的方案促進我國人工智能的發展。首先，我國要在政策上對人工智能的企業進行優待，鼓勵更多的企業投身到人工智能的發展之中，其次我國要加大人工智能的人才培養力度，從我國目前的人工智能發展現狀來說，我國的人工智能的人才缺口比較大，很多專業的人才都是從國外引進的，花費了國家大量的資金，所以對人工智能的人才培養是我國未來促進人工智能的發展必須要做的任務，對于我國人工智能的可持續發展具有重大的意義。
參考文獻
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關鍵詞：人工智能；科技；信息時代；生活
中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號；1009-3044（2017）07-0177-02
社會的發展往往與科技的發展相結合，從計算機的問世，從電子管到現在的超大規模集成電路，經歷了4代，現在的計算機給人類帶來了很多方便。社會是需要進步的，那么我們的第五代計算機也即將到來，即具有人工智能的新一代計算機，它具有推理、聯想、判斷、決策、學習等功能。科技發展的迅速，標志著人工智能技術也將趨于更先進的水平。生活水平的提高，使得人工智能與其有著密切的關系，并且相互影響。
1“人工智能”的定x及其發展情況
1.1“人工智能”的定義
人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。“人工智能”一詞最初是在1956年達特茅斯（Dartmouth）學會上提出的。它標志著“人工智能”這門新興學科的正式誕生。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做出反應的智能機器，人工智能自誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也在不斷地擴大，可設想，未來的人工智能產品，會將人類帶向另一個高度，將會是人類智慧的“容器”。
1.2“人工智能”發展歷史
1.2.1計算機時代
1946年第一臺計算機問世，其主要基本器件是電子管，用光屏管或汞延時電路作存儲器，第一代計算機不僅體積大，而且能耗高，操作麻煩，其主要作用就是用于科學計算。這時的計算機采用電子管結構，編程從機器指令過渡到符號語言，它采用的二進位制與程序存儲奠定了現代電子計算機技術基礎。也促使了人工智能的問世。
1.2.2AI實驗室時代
DARTMOUTH會議后，AI的研究開始迅速發展，雖然在這個領域還沒有明確的定義。對于新型學科的研究難免會出現很多障礙，但是隨困難而來的則是更多的解決方案，當時CARNEGIE MELLON大學和MIT開始組建AI研究中心，研究面臨的新挑戰；建立能夠更有效解決問題的系統。我們知道任何一個問題都有其對應的解決方法，如果這個方法無效，那么將大大降低工作效率，對于AI也是一樣，這也是一個亟待解決的問題。隨著研究的慢慢推進，越來越多程序涌現，其中LISP語言很快就被大多數AI開發者所采納。且在1963年的時候，MIT從美國政府得到一筆220萬美元的資助，用于研究機器輔助識別。吸引了世界各地很多優秀的科學家，加快了AI研究的發展步伐。
以人類的智慧創造出與人類智慧相差無幾機器大腦（人工智能），對于人類來說，這本身就極具挑戰性，但是他又極具誘惑性，使得很多科學家都加入到AI的研究大軍中。對于機器來說，要想與人正常溝通，是很困難的，因為機器是人類制造的，而我們人類是自然界的產物，是一個極其復雜的生物，人類智能的任何一個小的分支都是非常復雜，而我們對于人類智能的研究還未觸及其邊緣。
1.3推動“人工智能”發展的因素
人是社會的產物，所以社會是一個比較廣泛的因素，很多事物都在這個社會中，包括“人工智能”。人類會影響社會，反之社會也會影響人類，而人類的需求將會促進社會的發展，從人類的手工業到出現簡單的機器，從步行到汽車，再到飛機，從2G網絡到4G，這些都是人類需求，也是社會發展的需求。當我們用上2G網絡的時候，會感覺到很好，但是一段時間后，設備的升級會讓原本能夠滿足需求的2G網絡不能再滿足需求，所以就需要更快的網絡來支持新設備，但歸根到底來說，都是外在事物不能滿足當下人類的需求。如果在2G網絡的情況下，人類已經完全滿足，那就不會出現新的設備，那么社會將經停滯不前。對于人工智能也是一樣，第一代計算機問世，會出現第二代計算機，第三代，第四代，當計算機能夠代替人干一部分工作的時候，人類會想著那些計算機目前不能干的也讓計算機干了，這其實這就已經潛在的促使了“人工智能”的發展，對于計算機我們需要編程才能進行數據處理的工作，交給“人工智能”甚至可以完成和實現。
人工智能也被認為是二十一世紀的三大尖端技術（基因工程、納米科學、人工智能）之一。機器的人工代碼編程到人工智能的自動編程或者其他系統實現某一工作的機械化，這一過程對于人類來說，就是從簡到繁再到簡的過程，人工智能的實現其最直接的目的就是解放人類的勞動，如印刷代替了抄寫，車子代替了步行，那么人工智能將會把人類從各種臟活、累活、苦活中解放出來。
2“人工智能”的運用及成就
2.1現階段的“人工智能”
人工智能雖然有很多科學家在研究，但是對于他的成果并不像我們想象的那么智能，距今也有很多公司推出智能產品，他們可以根據用戶的習慣實現自動調節。如智能地圖能夠實現對路線的分析，為用戶提供最有效路的方案，讓用戶省心更省力。某些網站能夠實現分析用戶的喜好及習慣并進行推送相關產品。這都是人工智能的體現，有些智能設備目前已經具備了自我學習能力，這些在我們人類看來，可能是最簡單不過的了，但是對于一臺機器來說，可并不是那么簡單。
2.2“人工智能”取得的成就
科技日新月異，每天都有進步，從出現人工智能到現在也就短短的幾十年，就已經取得了巨大的成就。
2016年7月28日圖靈原生機器人應用，圖靈機器人以TuringOS操作系統為基礎，了大量原生機器人應用，其中如下幾款最具特色：智能聊天、智能拍照、智能音樂、智能英語、過家家。這些應用都是智能應用，比如智能聊天，他支持全新的多模態交互，機器人視覺能力，情感識別能力，這些能力能夠讓機器人和用戶交互的過程中向用戶表達多維度的信息，提高交互效率。智能拍照能夠對場景和意境識別，從而判定照片的好壞，并不斷優化學習，在未來機器人或許會成為一名專業攝影師。而與此同時長虹也人工智能電視CHiQ，標志著長虹智能戰略邁進人工智能新階段。這款電視具有自我學習能力，可以自動記憶分析“主人”的喜好，向主人推送其需要的內容和服務。同年8月3日，搜狗語音交互引擎“知音”，搜狗“知音”不僅能夠做到“能聽會說”，而且具有“能理解會思考”的能力。
