时间：2023-05-29 18:22:05
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇人工智能发展前景，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
关键词：人工智能计算机技术
一、人工智能的定义
“人工智能”(ArtificialIntelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。
人工智能理论进入21世纪，正酝酿着新的突破，人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”，并使之在越来越多的领域超越人类智能，人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。
二、人工智能的应用领域
1.在管理系统中的应用
(1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率，而是用计算机实现人们非常需要做，但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中，以数据管理和处理为中心，围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库，而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说，就是将企业各部门的数据进行统一集成管理，搭建人工智能的应用平台，使之成为企业管理与决策中的关键因子。
(2)智能教学系统(ITS)是人工智能与教育结合的主要形式，也是今后教学系统的发展方向。信息技术的飞速发展以及新的教学系统开发模式的提出和不断完善，推动人们综合运用超媒体技术、网络基础和人工智能技术区开发新的教学系统，计算机智能教学系统就是其中的典型代表。计算机智能教学系统包含学生模块、教师模块，体现了教学系统开发的全部内容，拥有着不可比拟的优势和极大的吸引力。
2.在工程领域的应用
(1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用，具有极大的科研和应用价值，它可以帮助医生解决复杂的医学问题，作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上，早在1982年，美国匹兹堡大学的Miller就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist2Ⅰ内科计算机辅助诊断系统的研究成果，由此，掀起了医学智能系统开发与应用的。目前，医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用，从而应用于内科、骨科等多个医学领域中，并在不断发展完善中。
(2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等，是工业领域的首个人工智能专家系统，其发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。
3.在技术研究中的应用
(1)在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类；专家运用超声无损检测仪器，以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动，减少了任务因素造成的无擦，提高了检测的可靠性，实现了超声检测和评价的自动化、智能化。
(2)人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展，网络技术的安全是我们关心的重点，因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术，开发更高级AI通用和专用语言，和应用环境以及开发专用机器，而与人工智能技术则为我们提供了可能性。
三、人工智能的发展方向
1.专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域，它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来，在“专家系统”或“知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。人类专家由于具有丰富的知识，所以才能达到优异的解决问题的能力。那么计算机程序如果能体现和应用这些知识，也应该能解决人类专家所解决的问题，而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错，现在这一点已被证实。
2.智能信息检索技术的飞速发展。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在:(1)如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术。(2)由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。
3.SOAr是一种通用智能体系结构，其始终处在人工智能研究的前沿，已显示出强大的问题求解能力，它认为机器人的开发是人工智能应用的重要领域。在它的研究中突出4个概念:(1)所处的境遇机器人不涉及抽象的描述，而是处在直接影响系统的行为的境地。(2)具体化机器人有躯干，有直接来自周围世界的经验，他们的感官起作用后会有反馈。(3)智能的来源不仅仅是限于计算装置，也是由于与周围进行交互的动态决定。(4)浮现从系统与周围世界的交互以及有时候系统的部件间的交互浮现出智能。目前，国内外不少学者都对机器人足球系统颇感兴趣，足球机器人涉及机器人学、人工智能以及人工生命、智能控制等多个领域。足球机器人系统本身既是一个典型的多智能体系统，是一个多机器人协作自治系统，同时又为它们的理论研究和模型测试提供一个标准的实验平台。
参考文献：
[1]元慧.议当代人工智能的应用领域和发展状况[J].福建电脑，2008.
[2]刘玉然.谈谈人工智能在企业管理中的应用[J].价值工程，2003.
[3]焦加麟，徐良贤，戴克昌.人工智能在智能教学系统中的应用[J].计算机仿真，2003，(8).
[4]周明正.人工智能在医学专家系统中的应用[J].科技信息，2007.
[5]张海燕，刘镇清.人工智能及其在超声无损检测中的应用[J].无损检测，2001，(8).
[6]马秀荣，王化宇.简述人工智能技术在网络安全管理中的应用[J].呼伦贝尔学院学报，2005，(4).
首届世界智能大会6月28日至6月30日在天津举行。6月29日，马云、李彦宏、柳传志等行业大咖分享了对于人工智能等最新科技的观点。同时，在开幕式演讲中，全国政协副主席、科技部部长万钢透露，最近新一代人工智能发展规划已编制完成，该规划对直到2030年的中国人工智能产业进行系统部署，包括与此相关的人工智能重大科技项目。规划将于近日向全社会公布。
点评：公开信息显示，目前我国人工智能已上升到国家战略，并于今年3月首次写入政府工作报告。据预测，2020年全球人工智能市场规模将超过1000亿美元，年均增速约为20%，我国人工智能市场规模也将达到百亿美元量级，年均增速超过50%，行业发展前景极为广阔。近几年，智能制造被不断的提及，而随着互联网、智能科技与传统行业融合创新发展，智能科技更是在除制造业外的，教育、医疗、农业等各个领域发挥重要功效。在此基础上，世界智能大会旨在打造世界级先进智能科技成果平台、创新合作平台、产业聚集平台和投融资对接平台，展现全球领先的前沿科技新成果。此次大会的专题活动覆盖了深度学习、智能制造、人工智能、智能驾驶、智慧安防等多领域。近期A股市场上，受世界智能大会举行的利好影响，A股市场人工智能概念板块表现活跃，关注标的股：科大讯飞、恒生电子、东方网力、佳都科技、工大高新等。
6月份信贷增量以及M2同比增速等成为市场关注的焦点。对此，机构普遍认为，6月份新增信贷增量或超万亿元，M2同比增速或继续回落将至9%。华泰证券首席宏观研究员李超认为，5月份信贷增量维持不变的情况下，社融出现了边际减缓迹象。监管趋于严格的背景下，银行的表外业务回归表内将会是未来一大趋势，同时居民按揭韧性强，融资利率继续上行大背景下，银行也乐于扩张表内业务。6月份这一趋势将会继续延续，预计6月份的新增贷款在12000亿元左右，与之对应的社融新增则在13000亿元左右，整个社会融资更多的依赖银行表内贷款。当然，也有部分机构较为悲观。交通银行金融研究中心近日的报告称，总体来看，居民房贷的回落以及金融机构主动调降跨季前资产增速，将很大程度主导6月份贷款增量回落。
