人工智能的發展狀況大全11篇

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中途分類號：TP39    文獻標識碼：A     文章編號：

引言:

計算機學科的一個重要分支就是人工智能，它與基因工程、納米科學被列為二十一世紀三大尖端技術、同時人工智能是一門匯集了多種學科相互滲透發展起來的交叉學科。對于人工智能的定義，至今尚未統一，美國斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授認為：人工智能是關于知識的學科——怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學；麻省理工學院的溫斯頓教授認為：人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。除此之外，還有很多種不同的觀點，但這些說法都形象地反映了人工智能學科的基本內容和核心思想，那就是：人工智能是研究如何用人工的方法在計算機上模擬、實現和擴展人類智能的一門科學與技術。

1. 人工智能技術的發展

人工智能（(Artificial Intelligence)從上世紀50年展到現在，有也有低迷的時期。研究的方法和研究的態度也有多種，不管是何觀點,它們都推動著人工智能技術的發展。今天人工智能技術已滲透到人類生活的方方面面，實實在在的影響著科學技術的發展。

2. 人工智能技術的應用

我們可以看到，當今社會很多領域的各種技術的發展都涉及到了人工智能技術。下面就人工智能的幾種典型應用做如下探討：

2.1人工智能應用之問題的求解

人工智能中的問題解求，就是如何讓機器去解決人類會遇到的問題，如何根據某一具體問題找到思考問題并解決這個問題的方法。目前，人工智能技術已經可以通過計算機程序解決了如何考慮要解決的問題，并能尋求較為準確的解決方案。

2.2人工智能應用之邏輯的推理與定理的證明

人工智能研究中最持久的探究領域之一就是邏輯推理。有關定理的證明就是讓機器證明非數值性的真假。其中比較重要的是，通過找到合理、準確的方法，集中注意力在大型數據庫中的有效事實，關注可信度證明，并在出現新信息時適時修改這些證明。

2.3人工智能應用之自然語言的處理

智能的另一表現就是進行自然語言的交流，自然語言處理就是讓機器與人類進行無阻礙的溝通，這正是人工智能技術應用于實際領域的典型范例。目前此領域的主要研究內容是：如何利用計算機系統以主題和對話情境為基礎，生成和理解自然語言。

2.4人工智能應用之模式的識別

如何使機器具有感知能力也是智能的表現。模式的識別是利用人工智能技術開發智能機器的關鍵，主要是通過計算機用數學技術方法來研究模式的自動處理和判讀，讓計算機實現“看見”，“聽見”等功能。計算機模式識別的主要特點是速度快，準確率高，效率高，計算機模式識別也為人類認識自身智能提供了有利幫助。

2.5人工智能應用之智能信息的檢索技術

在科學技術飛速發展的今天，人類已進入了“知識爆炸”的時代。傳統檢索系統已經滿不足了對如今如此數量巨大以及種類繁多的文獻檢索要求。人工智能科技持續穩定發展的重要前提就是智能檢索模塊，可以說，智能信息的檢索技術的運用勢在必行。

2.6人工智能應用之專家系統

我們常說的專家系統就是指從人類專家那里獲取的知識，并用來解決只有專家才能解決的疑難問題。這是一種基于知識的系統，從而也被稱為知識基系統。專家系統是人工智能技術中研究最活躍，最有成效的一個領域?，F在的專家系統尤其特殊的模仿了專家在處理故障時的思維方式，其水平有時甚至可以超過人類專家的水平。

2.7人工智能應用之機器人學

機器人對我們并不陌生，已在多個領域獲得了越來越普遍的應用，諸如農業、工業、商業、旅游業、航空和海洋等。那么，機器人學所研究的問題主要包括從機器人手臂的最佳移動到實現機器人目標的動作序列的規劃方法。機器人和機器人學的研究對人工智能思想的發展都起到了促進作用。

3. 人工智能技術發展趨勢

科學技術是第一生產力，但技術的發展往往是遠遠超越我們的想象。就目前的一些前瞻性研究可以看出，未來人工智能技術的發展有如下幾大趨勢：

3.1問題求解

問題求解一般包括兩種，一種是指解決管理活動中由于意外引起的非預期效應或與預期效應之間的偏差。正在逐漸發展成為搜索和問題歸約這類人工智能的基本技術；另一種問題的求解程序，是把各種數學公式符號匯編在一起。其性能已達到非常高的水平，并正在被許多工程師和科學家應用，甚至還有些程序能夠用經驗來改善其性能。

3.2機器學習

人工智能研究的核心課題之一就是機器學習。我們知道學習是人類智能的重要特征，那么機器學習就是指機器自動獲取知識的過程。機器學習是機器獲取知識的根本途徑，也是機器智能的重要標志。計算機的機器學習主要研究內容為如何讓計算機模擬或實現人類的學習能力。今后機器學習的研究主要是研究人腦思維的過程、人類學習的機理等。

3.3模式識別

用計算機實現模式(文字、聲音、人物、物體等)的自動識別，彌補計算機對外部世界感知能力低下的缺陷，使計算機能夠通過感官接受外界信息，識別和理解周圍環境。依然是人工智能技術今后研究的重要方向。因為模式識別能為人類認識自身智能提供線索，也是開發智能機器的一個最關鍵的突破口。目前計算機模式識別系統的研究熱點主要為三維景物、活動目標的識別和分析方面。傳統的用統計模式和結構模式的識別方法將會被近年來迅速發展起來的模糊數學模式、人工神經網絡模式的方法逐漸取代，特別是神經網絡方法在模式識別中取得較大進展。

3.4專家系統

專家系統是根據某領域中一個或多個專家提供的知識或經驗，進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以便解決那些需要人類專家處理的復雜問題的智能軟件，它是一個具有大量的專門知識與經驗的程序系統。目前各種專家系統已遍布各個專業領域，因此專家系統還將是人工智能應用研究最廣泛和最活躍的應用領域之一。

3.5人工神經網絡

人工神經網絡，常被簡稱為神經網絡或類神經網絡。是未來人工智能應用的新領域，人工神經網絡是指由大量處理單元（神經元）互連而成的網絡。人工神經網絡具有很強的自學習能力，主要擅長處理復雜的多維的非線 性問題，不但可以解決定量的問題，還可以解決定性的問題，同時人工神經網絡還具有大規模并行處理和分布的信息存儲能力。或許未來智能計算機的構成可能就是作為主機的馮•諾依曼型機與作為智能外圍的人工神經網絡的結合。

4. 結論語

人工智能的基本思想已經在許多領域中得到應用，對于人工智能技術未來的發展還有很多未知的可能，但無論如何發展都將推動人類在科學與生活領域的發展。

參考文獻：

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中圖分類號：F470.6 文獻標識碼：A

一、對人工智能理論的具體分析

人工智能研究了自然科學和社會科學，所涉及的知識面非常廣，不僅包括哲學、計算機科學、數學，除此之外，還包括控制學、心理學和不定性論等。我們由此可以看出，對于這種技術的研究，內容是較為復雜的。但是這種主要在遺傳編程、智能控制和機器人學等領域中有所運用。而在電氣自動化控制中的應用則沒有很好地開展。因而我們要進行持續的探索，讓這門技術在電氣領域得到廣泛應用，促進電氣領域的發展。

二、人工智能控制器的特點

在以往的電氣自動化實踐中中，我們應用大多數是人工智能控制器，其中主要利用的是是非線性函數近似器，如：神經算法、模糊理論、模糊神經算法和遺傳算法等。目前較先進的是采用AI函數近似器擁有比常規函數估計器更多優良的特點，例如：

1．在進行人工智能電氣設計時不需要得到實際控制對象精確的動態模型，也不需要知道參數變化、非線性等具體因素；

2．人工智能控制器擁有良好的一致性，即使在輸入新的未知數據時也能得到很好的預測結果；

3．人工智能控制器可以應用語言和響應時間進行設計，且調節更容易，對數據和信息的適應性更好，易于擴展和修改，抗干擾性能好，并且便于實現。

三、人工智能在電氣自動化中的應用

1．人工智能在電氣設備設計中的應用。

在實踐中我們都知道，電氣設備的設計是一個復雜過程，其中會涉及到電氣自動化專業中電路、電機、變壓器、電力電子技術、電磁場等多門學科內容；對設計者的實際工作經驗要求很高，需要大量的人力、物力和財力。而借助于人工智能技術，可以解決很多人腦難以快速解決的繁瑣計算和模擬過程，大大地提高了設計中的工作效率和精度。電氣設備設計中應該注意不同的算法使用與不同的實際情況，要進行高效率、高質量的設計工作，要求工作人員具有高水平的人工智能軟件應用能力和豐富的工作經驗。

2．人工智能在電氣控制中的應用。

在我們的生產生活中，提高自動化水平，就能夠減少人力、物力、財力投入，提高系統的運作效率和質量。人工智能技術在電氣設備控制中的應用主要包括模糊控制、專家系統控制和神經網絡控制。在實際應用中，用得最多的是模糊控制。下面以人工智能控制在電氣傳動控制中的應用為例進行介紹。

在電氣傳動控制中，模糊控制的應用主要分為在直流傳動和交流傳動中的應用。直流傳動控制中模糊邏輯控制主要應用于模糊控制器中，包括Mamdani和Sugeno。Mamdani用于調速控制，其規則庫是一個if－then模糊規則集；而Sugeno控制器實際上是Mamdani控制器的特例，其典型的規則是：如果x隸屬于A，且y隸屬于B，則Z＝f（x，y）。

這里，A和B是兩個模糊集。在交流傳動控制中模糊控制器主要用于取代常規的PI或者PID控制器，另外最新研究中，還將模糊神經控制器用于各種全數字的高動態性能傳動系統中，得到了一些新的研究成果。

3．人工智能在電力系統中的應用。

在實際生產中，人工智能技術在電力系統中的應用主要有4個方面——其中包括了專家系統、神經網絡、模糊集理論和啟發式搜索。專家系統ES是一個集大量規則、經驗和專業知識于一身的復雜程序系統，該系統主要是依靠某個特定領域的專家的經驗和知識，進行推理判斷，并模擬專家的決策過程，對各種需要專家進行決策的難題進行處理。專家系統由6個部分組成，即知識庫、數據庫、推理機、咨詢解釋、知識獲取和人機接口。

除此之外，現有許多種神經網絡和訓練算法在電力系統中得到廣泛應用。神經網絡具有靈活的學習方式和完全分布式的存儲方式，在大規模信息處理中得到廣泛應用；并且其識別能力和復雜狀態分類能力都很強大。在電力系統的短期負荷預測中，BP神經網路能夠在足夠的馴良樣本中，對模型急怒攻心合理分類，對輸入進行選擇，構建不同季節的周預測和日預測模型；將元件關聯分析和人工神經網絡相結合進行復雜電力系統故障診斷，采用ANN面向元件的模型，可以對每類元件進行故障報警和定位操作，還可以對同一跳閘區域中的不同故障進行識別。模糊理論在電力系統的潮流計算、系統規劃和模糊控制等方面的應用得到了飛速發展，因為模糊邏輯能夠完成高難度的數學近似計算，對負荷變化和電力生產等不確定因素建立隸屬函數，以構建電力系統的最優化潮流模型。