這些智能設備的出現一方面促進了社會的發展，另一方面也方便了我們自己，并且默默地改變著我的生活。
3“人工智能”未來的發展
我們生活中處處包含著人工智能，比如我們用智能手機瀏覽一個網站或操作一個軟件，這些都是智能的體現，而實現真正意義上的人工智能，必須具備計算能力和意識思考能力，顯然我們已經具備了計算能力，但對于研發來說，后者的難度會更大一些。
對于機器，他能做的只是“命令”，而命令之外的事情卻往往無法自行完成，例如當我們給A1機器人下達一個“命令”后，即使他正確的解讀這段命令（人類語言），機器人也許無法正確執行，顯然，這是需要強大的意識思考能力為前提。我們人類通常去做某一件事情，都是下意識地就去做了，那么這個下意識到底有多重要，比如“打開燈”，這么簡單的3個字，首先你要知道什么是燈，什么是打開，怎么打開，在哪打開，怎么到那里打開。這些我們其實都已近再熟悉不過了，但對于機器來說，他什么都不知道，即使將這些常識性的數據燒錄到硬件中，這個數據會很大，而且不一定能蛉部統計出來，畢竟常識太多了。那么如果在這個方向實現能夠自動存儲，自動學習，自動分析，那么人工智的世界能將會真正到來。
對于一個人工智能的社會，我們的所有勞作都可以用機器人來代替，小到做飯，打掃衛生，大到探索未知世界，這也許將是我們不久的未來所生活的世界。
4結語
—、機械電子工程的發展與特征
(一）發展歷程
在機械電子工程發展初期，主要體現為手工制作，生產力水平較低，資源技術等對其發展產生制約。為了提升生產效率,逐漸朝著機械工業方向發展。
在生產線階段，機械工程已逐漸發展到流水線生產，實現標準化大批量生產，.這一生產模式使勞動力得到解放，生產力水平大大提升，同時生產效率也得到提高。但是仍然存在一些不足，比如，部分生產仍就以進口為主，生產成本較大，在市場方面缺少適應力；>靈活性較差，難以滿足不斷變化的市場需求。
在機械電子產業發展階段中，產品生產能夠適應市場的需求，對于不斷變化的產品需求產業化發展能夠滿足。
(二）機械電子工程主要特征
機械電子工程是復雜綜合性學科，同各類學科之間都有著密切的聯系。機械電子工程發展要以計算機、電子以及機械為基礎，結合其他學科做出合理、科學的設計。在設計的過程中，要求每一個模塊都能夠實現有機結合，進而使得各個模塊都能將其最大優勢發揮出來。機械電子產品內部結構簡單明了，并不復雜，無需復雜原件的投入，這樣能在一定程度上使產品性能得到提升，進而擴大消費市場。
二、人工智能簡述
人工智能是一門復雜，并且綜合性較強的學科，所涉及到的學科比較多。也可以說，21世紀人工智能是最偉大學科之一。人工智能實現了對人的智能模擬，并且能通過計算機使認得智能化得到進一步的延伸，人工智能這門學科有著較好的發展潛力。人工智能在發展的過程中主要經歷下列幾個階段。
初步階段。人工智能在17世紀開始發生萌芽，法國在這一階段成功誕生世界上的第一部計算機，這一計算器只是單純的能進行加法簡單運算，但是仍就轟動世界，進而在世界范圍內，對這項技術開始進一步研宄。在最初階段，人工智能并沒有明顯的進展，主要是在實踐的過程中積累與總結知識，這為今后人工智能發展奠定堅實的基礎。
發展初始階段。美國人在二十世紀首次提出人工智能專業用語。在這個發展階段，人工智能主要以證明與闡釋為主要體現，在這一時期對于人工智能的研宄就是首要任務。
發展起伏階段。隨著人們對于人工智能的不斷深入研宄，人工智能也處于持續的發展階段，但是在實踐過程中發現，要想使人工智能模仿和人類思維同步是非常困難的。大部分對于人工智能的科學研宄僅僅是停留于簡單映射層面，對于邏輯思維的研宄仍就沒有突破性進展。不論怎么說，在發展的起伏階段，人功能智能也在發展中得到了技術創新，特別是在系統方面、計算機機器人以及語言掌握方面取得了較大的成就。
起伏階段發展以后。在這一階段，人工智能的相關研究得到了發展，尤其是第五屆國際人工智能聯合會議的召開，人工智能逐漸朝著知識層面的方向發展，大部分的人工智能研都會結合相應的知識工程，在這個階段中，人工智能發展的高度是前所未有的，在一定程度上促進了人工智能應用于實際工程中。
穩步發展階段。隨著互聯網技術的快速發展，對于人工智能研宄方向發生重大轉變，由原本的單一主體朝著集中統一主體的方向發展。關于人工智能在實際中的運用以及研究，受到了互聯網技術的影響。網絡的普及與快速發展，在一定程度上促進了信息化的發展，信息在傳送方面發生率重大性變革。在人們逐漸進入信息化社會后，在信息有效處理方面人工智能的發展_到了重要的作用，在模擬設計方面，機械電子工程的發展需要人工智能的大力支持。
三、機械電子工程與人工智能之間的關系
隨著我國社會經濟的持續發展，社會不斷的進步，對于信息人們越來越重視。在21世紀，互聯網技術得到快速發展，同時信息的傳遞也逐漸注入新鮮血液。互聯網應用的普及說明人們正朝著信息時代的方向邁進，在社會逐步信息化以后，更加需要有人工智能這一技術的支持，特別是機械電子工程發展中有著重要作用，機械電子系統本身缺少一定的穩定性，這樣在機械電子工程設計方面就有著較大阻礙存在。在現代社會中，信息的處理量持續增大，并且較為復雜，有些時候需要同時對不同類型的信息進行處理，所以需要采取人工智能的支持才能完成信息處理。人工智能主要包含模糊推理系統、神經網絡系統這種兩種方法。神經網絡系統傾向于對人腦結構的綜合分析，模糊推理系統更加重視對于語言信號的分析與理解。隨著現代社會的發展，僅僅采取單一的人工智能方法，明顯已經無法適應目前社會中不斷變化的市場需求，所以，對于人工智能相關問題的研宂正逐漸朝著多方位、全面的人工智能方向轉變。多方位全面人工智能系統通過模糊推理系統和神經網絡系統相互統一的方式，揚長補短，將二者有效的結合起來，使得二者的優勢得到最大程度的發揮。
科技巨頭布局人工智能
在歐洲，“歐盟人腦計劃”將通過ICT的龐大資源庫，更有效地為神經科學和醫療領域提供技術支持。長遠來說，該計劃將為各類腦部疾病提供更好的治療方案，以及通過探索大腦運作模式，研發更先進的ICT技術。“歐盟人腦計劃”的主要研究領域可以大致劃分為三大類：未來神經科學、未來醫學、未來計算。旗下涵蓋13個子項目，其中包括老鼠大腦戰略性數據、人腦戰略性數據、認知行為架構、理論型神經科學、神經信息學、大腦模擬仿真、高性能計算平臺、醫學信息學、神經形態計算平臺、神經機器人平臺、模擬應用、社會倫理研究和“歐盟人腦計劃”項目管理。