关键词：智能电网；智能调度系统；电力电网
中图分类号：TM73 文献标识码：A
电力电网调度系统对电力系统而言是至关重要的，在电力系统初具雏形时，由于科技落后，电力电网调度系统不是智能的，是由工作人员通过打电话的方法了解各个电力站的运行状况，如果发现电力站的运行发生异常状况，就会凭借工作人员的经验，对发生的异常状况进行处理。现如今，科技水平不断发展，自动化技术也不断地更新，电力电网的智能调度系统在电力系统中也得到了应用，并取得了一定的成效。与传统电网系统相比，电力电网的智能调度系统不是孤立存在的，它是一个实时动态的系统，可以有效地进行分析和调控电力系统，当电力站发生故障时，电力电网的智能调度系统可以更加精准和及时地对故障分析和处理，更加快捷方便，可以更全面地了解电力电网的运行状况。
一、电力电网智能调度系统概述
（一）电网调度系统自动化的现状和前景
在科学技术不断发展的今天，电网调度系统已由最初单纯获取电力系统的数据转换为全面了解电力电网的运行状况，成为了能量管理系统。虽然我国科学技术水平在不断的发展，但是技术理论仍然不是很先进，导致电网调度系统的自动化和智能化程度仍然不是很高。因此，如何更好地运用现代科学技术，完善电力电网的智能调度系统，使电力电网的智能调度系统更加高效便捷，实现真正的智能，这将是电力系统的未来趋势。
（二）电力电网系统智能调度的概念
电力电网系统智能调度就是指调度系统可以对电力系统的电网的每个状态进行自动获取，综合了解其中的变化，协助电力调度员的管理，使电力调度员操作更加便捷精准，便于获取最好的方案，从而保证电网的安全运作。电力电网系统智能调度系统的功能不单单是基础的电力系统的稳态分析，在电力系统发生突如其来的故障时还应该具有一定的分析功能，可以及时帮助电力调度员解决故障，并且还应该可以兼容日益发展的运行系统。新型的电力电网系统智能系统比如今使用于电力系统中的调度系统更加复杂，更加庞大。新型的电力电网系统智能系统不单单需要电力系统中各个系统相互独立，却有相互统一，各个系统间可以互相帮助，除此之外，还要求新型的电力电网系统智能系统有兼容第三方软件的能力，该系统的最终构架应该是一种开放式的软件体系。
二、 人工智能在电网调度系统中的应用
（一）人工智能的概念
人工智能又名机器智能，融合了计算机科学、数理逻辑、控制论、信息论、神经生物学以及语言学等多门学科的知识理论，最终发展而成的一门综合性学科。人工智能的主要目标就是运用人类的智慧，使计算机系统日益的先进，逐渐使计算机系统表现出人类的一些基本智能行为。科学家进行了大量的科研实验，实验结果表明，人工智能技术发展的速度也越来越快，已经广泛地应用与各行各业，并发挥了显著的效果。不可否认，人工智能必将是未来的发展趋势。
（二）人工智能系统方法分类
二十世纪八十年代初，人工智能技术刚刚崛起，不断地应用于电力系统以及电力系统的相关行业中，主要原因如下：
1电力系统在当时那个年代就已经拥有了很大的规模，数据处理十分的繁琐，并且系统要求动态实时性，凭借当时的计算机水平根本没有办法快速获取计算结果，严重拖累了电力系统的工作效率。
2电力系统的非线性根本没有办法凭借当时的计算机水平建立出精确的线性数学模型。
3由于当时科学技术水平不是很发达，大多数人对电力系统不是十分了解最终导致电力系统行业中存在很多模棱两可的问题。
4由于当时科学技术水平不是很发达，很多电力系统的专家只能根据自己的经验对电力系统进行分析，根本无法运用精确的数学进行描述。与传统的计算不同，人工智能算法是以解决知识中所存在的问题的方法为基础，解决了传统计算方法的缺点。因此，人工智能应用于实际的电力系统中是十分必要的。
（三）人工智能在电网调度系统中的应用以及方法：
1 专家系统
在二十世纪六十年代，专家系统作为人工智能在电网调度系统中的应用的重要分支开始兴起，专家系统顾名思义，这个系统拥有极其接近人类思维模式的智能系统，可以很好地进行分析和推理，就犹如一些拥有丰富经验和渊博知识的专家，在特定的区域里凭借区域内固有的数据库对问题进行合理的分析，最终提出适当的问题解决方案。在专家系统应用于电力电网调度系统中，应该包括电网的管理、对电力系统进行综合的监测作用、对故障进行分析并及时提供解决意见等。
2 人工神经网络
人工神经网络顾名思义，就是一种类似于人类大脑的神经网络，人工神经网络可以对给与的信息进行适当合理的分析，并且处理，最终演变成数学模型，人工神经网络的本身就是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是一种逻辑表达方式。人工智能神经网络与人类的大脑十分相似，具有一定的自学和联想能力，可以快速地根据特定的规律推算出大致的结果。人工神经网络已经广泛应用于人工电力电网系统的动态控制与诊断、状态数据估计等很多的相关领域，并取得了一定的成效，而其中的人工神经网络的预测估计分析技术已经十分的完善。
3 遗传算法
遗传算法就是根据达尔文生物种族进化论中遗传机制和自然选择学机理的生物进化过程进行模拟最终获取相应的计算模型，遗传算法可以通过模拟自然进化过程分析获取最好的解决方案。具体方法如下：
（1）选取一定数量的候选集。
（2）根据一定的条件，计算出这些候选集的应用范围。
（3）根据计算所得的应用范围适来确定符合应用范围的候选集。
（4）加工处理符合应用范围的候选集，最终形成新的候选集。
在整个遗传学算法中，达尔文自然选择学机理中的“适者生存”一直贯穿始终，遗传算法凭借自身十分优异的计算和处理功能，已经广泛地应用于电力电网系统中。
4 Agent技术
Agent技术是一种智能计算实体，在分布式系统中拥有灵活性、主动性、反应性、交互性和自主性。Agent体系结构是一种自主行为实体，单纯凭借现今的计算机水平，很难准确对Agent体系结构进行描述，其大略可分为三种类型，是混合式体系结构、反应式体系结构和审慎式体系结构。如今，反应式体系结构是其中主要的研究对象，事件处理系统、方法集合和内部状态集组成了反应式体系结构。具备良好适应性和开放性的Agent技术作为在新一代调度自动化系统，发展前景不可小视。
对于同类发电机组而言，综合考量其安全性能、经济效益和环保指标等要素，可以分别表示出机组的可靠性能R、经济效益标准E、环境标准D，以及热电比例H，依次用a表示其权值。那么可以得出：I=a*（R+E+D+H），其中每个权值的和为1。
设定机组工作的经济程度与出力之间的关系为函数E（P），那么用来指代系统经济性能的公式可以表示成：E=E（P max）/ P max。
系统的环保性指标可以用单位排放的污染气体总量来表示；系统的热电比是将单位出力表示为热量数值，设定热电之间转化的关系函数H（P），那么可以得出：H=H（P max）/ P max。
（四）Agent技术的发展前景
分布式的Agent技术就是将能量管理系统模块封装成Agent，使智能电网调度拥有更强的自治性和可移植性，从而在一定程度上解决了智能电网调度的一些问题。现如今，学者对人工智能技术不断深入地研究，从而使其更加广泛地应用于电力系统中，并取得了一定的效果。在科学技术不断发展的背景下，Agent技术一定会拥有更广阔的前景。
三、 国内外电力电网智能调度系统的研究现状
在二十世纪九十年代，Dy-Liacco作为“现代能量控制中心”概念的创始人，十分全面地论述建立了电力电网智能调度系统的文献，在文中提到想要解决电力系统中存在的一些问题，应该用智能机器调度员替代人工调度员，除此之外，文中还提到要综合仿真培训和自动学习等功能，从而使电力电网自动运行。在我国，卢强院士最先提出了“数字电力系统”的概念，主要讲诉的是正常情况下电力电网智能调度系统对电力系统的监管的分析的功能等；华北电力大学的杨以涵教授则带领自己的科研组进行电力系统的研究，基于“数字电力系统”的概念，分析电力系统中电网会出现的故障，以及安全方面等进行了探讨，最终形成了建立以分析和解决电网故障的“调度机器人”的思维模式。
结语
综上所述，电力电网调度系统对电力系统而言是至关重要的，电力电网的智能调度系统是一个实时动态的系统，可以有效地进行分析和调控电力系统，当电力站发生故障时，电力电网的智能调度系统可以更加精准和及时地对故障分析和处理，更加快捷方便，可以更全面地了解电力电网的运行状况。本文对电力电网智能调度系统做了简单的介绍，对电力电网智能调度系统的具体应用进行了探讨，希望本文可以给相关电力电网工作者甚至是研究者带来一定的参考作用，使电力电网的智能调度系统更加完善，可以更好地应用于电力系统中。
参考文献
[1]狄以伟.面向未来智能电网的智能调度研究[D].济南：山东大学，2010.