4．人工智能在故障診斷中的應用。

人工智能技術中的模糊理論、專家系統和神經網絡在電氣設備故障診斷中應用較廣泛，特別是在變壓器故障診斷、發電機和電動機故障診斷中。傳統的故障診斷方法無法針對設備故障的不確定性、非線性和復雜性等特點進行診斷，診斷效率較低。而人工智能方法的應用提高了診斷準確率。人工智能技術主要使用模糊邏輯、神經網絡和專家系統三種故障診斷方法。如在電動機和發動機的故障診斷中使用人工智能化的故障診斷技術，結合了神經網絡和模糊理論，實現了故障診斷知識模糊性與較強的神經網絡共同的診斷，相對提高了故障的針對準確率。

5．人工智能對日常操作的影響。

電力系統不僅影響著電力系統建設的自動化水平，對日常的管理工作的影響也十分重大。人工智能技術應用于日常操作中，可以幫助實現以家用電腦操作進行系統操作，簡化電流調整、設備操作界面，并且可自動進行日志生成和儲存、報表自動生成等功能。電氣系統日常操作中引進人工智能技術，不僅能夠簡化各種操作、規范各種文件樣式和規格，并且能夠實現操作的簡便性和可視性。人工智能化技術在電氣自動化控制中的應用，大大提高了工作效率和工作準確率。它已經成為我國未來電氣自動化的主要發展方向，是我國電氣產業的一大改革和進步

四、總結：

從目前的科技發展水平看來，以前需要通過人控制機器去完成的重大任務，到現在位置完全可以交由人工智能來完成。人工只能通過計算機來模擬人類智能活動的方式，不但是理論研究上的突破，還能夠極大地節省人力、物力、財力，獲得很高的經濟效益和社會效益。總之，人工智能在電氣自動化方面具有極大地潛力，我們應當不斷地推動其完善和前進。

參考文獻：

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一、人工智能的定義

“人工智能”(Artificial Intelligence)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Internist 2Ⅰ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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[5]張海燕,劉鎮清.人工智能及其在超聲無損檢測中的應用[J].無損檢測,2001,(8).

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引言

隨著科學技術的高度發展，社會信息化進程的加快，人工智能技術得到了很大的發展?？茖W技術的發展，比如，智能芯片、信息處理技術等相關高新科技的完備，極大地影響了人工智能技術的發展，為人工智能技術的進步提供了科學技術支持。人工智能的發展，大大提高了人們的生產效率和工作效率，極大地保證了社會經濟的發展，使得社會現代化速度越來越快，人工智能技術的高速發展，將會推動電子工程領域的發展進程，電子工程領域會因為人工智能在其領域的應用，使得自動管理水平得到顯著的提升。

1人工智能與電子工程

人工智能的出現可以追溯到17世紀中期，歷史上第一臺計算機就是在17世紀被發明出來的，不過當時的計算機是非常巨大的，這種計算機的數據處理和運算能力在當時是數一數二，應用范圍很廣，造成了很大的社會反響，為后世人工智能技術奠定了理論基礎。從那以后，計算機技術不斷發展壯大，一直到17世紀中期，人工智能技術才獲得了比較大的進步，在到后來的20世紀初期，人工智能技術才被正式命名，這為如今人工智能技術的高度發展奠定了基礎，21世紀初期，隨著社會現代化進程的加快，科學力量不斷壯大，計算機對于數據的處理和運算越來越強大，互聯網技術不斷發展，為人工智能的發展提供了積極影響，人工智能技術的發展為高新技術產業提高了效率。電子工程是以提高企業工作效率為目的的科學技術，在過去，由于社會科學技術手段的落后，生產主要通過人工力量進行工作，生產效率低下，從而導致生產質量也得不到保證，隨著科學技術的進步，如今人工智能技術的廣泛應用，使得現代電子機械企業運用人工越來越少，極大地提升了生產力，加快了現代化社會進程。隨著現代信息化進程的加快、互聯網技術的發展、大數據技術、云計算技術的發展，人工智能技術的科學技術依托越來越多，電子工程領域獲得了諸多的基礎技術，極大地提升了生產力，可以有效地減少生產過程中的失誤，并且能有效提升產品質量[1]。

2技術特點

（1）人工智能技術的特點。人工智能，顧名思義，人工智能就是利用科學技術手段模擬人類思考，不同于人腦的是，人工智能的思考是通過對于數據的處理與運算，進行比對與分析，從而不斷完善自身的數據庫做到與時俱進，人工智能作為人類創造出來的東西，它是建立在人類科學技術手段之上的一項高新技術，所以網絡上很多人所謂的人工智能危害論都是無稽之談，人類的智慧產物造就人工智能，人工智能不可能會超越人類社會的科技水平，人工智能是建立在當今科學技術的基礎上的。從目前人工智能的發展狀況來看，人工智能對于人類社會的幫助巨大，在我國各行各業都有應用，人工智能技術能夠有效地代替人工，降低生產成本與人力成本，并且人工智能作為人類科技力量的體現，有著高度的智能化，普通人通過簡單的學習就可以操作，極大提升了社會生產力[2]。

（2）電子工程的特點。電子工程領域覆蓋面很廣，主要包括機械工程、電子工程、計算機軟件工程等多門技術，能夠提高生產效率、降低成本，是一門綜合性的學科。但是電子工程在實際運用中卻有很多難點，因為電子工程領域覆蓋面極廣，涉及的學科很多，這讓電子工程的日常維護工作的難度加深了很多，導致人們在電子工程領域的應用產生了負面影響。現代企業不斷發展，為了適應社會以及自身的發展，電子工程也必須做到與時俱進，但是電子工程的升級非常復雜，需要專業人才進行研發并且要投入大量的資金，在一定程度上加深了企業人力物力的投入，可能會影響到企業的效益[2]。

3應用價值

（1）合理利用人工智能可以提高電子工程設備的精度。人工智能技術在數據處理與運算方面有著高度的自主性，能夠顯著的提高電子設備的精準度，從而幫助企業提高生產效率，提高企業整體效益。并且精準度的提高有效地減少了生產過程中的失誤，提高了產品的合格率，節約了生產成本。并且通過人工智能操作的電子設備遠高于人工控制，提升了產品精度，使得產品質量更加優越，更加適應市場需求。電子設備在日常生產過程中，隨著時間的增加，往往會出現精度失準，造成非常規操作，按照傳統模式的生產方式需要人工進行調試，定期對其設備進行檢查維護，耗時耗力，通過人工智能技術操作的電子設備，相比于傳統模式下的人工，效率要高很多，人工智能技術通過其強大的數據處理和運算功能，對電子設備定期自動維護，調整設備精準度，提高了產品的質量和生產效率[3]。

（2）合理利用人工智能可以促進自動化和智能化。電子工程領域涉及面極廣，種類繁多技術復雜，設備相互之間都有關聯性，在其日常維護工作中，對于維護人員的專業素養要求很高，這對于企業電子設備的日常維護造成了很大的困擾，傳統模式下的設備維護工作費時費力，影響了企業的日常生產活動，針對這一情況，自動化以及智能化一直是企業想要達成的，人工智能技術如今在電子工程領域的應用中看，加速發展完全可以達到智能化及自動化，對于企業突破傳統模式的桎梏是十分有效的措施，需要得到人們的重視。人工智能自身具備強大的數據處理和運算能力，并且人工智能有著類似于人類的學習能力，通過數據的整合與分析能夠不斷地吸收科學技術，完善自身，所以加快人工智能技術在電子工程領域的應用，可以實現電子設備自動化維護，通過人工智能的定期檢查，做到電子設備的維護與管理。人工智能在設備維護中從兩方面入手：①可以定期的排查設備故障與精度失準，快速查明人工無法分析的故障，高效完成設備故障排查工作。②在檢查出故障的原因時，可以代替人工進行維護，一方面維護了設備，一方面完善了自身的維護水平，提高了維護的精準度[3]。

篇（5）

隨著經濟的發展，電氣自動化也面臨著新的挑戰。傳統的人工控制已經難以適應當下社會環境。而人工智能技術的引入，促使了電氣自動化控制的革新，對電氣自動化的發展具有里程碑的意義。這一技術的應用讓人們從繁雜的生產環節中解脫出來，大大提高了工作效率。當前，在電氣自動化控制中應用人工智能已經成為電氣產業的重要轉折點。研究該項技術的應用也成為電氣產業的重要內容。

1 人工智能技術的含義

人工智能是在經濟發展迅速的時代大背景下產生的新技術。它研究了自然科學和社會科學，所涉及的知識面非常廣。人工智能技術自然離不開計算機技術的大力支持，大部分的人工智能技術都是以計算機編程為基礎實現的。人工智能其實也就是采取一定的計算機編程來做到模仿人的目的，其主要的模仿對象有信息的收集、人的判斷能力、數字圖像的識別和一些相對來說較為簡單的反應等，以這種人工智能技術來代替人類的智慧，就目前來說，主要的人工智能領域包括圖像語言識別、自然語言處理、機器人，以及一些較為簡單的專家系統等。在這些眾多的領域當中，我們可以用在電氣自動化控制當中的主要就是專家系統，專家系統應用在電氣自動化控制系統當中不僅僅進一步提高了其自動化水平還在其判斷的準確性和及時性上有了一定的改善，總之，對于電氣自動化控制系統的效率提升起到了至關重要的作用，這也在另一方面節約了人力資源，并且在一定程度上彌補了因為人員的失誤造成的一些不良影響，值得我們在今后的工作中大力推廣。

2 人工智能技術的基本內容、特點

人工智能是一門新型的技術科學，縮寫為AI，它是計算機科學的一個重要分支，它的研究領域十分廣泛，包括機器人、語言識別、圖像識別。它的任務主要是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術和應用系統。它的一個重要目標就是能夠勝任一些復雜的工作。如今，人工智能研究迅速發展，具有很強的實用性和廣泛性，主要包括運動控制、工業過程控制、電力電子技術、檢測與自動化儀表、電子與計算機技術、信息處理、管理與決策等領域，且更新速度快。人工智能屬于自然科學和社會科學的交叉學科，涉及到哲學、數學、心理學、計算機科學等領域。它的研究范疇包括機器人學、智能搜索等，是對人的思維信息過程的模擬。

3 人工智能控制器的優勢

人工智能技術在電氣自動化控制系統中的應用主要的實現點就在于對于人工智能控制器的應用上，所以說人工智能在電氣自動化控制系統應用上的優勢也主要體現在人工智能控制器的優勢上，人工智能控制器的主要優勢就在于它在算法上和其它的控制器存在著很大的差異，人工智能控制器的主要算法包括模糊理論算法、神經算法、遺傳算法和模糊神經算法等，這些算法的一個最大優勢就是可以設計在沒有控制對象的模型上。它的特點在于能夠運用不同的方法對電氣自動化設備控制進行分類，更好地進行開發，所形成的函數比常規的函數具有以下三種優勢：一是它的設計不需要對對象進行模型控制，即使實際控制的對象中具有很多不確定、不穩定因素，甚至難以適應的動態變化的控制對象，都能滿足控制需求。二是能夠不斷進行調整、改善，具有很強的靈活性，相比之前的控制器更易調節，能夠適應新數據、新信息的發展變化，能夠不受其它驅動器影響，保證計算的準確率。三是能夠避免不必要的人力物力支出，設計中不需要專家參與，只要進行數據分析就可，使用方便，適應性好，效率很高，且運算成本低。四是具有很強的抗干擾能力，能夠解決常規方法無法解決的問題。