作為“歐盟人腦計劃”神經形態計算系統項目和SpiNNaker計劃的的負責人，Steve Furber博士透露說，目前“歐盟人腦計劃”的最新進展是近期將對外開放一系列歐盟人腦計劃的平臺系統，讓更多研究者、專業人士可以使用這些先進的系統。現在誰都可以申請使用內置500，000個特制ARM處理器核心的“脈沖神經網絡架構（SpiNNaker）計劃”和德國海德堡的“大腦規模（BrainScaleS）計劃”的設備，以及其他平臺系統。我們在3月30日舉行會宣布這一舉措，并在4月1日正式實施對外開放。通過開放平臺系統的共享，我們相信一定能夠極大地促進世界范圍內的大腦科學研究的發展，為每一位參與到大腦科學研究中的科學家們提供廣闊的發展前景和機遇。
扎克伯格也在他的Facebook上透露，他2016年的新目標是打造一個人工智能助手。事實上，他對人工智能的布局早已開始，早在2014年，他就以個人身份入股了人工智能公司 Vicarious，因為他覺得人工智能可以提升互聯網服務的智商，從而對于用戶變得更有價值。
除了Facebook，另一個科技巨頭谷歌也在人工智能領域動作頻頻，它收購了8個機器人公司和1個機器學習公司，并在許多新的業務中使用了人工智能技術，比如無人駕駛汽車。同時，谷歌還利用人工智能技術來改善其現有業務，比如安卓手機操作系統或者谷歌搜索引擎。
中國人工智能商用元年
而在國內企業中，進軍人工智能的科技企業也不在少數。早在2009年，百度就提出通過推進人工智能實現國家綜合國力的彎道超車。百度身體力行，2014年5月將AI最權威的學者之一、谷歌大腦項目之父吳恩達納入麾下。眼下百度人工智能實驗室搭建了作為百度人工智能核心的“百度大腦”，融合了深度學習算法、數據建模、大規模圖形處理器（GPU）并行化平臺等技術，擁有200億個參數，構成了一套巨大的深度神經網絡。
騰訊也不甘示弱，基于微信平臺，開發了多種模式識別功能，推出了“微信智能開發平臺”，將微信的圖像識別能力和語音識別關鍵詞技術向第三方開放，“掃一掃”和“語音轉文字”功能就是典型應用。
從國家意志來說，2015年7月，國務院印發《“互聯網+”行動指導意見》，明確人工智能為形成新產業模式的11個重點發展領域之一，將發展人工智能提升到國家戰略層面，提出具體支持措施，清理阻礙發展的不合理制度。統計顯示，到“十三五”末，我國機器人產業集群產值有望突破千億元。
“十三五”規劃綱要首次出現“人工智能”一詞，在科技創新2030項目中，智能制造和機器人成為重大工程之一。培育人工智能、智能硬件、新型顯示、移動智能終端等，被列入戰略性新興產業發展行動。種種跡象表明，2016年，不僅是“十三五”起步之年，也是我國人工智能商用元年。
而市場也普遍認為如今人工智能已經在諸如智能穿戴設備、無人機、虛擬客戶服務、智慧城市、安防、基于大數據的業務分析等領域得到應用，節省了大量人工成本。隨著人工成本的增長，人工智能的經濟效益優勢將會愈發明顯。在技術突破、應用領域拓展以及相關扶持政策推動下，人工智能的大潮即將來襲，萬億元的市場規模值得期待。
人工智能的現實入口
在教育領域，你想象一下這樣的世界，任何一個孩子都可以使用智能手機訪問熟悉其學習風格的個人導師，以便提高學習成績。
“比如遇到問題需要幫助的學生，可以將問題拍攝下來，并上傳到專門應用中。機器人識別出問題，并給出相關答案。由于機器人了解提問者的學習風格，它可以引導他們解決這個問題，跳過他們已經了解的知識點，重點集中在需要幫助的方面，而非僅僅提供標準答案。由于機器人很了解你，它甚至比負責全班同學學習情況的人類教師更加勝任，因為后者需要應對不同學習風格和不同水平的學生。”Uber聯合創始人、獨立創業家奧斯卡. 薩拉查說。
除了教育領域，醫療領域恐怕是人工智能商業化的最主要領域了。此前研發出“深藍”打敗國際象棋世界冠軍的科技巨頭IBM在醫療領域耕作多年。2013年，IBM研發的認知計算系統Watson已正式向癌癥“宣戰”。美國Bumrungrad國際醫院采用為腫瘤學而開發的Watson解決方案――已由世界一流的腫瘤醫生及研究人員進行過培訓，讓Watson為其遍布東南亞、包含超過100萬名癌癥病患的龐大網絡提供支持。
早在2011年Watson參加“Jeopardy！”電視問答挑戰賽并獲得冠軍后，IBM堅信繼制表計算、可編程計算之后，人類的第三個計算時代――認知計算時代，已經拉開帷幕。幾年時間里，Watson已經取得了巨大進步。Watson原來只有1個 “深度問答”的API，現在已經有42個API應用于36個國家的幾十個行業，內容涵蓋文字圖像識別、自然語言理解、專業知識學習、人類情緒分析等各個領域，并且有更多的API正在孵化當中。在醫療、教育、旅游、零售等各個行業里的成功案例已經開始有井噴之勢。
據IBM大中華區全球企業咨詢服務部合伙人、電子行業總經理徐聞天介紹，IBM將與Medtronic加強合作，利用IBM認知解決方案處理來自Medtronic可穿戴醫療設備及其他情景化來源的數據，并提供個性化的糖尿病管理。
關鍵詞：人工智能；風險保障；風險分析；對策
2016年，弱人工智能程序Alpha Go戰勝了圍棋大師李世石一事在世界范圍內產生了巨大反響，人工智能概念在全球范圍內瞬即成為熱點頭條，人們開始關注并期待著人工智能可能帶給世界及生活的貢獻與改變。贊許之余，仍需指出，雖然從目前來看人工智能的發展對于威脅人類尚有很大距離，但隨著大量資本投入到人工智能產業中，人工智能產業駛向了發展的快車道。加速進步的人工智能會對人類社會產生極大的不確定性，新技術的產生會使現有風險不斷異化，產生新的風險規律，一些穩定的邏輯會逐漸被替代，整個世界的打開方式會變得大不一樣。
新事物的產生伴隨著舊事物的滅亡，如同阿里巴巴的出現引起了實體店的倒閉與轉型，人工智能的發展將會取代人類更多的工作。當下，一方面不能因為人工智能的不穩定因素就對其放棄開發與使用，但另一方面則需對如下理念獲得清醒認知，即：無法控制的人工智能定會給人類社會帶來危害。為此，將需要展開系統研究，從而準確把握人工智能所帶來的風險，創新風險管理模式，采取有效的風險防控措施，并將風險防范意識從研發創造的源頭一直滲透到使用過程中，就需要世界各國與國際組織的大力扶持與人工智能專家們的不斷努力。
1人工智能產業發展現狀
據Venture Scanner的調查報告，截至2016年11月，全球范圍內總計1 485家與人工智能技術有關公司的融資總額達到了89億美元。與任何一個行業相比，89億美元的融資量都顯得微不足道，但同比2016年年初的48億美元的融資總額，人工智能a業已然大獲豐收。伴隨著我國BAT等科技巨頭積極規劃的戰略布局的成功推出，國內人工智能產業發展同樣十分迅速，及時了解行業現狀尤為重要。本小節將在如下要點方面針對國內外人工智能產業的發展現狀給出綜合闡釋與分析。