在我国的科技发展领域，人工智能的出现带来了新的发展前景和发展动力。伴随着科技大发展的信息化时代的到来，现在涉及到人们生产生活的各个领域都开始实现了人工智能技术的研究和尝试性应用，通过实践应用表明，人工智能确实发挥了巨大的技术推动作用。本文从人工智能的概念入手，详细阐述了人工智能在计算机网络技术中的运用和未来发展方向，最后对人工智能的科技发展措施进行了完整总结。
【关键词】
人工智能；计算机网络技术；运用
引言
到目前为止，我国的很多领域都已经开始了人工智能技术的应用，人工智能的技术应用大大方便了我们的生活，同时，也实现了生产和服务领域的革新和进步，对我国整体的科技进步和发展发挥了重要作用。
1人工智能简介
1.1概念
人工智能是在近些年逐步兴起和开始被大家熟知的技术名词，人工智能主要应用在人工模拟操控以及实现人的智能性扩展和延伸，人工智能综合了相关领域的智能性技术、智能操作方法以及智能技术应用，属于一门综合性较强的技术类应用科学。属于一门独立的新型技术学科。人工智能主要的应用载体为计算机，通过技术研究尝试实现计算机实体发挥出人的智能，实现对人的智能性模拟应用，智能性延伸和扩展。从根本上来讲就是寻求高应用技能的计算机，通过科学的设计和新型的建造方式实现计算机应用系统的高智能水平发挥。人工智能的概念是以人类智能为参考的，主要的应用方法是利用人工技术，通过人类智能行为的计算机开发和引入，综合性研究的科学载体。近些年来，伴随着计算机软硬件的技术更新发展速度不断加快，计算机的实际应用速度和效率不断提高、实际的资源存储能力不断提高，同时，实际的网络技术普及促使电子类产品价格不断下降，许多人工无法短时间内快速完成的任务通过计算机已经可以轻松搞定，人工智能也由此拥有了更多的现实应用能力和基础。目前，我国的人工智能研究主要集中在三个重要领域，其中包括了智能化的接口设计、智能化的数据搜索以及智能化的主体系统研究[1]。
1.2接口技术研究
为了实现更加便捷自然的人工智能交流技术应用，智能接口技术的研究在近些年来越来越受到关注。数据的提炼和有效信息的挖掘技术需要从大量模糊和随机的数据中进行有效信息提取，从而实现对潜在和隐含信息中有价值数据的搜索和提炼的过程。所以，这一过程就需要搜索的主体具有一定的意念、选择性能力以及辨识方法，属于一个智能化的概念主体。同时具有明显的自主性特征。通过对人类大脑智能化识别以及模糊数据处理功能模仿，实现智能化计算机的应用。未来，人工智能将会在人工神经网络中进一步应用和普及，成为未来可具发展潜力的全新领域。在人工智能技术应用过程中，包含了语言信息自动处理、定理化的自动证明以及智能化信息检索和问题解答等等。所以，人工智能应用中人机关系的变化将会进一步对人们生活方式以及生产模式产生重要影响，成为整体信息技术发展的新方向和新课题。在新的发展阶段，人工智能也将拥有新的应用领域需要出现[2]。
2人工智能在网络技术中的应用
在网络安全领域，人工智能技术应用也逐步广泛发展起来。互联网信息时代人们的交流和联系日益密切起来。人们的生产生活也因此大为便捷。但是，信息交流沟通的便利性加大的同时也必然引起网络信息的安全系数降低，网络安全隐患多种多样。所以，人工智能技术的网络安全维护应用将成为重要的突破口，大大提高网络安全系数，同时实现网络安全性能的提高，对用户的信息安全进行充分保护。人工智能最突出的特点就是对于不确定性信息以及不可知性信息的理解以及整合能力较高，这些都是可利用在网络安全维护中的重要技术优势。能够很好的对入网访问者进行智能识别，提高信息的安全和稳定性[3]。同时，人工智能技术还可以很好的应用到计算机网络信息服务领域中，一般被称为智能信息处理技术，通过这一技术的融合可以有效提高人工智能的个性化任务设置，丰富实用方式，提高综合服务水平。在软件方面，各类新型开发工具都在不断应用，人工智能的领域化拓展速度不断加快，在硬件方面，技术革新带来了性能的不断提高，同时价格也在不断降低。
3结论
综上所述，我国的人工智能科学技术在很多领域的应用已经得到了很大的突破，科学技术与计算机网络都是在人工智能发展过程中得到自身应用拓展的重要组成。通过以人工智能计算机网络应用模式的分析和研究，进一步为人工智能的未来发展提供理论研究和参考价值。
作者：谷世红 毕然 单位：石家庄信息工程职业学院
参考文献
[1]熊英.人工智能及其在计算机网络技术中的应用[J].技术与市场，2011，02：20.
【关键词】智能化技术；电气工程；自动化
1、前言
人工智能特殊性是由于其具备三种能力：行为能力、感知能力以及思维能力，因而，人工智能发展的潜力无限大。电气工程自动化作为一门电气信息类的新兴学科，主要应用于信息处理、控制运动、管理及决策、电子电力的技术、工业过程的控制、检测及自动化的仪表与电子及计算机技术等领域。智能化技术的应用促进电气工程自动化学科尤其是自动控制的领域发展，提升电气设备的运行智能化，有效增强控制系统稳定的性能，是生产技术又一次巨大的革新。
2、人工智能运用的理论
人工智能概念在1956年的时候首次提出后，其发展的状态一直良好，并且逐渐形成以计算机为核心，包括哲学、医学、生物学、心理学、自动化、控制论、信息论与数理逻辑的综合性科学，其属于计算机科学中重要的分支，对智能本质有较好的阐述，且生产了与人类的智能机器相仿的机器，实现了多种研究。随着科技的发展与进步，计算机编程技术可模仿人类的大脑，例如分析、收集、回馈、处理以及交换信息，因而，计算机以模仿人类大脑的形式，在一定的程度上促进电气工程的自动化发展的步伐。在日常生产、分配、流通与交换中，均需电气工程的自动化控制，并且通过电气工程自动化的控制，可有效实现自动化电气工程，提高工作的效率，进而促使生产与工作总体的效率有所提升[1]。
3、人工智能的控制优势
对于不同人工智能的控制，需运用不同方式进行探讨，由于部分人工智能的控制器，例如神经、模糊、模糊神经以及遗传算法均属于类非线形函数的近似器；采用此分类有利于了解总体，以及促进对人工智能控制策略综合性的开发，以上人工智能的函数近似器具备常规函数的估计器不具有的优点。
首先，在多数情况下，精确了解控制对象动态方程是相对比较复杂的，所以控制器设计实际的控制对象模型，通常会出现许多不确定因素，例如参数变化与非线性时等，往往无法掌握新的信息。但人工智能的控制器设计，可不需参照控制对象模型。按照鲁棒性、响应时间与下降的时间不一样，人工智能的控制器可经过适当调整以提升自身性能，例如，在下降的时间上，模糊逻辑的控制器可比PID控制器还要快四倍；在上升的时间上，模糊逻辑的控制器可比PID控制器还要快两倍。同古典的控制器比较，人工智能的控制器更具备易调节的特点。尽管缺少专家现场的指引，人工智能的控制器也可以采取响应数据进行设计。
此外，还可由相应的信息以及语言等形式开展设计工作，人工智能的控制器一致性极强，输入陌生数据便可以出现很高的估测，还可忽视驱动器对控制器的影响。针对部分控制对象而言，尽管目前未采取人工智能的控制器，也能有良好效果，不过对其他控制的对象而言，不一定能产生良好的效果，因而，设计时需遵守具体问题应具体分析原则。在模糊化与反模糊化的过程中，若运用隶属函数、规则库以及适合模糊神经的控制器，便可精确进行实时的确定[2]。
4、智能化技术的运用
由人工智能的技术不断发展，运用智能化技术控制的领域也逐渐广阔，包含人工智能运用在电气产品的优化设计、控制及保护、故障的预测与诊断等方面。
4.1电气产品的优化设计
电气产品优化设计的工作是相对比较复杂的，其主要综合了两方面内容：理论学科的知识与经验知识。电气产品传统的设计方式主要是设计经验综合大量实验手段的验证，缺少相关技术的支持，效率比较低，工作量比较大，难以设计出科学合理的方案。由计算机技术迅速发展，以及人工智能的技术应用，电气产品设计逐渐从手工转入计算机辅助的设计，从一定程度上而言，减少产品从构思至设计至生产时间，并使得设计逐渐迈向智能化、优质化以及高效化的时代。
在人工智能的技术运用在优化设计中，主要有两种主要方法：遗传算法与专家系统。遗传算法特征是直接操作结构对象，具备内在隐并行性与全局寻优的能力；可指导优化与自动获取搜索空间，以及自行调整搜索的方向，不需标准的要求。这些遗传算法的特征特别适合产品的优化设计，进而其广泛运用在电气产品人工智能的优化设计之中。专家系统运用于计算机技术与人工智能的技术，主要是依据某领域的一个或是多个专家提供经验与知识，进行合理的判断与推理，模仿人类专家决策的过程，以此处理需人类专家处理复杂的问题，并且其更是产品的优化设计重要的方式，但目前尚处于研究的阶段，实际的应用比较少，未来的发展前景较大。
4.2故障的诊断
电气设施故障具备非线性、复杂性以及不确定性等特征，运用传统方式进行的诊断效率较低、准确率低。人工智能的方式引进极大提升了故障的诊断准确率，而人工智能的技术运用在故障的诊断方式主要有三种：神经网络、模糊逻辑以及专家系统。例如，运用人工智能的技术，对电动机与发电机进行故障诊断的时候，结合神经网络与模糊理论，不但保留故障诊断的模糊性，更结合神经网络的学习能力强优势，共同对电机故障进行诊断，极大提升了故障的诊断准确率。
4.3人工智能控制技术
人工智能的控制技术将是未来生产的发展趋势，并且目前在电气工程的自动化方面也已广泛运用。控制的方式主要有模糊的控制、专家系统的控制以及神经网络的控制，主要运用的方面是：记录故障且实行在线分析；采集及处理全部模拟量与开关量实时的数据；实时智能的监视各个主要的设施与系统运行的状态；通过鼠标或是键盘达到控制系统的目的[3]。
5、小结
总而言之，人工智能的理论是经过对人的智能实行模拟、开发与延伸实现的理论，其体现电气自动化的特点。因而智能化技术运用于电气工程的自动化中，可发挥巨大的作用，促进电气优化的设计，及时诊断故障，并且还可实现智能控制，不断提升电气工程的效率，更好地服务于社会。
参考文献
[1]娅.智能化技术在电气工程自动化控制中的应用[J].科技致富向导，2012（27）：217-217.