4 人工智能在電氣自動化控制中的應用

人工智能在電氣自動化控制中的應用主要體現在四個方面：電氣設備設計、電氣控制、電力系統、故障診斷和數據的控制與優化。

4.1 在電氣設備設計中的應用

電氣設備的設計并不是一個簡單隨機的過程，它涉及到很多的學科知識，比如電機、電路、電力電子技術、變壓器、電磁場等，并且隨著社會的進步，人們對于電氣設備設計的要求也正在提高，進行電氣設備設計的優化勢在必行。原有的電氣設備設計主要依賴于經驗豐富的設計師，但是就算是最出色的設計師在設計的過程中也會浪費掉大量的不必要的資源，而人工智能的介入就改變了這一現象，人工智能能夠簡單的計算人腦所不能夠計算的一些復雜公式，并且能夠進行自主演練，在準確性和及時性上也有了一定的保障，對于工作人員的工作經驗也沒有了很嚴格的要求，只要熟悉操作人工智能系統就可以了。

4.2 在電氣控制中的應用

電氣控制的主要目的就在于要提高電氣運行的效率，進而提高生產效率，而要想達到這一目的主要的做法還是要提高電氣控制的自動化程度，人工智能應用在電氣控制當中就很好的提高了電氣控制的自動化，進而到達了提高效率的目的，并且節省了大量的人力物力。當前人工智能應用在電氣控制中的主要有三種：專家系統控制、模糊控制和神經網絡控制，當然，最為常用的還是模糊控制，其原因主要在于模糊控制的操作較為簡單，并且和實際中的電氣控制結合較深。

4.3 在電力系統中的應用

電力系統作為我們日常生活和工作中必不可少的一部分其安全性和運行效率極為重要。在該系統中使用人工智能技術將會更加有助于電力系統發揮作用。當前，人工智能技術應用在電力系統中的主要內容有以下幾點：神經網絡、專家系統和模糊集理論等，其中專家系統是電力系統中應用最為普遍的一種，該系統的主要目的就在于判斷電力系統運行中出現的一些主要問題，并且做簡單的處理，該系統主要的依據就在于它能夠把眾多經驗豐富的專家的知識和判斷經驗融合到系統內，然后以此為基礎處理各方面的難題。該系統使用原則是我們常用的計算機程序if-then，也就是一旦滿足條件就會被執行。該系統在使用過程中有一點需要注意的就是該系統并非是一成不變的，它需要針對新的常見問題進行及時地補充以彌補程序出現的不足。

4.4 在故障診斷中的應用

故障診斷也是當前電氣自動化控制系統中極為重要的一環，在該環節中人工智能的作用同樣功不可沒，主要應用點有專家系統、模糊理論和神經網絡等，主要的應用對象包括發電機、變壓器和電動機，這些主要電力部件出現問題都能夠采用該系統進行必要的診斷以及簡要的處理，三種診斷方法相互合作共同維護著電氣自動化控制系統的安全運行。

4.5 在數據的控制與優化中的應用

在進行電氣自動化控制進程中，首先要做的就是數據的采集與處理，人工智能技術能夠對所有的數據進行實時采集，并加以處理、儲存，以便不時之需。同樣，想了解一項工作的運行過程，就會運用到畫面的顯示功能，通過人工智能技術的運用，能夠真實地顯示所運行的設備狀態，可以將有關數據加以處理，形成具體的圖像，以便直觀了解；也可以通過模擬故障來進行記錄分析，避免類似狀況的發生，其中模糊理論、專家系統和神經網絡主要就是應用在電氣設備的故障診斷上。

5 結束語

總之，人工智能是電氣產業未來的發展方向，是電氣產業的一大改革和進步。傳統的人工控制由人工智能代替，將會進一步推動電氣自動化的發展，確保工作效率，提高企業的經濟效益以及社會效益。

參考文獻

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一、人工智能應用理論分析

人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。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。人工智能是門邊沿學科，屬于自然科學和社會科學的交叉。涉及哲學和認知科學、數學、心理學、計算機科學、控制論、不定性論，其研究范疇為自然語言處理，知識表現，智能搜索，推理，規劃，機器學習，知識獲取，感知問題，模式識別，邏輯程序設計，軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經網絡，復雜系統，遺傳算法等，應用于智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程。當今社會，計算機技術已經滲透到生產和生活的方方面面，計算機編程技術的日新月異催生自動化生產、運輸、傳播的快速發展。人腦是最精密的機器，編程也不過是簡單的模仿人腦的收集、分析、交換、處理、回饋，所以模仿模擬人腦的機能將是實現自動化的主要途徑。電氣自動化控制是增強生產、流通、交換、分配等關鍵一環，實現自動化，就等于減少了人力資本投入，并提高了運作的效率。

二、人工智能控制器的優勢

不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去討論。但AI控制器例如:神經、模糊、模糊神經以及遺傳算法都可看成一類非線性函數近似器。這樣的分類就能得到較好的總體理解，也有利于控制策略的統一開發。這些AI函數近似器比常規的函數估計器具有更多的優勢，這些優勢如下。(1)它們的設計不需要控制對象的模型。(2)通過適當調整(根據響應時間、下降時間、魯棒性能等)它們能提高性能。例如:模糊邏輯控制器的上升時間比最優PID控制器快1.5倍，下降時間快3.5倍。(3)它們比古典控制器的調節容易。(4)在沒有必須專家知識時，通過響應數據也能設計它們。(5)運用語言和響應信息可能設計它們。(6)它們有相當好的一致性(當使用一些新的未知輸入數據就能得到好的估計)，與驅動器的特性無關?，F在沒有使用人工智能的控制算法對特定對象控制效果十分好，但對其他控制對象效果就不會一致性地好，因此對具體對象必須具體設計。

三、人工智能的應用領域

1.優化設計電氣設備的設計是一項復雜的工作，它不僅要應用電路、電磁場、電機電器等學科的知識，還要大量運用設計中的經驗性知識傳統的產品設計是采用簡單的實驗手段和根據經驗用手工的方式進行的。因此，很難獲得最優方案。隨著計算機技術的發展，電氣產品的設計從手工逐漸轉向計算機輔助設計(CAD)，大大縮短了產品開發周期。人工智能的引進，使傳統的CAD技術如虎添翼，產品設計的效率及質量得到全面提高。用于優化設計的人工智能技術主要有遺傳算法和專家系統。遺傳算法是一種比較先進的優化算法，非常適合于產品優化設計，因此電氣產品人工智能優化設計大部分采用此種方法或其改進方法。

2. 智能控制的功能實現

（1）數據采集與處理：對所有開關量、模擬量的實時采集，并能按要求處理或存貯。（2）畫面顯示：模擬畫面真實顯示一次設備和系統的運行狀態，可實時顯示電流、電壓等所有模擬量、計算量、隔離開關、斷路器等實際開關狀態及掛牌檢修功能，能生成歷史趨勢圖。（3）運行監視：具有對各主要設備的模擬量數值、開關量狀態的實時智能監視，有事故報警越限和狀態變化事件報警，事件順序記錄、聲光、語音、電話圖象報警。（4）操作控制：通過鍵盤或鼠標實現對斷路器及電動隔離開關的控制，勵磁電流的調整。按順控程序進行同期并網帶負荷或停機操作。系統對運行人員的操作權限加以限制，以適應各級運行值班管理。（5）故障錄波：模擬量故障錄波，波形捕捉，開關量變位，順序記錄等（包括主要輔機)。（6）在線分析不對稱運行分析、負序量計算等。（7）在線參數設定及修改保護定值包括軟壓板的投退。（8）運行管理：操作票專家系統，運行日志，報表的生成及存儲或打印，運行曲線等。人工智能控制技術在自動控制領域的研究與應用已廣泛展開，但在電氣設備控制領域所見報道不多?？捎糜诳刂频娜斯ぶ悄芊椒ㄖ饕?種:模糊控制、神經網絡控制、專家系統控制。

3. 恒壓供水案例簡析

恒壓供水在工業和民用供水系統中已普遍使用，由于系統的負荷變化的不確定性，采用傳統的PID算法實現壓力控制的動態特性指標很難收到理想的效果。在恒壓供水自動化控制系統的設計初期曾采用多種進口的調節器，系統的動態特性指標總是不穩定，通過實際應用中的對比發現，應用模糊控制理論形成的控制方案在恒壓系統中有較好的效果。在實施過程中選用了AI-808人工智能調節器作為主控制器，結合FXIN PLC邏輯控制功能很好地實現了水廠的全自動化恒壓供水。對于單獨采用PLC實現壓力和邏輯控制方案，由于PLC的運算能力不足編寫一個完善的模糊控制算法比較困難，而且參數的調整也比較麻煩，所以所提出的方案具有較高的性價比。

總之，電氣自動化控制領域的革新需要人工智能的大力支持，而人工智能在自動化控制方面的優勢在這個領域也確實能夠得到極大的發揮。電氣自動化的人工智能應用促進了自動化控制的發展進步，促進了智能理論在控制技術中的應用，促進了社會的進步與人們生活水平的提高。

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中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）24-0183-02

1 智能計算機的發展

1.1人工智能簡述

人工智能[1]（Artificial Intelligence，簡稱AI）是計算機學科的一個分支，屬于為世界三大尖端技術空間技術、能源技術、人工智能其中之一，最近幾十年來，人工智能的發展非常的迅速， 在很多的地方都得到了應用，尤其是在科學領域。

人工智能源自于對人的模仿，其最終目的是服務于人類，但是，就像世界上沒有相同的兩片葉子，也沒有完全相同的兩個人，也就像沒有一家服務企業可以滿足一個國家人的所有要求一樣，人工智能產業中也會涌現許多實力強大的企業，一些企業也會在某個領域內形成自己的競爭優勢，甚至會出現壟斷型企業。人工智能產業在國內外都還是處于剛剛發展階段，人工智能產業的競爭也會伴隨不斷增長變化的需求而演化，企業也會為了滿足并提升社會大眾越來的生活品質而不斷進步，不斷完善自身。

1.2人工智能研究的發展概況

未來，隨著計算機和其他科學技術的不斷進步，人工智能的發展也將要不斷面對越來越多的艱難挑戰。在我們的日常生活中，人們對人工智能技術的期望一直都擁有著很高的熱情和期盼，但是，在客觀事實上，人工智能技術進步不但要考慮軟件、硬件技術的限制，也還要考慮人們對自身能力理解程度的制約，因此未來人工智能技術將在不斷限制的過程中不斷突破不斷成長，從而保持著逐步的發展。比如人臉識別技術，當該技術以一次問世時，人們對人工智能充滿了信心，但當大多數人親自使用時，卻發現它對人臉的識別率還是不夠高；