1.1企業
根據《烏鎮指數：全球人工智能發展報告（2016）》，全球人工智能企業集中在少數國家，其中美國、中國、英國企業數分別為2 905、709、366，總共占據全球企業的65.73%。
中國人工智能企業主要集中在北京、上海、廣東等發達地區，發達地區的人工智能企業約占全國的85%左右。其中，北京市為人工智能企業集中創新地。
經濟發達地區的信息化程度較高、互聯網發展迅速、融資環境優良，適合各類高新產業的成長發展。上述數據也表明了人工智能企業在經濟較為發達地區的發展要更為迅速。
1.2融資
全球人工智能企業的融資情況與企業分布的情況大致相同，美國人工智能企業在2016年融資總量約為180億美元，中國企業為25.7億美元，英國企業為8.16億美元。
中國2015年人工智能行業獲投金額約為100億人民幣，同比上升40%左右，略低于全球平均水平，其中機器人領域的投資比例則居于全領域首位。
1.3成果
全球專利數據庫的數據表明，美國人工智能行業申請的專利總數約為2.7萬件，中國為1.6萬件，日本位列全球第三、約為1.5萬件。將美國和中國的公司總數和融資金額分別與專利成果相對比，中國人工智能企業創造專利成果的效率要遠遠高于美國。2017年2月美國《大西洋月刊》中的刊文指出：中國的大學及公司在研發和使用人工智能方面已開始超越美國同行。
中國人工智能企業專利數量按地區分布明顯，集中在北京、上海、江蘇、廣東和浙江五個地區，占總體60%左右。其中，機器人方向的專利占總體的38%左右。
1.4政策
近年來，世界各國和國際組織紛紛出臺相關政策扶持人工智能產業。以美國、歐盟和中國為例，制定計劃內容即如表1所示。
2人工智能產業發展的風險分析
科技創新必然將帶來社會進步，但同時也必將面臨新的問題侵擾及風險。現如今世界正處在第三次工業革命之中，在享受著快捷、便利與智能的同時，卻也并行涌現了諸如失業、信息泄露等風險。但是當人工智能的收益遠大于其風險的時候，就需要準確把握風險的類別及規律，采取合理的手段管控風險。隨著人工智能產業的發展，技術會更加成熟，產業結構不斷優化，風險的種類和性質也會逐漸變化，弱人工智能與強人工智能所帶來的風險后果也將截然不同。在此，針對人工智能產業在發展過程中的各類可能新風險則可展開如下的研究論述。
2.1倫理風險
學界和業界有許多關于人工智能倫理問題的討論，比如是否該賦予機器人人權？人工智能的倫理問題一直是輿論焦點，但始終也沒有定論，多年來人工智能行業在倫理擔憂中逐漸前進，諸如人工智能的使用過程中，偶爾難免會做出違背人道主義的事情，謾罵、毆打和虐待這些惡性事件就可能降臨到機器人的頭上，甚至當機器人變成發泄的工具、變態的玩具的時候，人類是否為這樣的行為找到了正當理由？當人工智能接近人類智能時，是否能夠守住人類的倫理與道德底線，給予其切實合理的倫理定位也仍是當下值得探索深思的開放性研究課題。
2.2技術風險
幾十年來人工智能的發展已經深入到各個領域，涉及數學、計算機科學、心理學、神經學等眾多門類，在機器人、識別系統、智能分析、智能設計等方面獲得了廣泛應用。歷史上由技術故障導致的機器人“傷人”事件早在20世紀70年代即已見諸報端，而人工智能技術的發展并沒有從根本上解決此類問題。2016年11月，第十八屆中國國際高新成果交易會上由于工作人員的操作失誤，使機器人撞向站臺，劃傷觀眾。由此可見，人工智能最為直接的現實挑戰就是技術風險。除了威脅人類日常生活安全，人工智能的技術風險也可能造成信息泄露等一系列伴生問題。諸如此類的技術問題從源頭上只能交給產品開發者來研究控制，如果不將“意外”的因素考慮進去，人工智能技術便不能進入真正的推廣普及。
2.3軍事風險
一個國家最先進的科技通常即會先行進入軍事領域尋求拓展應用，早在20世紀60年代人工智能僅是處于定義推出階段，世界各國便已開啟了人工智能在軍事領域的研究，無論從智能指揮系統等技術方面的應用還是替代士兵作戰的功能，人工智能在軍事領域的研究均已呈現向縱深及廣域展開態勢。未來的軍備競賽是兵器技術與人工智能的比拼，也是軍事費用與研究水平的比拼。必須指出，戰爭風險仍然存在，但當機器人士兵大量出現時，戰爭消耗變成了純粹的資本消耗，人身傷亡的減少會削弱道德與輿論的呼聲，戰爭則可能會變得更加頻繁與迅速。
2.4異化風險
國內外的諸多學者與專家都堅信，人工智能在未來會超越人類智能，人類正在創造一個比自身更加強大的物種。那么許多科幻電影的劇情便有可能真實上演，人工智能的異化與反抗便具備了發生可能。許多人工智能的專家也許仍持反面異議，因其會相信自己的技術水平而不是虛妄的預測。但是正如歷史已然證明，就像原子彈與克隆技術一樣，科學家們創造出來的成果往往并不能由本群體來決定是否投入使用。那么時下的當務之急就要合理把控這些風險，利用制度與立法規范人工智能的開發與使用，避免極端事件的發生。
3對策及建議
綜上可得，現今已然無法阻擋也不會阻擋科技創新的步伐，但卻必須在人工智能產生危機之前采取適當的預防性行動及相應的制度化措施來規避可能到來的危險。詳情闡述可見如下。
3.1立法與監督
2017年1月，歐洲議會法律事務委員會呼吁制定有關人工智能與機器人的法案。法律是規范人工智能的研發與使用的最佳選擇。許多可能會發生的風險，都可以由法律來提供約束化解，在研發方面，可以規定機器人“鐵律”、量化機器人的智能等級、限制人工智能的應用范圍等；在使用方面，可以限制公司對不同級別機器人的最大使用數量或占全體工作人員的比例并逐漸放寬該項措施，以降低失業潮所產生的不良影響。并且，有必要設立監管部門進行專項監督，從保障“人”的利益出發，規范市場行為，維護行業秩序，防止人工智能的肆意開發與過度使用。
3.2加強國際合作
人工智能所帶來的風險是世界性的，世界各國和國際組織應該積極加強合作交流應對風險。各國應在聯合國的通力協調下聯合建立用于研究人工智能風險與安全問題的組織，解決人工智能所產生的國際問題。國際問題只能借由國際合作交流來一致探索設計策略與合理模式，世界各國應牢固樹立人類命運共同體意識，在共同宗旨下推動世界在人工智能飛速發展的背景環境下實現平穩有序向前邁進。
3.3\用保險手段
隨著科技的發展，保險業在金融業的地位逐漸提高，新型保險產品可以幫助人工智能企業與個人分散風險。現在并未推出與人工智能相關的保險產品，保險公司有待開發針對人工智能與機器人的企業責任保險、個人人身保險與財產保險，當人工智能出現技術問題造成被保險人人身傷亡與財產損失時，保險公司的賠付會在一定程度上減輕企業與個人的經濟負擔。