一、芯片
据人工智能协会的《中国AI创新应用白皮书》显示，从1986年到2007年，全球单日信息存储能力增加了约120倍，在数据生成量方面，预计到2020年，将达到44ZB，是2009年的44倍。数据量的成倍增长，伴随的是芯片行业的蓬勃发展。
在这条赛道上，有智能设备厂商、云计算厂商、传统芯片厂商。苹果、微软和谷歌都在开发自己的处理器，应用于人工智能和其他的工作负载，其目标是实现在没有云处理的情况下压缩算法。大数据、人工智能以及高性能计算和分析越来越趋向于利用GPU。这一趋势使英伟达成为重要玩家，同时，也为AMD注入了新的活力。英特尔将其布局从个人电脑转向数据中心和物联网。
此外，一些更加垂直细分的初创公司的表现同样不容小觑。近期，寒武纪、地平线、深鉴、Kneron、鲲云科技等人工智能芯片公司相继获得融资，新一代计算芯片可以提供更强大的计算力，同时在集群上实现的分布式计算能够帮助人工智能模型在更大的数据集上运行。
二、智能音箱
相对于传统音箱而言，智能音箱不仅是音响产品，同时是涵盖了内容服务、互联网服务及语音交互功能的智能化产品，不仅具备WiFi连接功能，提供音乐、有声读物等内容服务及信息查询、网购等互联网服务，还能与智能家居连接，实现场景化智能家居控制。
也因此，2017年成为了“百箱大战”的一年，智能音箱的炙热战火从国外烧到了国内。目前国内切入音箱市场的公司主要有三类：
一是以喜马拉雅“小雅”为代表的内容基因的公司，他们和“传统音箱”最为接近，但内容的智能播放提升了用户在聆听场景下的交互体验。二是包括Rokid、出门问问、Broadlink等在内的“智能公司”，在他们的产品里，音乐内容只是众多功能之一，更多的亮点在语音交互、连接智能家居上。而第三种则是小米、阿里、京东、联想等“大公司”，他们背后是有庞大的商业生态。
三、医疗影像
今年11月15日，科技部公布了首批国家新一代人工智能开放创新平台名单，其中，就包括依托腾讯建设的医疗影像诊断平台觅影。
AI+医疗是近年来资本投资和企业拓展新业务的热点，这其中又以医疗影像为甚原因有两点：医疗影像是所有大病诊疗的入口和基础，放射科医生是医疗行业最短缺的人员之一；人工智能技术爆发的核心——深度学习，正好最擅长分析影像类数据。如此，使得影像识别技术成了最有可能在医疗领域率先落地的技术。
短期来看，目前AI+医疗影像的商业模式一定是To B，并且在竞争初期，渠道为王；从长期来看，To C也有很大的商业机会，随着技术的成熟，未来病人可以自由选择AI医疗商的产品进行服务。
四、安防
就目前来说，安防本身具有两大特性，第一、在传统的以视频为主的安防行业中，经过多年的发展，已经积累了大量的数据资源，满足了人工智能基于大数据为基础的算法模型训练的要求；第二、安防行业中事前预防、事中响应、事后追查的特性刚好吻合了人工智能的算法和技术。
也就是说，目前AI在安防领域的应用主要通过图像识别、大数据及视频结构化等技术进行作用的。而从行业角度来看，主要在公安、交通、楼宇、金融、工业、民用等领域应用较广，其中以公安应用最为核心。另外，AI+安防在提前预防犯罪，和保障社会安全方面也起到了非常重要作用。
目前来说，虽然AI在安防领域的应用有着很好的前景，但还没有达到真正实用的阶段，应用中存在诸多的问题需要不断完善和解决，比如环境适应性差、场景理解受限、人脸识别准确率等等问题。
五、语音交互
2017年，很多业内专家都认为，“语音”将会成为下一代人机交互的主要方式。其原因有三：
首先，语音交互更为自然和方便；其次，语音交互相对于文字交互模式而言，能够解放人们更多的感官；第三，基于智能语音交互，不需要对APP、浏览器进行点击操作，而是直接通过语音操作的特质，使其能够凌驾于浏览器、APP等其他应用的入口之上，成为一个新入口，而这个入口，将会变革更多的产业，诸如信息搜索、分发。
涉及语音交互的公司包括人工智能机器人厂商、人机交互技术和渠道提供商，以及基础平台支撑和关联技术提供商：
1、人工智能机器人厂商 主要包括小i机器人等智能机器人厂商，同时还有清华、中科院等人工智能技术研究院校和科研院所。 2、人机交互技术或渠道提供商 包括科大讯飞、捷通华声、车音网、思必驰等语音技术提供商，以及短信(移动、电信、联通)、QQ等服务提供商。 3、基础平台支撑和关联技术提供商 包括IDC、云计算平台、数据挖掘等技术提供商。
六、融资/收购
大势所趋下，无论是国内还是海外市场，科技巨头正在以内生式AI领域的研发，和外延式的直接投资、或收购AI领域的创业团队等方式在AI领域进行积极部署。而巨头们收购企业的原因，不外乎争夺团队、专利、人才，同时，也是对自身业务的补充，以及为了公司在今后技术生态里的布局和站位考虑。
除了收购，2017年形成的另一个热浪是融资。我们来看今年发生的融资大事件：
2017年2月，三星、英伟达联手投资了AI智能语音助手公司SoundHound，这家公司以语音识别与搜索技术获得了7500万美元的投资；2017年3月，蔚来汽车以自动驾驶、辅助驾驶获得了来自IDG资本、高瓴资本等投资方6亿美元投资；2017年3月，Geek+科技以智能机器人技术获得了火山石资本等投资方1.5亿美元投资；2017年4月商汤科技以计算机视觉技术获得了赛领资本6千万美元投资；2017年5月，深鉴科技以处理器/芯片获得了高榕资本等投资方数千万美元的投资；2017年10月，地平线机器人获得由英特尔投资、嘉实投资等资本方近亿美元A+轮融资。
七、人才流动
请戳图！
八、政策
自今年7月国务院《新一代人工智能发展规划》后，各地区都在从不同层面加强人工智能相关政策的部署。今年10月，北京市正式印发《中关村国家自主创新示范区人工智能产业培育行动计划(2017—2020年)》；11月14日，上海市《关于本市推动新一代人工智能发展的实施意见》，提出到2020年，重点产业规模将超过1000亿元。11月18日，有“中国光谷”之称的武汉东湖高新区，出台全国首个区域性《促进人工智能产业发展的若干政策》，并《东湖高新区人工智能产业规划》，提出未来三年将每年设立不低于2亿元的人工智能产业发展专项资金。
同时，也了“国字号”的人工智能开放创新平台。11月15日，科技部宣布成立新一代人工智能发展规划推进办公室，并公布首批国家新一代人工智能开放创新平台名单：依托百度公司建设自动驾驶国家新一代人工智能开放创新平台，依托阿里云公司建设城市大脑国家新一代人工智能开放创新平台，依托腾讯公司建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台，依托科大讯飞公司建设智能语音国家新一代人工智能开放创新平台位列其中。
迹象表明，人工智能政策正在从中央传导至地方，AI政策自上而下开始发酵，我国已经进入AI产业的“黄金窗口期”，预计未来将有更多地方的政策文件出台，从而形成多点齐放的局面。
九、智能制造
波士顿咨询在一份名为《工业4.0——未来生产力和制造业发展前景》的报告中明确指出，以云计算、大数据分析为代表的新技术将为中国制造业的生产效率带来15%—25%的提升，