近年來，人臉識別技術得益于機器學習與大數據，又有了非常令人欣喜的進步，擁有足夠的多的人力模型數據，計算機對具體提供的數量足夠多的人臉模型數據進行針對性訓練，就可以達到一個極高的識別正確率。但是對一個具體的個例可以做到百分百識別，并不能就此完全肯定對人群大眾使用就都能達到同樣級別的水平，對于大量的人臉數據依然需要不斷地整理系統的統計，所以，距離完美的識別率人類還有很長的路要走。不僅是人臉識別，OCR、語音識別、機器翻譯等人工智能技術在現實的應用中都會面臨準確率的標準。也希望無論是企業還是社會群體大眾，用一份積極包容的心態，為人工智能產業的發展營造一個優良的可持續發展環境。

人工智能應用研究有許許多多的可行性。專家系統內部含有大量的某個領域的專家水平的知識與經驗，經過運用人類的知識和解決問題的途徑進行推理、匯總、判斷、解決，來處理某個領域的疑難棘手問題。人工智能系統在很多領域的應用也都在促進著人工智能的理論和技術的不斷發展。專家系統也是人工智能應用研究最活躍和最廣泛的應用領域之一，涉及社會各個方面，各種專家系統已遍布各個專業領域，取得很大的成功。人工智能在計算機領域內，得到了原來越多的重視。并在機器人等中得到了很多的實際應用。

人工智能是研究人類智能活動的可循規律，創建具有一定人類智能的電子系統，它主要是通過讓計算機去完成原本是需要人類智慧才能去解決的問題，換而言之，就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類智慧行為的基本理論、方法和技術。例如：繁重的科學工程和數學計算本來是要人腦來承擔的，但是，現今，計算機不但能高效準確的完成這種計算，而且還能夠比人腦做得更加的完美，因此，當今社會也不再把這種程度的計算看成是“需要人類智慧高強度才能完成的復雜任務”，由此可見，高強度復雜工作的定義隨著人類社會時代的發展和科學技術的不斷進步而不斷變化，人工智能這門科學的具體目標也自然隨著社會科學的變化而發展。它一方面不斷地通過科學技術獲得新的進展，另一方面又勇敢的轉向更有意義、更加困難的目標。

2 人工智能的前沿

2.1智能信息檢索技術

現今社會，智能信息檢索技術的發展日新月異。而人工智能在信息檢索技術中的應用，主要集中表現在網絡信息的檢索。網絡信息檢索，也即網絡信息搜索，是指互聯網用戶在網絡終端，通過特定的網絡搜索工具或是通過瀏覽的方式，查找并獲取信息的行為。運用人工智能技術，可以快速準確的在大數據的基礎之上獲得所需信息。

2.2遺傳算法

遺傳算法（Genetic Algorithm）是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程進行搜索找出最優解的方法。遺傳算法是通過一類問題可能潛在的解集的其中一個集群開始的，而一個集群群則由經過基因編碼的一定數目的個體組成。每個個體實際上是染色體帶有本身特征的實體。比如，它決定了個體所要表現出的外部形狀，如單眼皮，雙眼皮的特征是由染色體中控制這一特征的某種基因組合決定的。由此可見，從一開始通過表象得到實際的基因的編碼程序為一種算法。我們通常將基因的編碼工作簡單化 ，如二進制編碼，在第一代種群產生之后，遵循適者生存，按照自然法則優勝劣汰，選擇最優的結果，并借助交叉和變異，得到一種新的集合。這種辦法會得到一種比以前更加優秀，更加適者生存的種群。

3 結束語

人工智能對人類科學來說是一門極富挑戰性的科研究，想要從事這項研究工作必須懂得計算機知識，心理學、統計學、哲學等等。人工智能是一種涵蓋了非常廣泛的知識的科學，它包含了很多不同的領域，如機器學習，計算機視覺、軟件工程、操作系統等等，總而言之，人類科學對人工智能研究的一個主要目的是使機器通過一系列的操作能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。在不同的時代、不同的社會環境、不同的人對這種“復雜”程度的理解是不一樣的，每個時代的科學發展也是不同的，希望在科學不斷發展的今天，人工智能的發展也會帶來許許多多的驚喜。

參考文獻：

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一研究背景

在發達國家，應用型本科院校一直占有很大的比重。在我國，應用型本科院校也逐漸成為高等教育大眾化的主力軍，對我國高等教育系統未來發展越來越重要的作用。金陵科技學院作為教育部應用科技大學改革試點戰略研究單位、中國應用技術大學（學院）聯盟創始單位，也正在積極地去探究相關的應用型專業建設模式。電子信息工程專業作為學校的一門深度涉軟專業，也要緊跟南京城市軟件建設發展方向，這對應用型電子信息工程專業培養既是機遇又是挑戰。隨著社會的不斷發展和科學技術的不斷進步，電子信息工程的應用也越來越廣泛，對人們的生活產生了非常大的影響。，不但改變著人們獲取信息、存儲信息和管理信息的方式，而且為人們進行信息的獲取、存儲和管理提供了新的途徑和方法，目前，各行業大都需要電子信息工程專業人才，而且薪金很高。2015年5月8日，備受矚目的《中國制造2025》由國務院正式下發，這是我國實施制造強國戰略第一個十年的行動綱領。該規劃二個突出特點是，將"加快新一代信息通信技術與制造業的深度融合"作為貫徹始終的主題，提出堅持自主研發和開放合作并舉，加快建立現代電子信息產業體系，為推動信息化與工業化深度融合、實現制造業由大變強、建設網絡強國提供強有力的基礎支撐。在今年，隨著國家“兩會”的盛大召開，人工智能首次被提升到國家發展戰略高度，人工智能技術的重大突破將帶來新一輪科技革命和產業革命，大力發展人工智能技術是中國經濟轉型升級的重要動力。電子信息技術的巨大成功和進步，使人工智能可以深層次、多維度地參與到各個行業各個領域中，使科技的進步快速融入到跨界合作中。比如，電子信息技術的成熟，使人工智能可以深度服務于醫療衛生事業、配合甚至取代醫生進行精確的手術治療。在無人駕駛領域，無人駕駛汽車、無人駕駛飛機、無人駕駛艦船都已經陸續投入使用；在軍事領域，人工智能的運用更是已經爐火純青，俄羅斯與美國的人工智能作戰部隊和相關系統，已經在反恐作戰中屢立戰功，威力無比，作戰效能與性價比遠遠超越人類士兵。由此可看出，人工智能在電子信息技術大發展的當下，終于在應用層面開始發光發熱，現出巨大的生命力和后續無窮無盡的成長潛力，人工智能在各行各業的廣泛應用，是國家經濟結構戰略性調整、產能升級改造、產業結構優化、核心技術創新獲得成功的關鍵。隨著BAT、華為、大疆無人機等高科技企業在人工智能應用和開發上的不斷探索，刺激更多人才和資本向人工智能商業應用領域涌入。目前，基于人工智能學習背景下，軟硬件相關知識過硬的電子信息類專業人才已經成為社會上最為緊缺的人才，薪水待遇很高。

二需要解決的關鍵問題

作為應用型本科院校，如何將“人工智能”新概念融入到電子信息工程專業建設中，根據社會發展的需求，校企緊密結合，培養出復合型的，應用型的社會緊缺人才，是需要去解決的關鍵問題。1.像當年互聯網的崛起一樣，人工智能真正的發展才剛剛興起，相關的概念及定義還不完全定型，如何把握好未來人工智能的發展方向，有針對性地在傳統的電子信息工程課程計劃中規劃與人工智能息息相關的課程，比如人工智能原理，機器學習，深度學習等課程，將兩者有機融合，在人才培養上面臨較大的挑戰。2.人工智能是一門綜合了控制論、信息論、計算機科學、神經生理學、心理學、語言學、哲學等多門學科的嶄新概念。如果要將“人工智能”融入到電子信息工程專業建設中，就不僅需要學生學好如模擬電子技術，數字電子技術，數字信號處理，單片機技術，C/C++程序設計等傳統的課程，打好基礎，還需要加強在數據挖掘，神經網絡等以數學為基礎的課程方面的建設，扎實學生的數學物理基礎。這對學生的學習能力要求更高，老師的教學水平也提出更高的要求。因此，如何加強此方面的師資專業培訓，是一個該課題需要解決的關鍵問題。3.一個專業人才的培養，不僅需要優秀的師資力量以及良好的學風，還需要有相關的硬件實驗平臺作為支撐。如何根據“人工智能”新概念，針對性地新建一些諸如智能傳感器實驗室，人體特征識別實驗室，機器人實驗室等，把電子信息工程專業中的電子器件技術，信號處理技術等應用于人臉識別，智能家居，機器人等熱門領域，根據學生的興趣愛好因材施教，提高學生的動手能力，也是該課題需要去解決的一個關鍵問題。

三研究內容

本文以“人工智能”新概念下的電子信息工程專業教學及實踐模式為研究內容，重點研究如何將人工智能相關的理論及實驗課程建設融入到傳統的電子信息工程專業培養方案中，做到無縫結合，在培養模式上需要有一定的理論創新，以更好地適應人工智能類的高新電子信息技術企業對相關應用型人才的要求。目前擬以現有電子信息工程專業的課程體系和專業方向為基礎，形成以“人工智能”為導向的應用型電子信息工程特色專業建設，在未來的專業發展規劃中，逐漸形成物聯網、智能家居、機器人，無人機，人臉識別，語音交互，智能駕駛等不同的專業方向，增加學生的就業面，提高學生的就業層次，加強學生的就業競爭力。主要具體體現在以下幾個方面：

（一）實踐教學的形式多樣

可采用以“學生興趣愛好”為依據的引導式教學實踐模式，在扎實學生數學物理等理論的基礎上，將最新的人工智能概念貫穿在電子信息工程專業課程體系中，通過不同的應用型實驗項目拓寬學生的知識面，提高學生的主動學習能力，動手實踐能力，創新能力以及獨立開展研究的能力，將課堂教學、校內實驗和校外企業實習三者相互結合，鼓勵學生參加諸如全國大學生電子設計大賽，全國大學生智能設計競賽，中美創客大賽等賽事，以確保培養出高素質的應用型專業人才。同時，讓學生從大二開始就自選課題、進實驗室、根據興趣愛好組建不同研究方向的實驗團隊，并為學生按照不同的研究方向配備專業教師，以此讓學生融入到教師的科研工作中去，形成所謂的本科生導師制制度，由相應的導師全程指導，開展科學研究，培養學生的科技創新能力和動手實踐能力。

（二）注重提高教師的教學及科研水平

在努力提高學生學習能力的同時，注重提高應用型電子信息工程專業教師的教學及科研水平，使其能夠很好地將“人工智能”新概念用于電子信息工程專業的教學中，指導學生參加相關的各種競賽，提高教師團隊的實踐能力及技術水平。通過海內外招聘和內部強化培養(教師博士化、教師雙師化、教師國際化)等舉措，加強師資團隊建設；通過鼓勵教師積極開設MOOC課程，參加教師技能大賽以及國內外教學培訓，從多方面提高教師的教學水平。

（三）建立完善的校企合作制度，為學生提供相應的實習基地

企業工程師可以參與相關的人才培養方案修訂和部分的教學實踐工作。這種合作制度既可以提高教師的科研應用水平，也可以為學生提供就業機會，增強學生的實踐創新能力。

（四）注重課程大綱修改，實驗室平臺建設

以改革傳統的電子信息工程專業的培養模式為目標，總結在“人工智能”新概念下教學及實踐的相關經驗，形成一個有鮮明特色的電子信息工程專業培育模式。應用型本科院校電子信息工程專業人才未來的發展戰略和改革方向，應重點考察“人工智能”新概念下專業人才培養模式的優缺點。重點關注“人工智能”新概念下的教學及實踐課程大綱修訂、教師教學及科研能力培訓體系構建、實驗室軟硬件平臺建設、校企合作培養模式探討及校外實習基金建設等工作。

四結語

本文探討和研究了“人工智能”新概念下應用型電子信息工程專業培養模式，結合金陵科技學院電子信息工程專業的發展情況，對原有的專業培養模式做了一定的理論創新，引入了“人工智能”新概念，從理論和實踐教學，學生學習能力和教師教研技能培養，校企合作辦學，實驗室建設等方面進行了一系列的探討。

參考文獻

[1]姚俊.電子信息工程專業人才培養模式研究[J].山東社會科學2016(S1):357-358.