3.4征稅與創新
針對機器人造成的失業現象，比爾蓋茨曾表示：可以對機器人征收所得稅，對因此產生的失業者進行培訓，增強對失業人群高新產業技能的培養。在政策創新方面，可以在社會工作總量不變的情況下以減少個體工作量或者或減少社會工作日天數來增加就業人數。當一個新技術得到了廣泛使用時，隨之而來還有其衍生行業與衍生產品，未來人工智能技術對人類社會改變仍然難以做出準確描繪，這就要求人類積極創新，盡快適應新科技帶給人類社會的改變。
市場層面上，隨著曠視科技Face++C輪融資4.6億美元、商湯科技B輪融資4.1億美元、明碼生物科技B輪融資2.4億美元等多筆融資的完成，眾多國內人工智能初創公司再次創下驚人的融資數。而據美國公司TechCrunch統計，今年自動駕駛領域全球融資的數額到11月初已經達到14億美元，已經遠超去年全年的6.3億美元，全球資本市場對于人工智能在無人駕駛的發展也無疑是看好的。據易觀咨詢的《人工智能理財市場專題分析》報告，人工智能在金融的應用已被提至新高度，預計中國人工智能理財規模到2020年將達到5.22萬億。
今年9月，高盛在其的《中國在人工智能中崛起》報告中也提到，中國已經成為人工智能領域的主要競爭者，BAT將是中國第一批人工智能受益者。值得注意的是，離開中國大陸七年之久的谷歌已經借AI實驗室成立選擇回歸。而以百度、阿里巴巴，騰訊為首的互聯網巨頭也紛紛宣布全面布局人工智能領域，并且實施了多起海外并購。晨哨集團研究部也根據并購決策方及標的在業界的影響力、并購產業鏈布局及并購金額等綜合因素選取出人工智能領域10宗有代表性的跨境并購案例：
百度收購硅谷科技創業公司xPerception今年4月份，百度宣布收購硅谷科技創業公司xPerception，具體金額未透露。
xPerception是創立于硅谷的初創公司，是一家專注于機器視覺軟硬件解決方案的科技公司，面向機器人、AR/VR、智能導盲等行業客戶提供以立體慣性相機為核心的機器視覺軟硬件產品，此前曾獲得真格基金天使投資。
針對此次并購，百度表示，收購之后xPerception的核心團隊均加入百度研究院，加速包括AR、自動駕駛和機器人在內的百度人工智能業務矩陣的產業化。
百度全資收購美國初創公司KITT.AI今年7月份，百度宣布全資收購美國初創公司KITT.AI公司，并把KITT.AI公司的語音能力和自然語言處理能力融入到百度平臺中，全面免費向百度的合作伙伴賦能開放。知情人士透露，本次收購的價格也在億元之上。
資料顯示，KITT.AI成立于西雅圖，是一家專注語音喚醒和自然語音交互技術的公司，曾經入選了美國知名創投研究機構CB Insights人工智能創業一百強，并獲得微軟聯合創始人Paul Allen和亞馬遜子公司Alexa投資。公司創始成員包括JHU博士姚旭晨(CEO)、JHU博士陳果果(公司CTO)等。
Kitt.AI共開發了三款產品：Snowboy(可定制的詞典檢測引擎)，NLU(多語言自然語言理解引擎)和ChatFlow(多圈談話引擎)。
百度表示，收購KITT.AI是利用其強大的語音能力和自然語言處理能力用在軟硬結合的過程中強化體驗，而百度在AI領域的廣泛布局為對于KITT.AI技術的落地應用提供了良好的現實基礎。
百度、螞蟻金服、啟明創投等參投數據庫人工智能平臺TigerGraph3100萬美元A輪融資今年11月，企業級實時圖數據庫人工智能平臺TigerGraph在華創思享會上宣布獲得3100萬美元A輪融資，本輪融資來自啟明創投、百度、螞蟻金服、華創資本等公司。
資料顯示，TigerGraph，是新一代企業級的實時圖數據庫平臺，總部位于紐約，它的技術突破代表著圖數據庫演進的下一個里程碑——一個完整的、分布式的并行圖計算平臺，能夠支持網絡規模數據的實時分析。其技術能夠支持網絡規模數據的實時分析，可適用于大圖——深度鏈接分析的最佳模型。他們能夠探索、發現和預測關系，并且應用于個性化推薦，反欺詐，供應鏈物流優化，企業知識圖譜等，其客戶包括支付寶、VISA、軟銀、以及美國的wish等知名初創公司。
騰訊跟投人工智能創業孵化器Element AI A輪1.02億美元融資2017年6月，加拿大人工智能咨詢公司Element AI宣布獲得1.02億美元A輪融資，由Data Collective(DCVC)領投，Tencent(騰訊)Intel Capital(英特爾投資)，Microsoft Ventures(微軟創投)等跟投。
資料顯示，Element AI是一家人工智能創業孵化器，于2016年10月由機器學習先驅YoshuaBengio等共同創立的。Element AI宣稱，為全球網絡安全，金融科技，制造，物流和運輸，機器人等領域的企業提供AI解決方案，已開發出了一種“獨特的、非剝削性的學術合作模式”，其學習算法也已經在多家機構中被應用，并讓用戶能夠將人工智能應用在其網絡安全、金融技術、物流等產品上以獲取相應數據。
騰訊、創新工場和TCL資本等參投美國兒童機器人創企奇幻工房Wonder Workshop獲4100萬美元C輪融資今年10月30日，美國加州兒童機器人教育科技創企奇幻工房Wonder Workshop宣布獲得4100萬美元的C輪融資，投資方包括騰訊、創新工場和TCL資本、CRV、Madrona Venture Group、香港Bright Success Capital等。截至目前，該公司的融資總金額已經達到了7834萬美元。
資料顯示，奇幻工房業務覆蓋全球37個國家，其明星產品是Dash和Dot兩款機器人，并且為兒童提供了可視化編程工具，讓兒童通過自己編寫的軟件操控“達奇”和“達達”兩款機器人。目前，該公司已經開放了應用程序接口，允許開發人員基于上述兩款機器人構建應用程序。另一方面該公司特別針對中小學生推出了“Teach Wonder”教育項目，旨在從學校為切入口來推廣機器人編程，并且在社交媒體上積極推廣產品。
阿里參投美國初創公司Magic Leap 5.02億美元D輪融資美國增強現實(AR)創業公司Magic Leap，該公司剛剛完成了一筆5.02億美元的D輪融資，其估值已經接近60億美元。由新加坡淡馬錫控股領投，阿里巴巴、谷歌等公司參投，此輪融資正值Magic Leap的一款在現實圖像上疊加虛擬影像的增強現實眼罩產品之際。