智能制造，是在基于互联网的物联网意义上实现的包括企业与社会在内的全过程的制造，把工业4.0的“智能工厂”、“智能生产”、“智能物流”进一步扩展到“智能消费”、“智能服务”等全过程的智能化中去，只在这些意义上，才能真正地认识到我们所面临的前所未有的形势。
这一年来，各大制造企业为了重塑自身在制造业的全球竞争优势，在各层面高度重视智能制造，并相应启动了一系列针对基于模型的企业、网络物理系统、工业机器人、先进测量与分析、智能制造系统集成等智能制造关键要素的计划和项目，以对“AI+制造”的新竞争力形成进行系统支持。
十、场景创新
关键词 车辆自动驾驶；人工智能；应用实践；智能汽车
中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2017）182-0080-02
车辆自动驾驶系统是改变传统驾驶方式的重要技术类型，但仍旧处于研发测试阶段，并未展开全面应用。车辆自动驾驶系统主要是由感知部分和控制部分构成，控制部分主要完成对车辆的控制，促使车辆按照设计的线路展开行驶，而感知部分则是对路线中障碍进行识别，促使车辆进行规避，保障车辆安全。然而现阶段，车辆自动驾驶的感知部分却存在一定的瓶颈，制约车辆自动驾驶系统的功能。基于此，本文对车辆自动驾驶中人工智能的应用展开分析，具体内容如下。
1 车辆自动驾驶现状分析
车辆自动驾驶是借助网络技术相关算法、高敏感度的传感器和相关信息采集设备，综合的对车辆行驶过程中路况信息进行采集，由信息处理部分完成对车辆行驶过程中采集数据的分析，再由控制系统完成对车辆前进、后退和停止等动作进行实施，可有效改变传统车辆的驾驶方式，在提高车辆驾驶有效性的基础上，可以解放驾驶人员的双手，并达到降低交通事故发生几率，达到智能化汽车的构建。
近年来，以百度、谷歌为首的行业，致力于人工智能技术应用车辆自动驾驶系统中，于2016年谷歌将无人驾驶的汽车测试到城市，并于2016年12月无人驾驶汽车项目剥离为独立的公司waymo，完成对车辆自动驾驶的研究，该公司的基于自动驾驶的车辆的自动行驶的距离>1.61×106km，并获得大量的数据。
较比国外的车辆自动驾驶的自主研究形式，国内主要选择汽车厂商与科研所高校等联合研究的方式，主要有一汽、上汽、奇瑞等，均投入一定资金和研究力度，致力于研发可无人驾驶的智能汽车。同时，网络技术和算法技术、硬件技术的不断成熟，为车辆自动驾驶提供了基础，对智能汽车的构建具有十分积极的意义。
随着世界各类尖端行业重视到汽车自动驾驶大有可为，逐渐加大对车辆自动驾驶的研究，并将具备车辆自动驾驶能力的汽车作为未来汽车市场的主要方向，促使汽车可以在自动驾驶的状态下，完成对复杂环境的驾驶，达到高度自动化驾驶的效果。
2 人工智能在车辆自动驾驶中的应用
人工智能是计算机科学的分支之一，所包含的领域较多，涵盖机器人、语言识别、图像识别等，随着人工智能研究的不断深入，人工智能逐渐应用到各个领域中。将人工智能应用到车辆自动驾驶中，可以对车辆自动驾驶的瓶颈进行突破，推动车辆自动驾驶的早日实现。
2.1 基于深度思考的人工智能
车辆自动驾驶系统对基于深度思考的人工智能进行应用，深度思考是一种机器学习的算法，可完成多元非线性数据转换、高级数据概念模型的构建，促使车辆自动驾驶系统的感知部分发生转变。具体的基于深度思考的人工智能学习结构，有深度神经网络（DNNs）、卷积神经网络（CNNs）、深度信念网络等，在具体的车辆自动驾驶系统中，完成对车辆的视觉、语言等信息的识别。苹果手机编制程序专家George？Hotz创建的企业，构建的基于卷积神经网络的自动驾驶车辆，并借助人工智能实现车辆训练。在具体的车辆训练过程中，选择激光雷达作为主要视觉装置，完成周边环境的精准三维扫描，进而实现对周边环境的识别，且可以完成对车位置信息的报告。
2.2 基于人工智能解读的仪表板摄像头
选择以帕洛阿尔托为基地的NAUTO使用的prosumer相机中发现的各类图像传感器，并运用运动感应器、GPS等，转变激光雷达传感器昂贵的情况，达到降低车辆自动驾驶的感知成本，并有效完成对周边地形的识别。借助NAUTO系统，不但能够完成对道路前方情况的识别，还能对车辆内部的情况信息进行采集，车辆乘坐人员可以根据面部表情、手势和语言完成对车辆的控制，达到改善人机交互界面。
2.3 基于人工智能的尾刹
现阶段，汽车辅助系统不断发展和完善，切实应用到车辆中，基于人工智能的ADAS技术，配合ACC（自适应循环）、LDWS（车道偏移报警系统）、自动泊车等系统的应用，使得目前车辆具备良好的自动能力。而ADAS技术的应用，可以使得汽车在具体运行中如果前方存在车辆或是前方存在障碍物不能绕过的情况，借助ADAS技术的应用，可以实现自动刹车，进而保障车辆的行驶安全。
2.4 感知、计划、动作的agent结构应用
车辆自动驾驶系统中对人工智能进行应用，对改善自动车辆驾驶的效果显著，改善车辆自动驾驶的效果。
借助知识库的十二构建，可以给予自动驾驶行驶过程中的地理信息、电子地图、交通信息和相关法律法规这些内容。且这些知识主要是以知识的形式展示，并借助知R推理中的A算法，可以有效完成对下一个被检查的结点时引入已知的全局信息进行解读，达到对最优路线的选择，获得可能性最大的结点，继而保障知识所搜的效率。借助感知―计划―动作agent结构的人工职能，可以将车辆自动行驶的速度分为3个档次：High、Middle、Fast，转向角度为7等，分别为0°，±10°，±20°，±30°。且可以完成对各类障碍的规避。
3 车辆自动驾驶中人工智能应用的相关问题
1）车辆自动驾驶具有良好的发展前景，而人工智能的应用，进一步优化了车辆自动驾驶系统的功能，达到减少错误的情况，借助人工智能尽可能降低各类错误的存在，规避自动驾驶风险的存在。需不断加强对人工智能的研究和分析，促使人工智能和车辆自动驾驶有机的结合，为智能汽车的构建奠定基础。
2）人工智能应用时，需要对车辆电脑程序和信息网络的安全系数进行控制，避免非法入侵对车辆造成不利影响，进而导致安全隐患的发生。
3）人工智能在具体的应用中，需要对预测和回应人类行为的问题进行处理，进而增加自动驾驶车辆与人的互动。
4）基于人工智能的智能汽车定责的法律问题，国家需要建立相关的法律法规，不断完善车辆自动驾驶的相关立法，完成对各类问题的处理，提升法律的适应性。
4 结论
分析车辆自动驾驶的现状，再详细的对人工智能在车辆自动驾驶的应用，再解读基于感知―计划―动作agent结构的人工智能的具体应用，并分析人工智能在车辆自动驾驶中应用的相关问题，为推动车辆自动驾驶的水平和智能化水平提供基础，达到改善人们生活的效果。
参考文献
[1]黄健.车辆自动驾驶中的仿人控制策略研究[D].合肥：合肥工业大学，2013.
[2]谢基雄.探析人工智能技术对电气自动化的实践运用[J].电源技术应用，2013（9）.
[3]禹昕.人工智能在电气工程自动化中的运用实践研究[J].工程技术：全文版，2016（12）：00247.