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關鍵詞：人工智能；老年健康管理；老齡化；養老問題

作者：向運華王曉慧（武漢大學社會保障研究中心，湖北武漢430072）

人口老齡化是21世紀我國經濟社會發展的重大國情，截至2018年底，我國60周歲及以上人口有2.49億，占總人口的17.9%。人口老齡化態勢加劇的同時，空巢老年人占比持續攀升，獨居老年人群健康狀況不容樂觀，有74.7%的老年人患有至少一種慢性疾病。城鄉失能、半失能老年人口近4063萬，上門看病、康復護理等醫療健康類服務需求始終居于老年人各類需求首位?？倳浢鞔_指出“為老年人提供連續的健康管理服務和醫療服務”，健康老齡化成為健康中國時代和老齡化時代的重要命題。

萬物互聯的加速到來與人工智能技術的迅速崛起，正在改變著人們的社會資源獲取方式和生活方式。AlphaGo大勝人類棋手，標志著人工智能已在某些領域走到了人類智慧的前列。以互聯網為載體和AI為實現工具的經濟發展新形態正在逐漸形成，為社會各領域創造了前所未有的機遇，也給老年健康管理模式的突破與創新提供了現實可能。智慧健康養老由此產生，其最大的特點在于大數據收集、需求的智慧決策與服務的精準投放。2017年工信部、民政部和衛計委聯合印發《智慧健康養老產業發展行動計劃（2017-2020年）》，強調利用新一代信息技術產品推動健康養老服務智慧化升級。各地積極開展智慧健康養老應用試點，打造“硬件環境+智能設備+互聯網信息平臺+居家養老服務”的健康養老生態系統。如何發揮人工智能技術在老年疾病預防、診斷、緊急救助、治療與康復中的作用，如何有效聯接醫療服務機構以確保老年人享受到更高效、更優質、更便捷的健康服務，是當前亟待研究的現實問題，這對于降低空巢老人獨居風險，緩解老年護理人員短缺問題，提高老年人的健康水平具有重要價值。

一、立場博弈：人工智能時代老年健康管理的機遇與隱憂

（一）人工智能的崛起

人工智能（ArtificialIntelligence，簡稱AI）起源于1950年“圖靈測試”的理念，其首次被公開提出可追溯到1956年“人工智能之父”McCartney在美國會議上的報告。隨后人工智能隨著技術的發展、社會的進步不斷發展，1960年人工智能已能夠理解自然語言、自動回答問題和分析圖像圖形等，20世紀80年代又獲得了學習和認知能力。21世紀以來，物聯網的加速普及、大數據的崛起、云計算等信息技術的突破，人工智能迎來了發展高峰，逐漸形成了深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操控等新的特征，開始具有自我診斷、自我修復、自我復制甚至自我創新的能力①。人類相繼進入了網絡社會時代、大數據時代與人工智能時代，三者共同構成了新的社會時代②。

關于人工智能的概念，國際人工智能專家N.J.Nilsson將人工智能視為怎樣表示知識、怎樣獲得知識及怎樣使用知識的科學③。其后，學者對人工智能的概念從類人、理性、思維與行為等四個方面著手定義，有學者進而從學科角度對人工智能進行了解釋，如國內學者吳漢東將人工智能定義為研究、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。綜合諸多學者對人工智能的認識，筆者認為人工智能的實質是基于人類的設定與要求，能以與人類智能相似的方式作出反應的智能機器或軟件。

人工智能時代的到來，正在改變甚至顛覆人類現存的生產、工作與交往方式。2016年美國的《國家人工智能研究和發展戰略計劃》指出，AI系統在某些專業任務上的表現勝于人類。1997年國際象棋、2011年Trivia、2013年Atari游戲、2015年的圖像識別與語音識別、2016年AlphaGo等AI產品的問世與應用，成為AI超越人類的里程碑事件，見證了AI的智能水平和社會意義。近十年來，人工智能愈發廣泛地應用在社會各個領域。農業領域，人工智能應用于自動播插與灌溉、日常田間管理、采收與分揀、產品檢驗、虛擬在線銷售等產前、產中和產后各個環節，大大減輕了人類的勞動量④。工業領域，工業機器人廣泛應用于汽車、電子、家電制造等生產線，緩解勞動力供需矛盾的同時提高了生產效率。服務業領域，微軟“Cortana”、蘋果“Siri”、聯想“小樂”等智慧客服系統為大眾所熟知；幾乎所有股票交易員已被機器人取代，投資顧問、風險審查和安全防范監控監管都普遍智能化。公共服務領域中，人工智能亦發揮著日益重要的作用，如用人臉對比技術來篩查犯罪分子；人工智能輔助醫療診斷與手術；人工智能用于智能評測、個性化輔導等等。人工智能也開始進入藝術創作領域、心理服務領域。學界普遍認為，弱人工智能技術在當前已基本實現⑤。

（二）人工智能時代老年健康管理領域的機遇

當前，在新一代信息技術的引領下，物聯網迅速普及，大數據快速積累，算法模型與運算能力持續突破，智能行業應用快速興起，為我國人工智能的迅速崛起提供了現實契機。從人工智能技術層的語音識別、自然語言處理、圖像識別和生物識別等，到人工智能應用層面的工業4.0、智能農業、無人駕駛汽車、智能家居、智能金融、智慧醫療與智能教育等，均得到了爆發式增長。我國正處于醫療人工智能的發展高峰，2016年中國人工智能+醫療市場規模達到96.61億元，增長37.9%。據估計到2025年人工智能應用市場總值將達到1270億美元，其中醫療行業將占市場規模的五分之一⑥。人工智能在老年健康管理中的應用主要體現在通過生理參數識別設備和無線射頻識別裝置等智能采集老年健康數據，為老年人提供雙向、互動的居家健康監測、健康咨詢、健康評估、健康干預服務以及緊急救助服務，克服時空限制，將健康管理貫穿疾病預防、診斷、治療與康復整個過程。人工智能時代為健康管理尤其是老年健康管理提供了全新的途徑，在優化老年健康管理模式過程中具有重要價值。

第一，人工智能的發展為緩解醫護人員短缺提供了現實可能。據世界衛生組織公布的數據，歐盟關于每千人擁有護士數量的基本規定是不少于8人，挪威以17.27人位居世界第一，美國和日本分別是9.8人和11.49人，發展中國家例如巴西和南非，分別是7.6人和5.1人，然而我國每千人擁有護士數僅為2.36人。即使是按照大多數國家的5‰計算，我國護士缺口也多達350多萬，如果按照歐盟的標準，則缺口更大。與此同時，我國社區養老服務專職人員數量少且增長速度緩慢。民政部2009年開始統計社會服務職業技能人員中的養老護理員，截至2016年我國養老護理人員僅8528人。根據第四次中國城鄉老年人生活狀況抽樣調查結果，目前我國失能、半失能老年人口約為4063萬，占老年人口數的18.3%，按照3：1的國際標準計算，我國需要超過1300萬的護理人員。同樣，雖然國家大力推進醫養結合，將老年人作為重點人群納入家庭醫生簽約服務，但家庭簽約醫生覆蓋率仍不容樂觀。如何“以少足多”是擺在當前我國政府面前的重要議題之一。人工智能的崛起為化解這一醫療難題提供了新路徑。人工智能環境下，智能護理等機器的應用與推廣，大大減少了老年人對護理人員的需要，虛擬醫療助手替代護士，在醫生診療之外提供輔的就診咨詢、健康護理和病例跟蹤等服務，既減少了老年人前往醫院就診的次數，又有助于提高護理能力。顯然，這些對于緩解老年健康供需矛盾有積極意義。

第二，人工智能的發展為醫療機構提高服務效率提供了技術支持。一直以來，醫療服務效率都是備受關注和爭議的問題。醫療服務效率，即醫療機構在投入與產出之間的比率，是醫療服務領域的核心命題與重要目標。近年來，隨著我國醫療體制的不斷改革與發展，各級醫療機構的效率有了顯著提升，但受制于傳統醫療機構管理模式的慣性思維影響，醫療機構的服務效率與民眾期望仍有差距。新時代醫療服務效率的提升不僅需要制度的變革，也需要服務工具的革新。人工智能的發展為優化醫療服務提供了便利。一方面人工智能的應用降低了人力成本。醫學影像占醫療數據的90%，而且這一數據仍在攀升，年增長率約為30%，而放射科醫師數量的年增長率僅為4.1%，遠不及影像數據增長速度。借助AI技術分析醫學影像，將大大緩解醫院缺少醫生的壓力。此外，語音技術在醫療行業的普及，也正在將越來越多的普通醫生從日常機械式的醫案錄入工作中解放出來，提升錄入的效率，降低失誤率。另一方面，人工智能的應用也提高了醫療服務能力。人工智能輔助診斷技術應用在老年人某些特定的病種領域，幾乎可以代替醫生完成疾病篩查任務；智能手術機器人的應用既能保證精準定位，減少老年患者的疼痛，又能防止傳統手術易帶來的傳染疾病等危險；人工智能參與藥物研發，對于提高針對老年患者潛在藥物的篩選速度和成功率，縮短研發時間與成本有實際意義。綜上，人工智能的嵌入打破了以往醫治全程醫生親力親為的運作模式，智能機器的自主研判與決策能力，對于降低人力成本，大幅提高醫療機構、醫生的工作效率與質量，減少不合理的醫療支出有積極意義。