資料顯示，Magic Leap成立于2011年。其創始人Rony Abovitz曾是MAKO外科手術機器人公司的創始人。而Magic Leap是一個類似微軟HoloLens的增強現實平臺，主要研發方向就是將三維圖像投射到人的視野中，但是它的研發的技術目前依然處于絕密狀態。
一份法律文件顯示，Magic Leap正在開發人工智能機器人。Magic Leap已在加州北部地方法院對兩名前員工提起訴訟，其中一名被告是Magic Leap前先進感知和智能高級副總裁加里·布拉德斯基(Gary Bradski)。他在機器人和人工智能領域有著豐富經驗，此前在Magic Leap開發私有技術，參與了涉及機器人深度學習技術的項目和計劃。
復星1336萬美元投資德國初創公司NAGA復星在今年3月以1336萬美元投資德國公司NAGA，NAGA是一家通過為用戶提供創新性的智能投顧產品和交易服務的公司。
智能投顧(Robo advisor)憑借人工智能分析客戶需求匹配金融資產的資產配置手段。它利用智能化算法，根據投資者具體情況，運用一系列投資組合優化的理論模型，為用戶提供投資參考的動態資產投資配置。
資料顯示，The Naga Group AG位于德國，成立于2015年8月，由Yasin Sebastian Qureshi、Christoph BrüCK、Benjamin Bilski創立，其中，Yasin Sebastian Qureshi是德國著名的金融人士。旗下應用程序是SwipeStox，是一款社交網絡金融服務應用，讓客戶能夠實時交易外匯、指數、大宗商品和差價合約。SwipeStox以游戲的形式激發股票交易興趣，同時簡化金融交易流程，并在2016年7月，與美國著名外匯經紀商福匯達成合作。
Naga，已于今年7月份在德國證券交易所完成IPO。
復星1425萬美元戰略投資以色列初創公司Bondit復星在10月底，宣布完成對以色列公司BondIT1425萬美元戰略投資，并成為BondIT的主要股東。
資料顯示，BondIT是一家位于以色列從事AI研究的金融科技公司，提供基于機器學習算法的固定收益投顧解決方案，產品專注于難度更高且市場相對空白的全球債券市場的固定收益領域。Bondit通過創建和優化債券組合來獲取投資回報，宣稱可利用數據科學和人工智能來克服在固定收益產品中經常出現的復雜性和效率低下。
復星表示，其通過海外并購智能投顧公司，借助自身完善的全球化布局，使集團能夠嫁接其有海外資產配置需求的中國高凈值客戶，并試圖在金融科技及財富管理業務上尋找各種優質并購目標。
尚珹資本跟投Petuum 9300萬美元B輪融資今年10月10日，機器學習基礎架構平臺開發初創公司Petuum Inc，宣布完成9300萬美元的B輪融資，由軟銀旗下投資公司領投，尚珹資本跟投。
資料顯示，Petuum， Inc.是一家專注于人工智能和機器學習的解決方案研發平臺，總部位于美國賓夕法尼亞州，創辦人Eric Xing博士是美國卡內基美隆大學計算機科學學院機器學習系的教授兼研究副主管。據了解，作為人工智能和機器學習的研發平臺，Petuum立足于對機器學習和計算方法的基礎研究，為應用程序的開發和部署提供了一種跨平臺、標準化的方法，從而盡量避免了現有機器學習框架和云基礎架構的碎片化，使得各行各業、各種規模的公司能夠獲取最前沿的人工智能技術。
通過新一輪的融資， Petuum將繼續擴展其技術和業務團隊，并專注于把PetuumOS部署在那些有著廣泛人工智能應用前景但采用率低的具體行業，如制造業和醫療保健。
尚珹資本(Advantech Capital)官網顯示，其于2016年1月正式成立，是一家專注中國市場的私募股權投資基金，并側重于以創新為驅動的成長型投資機會。
埃斯頓900萬美元收購美國高科技公司Barrett30%股權，布局高端人工智能機器人領域今年4月份，埃斯頓公告，擬通過全資子公司使用900萬美元收購美國高科技公司Barrett Technology30%股權，拓展基于核心功能部件的人工智能和微型伺服系統領域。
埃斯頓公司為進一步提高智能制造核心功能部件的競爭力，拓展基于核心功能部件的人工智能機器人領域，擬通過全資子公司使用900萬美元對美國BarrettTechnology公司進行部分股權收購并增資，收購及增資完成后，公司通過直接和間接方式共持有Barrett Technology股權比例為30%。
大連理工大學遼寧大連116024
摘要：人工智能算法是電器自動化的一個重要發展方向。通過人工智能算法可以有效地節約物力、人力等成本，使電氣自動化控制的效率得到有效的提高。本文簡要介紹了人工智能算法及其特點，并對人工智能算法在自動化控制中的應用進行了探討。
關鍵詞 ：人工智能算法；電氣自動化控制；應用
0 引言
電氣自動化是一門新興學科，其主要研究領域是計算機應用、信息處理、系統運行、電氣工程自動控制等等。在自動化控制中應用人工智能算法，能夠極大地提高電氣自動化的運行效率,降低運行成本,提高電氣自動化的準確率。本文對人工智能算法及其特點進行了簡要的介紹，并分析了人工智能算法在自動化控制中的應用。
1 人工智能算法及其特點
1.1 人工智能算法
作為一門邊緣性學科，人工智能算法也被稱為機器智能。主要是通過智能機器來模擬人類的智能反應，融合了社會科學和自然科學。人工智能算法涵蓋了計算機科學、數學、哲學、認知科學的理念，主要在語言和圖像理解、遺傳編程、機器人等領域進行應用[1]。
1.2 人工智能算法的特點
①人工智能算法具有可靠性。人工智能算法的可靠性表現在其結合了高端智能電器數字化應用系統，無需使用其他的傳統設備。這樣一來可以更加便利的操作電力系統，使電力系統的控制效率和精度得到提高，有利于現代企業的發展，提高工業生產效率和安全性。
②人工智能算法在進行電氣設計時，不需要詳細的了解控制對象的實際動態、非線性和參數變化。
③智能化的人工控制器與驅動器不存在直接關系，具有較強的一致性，能夠有效地提高預測結果的準確性。
④使用人工智能算法對控制器進行設計能夠有效地提高其抗干擾能力和信息、數據的適應性，使修改和擴展更加便利。
2 人工智能算法在電氣自動化控制中的應用
2.1 設計電氣產品
使用人工智能算法進行電氣產品的設計有利于提高設計方案的科學性和合理性，縮短產品開發周期，具有較高的可能性和準確性。引進人工智能算法和CAD 技術，能夠有效的提高電氣產品的質量和設計效率。
2.2 發揮人工智能算法的控制功能