[4]余阿东，陈睿炜.汽车自动驾驶技术研究[J].汽车实用技术，2017（2）：124-125.
关键词：人工智能；自动化控制软件；交互模型
人工智能是一种新兴技术，是在控制软件自动化操作的基础上，通过模拟人类行为，将简单重复的工作进行模块化，并根据智能化模糊实现较高的容错率，从而有效替代人工操作的一门技术。在科技的不断发展下，人工智能已经广泛应用于社会的各个方面，极大的促进各行各业发展。但是从目前我国整体发展看，人工智能的应用还处于比较低级的阶段，为了促进自动化控制软件的高效率应用，进一步解放人工，提高生产力，需要在自动化控制软件优化人工智能交互流程，构建一种新的控制交互模型，使自动化控制软件能够最大限度利用资源，更加科学有效的实现目标任务，节省人力资源成本。自动化控制软件中人工智能交互模型研究是一项涉及计算机软硬件、人体工程学、心理学、信息学等多门学科，经过长期发展，已经具有了基本成效，主要有多通道交互、以逻辑程序设计交互、以用户为中心等交互方法，各有优势领域。在未来还需要不断进行研究，实现人工智能在自动化控制软件中的高效应用。
1人工智能工作原理
人工智能虽然已经在人们生活的各个方面得到广泛应用，但是作为一种高新技术，人们对它的了解还不够深刻，在人工智能的利用上也是简单的实现自动化和智能化操作等功能，还处于比较起步的研究阶段。人工智能的最终目的是通过科技实现一种类似于人类智能的反应逻辑程序，目前对人工智能的研究集中在语言识别、图像识别、数据分析、自然语言处理等方面，虽然现在人工智能发展还比较低级，无法自主解决复杂问题，但是随着科技发展，人工智能也将会在外部接受声音、画面信息输入等集成众多感知系统，结合内部神经网络工程计算，形成具备超机械能力的智能化操作。从当前的人工智能理论看，其工作原理是通过基础元件模拟人类神经网络，涉及数理逻辑、仿生学、自动化、生物学、心理学、语言学和哲学等多门学科。最基本的人工智能的实现需要软硬件协同工作，而实现人工智能交互则要求感知生物信息特征和输入信息，利用大量基础数据进行分析。由于交互存在各种各样情况，并且内容和特点各不相同，数据处理和分析十分复杂，交互反馈的精确程度较差，因此，有必要在自动化控制软件的应用中设计人工智能交互模型，优化数据处理和反馈。
2人工智能技术在自动化控制软件中的优点
2.1控制不定性参数
在自动化控制软件中，常见故障是由于数据错误导致系统计算出现偏差，造成突出故障，而数据作为计算内容必须十分精准，软件才能正常运行，对此应用人工智能技术，可以有效避免此类突发性问题。人工智能是借助工程元件模拟人类神经，下达相对指令，并对反馈数据进行分析，建立误差区间校正，可以在交互时减少不定性参数造成的影响，使得在交互过程中更具准确和智能。对比人工操作以及自动化控制，人工智能技术的安全程度更高，稳定性更强，并且在未来成长空间也更大。
2.2有效降低人工成本
人工智能的发展本身就是为了降低人工操作，解放人力资源，节省人工成本。在人工智能应用中，可以对相对复杂的情况进行准确应对，依据目标反馈信息，进行分析，并模拟人类神经系统反馈处理结果，达到预期目的。例如在极端环境中救援任务，人类由于环境恶劣无法进行的任务，可以由人工智能程序控制的机械进行救援，不受环境、位置和空间影响，在具体生产生活中，也能够有效替代人工，现在发达的物流体系，便借助了人工智能进行包裹分类和运输，极大便利人们生活。
3构建自动化控制软件的人工智能交互模型
3.1多传感器数据融合
人工智能的实现需要对现实信息进行采集分析，这就需要多个传感器共同工作，实现数据互通融合。具体可以使用关联分析进行数据计算，根据各个传感器之间数据影响系数，对传感器之间进行关联计算，融合数据，首先是判断传感器之间的数据组异同情况，确定每一个传感器的具体参考数列，并比较其他传感器数据，分析出数据的接近程度，为了确保在不同运行模式下，实现融合数据准确性，需要通过主成分分析法计算权重，代入样本指标、综合变量个数与方差矩阵来获取影响系数。
3.2构建人工智能交互架构
交互架构的构建用到了以下几种表示方法：（1）框架表示，是系统性整体性的表示方法，主要用于过程性表达，能够将抽象对象转换为有序数组，但是需要的节点较多，维护和优化程序繁琐。（2）网络语义表示，实现不确定性表达方式，模块性清晰直观，通过替换字符串构建模型，但是后期修改困难，工程量大。（3）产生表示，根据事物关系进行表达，联想性好，但是表示范围较小。（4）空间状态表示，用于结构知识表达，具备很强的适应性和概括性，但是个性化突出，难以通用。通过以上表示方法构建的人工智能交互架构，包含了表示模块、接口模块、控制模块三部分，其中表示部件又包括了动作转化部件、词语反馈部件、管理输入设备部件、生成图形部件以及生成屏幕部件。接口模块对应应用API接口，通过固定模块对计算机内部程序运行结果进行数据交换和使用，该模块能够对输入信息进行分析，判断其语句规则，分析类型和需求。控制模块对用户请求进行数据传输和检验，具有协调用户和程序的作用。
3.3人工智能交互模型的构建
在交互构架的基础上，通过自动化控制软件，实现数据管理、图像识别、通信控制等功能，从而建立人工智能交互模型。为了确保模型功能完善稳定，需要在模型中集成数据库模块、图像处理模块、管理交互数据模块、管理通信指令模块、管理交互者模块、语音模块、管理用户模块以及登录模块等功能。各个模块负责对应功能的实现，操作数据库模块的主要功能是将各个模块的数据进行存储和数据交互，包括界面层、逻辑层、访问层。图像处理模块可以对图像进行存储、压缩和采集。管理交互数据模块主要对人工智能在交互过程中的数据信息进行记录、分析以及处理。通信指令模块负责对交互中的通信指令与通信数据进行管理。管理交互者模块面对用户，负责用户个人信息的记录与管理。语音模块能够根据用户需求分析语音内容，并提供交互结果的语音反馈。管理用户模块则主要负责管理、记录用户信息，并设置权限来管理用户账户。登录模块控制用户登录权限，确保用户使用软件的合法性，同时还能够确保模型数据真实有效性。
3.4人工智能交互模型应用结果对比分析
根据交互模型构建结果，对人工智能在交互模型中的应用结果进行具体分析。应用过程中计算机硬件方面主要针对网卡、显卡、CPU、内存、硬盘等硬件，选用当前主流配置。软件则构建数据库、使用主流编程语言和网络服务器。并将基于组织符号人工智能、基于偏好度模型人工智能和基于定制模型人工智能，与本文设计的基于自动化控制软件的人工智能交互模型进行人工智能语言交互对比实验。根据结果分析可知，本文设计的人工智能交互模型能够准确读取用户需求，并反馈适合的信息，在语言交互方面优于其他类型人工智能交互。
O2O+人工智能
索引真实世界
随着移动互联网的普及，越来越多的用户选择使用终端通过互联网来享受服务。这种服务，被业界人士称之为O2O（Online To Offline），是指通过线上营销和线上购买，带动线下经营和线下消费。
在百度世界大会上，李彦宏发表了主题为“索引真实世界”的演讲。他认为，在过去的一年中，最火的互联网领域就是O2O，越来越多和大家生活服务密切相关的活动，已经可以实现从线上到线下的连接。对此，李彦宏举了个例子说明：“比如说电影行业，今天中国每100张电影票当中有55张是从网上下单预订的，而电影行业在美国渗透率只有20%，也就是说100张电影票中只有20张是网上订票。”由此，他认为，在很多O2O的领域，中国互联网已经走在世界前列，所以在这方面就需要、同时也应该有很多创新，尤其是技术创新出现。
在分享了对移动互联网线上服务爆炸和用户个性化需求如何满足的思考之后，李彦宏宣布，在最新的手机百度6.8版本中，重磅推出谜书画搜索服务智能机器人助手――“度秘”（英文名：duer），用机器人秘书的方式开启智能服务的时代，而这些服务，是在广泛索引真实世界服务和信息的基础上，依托百度强大的搜索能力及其开发的智能交互技术来实现的。据了解，作为智能化的机器人应用工具，度秘能够与用户发生多轮对话，并能基于上下文理解用户的意图。它还能获取生活服务。