第三，人工智能的發展有助于提高老年人自我健康管理能力。多數疾病都是可以預防的，但是由于疾病通常在發病前期表征并不明顯，到病況加重之際才會被發現。而且由于老年人機體形態的改變和功能的衰退，對于疼痛和疾病的反應變得不敏感、不典型，很多病癥易被忽略或誤診，加上老年人行動不便，其中有多數老年人即使不舒服也不愿前往醫院進行診療。人工智能的應用大大緩解了這一狀態。人工智能技術與醫療健康可穿戴設備的結合可以實現疾病的風險預測和實際干預，實時監測老年人的生理參數，其雙向數據傳輸、在線溝通、便捷有效的特點，一方面可幫助老年人實時了解與掌握自身的健康狀況，享受個性化的健康管理和健康咨詢服務，滿足其健康教育需求；另一方面也能提高老年人自我健康管理意識，促進其積極參與自我健康管理和自我照顧，實現醫療衛生服務重心前移和全民健康管理。人工智能環境下的自我健康管理的實現延伸了傳統醫療的覆蓋能力，節省了傳統醫療方式的時間、空間成本及醫療費用，能夠有效緩解老齡化帶給整個社會醫療系統的負擔。此外，居家健康管理系統能為衛生管理者提供健康數據，有助于建立完備、標準化的居民電子健康檔案和區域衛生信息共享平臺，使政府突發公共衛生事件監測和應急體系的運轉更為高效、準確。

（三）人工智能時代老年健康管理領域的隱憂

萬物都有兩面性，人工智能同樣是把雙刃劍，人工智能從誕生至今，其對倫理的沖擊就不斷被討論。人工智能給老年健康管理帶來巨大便利的同時，也對道德倫理問題提出了重大挑戰。與人工智能的一般倫理問題相比，人工智能在老年健康管理中的應用因其服務于老年人這一特殊群體表現得十分特殊與突出。主要表現為兩個方面，一是老年人人格與尊嚴的多方面權益保障倫理問題更為加劇，二是老齡社會正義倫理問題更顯突出。

老年人人格與尊嚴的多方面權益保障倫理問題體現在隱私泄露、社會孤立與老年人的“物化”三個方面。首先，為更好地提供全方位健康管理服務，智能老年健康管理系統和智能設備需要采集老年人日常起居全時段、全方位、無盲區、長周期的海量生理數據，其中絕大多數的數據屬于隱私數據。這些數據通過簡單的分析和挖掘，就能得出老年人的生活習慣、身體狀況等信息，一旦被無意或有意泄露，極易被不法分子所利用以進行精準推銷甚至精細詐騙等違法活動，這對于易受騙的老年人群體來說無疑是巨大的隱憂，由此可能帶來的損失也不可小覷?！妒澜缛藱嘈浴返?2條規定任何人的私生活、家庭、住宅和通信不得任意干涉，他人的榮譽和名譽不得加以攻擊。正如一些學者認為我們應該對于弱勢群體運用特別的隱私保護政策①。然而目前我國的相關法律和政策還不盡完善，如有關病歷資料保護的法律或文件（《刑法》《侵權責任法》《醫療機構病歷管理規定》等）中多為宣示性條款，也尚無老年人隱私安全的針對性文件。如何保證健康數據在實時采集、傳輸、存儲、分析與使用過程中的安全，數據應當被保留多久、誰擁有隱私數據的訪問權等都是智能老年健康管理領域亟需解決的隱私方面的具體倫理問題。其次，智能機器監護老年人可能導致減少老年人社交、子女的陪伴。關于智能護理機器人的引入對老年人心理問題的影響研究表明，使用護理機器人的老年人易出現社會孤立現象，進而導致尊嚴受損②。過多的智能既會減少老年人外出和交流的頻率，也使子女或親朋責任感降低，對老年人的關懷止于虛擬問候，而不再是頻繁地看望與聊天。有學者認為，健康助手功能會使原本親近的護理關系轉換為遠程的虛擬的照料關系③。從而加劇老年人心理上的空虛感與孤獨感。如何緩解和調節老年人心理問題是人工智能在老年健康管理應用過程中不得不面對的問題之一。最后，老年人的“物化現象”也是值得關注的具體倫理問題。所謂物化，Kitwood對其的定義是：像對待無生命物質那樣對待人：推、拉、拽一個人，不把他當作一個有生命的個體。Astell曾認為輔助機器人可能會機械地控制使用者，并逐漸使其變得失去自主性④。智能護理機器人等操控式的服務過程有可能損害老年人自主意愿，老年人普遍認為不應該限制他們自主選擇的權利，如他們不希望所有人知道他們在家中跌倒，因為某些跌倒僅是小事，自己可以克服，他們認為只有自己需要幫助的時候才應通知別人。然而這與智能護理系統一旦發現護理對象跌倒，就立即發送消息給親人或醫護人員的護理策略相矛盾⑤。機器人應在何種程度上保障老年人的自主意愿，減輕其心理負擔，維護其尊嚴，是值得研究的課題。

老齡社會正義倫理問題主要體現在地區差異方面。由于我國國土面積大，各地區經濟發展水平并不一致，地區差異、城鄉差異問題都不容忽視?？紤]到護理服務涉及人最基本的健康權利，然而由于經濟發展和收入水平不同，偏遠地區、農村的互聯網都不暢通，健康信息系統建設不到位⑥，老年人往往無力購買智能可穿戴設備、智能護理機器人等健康管理機器，貧富差距引發的社會資源分配不公問題凸顯。如何在研發和推廣智能設備中充分考慮老年人的購買力，是關乎社會正義的倫理問題。

二、現實考察：人工智能時代老年健康管理的困境

（一）人工智能時代老年健康管理的經驗

改革開放以來，尤其是進入21世紀之后，我國人工智能技術得到了巨大的發展。據中國電子信息產業發展研究院數據統計，2017年我國人工智能市場規模為216.9億元，比2016年增長52.8%，增長速度快于全球平均水平，2020年有望超過700億元①。其中，“人工智能+融合醫療、金融、教育和安防等領域企業”位居全球人工智能目標市場行業首位，總計占比40%。國家高度重視，企業與醫療機構積極探索老年健康產品的研發、推廣與應用，先后積累了一些經驗，取得了初步進展，為人工智能服務于老年健康管理奠定了重要基礎。

首先，信息化與大數據推動智慧醫療的發展，為人工智能在老年健康管理中的應用提供了技術支撐。信息化與大數據是人工智能有效嵌入的基本要素，因此醫療信息化的實現和醫療大數據資源的壯大是推動人工智能在老年健康管理應用的重要基礎。近幾年來，高速、移動、安全的新一代信息基礎設施建設加快，城市社區光纖網絡覆蓋率不斷提升，中國互聯網絡信息中心（CNNIC）的《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示互聯網逐漸向高齡人群滲透，60歲以上老年人對互聯網的接觸率和應用率逐年上升。與此同時，健康養老服務信息平臺建設不斷推進，早在2011年，老齡辦和民政部門就在全國范圍內推進社區為老服務信息平臺建設項目啟動試點工作，試點項目50余個，據統計覆蓋老年人口僅3000多萬；2014年民政部和發改委確定在全國選取了42個地區推進養老服務業綜合改革試點，改革的重點之一即是加快信息平臺建設。2018年國務院《關于促進“互聯網+醫療健康”發展的意見》，強調推進遠程醫療覆蓋全國所有醫聯體和縣級醫院，支持高速寬帶網絡覆蓋城鄉醫療機構，建立互聯網專線保障遠程醫療需要?！盎ヂ摼W+醫療服務”建設初具規模，各級醫療機構、養老服務機構積累了大量老年人有關的數據資源，其中包括老年信息數據庫建設與大數據共享平臺與服務平臺建設，為下一步人工智能的嵌入奠定了堅實根基。

其次，國家高度重視，政策與法律建設不斷推進，為人工智能在老年健康管理中的應用提供了制度基礎。一方面，為推動人工智能的迅速發展，近年來我國人工智能領域指導性政策文件不斷出臺。如2017年7月國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，同年12月工信部公布《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》，明確了我國新一代人工智能發展的戰略目標，部署構筑我國人工智能發展的先發優勢，加快創新型國家和世界科技強國建設。2018年1月中國電子技術標準化研究院《人工智能標準化白皮書（2018版）》，提出確立人工智能產業發展的標準體系；3月政府工作報告明確指出加強新一代人工智能在醫療、養老等多領域的應用。各省市積極響應，出臺本地區的具體實施意見，為人工智能在老年健康領域的應用確立了方向。另一方面，為應對各類風險與危機，我國不斷推出信息建設與信息安全的相關規定。據統計目前我國信息治理層面的相關法規已有100余件，涉及個人信息保護、網絡侵權預防和網絡犯罪懲治等多個領域②。具體到醫療行業，2013年國家衛生計生委、國家中醫藥管理局印發的《關于加快推進人口健康信息化建設的指導意見》，2015年國務院辦公廳印發的《全國醫療衛生服務體系規劃綱要（2015-2020年）》，2017年工信部、民政部、衛計委聯合印發的《智慧健康養老產業發展行動計劃（2017-2020年）》等文件，都著重強調形成覆蓋全生命周期的智慧健康養老產業體系，打造一批智慧健康養老服務品牌。2016年12月，國務院辦公廳印發《關于全面放開養老服務市場提升養老服務質量的若干意見》提出推進“互聯網+”養老服務創新，到2020年養老服務市場全面放開等，都指出實現全員人口信息、電子健康檔案和電子病歷三大數據庫要基本覆蓋全國人口并完成信息動態更新。這些直接或間接性文件的不斷完善，為人工智能在健康領域的應用提供了基本的制度框架。

最后，在技術與政策環境的激勵下，人工智能在老年健康管理中的應用初見成效。從易得的傳感器，到智能化的可穿戴設備，智能護理床、健康服務機器人、陪護機器人等服務機器人，越來越多智能設備參與到老年人健康管理領域。近幾年，房地產商、保險公司、養老機構積極推出高端養老項目，健康服務機器人也隨即而來，其中天津哈士奇機器人作為全球首臺健康服務機器人成為標志性事件。而后，機器人也開始應用在福利中心和養老機構，僅杭州就有70家養老機構和40家照料中心引進了“阿鐵”養老機器人①②，機器人具備健康檢測、健康顧問、緊急報警與陪伴逗樂四項主要功能。同時依托“互聯網+”搭起智能居家養老服務的橋梁，一是通過智能健康腕表隨時測量血壓、心率等生命體征數據。相關研究表明可穿戴智能設備在治療慢性病方面有顯著效果，治療費用、住院時間等都有所降低③④。二是“開心”等智能健康養老機器人通過人體感應、攝像頭遠程監護、聲源定位、語音識別等系統為居家老人提供安全監護、用藥提醒、數據分析等健康服務，約87%的受訪者表示類似于“開心”的智能健康養老機器人會對空巢老人有用⑤。三是通過“互聯網+”和遠程醫療、遠程手術等滿足老年人的醫療需求，通過機械骨骼、輪椅機器人等助力老人康復⑥。從監護到治療，人工智能在各種養老模式的老年人中的初步試水，為應對人口老齡化提供了戰略性思維。