第一，人工智能算法可以自動采集和處理數據信息，實時采集全部的開關量和模擬量，并對其進行存儲。第二，可以通過模擬畫面來反映系統設備的運行狀況，生成相應的趨勢圖。第三，通過應用專家系統可以便利地完成運行曲線、數據存儲、報表生成等操作功能。第四，人工智能算法可以進行模擬量的故障錄波、順序記錄、波形捕捉和開關量變位。可以便利地控制斷路器和電動隔離開關，調整勵磁電流。第五，人工智能算法可以實現負序量計算、不對稱的運行分析和在線分析。最后，人工智能算法可以實現有效的運行監控，對故障和事故進行自動報警和記錄[2]。
3 人工智能算法的自動化控制中的實踐
3.1 在電氣設備的設計中運用人工智能算法
電氣設備的設計工作要涉及到電子技術、電磁場、變壓器、電力技術、電路等方面的知識，對設計者的專業知識水平和實踐經驗具有較高的要求，需要投入一定的物力、財力和人力。然而使用人工智能算法進行電氣設備的設計，可以迅速地解決繁瑣的計算和模擬過程，極大的提高了設計的效率、準確性和精度。
要立足于實際情況，結合各種人工智能算法對電氣設備進行科學的設計。在開發性設計中還可以使用專家系統，在設計優化階段可以使用遺傳算法。在電氣設備的設計中用人工智能算法對于設計人員的計算機水平有一定的要求，要求其能夠熟練地使用人工智能軟件，并具備一定的設計經驗。
3.2 在電氣設備控制中運用人工智能算法
在電氣設備控制中用人工智能算法能夠實現電氣設備的自動化控制，從而對電氣系統的運行效率和質量進行提升，同時減少了大量的財力、物力和人力投入。電氣設備控制是一項關鍵的環節，人工智能算法等應用主要體現在模糊控制、專家系統控制和神經網絡控制方面[3]。
一般情況下，模糊控制操作比較簡單，與實際的聯系比較緊密，應用的范圍較廣。模糊控制的電氣傳動控制中的應用主要包括直流傳動中的應用和交流傳動中的應用，能夠取代PI 控制器和PID 控制器的作用。與此同時在高動態全數字的傳動系統中可以應用模糊神經控制器。
3.3 在電力系統中運用人工智能算法
人工智能算法在電力系統中的應用主要包括以下幾個方面：模糊集理論、啟發式搜索、專家系統和神經網絡。專家系統的程序比較復雜，集合了大量的專業規則、經驗和知識，能夠運用專家的經驗來進行判斷和推理，模擬專家的決策方法、過程和模式，從而解決需要專家進行分析決策的問題。專家系統的主要組成部分有咨詢解釋、人機接口、推理機、知識獲取、知識庫、數據庫等。要根據實際情況不斷更新專家系統的知識庫和規則庫。
在電力系統中廣泛地應用了多種神經網絡和訓練算法，具有非常靈活的儲存方式、學習方式和分布方式，能夠處理大規模的信息，并且具有復雜狀態的分類功能和識別功能。神經系統能夠迅速的分類樣本和模型，構建周預測模型和日預測模型。在復雜的電力系統中，往往綜合使用元件的關聯性分析和人工神經網絡來進行故障診斷。
4 結語
本文簡要介紹了人工智能算法及其特點，隨著科技的不斷發展和進步，未來的生產和發展必然要將人工智能算法作為一個重要的發展方向。在電氣自動化控制中應用人工智能算法能夠使自動化的控制效率、準確度得到有效的提高，節約大量的人力、物力和財力。人工智能算法在自動化控制中具有廣泛的應用前景，必將發揮更大的作用。
參考文獻：
[1]劉宗保.人工智能技術在電氣自動化中的應用[J].科技促進發展(應用版)，2011(12).
關鍵詞：人工智能技術 電氣自動化控制 應用分析
中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2014）07（a）-0114-02
近年來，科學技術不斷進步，智能化和自動化技術的應用越來越廣泛，人工智能技術已成為電氣自動化的發展趨勢。在電氣自動化控制中人工智能技術的應用，不僅使得運營成本降低了、工作效率也極大地提高了，而且還有效防止了安全事故的發生。伴隨人工智能技術的創新與改革，人工智能技術面臨著很大的挑戰。本文結合人工智能技術的優勢，重點探索了人工智能技術在電氣自動化控制中的應用。
1 電氣自動化控制中人工智能技術的應用簡述
人工智能是相對于人類智能而言的。它是指用機械和電子裝置模擬或者代替人類的某項智能。當前，人工智能技術已成為電氣自動化技術的發展趨勢。在電氣自動化控制中，通過人工智能技術代替人工操作，進一步提高了工作效率，增加了系統的靈敏性和穩定性，更好地實現了自動化。通過人工智能技術的引進，實現了計算機智能化，減少了以往人為活動中經常出現的誤差，使得機械設備在無人值守的情況下可以自動、準確的進行操作控制，節約了大量的人力資源，從而降低了運行成本，在很大程度上推動了電氣自動化的發展。
2 電氣自動化控制中人工智能技術的應用優勢
電氣自動化實踐證明，人工智能技術的引進，彌補了以往電氣自動化控制中的缺陷，更好地實現了真正的自動化。與以往的人工控制技術相比，人工智能技術具有以下優勢。
2.1 極大的節省了人力資源
與傳統的人工控制技術相比較，人工智能技術最明顯的優勢就是可以代替人類手工勞動，進而極大的解放勞動力。電氣操作過程是一個相當復雜的工程，電氣設備多，線路復雜，因此需要投入大量的工作人員進行操作和控制。但通過引進人工智能技術，通過計算機程序準確的收集、分析和處理數據，將人類從復雜的勞動中解放出來。這樣，人工智能技術極大的節省了人力資源，降低了人力成本。
2.2 提高了準確性，降低誤差率
與之前的操作相比，通過人工智能技術操作，大部分工作都是通過計算機程序自主運行，工作人員參與的不多，電氣系統不會隨意發生變動，而且程序都有數據跟蹤監測，因此就避免了以往人為操作過程中因為失誤容易出現的事故和故障，減少了人為誤差。一般情況下，只要硬件不出現問題，操作過程就不會有太大的誤差，準確率就比較高。
2.3 不需要對對象的模型進行控制
在電氣自動化控制器設計時存在著很多不確定的因素，因此十分有必要建立控制對象模型。所以，在一定程度上，人工智能技術避免了那些不確定因素的出現，進一步提升了電氣自動化控制中的精確系數。
2.4 保證了產品的規范化和性能的一致性
在電氣自動化控制中，通過人工智能技術操作，運行模式更加規范統一。在操作過程中，機器設定的程序及其標準都是統一的，運行模式也不會受到干擾和影響，生產都是重復進行的，從而保證了產品的規范性和性能的一致性，為企業的生產提供了穩定的質量保障。
另外，人工智能技術可以根據時間和應用語言來進行設計，具有更加容易調整、修改，更好地適應數據和信息，更好的抗干擾能力等優勢。
3 人工智能技術在電氣自動化控制中的應用
伴隨著人工智能技術的發展，許多研究人員對人工智能技術在電氣自動化控制中的應用進行研究，而且取得了一些驕人的成績，積極采用這些成果可以促進電氣自動化的智能發展。
3.1 在電氣設備設計中應用人工智能技術