在2015年初，李彦宏在人大提案中曾提出“中国大脑”的概念，建议将人工智能提升到国家战略高度。在“互联网+”的大背景大环境下，人工智能的推动与发展更显得顺理成章。至此我们会发现，度秘开启了O2O的一个全新模式――利用人工智能，帮助甚至是引导用户来实现服务。
在大会现场，李彦宏演示了与已加载度秘的小度机器人的模拟服务互动过程，比如寻找餐厅下单定位和预定儿童影票，全程体验流畅且便捷，实现了用户与互联网的自然交互。同时李彦宏还强调，度秘不仅仅是百度最新的产品，它更多的是一种能力，在移动互联网时代，任何一种App都可以将度秘这种能力连接进去。
由此看来，在连接人与服务上，人工智能+O2O已经成为百度的核心竞争力。
打造智慧云
跻身公有云市场
在2014年召开的第九届百度世界大会上，百度了开放云策略。在短短的一年以来，百度开放云的产品线从基础的IaaS平台到数据分析和CDN服务，从大规模的机器学习、大数据智能服务到多个整体解决方案，至今已扩展至23款产品，这其中包括了14款云计算产品和9款大数据、人工智能产品。
在本届大会的百度开放云分论坛上，百度开放云总经理刘炀表示，百度开放云将开放云计算、大数据和人工智能等灵魂技术，从开发者市场走向行业市场，助力各行各业的合作伙伴实现更好的连接，为行业提供一朵“智慧”的云。
当日，百度开放云还宣布开放6款通用解决方案，以及面向教育领域、大数据领域、移动互联网领域等4套行业解决方案。
随着“互联网+”的出现，新的产业升级和变革正在酝酿，当今世界正面临着由技术突破带来的全行业升级，刘炀表示，云计算、大数据和人工智能带来了三个“重新定义”：第一，云计算重新定义了IT，改变了企业所需要IT资源的拥有与供给方式，互联网级的资源管理平台彻底改变了传统企业的IT模式，为新的商业创新提供了可能；第二，大数据重定义了资产，相较于以往的重资产，企业在经营中不断生成的数据将成为企业未来继续生存并保持竞争力的砝码；第三，人工智能重定义了效率，通过语音、图像、视频、自然语言识别和智能处理等技术，传统的计算机具备了更为强大的能力，工作效率得以大幅提升。
而基于以上三个重新定义，百度开放云的重新堆栈也分为3层：最下面一层是云计算层，其上为大数据应用层，大数据之上则为人工智能层。这也体现出百度开放云的特色：以人工智能为核心，以大数据为手段，以云计算为平台，为用户带来新的业务创新体验。
而事实上，就百度而言，不论是百度搜索、百度地图、百度贴吧还是度秘，其业务是由云计算、大数据和人工智能驱动的，底层也是由这三种技术在支撑。“这些技术没有行业属性，各行各业都可站在这些技术的肩膀上，充分使用云计算技术解决IT问题，用大数据技术产生更多资产，用人工智能技术大幅度提升系统效率。”刘炀表示。
构建互联网金融新生态
一切都能和互联网挂钩的时代，在金融这个与生活息息相关的领域也发展的如火如荼。移动互联网与人工智能技术的发展已经深深影响了消费者需求和商业模式，唯有与互联网行业融合，借助互联网平台创新商业模式，才能提升运营与资本效率，达到经营效益最大化。
在百度世界大会的金融分论坛上，百度总裁张亚勤提到：“金融是互联网渗透最快的领域之一。一方面它是个垂直行业，另一方面金融也是一个工具和杠杆，可以帮助撬动其他3600行。百度在互联网金融领域要做的，就是连接人与金融服务，打造普惠金融，服务并带动3600行的发展。”
关键词：高新技术；采油工程；应用现状；展望
在市场经济迅速发展的现代化时代背景下，石油在我国各行各业中的应用范围不断扩大，同时，我国的工业生产、社会生活、交通运输等方面，对石油资源的需求量也在不断增加，基于这样的原因，采油工程面临着更加严峻的挑战。现阶段，采油工程中，各种高新技术的应用，为降低采油成本、提高采油效率做出了重要的贡献，必须加强对高新技术的进一步研究与应用。
1采油工程中各种高新技术的应用现状
1.1微生物技术在采油工程中的应用现状
微生物技术作为一项高新技术，近年来在我国采油工程中的得到了非常广泛的应用，相比较于其他技术，其具有反复使用率高、操作性好以及成本低的显著优势。现阶段来说，微生物技术在降低石油粘度、低渗透驱油以及清蜡等方面发挥着良好的效果，与化学试剂相比，微生物技术也更加有效，对生态环境造成的污染相对较小，可有效保护地层环境、原油品质，有利于实现采油工程经济效益与社会效益的提高。优良菌种培养上的问题，严重制约着微生物技术在采油工程中的广泛应用，同时，为了实现微生物技术的良好发展，必须提高其精确性与科学性。
1.2人工智能技术在采油工程中的应用现状
随着石油产业信息化、智能化程度的不断加强，近年来，采油工程中越来越注重对人工智能技术的发展与应用[1]。人工智能技术主要由硬件、编程、网络、计算机以及信息技术等多种科学技术构成，其在采油工程中的应用，能够改变现阶段存在的井下不可控的局面，在计算机程序的控制下，利用零部件或机器人，便可以实现井下操作的可见即可得。例如，井下存储测试便是依托人工智能技术而研发的，通过网络实现感应设备、传感器之间的有效连接，收集传感器数据的同时，计算机芯片能够进行实时监控，并将数据存储起来，进行相应的计算与测试，最终得出最优操作方案。
1.3纳米技术在采油工程中的应用现状
纳米技术指的是，在驱油过程中使用新兴纳米物质材料的一种技术，采油工程中应用较为广泛的是纳米MD驱油膜[2]。通过利用这种技术而生产出来的产品，相比较于普通的表面活性剂，驱油膜有很大的不同之处，呈现的状态为“非胶束”。其是由水溶液聚合物所构成的，主要包括生物酶、大分子以及蛋白质等，通过利用水这一介质，可以产生非常高的静电排斥效果，从而有利于降低岩石表面与石油之间、石油分子之间的粘附力，从而有利于降低石油开采难度、提高石油开采效率。1.4热超导技术在采油工程中的应用现状热超导技术是一种建立在热超导物质基础上而兴起的新兴技术，对一些物质进行相应的特殊处理后，使其热阻无限接近于零，实际应用过程中，将复合化学剂注入封闭导管，这时，导管两端会出现受热不均现象，其中的介质迅速出现相变，形成气体分子状物质，从而带动原油在管道内加速传递，这就实现了采油效率的有效提高。
2采油工程中高新技术的应用前景与展望
采油工程中，应用比较广泛的主要有微生物技术、人工智能技术、纳米技术以及热超导技术等高新技术。同时，在实际应用过程中，也取得了一定的成功经验，并逐渐发展成熟，基于此，这四种技术也是接下来发展过程中的重点。与传统采油技术相比，高新技术具有一定的先进性与良好的优势，但不可否认的是，这些高新技术也有着一定的缺点与不足之处，主要表现在，应用领域、适用范围相对较小[3]。高新技术之所以称之为高新技术，关键在于“新”，这也就代表着，其尚存在一些不完善、不成熟之处。以人工智能技术为例，其在实际应用过程中，不仅要充分考虑原件的构成材料，还要全面考虑信息技术、计算机的局限性，这就严重制约了人工智能技术的普及应用。与此同时，高新技术应用规模普遍较小，相比较于传统技术，高新技术通常情况下是针对某一油井或者是某一油田进行作业，无法实现大规模普及应用。但是，从未来的发展前景来看，高新技术有着广阔的应用区间与旺盛的生命力。石油是一种矿石能源，具有不可再生性，因此，必须实现对石油资源的充分利用，避免出现不必要的资源浪费，以确保社会效益的最大化。传统技术往往需要较高的成本，从而降低了采油工程的经济效益与社会效益，而在采油工程中利用高新技术，便可以同时改善这两个问题。如，纳米橡胶产品的应用，可以实现分隔器耐磨性的加强，有利于延长井下工具的寿命，从而能够降低维护费用，减少采油成本。
3结语
综上所述，就现阶段的情况来看，采油工程中，应用比较广泛的主要有微生物技术、人工智能技术、纳米技术以及热超导技术等高新技术。这些高新技术在采油工程中的有效应用，有利于降低采油成本、提高采油效率，从而能够实现采油工程经济效益与社会效益的提高。
参考文献：
[1]朱信博.浅谈高新技术在采油工程中的应用现状及展望[J].石化技术,2017,(03):282.