（二）人工智能時代老年健康管理的難題

人工智能為老年人實現全過程健康管理提供了條件，推動了老年健康管理模式的突破與創新，然而目前人工智能在老年健康管理中的應用僅處于起步階段，尚有很多問題需要解決。

其一，從應用范圍來看，價格壁壘難以突破，老年健康管理中人工智能缺乏動力。醫療行業本身就極具復雜性和特殊性，醫療體制改革和醫養結合養老模式發展已推行多年，但仍有很多問題為人們所詬病。人大代表羅衛紅曾提出目前醫養結合雖初具成效，但仍存在醫養結合服務需求與承載力不對稱、行業管理體制不完善、醫養結合醫保支付政策難以保障護理需求等問題。人工智能嵌入老年健康管理為醫養結合模式的發展創造機遇的同時，也提出了更高的要求。人工智能設備造成的健康管理服務費用誰來支付、怎樣支付，目前國內尚未達成共識，這也解釋了為什么目前智能健康機器人多出現在養老機構，而非居家老人家中。不可否認，在當前醫療衛生服務供給不足的情況下，醫養結合型養老機構非常重要，機器人的引入對老年人尤其是對高齡老人、半失能老人與失能老人帶來了極大的便利。然而無論是9064模式還是9073模式，絕大多數老年人是居家養老。針對居家生活老年人的健康監測、預防、治療、康復、護理和心理慰藉等服務需求亟需人工智能的嵌入，然而形勢不容樂觀，一方面是因為智能裝備價格較高，老年人個體往往無意愿或無力購買較為昂貴的智能感應設備，另一方面是因為擔心后續健康服務能否持續跟進，比如一個智能腕表就價值幾千元，如果后期的服務沒跟上，老年人損失就會很大。人工智能的應用必須考慮各方支付意愿，其價格在某種程度上決定了其可推廣的范圍。如何圍繞大健康戰略來定位發展人工智能，實現醫療健康服務利益相關者的協作，為老年人提供全方位全周期的健康服務是亟須解決的關鍵問題之一。

其二，從信息化建設來看，人工智能應用于老年健康管理的信息孤島劣勢明顯。人工智能的應用離不開信息技術的支撐。推進醫療服務大數據建設，建設老年群體數據庫與醫療服務信息平臺，統一相關數據標準是基礎。“人工智能+醫療”最大的問題在于數據的來源和質量，因為我國的醫療數據在醫院與醫院間、醫院與家庭間存在信息孤島，即使在同一個醫院提取和利用數據仍涉及很多操作手續。與此同時，雖然各地政府一直在強調健康養老服務信息平臺建設，但進程并不樂觀，多數老年健康服務僅停留在通過社區門診或體檢獲得數據，共享在街道一級，實現市級統一平臺建設的省份屈指可數。除了技術條件的制約，更多的是缺乏全局的考慮與統籌規劃，民政部門、統計部門、公安部門、衛生部門、醫院等多部門之間的責任模糊，各涉老部門缺乏溝通與配合；各地區各自為政，缺乏共享理念和共享動力，有效的溝通不足，相互之間在操作系統、網絡協議、語義表示、數據庫類型，乃至硬件管理平臺上存在差異，醫療信息數據不能有效實現地區共享，阻礙了人工智能賴以為生的數據信息資源的有效流通，既造成了數據信息資源重復建設，也限制了數據信息資源功能的最大發揮?？梢姡肴斯ぶ悄軕糜诶夏杲】倒芾?，積極突破數據壁壘勢在必行。

其三，從健康服務相關主體來看，養老機構、社區服務中心、醫療機構與企業的合作不足。養老服務機構、醫療機構等服務機構本身不生產人工智能設備，而是通過引進人工智能設備服務于老年人，科技企業才是人工智能產品的生產者。服務機構最了解老年健康管理全過程需要什么樣的人工智能產品，而科技企業則在技術上獨占優勢。二者通過跨界合作發揮各自的優勢，才能明確研發內容，最大程度縮短研發周期，以滿足老年人健康管理的需要。然而目前國內各級醫療機構、養老服務機構在該領域的開拓相對滯后，除了發達城市的大型房地產公司通過與科技公司合作建設高端養老基地，應用人工智能參與老年健康管理服務，實現了企業間的人工智能合作外，多數醫療機構、養老服務機構有待進一步跟進。與此同時，醫療機構、養老服務機構提升自身對人工智能產品的駕馭能力也離不開同科技企業的有效合作。兩者有效合作的缺乏在一定程度上制約了老年健康管理過程中的人工智能創新能力的提升。兩者如何建立合作機制，共同推進人工智能的技術創新與應用是人們不得不思考的當務之急。

其四，從研發主體看，老年健康管理領域的人工智能發展受制于稀缺的專業人才。人工智能任何相關技術方面的突破都依賴于人才，可以說其發展能力取決于人才數量。《全球人工智能人才白皮書》顯示全球AI領域的人才缺口達到百萬量級，2017年工信部發言人指出在我國人工智能人才缺口超過500萬，稀缺的專業人才資源是制約全球人工智能技術發展和應用落地的一大短板。人工智能的專業人才既要掌握數據挖掘、語音圖像識別等計算機層面知識，又要了解人工智能應用領域的客觀狀況。AlphaGo之所以能戰勝人類圍棋世界冠軍，在一定程度上是因為其設計者DemisHassabis本人就是天才棋手①。因此，人工智能老年健康領域的專業人才需要集計算機專業技術與健康養老服務行業實踐于一身，才能研發出適合老年群體的智能健康醫療設備。目前國內的人工智能專業性人才缺乏，且多集中于制造業、互聯網等領域的技術開發工作，雖然一些科技公司與醫療機構合作取得初步的成果，但在醫療領域結合上缺乏深度，直接針對健康服務領域的人工智能人才更是不足，阻礙了老年健康領域人工智能技術的推行。

三、未來選擇：人工智能時代老年健康管理的關鍵路徑

人工智能時代的到來，為老年健康管理創造了全新的環境，同時也對政府、社區、醫療機構、養老服務機構等提出了更高的要求。面對人工智能的迅速發展，需積極推進人工智能與老年健康管理的深度融合，以促進適應時代訴求的老年健康管理智能化。

（一）構建人工智能嵌入老年健康管理的管理機制

DouglassC.North指出制度是社會的游戲規則，規定了人與人之間的行為范式②。人工智能時代老年健康管理迫切需要現有機制的突破與創新，當前必須做好三個層面的具體工作。

一是形成專業的領導機制。人工智能科學嵌入老年健康管理離不開政府部門的統一規劃和部署。2018年國家醫療保障局成立，整合了此前散落在人社、民政、衛計委、發改委等多個部門的相關醫療職能，改變了“九龍治水”的管理局面，為人工智能在醫療行業、健康領域的嵌入提供了契機。在老年健康領域推廣人工智能應納入醫療保障局的工作內容，積極推動醫療機構、養老機構、社區養老服務中心等與科技企業的合作，全方位部署人工智能在老年健康管理中的應用格局，從傳感器，到智能化的可穿戴設備，健康服務機器人、智能護理床、陪護機器人等服務機器人，從智能家居設備、養老服務機構智能設備，到智能醫療機器，從老年人健康數據建設到疾病的預防、治療、康復與護理等，培養一支兼具智能理念和實踐經驗的新型領導隊伍，確保政府部門在人工智能應用中始終掌握主動權。

二是培養多元主體信息共享機制。人工智能的發展與應用依賴于數據，因此，人工智能嵌入老年健康管理，一方面需要挖掘分析大量老年健康數據，以便人工智能設備的研發，另一方面需要醫療機構、養老機構、社區居家服務中心、老年人等相互間的數據連通與安全共享，促使多方有效參與老年健康管理。加快健康養老信息平臺建設迫在眉睫，要著力提升多元參與主體的數據素養和技術素養水平，促進多元主體相互間協同配合，協調老年健康數據在各部門間的流通，實現數據信息的交互及供需的有效匹配，從而打破數據壁壘，為提升老年健康管理水平提供數據支撐。

三是建構道德倫理矯正機制。享受人工智能給老年健康管理帶來巨大便利的同時，也必須正視其對道德倫理的挑戰。首先，進一步完善信息保護機制，減少甚至消除老年人對個人信息數據泄露的擔憂。其次，科學認識和使用人工智能。雖然現有的人工智能在某些層面和維度接近、達到甚至超過了人類智能，但其工具性色彩沒有改變，人工智能在老年健康管理中的應用旨在提高健康管理水平，而不是取代醫護人員和親朋好友。兒女的關心、好友的慰問以及老年人必要的社交互動都不可或缺。最后應通過技術發展，為人工智能注入情感，促使人機交互更加和諧。

（二）構建以人工智能為核心載體的老年健康技術系統

推進各級醫療機構和各地養老機構在老年健康管理中發揮更大的作用，需要通過智能化處理系統和便捷高效的急救處理流程，即系統能自動采集老年人身體狀況數據并進行分析，當發生意外跌倒或生命體征數據出現異常，智能呼叫相應的醫療機構，使老人及時、準確地獲取醫療服務。為此，應重點做好兩個層面的工作。

一方面，建設針對老年健康管理的智能處理系統。智能化系統基于計算機網絡技術和信息技術，強化老年健康的數據挖掘系統和數據存儲系統建設，有效整合老年健康管理智能化進程中的各類非數值型、非結構化數據，同時有針對性地引進合適的人工智能技術，如生物識別技術、自然語言處理、機器學習、虛擬等，提升人機交互過程中老年健康數據的處理效率，并以此形成由知識庫、數據庫、推理機、解釋器和知識獲取等組成的老年健康管理系統，為提高老年健康管理水平奠定基礎。

另一方面，創新以人工智能為基礎的醫療流程。智能系統的生命在于應用，老年健康管理途徑與方式的優化必須以智能處理流程的創新為依托。其一，通過人工智能實現老年人健康狀況的自動檢測，根據不間斷、全方位的健康數據跟蹤，智能評估老年人身體與心理的健康狀況，并基于數據分析提出智慧決策，確定老年人在健康方面應采取的措施。其二，智能系統要在識別老年人緊急救助需求的基礎上，主動通知醫療機構，使老年人及時得到救助。至于醫療機構的選擇應符合分級診療原則與就近原則。這對于減少老年人獨居風險，為空巢老人提供“健康保險”有積極的現實意義。

（三）構建“?！蟆t/養”在人工智能領域的深度合作機制

學校是人才培養的重要陣地，科技企業是人工智能產業發展的主力軍，而醫療服務機構與養老機構是老年健康管理的重要參與者。推進人工智能在老年健康管理領域的應用，迫切需要三者的深度協作，以達到通識成材、借勢運力、以智發展的目標。

其一，探索高校與企業協同人才培養模式。相比美國人工智能人才數量，我國明顯滯后。據領英數據顯示，我國從業經驗10年以上的AI人才占AI人才總數比例不足40%，而美國這一比例超過70%；美國人工智能基礎層、技術層和應用層的人才數量占比分別為22.7%、37.4%和39.9%，而中國為3.3%、34.9%和61.8%，人才培養勢在必行。如上文所述，人工智能的專業人才既要掌握數據挖掘、語音圖像識別等計算機層面知識，又要了解人工智能應用領域的客觀狀況?？萍计髽I需要高校的理論與人才的支持，而高校則可借助企業的數據資源和技術平臺推進科研理論進展，將研究價值落地。因此，高校應加強人工智能相關學科建設，吸引國際頂級科學家和高層次人才，加強與科技企業、國外高校及相關機構的合作，將技術教學貫穿到實訓項目中，讓學生在校所學與企業實踐有機結合，培養貫通人工智能基礎理論、軟硬件技術與醫療服務領域應用的縱向跨界人才。人工智能校企合作將有助于人工智能在老年健康領域的加速發展，為人工智能應用打開新局面。