電氣工程實踐證明，只有具備專業領域的學科知識和技能才能保證電氣化系統的高效、穩定運行，這也就需要大量經驗豐富并且高度負責的工作人員，所以，如何實現電氣自動化操作系統的穩定高效運行一直被認為是最復雜的問題之一。伴隨著人工智能技術的發展，通過信息技術手段可以將電氣化系統中一部分復雜的工作通過電氣設備自動完成，大大降低了勞動力成本，同時提高了準確性和效率。
人工智能技術的出現，更新了原有的計算機系統，整個產品無論是從研發到設計還是生產都有了全面的提高。在人工智能方法中，遺傳算法是一種較為先進的優化算法，優化設計的產品很合適，所以電氣設計時經常使用這種方法。
3.2 人工智能技術在事故及其故障診斷中的應用
所謂電氣故障診斷，就是通過對電氣設備的相關信息，以確定其技術狀況是否正常，確定故障的性質和部位，查找故障原因，并提出相應對策。在電氣領域中，由于各種不確定的因素導致各種故障和事故頻繁發生，如果這些故障或者意外不能妥善處理或及時判決，都將帶來無法估量的損失。在傳統的電氣控制中，也可以采用一些診斷方法，但是這些方法用來確定結果的精確度不高，而且診斷過程和方法是非常繁瑣、復雜的。例如，診斷變壓器故障的傳統方法，我們通常先收集所產生的氣體，并通過對氣體的診斷來判斷是不是存在故障。這種診斷方法花費大量的人力和物力，如果診斷分析的結果不正確，損失很嚴重。自從引進人工智能技術后，變壓器的故障診斷就變得方便和準確。除了變壓器的故障診斷外，也可對發動機發電機等電氣設備進行事故診斷，可極大的提高判斷的及時性和準確性，提高工作效率，同時增加了企業的效益。
3.3 在電氣控制過程中開始應用人工智能技術
在電氣自動化控制中，人工智能技術具有特別重要的作用，已經成為電氣領域中必不可少的一部分。實現電氣自動化和智能化，可以很好地提高工作效率，降低工作成本。在傳統的電氣自動化控制中，操作過程中總是不可避免的出現一些人為錯誤，而且有的操作過程非常的復雜繁瑣，造成錯誤率上升。人工智能技術在電氣自動化控制領域中最主要的表現是神經系統的控制、模糊控制與專家系統的有效控制。現在，通過采用模糊控制，借用直流與交流在電氣自動化控制過程中的傳動就可以實現自動化的傳動控制。一般來說，模糊控制主要分為Sugeno和Mamdan兩種情況，Mamdan是用來進行調速控制的，Sugeno是Mamdan的一種特殊例子。自從模糊神經元控制器應用于高性能傳動產品中，人工智能技術在電氣領域日益占據更重要的作用。
在日常的操作過程中，我們可以改進家庭電腦，實現對電氣系統的遠程控制。通過人工智能技術事先設定既定的程序來控制操作過程，實現機器智能化，及時掌握各個環節。人工智能技術除了應用于電氣設計設備中、事故及其故障診斷中、電氣控制過程中之外，還應用于其他的領域。比如，人工智能技術通過專家系統、神經網絡、模糊集理論和啟發式搜索等方面在電力系統中的應用，同時人工智能技術還應用于日常操作過程中。
4 結語
綜上所述，通過在電氣自動化控制中應用人工智能技術，不僅使得工作效率極大的提高、運行成本也更為降低了，從而使得電氣自動化智能化更好地實現。伴隨著科學技術的進步，人工智能技術在電氣自動化控制中的應用還有很大的發展潛力，同時人工智能技術面臨著很多挑戰，因此，我們要努力研究并不斷完善，讓人工智能技術日后能更好的應用到電氣自動化控制中。
參考文獻
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這個已經存在了60年的技術領域，經過兩起兩落，從2004年起再次受到中英文領域的雙重關注。
作為一家正在用人工智能重新定義人類社會連接人與信息的方式的科技公司，今日頭條推出《人工智能影響力報告》，旨在記錄本輪人工智能浪潮下，國民心中對AI的期盼與恐懼，以及人工智能時代最有影響力的公司、科學家和應用。
盡管“人工智能”、“機器學習”、“深度學習”、“神經網絡”、“數據挖掘”，一系列技術詞匯堆起了高高的壁壘，看似把普通民眾拒之門外，但擁有海量用戶的今日頭條推出的首份《人工智能影響力報告》顯示，中國國民的AI信心指數還是相當高。
AI信心指數是由頭條指數和用戶問卷調查數據相結合，從AI概念普及度，AI產品/服務的使用普及度，對AI未來發展的期望度等三個維度做出判斷—2017年，中國國民的AI信心指數為83。
AI信心指數也是頭條指數旗下的第一個行業指數。
不同于微信指數、百度指數和微指數等以天為更新頻率的指數產品，頭條指數基于今日頭條智能分發和機器推薦所產生的海量內容，可以追蹤當天的數據，并以小時級更新。負責頭條指數的頭條算數中心未來還將推出一系列行業指數。
當然，這個高達83分的自信指數背后，也有國民的理性和審慎。在報告中的“AI十問”里，頭條用戶最為關注的就是和切身利益相關的生計問題——自己的工作是否會被取代，以及AI發展帶來的危害，以及AI發展帶來的法律、道德問題。三個都是具有負面傾向的問題，可見雖然民眾對于AI發展是支持的，但也希望了解更多人工智能可能帶來的風險。
報告顯示，雖然國民對于AI信心指數很高，但是只有41.53%的公民人認為自己用過AI產品。國民對于AI的概念認知還處于比較模糊的階段。
事實上，AI早就無孔不入，當你用蘋果的Siri助手、用今日頭條看新聞時，你都用到了人工智能技術。
報告還評選出了人工智能的“網紅應用”。
頭條熱度指數顯示，谷歌的無人駕駛具有熱度最高，意味著內容創作者與讀者對此最感興趣。而在票選中，國民認知度最高的產品則是在C端應用的人工智能，比如今日頭條和支付寶。
報告列出了中文領域里十大最受關注人工智能公司：百度、谷歌、阿里巴巴、華為、蘋果、特斯拉、小米、京東、微軟、滴滴。
在這份榜單里，百度在中文領域熱度超過谷歌。顯然，當然，影響力并不完全代表競爭力，沒有進前10的公司里也不乏人工智能領域的佼佼者：比如專注AI硬件的英偉達，專注智能信息分發的今日頭條，全力開源發展AI的Facebook。由報告可以看出：綜合性AI公司的影響力遠大于單一應用領域的AI公司。
報告指出，人工智能時代，隨著AI巨頭的競爭加劇，開源平臺進一步開放，算法和芯片的進一步提升，AI大戰的競爭最終會是人才的競爭。
國內，微軟亞洲研究院堪稱AI界的黃埔軍校。即便從微軟研究院出來的科學家們，走向BAT、今日頭條等公司，但微軟依舊占據著中國AI人才的首把交椅，擁有25位AI科學家。由可見，AI科學家們基本就集中百度、阿里巴巴等已經在人工智能領域耕耘多年的大公司里。
當然除了上述大公司，像清華大學、中科院、香港中文大學、北京大學等高校也是AI科學家的聚集地。