其二，搭建醫療服務機構與企業合作平臺。近年來，阿里巴巴、百度、騰訊和華為等國內企業在人工智能領域的崛起，為老年健康管理的轉型提供了技術支撐。人工智能本身就涉及多重技術，不同行業或領域的關鍵技術必然存在差異，加快人工智能在老年健康管理中的應用，醫療服務機構既要借助科技企業的技術優勢，引入智能技術，又要借助科技企業的智力優勢，培育服務人才。這就要求醫療機構積極通過研發外包的途徑，由科技企業打造契合老年健康管理需求的智能軟件與硬件，加快老年健康管理智能產品的開發與推廣，促進產品從監護提醒類、健康監測類，到醫療設備類、陪護聊天類，關注老年人身體健康的同時注意開發心理健康護理機器人，實現智能產品的多元化與精準化。與此同時，醫療機構通過與科技企業的合作，提高本機構內部人工智能的應用能力。

（四）構建老年健康管理人工智能產品的定價與補貼機制

人工智能在老年健康領域推行受阻的一個很重要的原因是企業囿于無利可圖與老人抱怨收費高現象并存。老年健康領域人工智能產品與服務的價格既不能完全市場化也不能嚴控低價，應建立合理的定價機制與相應的財政保障機制，以平衡市場主體盈利與老年人經濟承受力來促進人工智能在老年健康領域的廣泛應用。

一方面，合理確定老年健康領域人工智能產品的價格。老年人的健康管理產品與服務具有一定的福利性，過高的價格會忽略老年人的經濟承受能力，過低的價格又影響社會資本的收益率與參與積極性，阻礙該領域的進一步發展。根據資本資產定價模型，任何資產的期望收益率都由無風險利率和對所承擔風險的補償—風險溢價兩部分構成，考慮到服務對象的特殊性，老年健康領域人工智能產品合理的投資收益率應等于或略低于市場平均投資收益率，兼顧經濟效益與社會效益。

另一方面，建立相應的財政補貼機制。雖然老年人收入來源更加多元，自報需要照護服務的比例不斷提高，越來越多的老年人有能力購買健康管理設備，但價格仍然是影響其選擇與否的關鍵因素之一。而且受年齡、身體狀況、收入等多重因素影響，有必要分地區、分群體進行大面積的調查統計，找到不同身體狀況與經濟狀況的老年人有能力和意愿支付的平均價格。根據計算出來的市場價格與老年人可支付的價格，分類別分等級進行補貼，對于經濟困難的失能半失能老人要免費配置相應的智能設備。

此外，加強老年健康管理人工智能應用狀況的監管體系和績效評價體系。當前人工智能技術整體還處在較低的發展層次，在認知能力、感知行為、風險對抗等諸多方面仍比較笨拙，應在加強人工智能嵌入的可能性風險管理的基礎上，采取第三方評估方式，科學評價人工智能應用過程的技術適用、服務質量等環節。推進老年健康管理領域的人工智能應用的不斷改進與發展。

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搜索產品與人工智能技術深度融合

人工智能與搜索技術深度融合，在信息多樣性、搜索便捷度、結果準確性等方面大幅提升用戶搜索體驗。目前，市場上主流搜索引擎的機器識別技術已經能夠以較高的成功率探測或者識別語音、圖像、視頻等，進一步幫助用戶實現所想即所搜、所搜即所得；人工智能機器人輔助搜索，已經成為各大搜索引擎的標準配置，如百度的"度秘"、搜狗的"語音助手"、必應的"小冰"等，正逐漸受到用戶的認可和歡迎。

社交、新聞、專業問答等垂直搜索發展迅速

篇（11）

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3973（2013）012-160-02

人工智能與傳統方法相比較，具有許多方面的優良性能，智能化的系統大大代替了大量的人工繁瑣的工作，又提高了系統操作的靈敏性和精確性，在功能要求越來越高的許多行業中應用相當廣泛。最近10多年來，各種電子技術和高科技手段的日新月異，許多科研機構就自動化控制中的人工智能技術開展了大量的研究工作，取得了豐碩的成果。下面筆者就人工智能在在電氣工程方面的應用做一綜述。

1 人工智能技術的優勢

（1）控制對象的模型在設計之前已經成型。在電氣工程方面，由于許多參數具有復雜性，利用傳統技術無法確定哪些具體的參數變化會導致結果的相應變化，從而表現出的外在結果復雜多樣，難以歸納出具有一定規律性的結論來，這就是信息的非線性特征必然決定了隨機結果出現的原因。人工智能通過專家系統，利用控制器能對各種參數進行精密分析，并給出正確的指令，而使得各種對象在動態變化中得到精確地控制。

（2）人工智能控制器的自身性能能夠自我調節，以趨更加完善，應用的技術及參數可以有實際響應時間、下降時間、魯棒性能等變化。

（3）人工智能控制器操作起來比較直觀、簡潔，即使經過一般的專業操作技術崗前培訓，也能很快掌握人性化的人機交互對話系統，還能依照各種實際情況進行適應本人習慣或工作需要的界面設計。

（4）人工智能控制器性能穩定，能對各種數據進行科學的處理，可適范圍比較寬泛，由于驅動器的特性很多，控制器都能對輸入的各種數據信息做出很好的篩選和判斷。

2 電氣工程中人工智能的運用

2.1 提高了電氣設備設計的水平

計算機技術的更新換代率非常快，引導了電氣產品的設計手段發生了革命性變化，CAD（計算機輔助設計）的引入，大大縮短了產品研發的周期。在CAD中嵌入人工智能，使得電氣設計變得非常直觀，模塊化的操作設計模式和大大縮短了設計的周期，同時由于計算機技術的精確化，也使得產品的質量得到很大程度的改良。人工智能系統能夠優化電氣產品的設計，主要借助于遺傳算法和專家系統兩方面來完成。遺傳算法具有明顯的算法優勢，計算結果的精度也很高，因此遺傳算法及其衍生算法普遍應用于對電氣產品的智能化優化設計中。電氣設備發生故障一般是不確定性的，具有很大的隨機性，表現在發生故障的部位和發生故障的時間方面，但一般會在故障發生之前總會出現一定的先兆，利用專家系統就可以將預兆和故障之間的復雜關系準確而及時地反映出來，并給出預警信號。

2.2 精確診斷出引起電氣設備發生事故及故障的原因

由于目前電氣設備的自動化和集成化很高，一旦發生故障，利用傳統的分析方法難以準確找出故障發生的部位。如發動機、發電機和變壓器等設備出現故障的頻率一般比較高，其原因是非常復雜和多變的，并且具有很強的突發性，還具有快速解決的特定要求，若處理不當或不及時，就會造成二次損失或事故，甚至會造成非常嚴重的不可預見性后果。人工智能系統融入了神經網絡和模糊理論等技術，可以很好地解決傳統分析方法所出現的延時處理或診斷失誤等問題。傳統方法診斷故障的原理是：變壓器等電器設備一旦發生故障，其中的油的成分會發生一定的變化，因而對提取的樣本進行成分分析，就可以判斷出變壓器等電氣設備是否發生了功能性故障。采用這種傳統方式耗時較多，浪費人力，準確性不高。

2.3 對電氣控制過程中的有效應用進行分析

電氣技術越來越復雜，越來越現代化，其控制過程就顯得愈來愈重要，是確保電氣設備穩定而高效運行的保護神。長期以來這一問題是學術界和工程界所面臨的一大棘手課題。功能越來越完善、技術含量越來越豐富，這些均對技術人員的理論水平和操作技能提出了非常嚴格的高要求，在目前階段下，提高操作人員的技能水平和效率就成為科研人員孜孜追求的一個目標。人工智能的引入和廣泛地應用，和計算機運算能力等核心技術的長足進步，以及交互性的界面，都使得日?；牟僮髯兊弥庇^、簡潔，還可以實現遠程控制及其監控，大大提高了操作人員的安全性，也對電氣設備的良好運行提供了可靠的保證。另外，還對某些重要的數據和信息進行了即時的存儲和備份，以便以后進行調用、對比分析等。還可以自動生成各種報表，大大降低了人工費用，也減少了物力、財力等資源的大量投入，工作效率大幅度得到提高，精確度更加細致。

2.4 實現了控制和保護雙重功能

在電氣設備中，人工智能能對所有開關量、模擬量數據實時自動采集并進行科學的處理，并能做到定時、批量地整理和儲存。還可以通過對系統的歷史運轉情況進行畫面模擬顯示，電流、電壓、隔離開關、斷路器等電機設備的運轉狀態到直觀形象的反應，一目了然。技術操作人員可以根據實際情況進行相關數據的分析及建立圖表。綜合集成了聲光、語音、電話、圖象等多模式同時或選擇性報警。在操作控制方面，智能化技術使技術人員可以通過鍵盤或鼠標實現對隔離開關，斷路器等的現場或者遠程控制，勵磁電流的調整。

2.5 在電力系統自動化中的應用

人們對電力行業在生產中要保持穩定性和流暢性的要求不斷提高，現在很多大型的電力企業均將PLC 控制系統逐步代替輔助系統中的比較傳統落后的繼電控制器。通過PLC 控制系統可以一方面對某個工藝流程進行實時的控制，另一方面協調全廠的安全生產?；鹆Πl電廠中的輸煤控制系統由主站層、現場傳感器和遠程IO站三部分組成連貫的網絡體系結構。其中，由人機接口和PLC 共同構成主站層，少許工作人員在設置有主站層的集控室內，通過系統的顯示屏以自動控制為主手動控制為輔對系統進行監視和控制，可以大幅提高發電企業生產效率。隨著PLC 技術的應用，實現了電廠不同發電機組在供電系統之間自動切換，供電的可靠性和穩定性得到很大程度上的提高。

3 結束語

綜上所述，隨著微電子技術的飛速發展和軟件技術的快速提高，人們的日常生活發生了很大的變化，無數的科研成果慢慢轉換成生產力，改變著我們的生活方式，同時也促進了人工智能技術的不斷提高。硬件方面的技術和工藝水平同樣也在飛速發展，電子集成技術更加成熟，功能更加強大。芯片制造技術更是錦上添花，人工智能的控制能力和控制精度愈加得到提高，應用范圍日趨廣泛而深入，產品成本的下降也帶動終端銷售價格的大幅度下降，良性循環下的技術催生，使得人工智能技術在生活和生產中的許多方面都得到更加廣泛的應用，高度的自動化特征使人們體驗到神奇的便利性?？梢灶A見，人工智能在電氣自動化控制中將會有更加廣闊的遠景。

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