[2]张云鹤.新技术在采油工程中的应用及展望[J].石化技术,2017,(01):227.
关键词：地形测量；测绘技术；现代自动化
地形测量是地形图测绘作业，对地球表面地物、地貌、地形在进行投影和高程测定，并按照一定比例进行缩小，用注记和符号的方式绘制成地形图的工作。随着现代化程度的提高，传统的测绘技术已经不能满足现代化地形测绘，因此催生了现代自动化测绘技术。笔者根据多年的地形测量经验，分析地形测量与现代自动化才会技术的关系，探讨地形测量中的现代自动化测绘技术和发展前景。
一 地形测量与现代自动化测绘技术的关系
首先，改变了地形测绘方式，现代自动化测绘技术使测绘更简单。传统地形测量方法需通过大量的人力和测量工具根据实际的地形进行测量，财力和物力的成本花费过高，且人工测绘的地形图不够精确，工作也非常繁琐。而随着现代自动化测绘技术的发展，逐渐替代了传统的测绘技术。现代自动化测绘技术利用先进测绘仪器，测绘人员不用进入实地测绘，而是利用测绘仪和遥感系统，通过计算机运算实现测绘。同时，现代自动化测绘技术可自动生成地形图，避免了人工绘制地形图的弊端。可以说，现代自动化测绘技术在地形测量中的应用，改变了地形测绘的方式，使现代地形测绘变得更为简单。
其次，精确了地形测绘数据。地形测绘的目的是为城市规划、制定战略提供较为精确的数据信息，为国家提供可靠的地理资料。因此，地形测绘对于数据的精确度要求非常高。而传统的测绘技术测量出的数据精确度较差，给国家的规划造成了很大的影响。现代自动化测绘技术通过精密仪器和智能绘图，提高了测绘数据的可靠性和精确度。如“百度”和“谷歌”所用的地图，就是利用卫星进行拍摄获得的高清卫星地图，网民通过网上搜索能够非常直观的了解地形。同时，智能绘图降低了人力消耗，提高精确度，防止由于人工因素出现地图错误信息。因此，现代自动化测绘技术使得地形测绘数据更加精确和可靠。
第三，提高了地形测绘的安全性。传统的人工地形测绘，要求测绘人员进入较为危险的实地进行测量。例如，山地的地形较为陡峭，测绘人员在测绘时安全得不到保障。洼地的环境较为恶劣，攻击性生物给测绘人员造成一定的安全危险。总之，传统测绘方法对于测绘人员存在较大的安全隐患。而现代自动化测绘技术既可降低测绘人员的工作压力，又可保证测绘人员的人身安全。现代自动化测绘技术通过测绘仪器进行卫星测量，测绘人员不必进入较危险的地带进行测绘，只需通过操作仪器即可进行测绘，提高了测绘的效率和人员的安全性。
二 地形测量中的现代自动化测绘技术
现代自动化测绘技术有固定的测量套路：采集—处理—传输—显示。随着我国网络技术的发展，测量仪器逐渐变得智能化，测绘技术也发生了重大的改变。现代自动化测绘技术主要有：全球定位系统（GPS）、地理信息系统(GIS)、遥感系统(RS)。
首先，全球定位系统(GPS)。这种技术始于70年代美国军方研发，随着二十多年的发展，全球定位系统已日趋成熟，正在被各大领域广泛应用。GPS主要由三部分构成：控制地面、检测和控制空间。利用24颗卫星进行工作，接收定位系统的数据信号。GPS为全球定位系统，不仅可对陆地地形进行测量，还可测量海洋地形，为海上作业提供了方便。
全球定位系统技术相对于传统的地形测量，它具有抗干扰、多功能、测量时间较短、易于操作、精确度高、高强度的保密性等特点，尤其能进行全天、全气候、全方位的测量，现今的定位精确单位用厘米计算。在具体的地形测量过程中，不必同时测站，需保证开阔的上空，为GPS接收提供保证。
其次，地理信息系统(GIS)。这种技术是通过计算机技术，储存和记录相关地理信息，建立系统化数据库。通过转化地理要素，计算出相关数据，然后进行数字分析和处理。地形测量人员根据需求，利用GIS快速获取数据，通过数字、图形的方式显示结果。现今的GIS技术设计数字地图，通过数据采集、扫描地图和摄影，收集到所需的地理信息，自动、完整的生成数字地图。通过结合地球表面空间的地理位置和特征，将结果用计算机显示，帮助人们能直观的了解地形结构，提高了测绘的效率和质量。
第三，遥感系统（RS）。遥感技术改变了传统的纸质绘制地图方式，通过遥感影像显示地形数据，人们通过网络即可获得地形影像资料，遥感技术对我国城市规划、测绘发展起了非常大的促进作用。我国的遥感技术在国外经验的基础上，开发出了的4D产品。遥感系统是通过雷达卫星传输数据和信息处理，对地面进行立体摄影获得三维信息，并且这种技术不受气候环境的影响。现今的遥感技术主要有：声学遥感、电磁波遥感和物理层遥感。
三 地形测量采用现代自动化测绘技术的发展前景
随着全球进入信息时代，网络技术和测量仪器智能化发展，现代自动化测绘技术已逐渐向实时、数字、网络的方向发展。开发信息数据库，利用可视化三维技术，使现代自动化测绘技术全面应用于地形测量。
首先，进一步发展3S技术。3S技术虽已日趋成熟，但是仍存在一些问题，这就需要专业人员更层次的研究，对技术进行不断更新和改进，提高测绘数据的可靠性和准确度，使现代自动化测绘技术能进一步在地形测量中发展。
其次，开发测绘软件，更新数据库。测绘软件的开发，能进一步促进测绘工作的高效，保证系统的灵活性和功能性，使测绘软件更好的作用于地形测绘；传统的数据库已经不能适应现代所需的地形数据，因此，必须对数据库的信息进行更新，将测绘的数据进行转变，录入自动化数据库，实现数据查询和资源共享，促进全球信息数据的动态管理，提高数据管理的标准，保证数据的科学。同时，完善传输方式，使传输更为多样化。
第三，人工智能化，在地形测量中应用专家系统。随着测绘技术的发展，测绘所涉及的学科非常之多，实现人工智能化成为可能，专家系统在地形测量中具有广泛的发展前景。专家系统通过专业知识进行人脑思维的模拟和设计，使图形处理和数据管理更为智能化，提高了测绘人员的工作效率。
四 结语
总而言之，现代自动化测绘技术在地形测量中的应用，改变了传统地形测绘方式，使地形测绘数据更加精确，提高了地形测绘的安全性。3S技术的应用为我国城市规划、地理信息需求和各行各业的发展，提拱了准确、实时、高效的数据信息。因此，我国必须进一步发展现代自动化测绘技术，提高测绘人员的工作效率，使数据信息更加安全、可靠。
参考文献
[1] 谢任林.浅谈地形测绘技术的自动化[J].企业技术开发（学术版）,2011,30(8):75-76,78.
[2] 龚纯静,吴海勇.测绘自动化技术在地形测量中的应用[J].城市建设理论研究（电子版）,2011,(34).
[3] 徐忠新.浅谈地形测量测绘自动化技术与发展趋势[J].中国西部科技,2011,10(1):19-20.DOI:10.3969/j.issn.1671-6396.2011.01.009.
[4] 周庚福.浅议地形测量和测绘技术自动化技术[J].中小企业管理与科技,2010,(12):211.
[5] 耿传忠.现代测绘技术自动化技术在地形测量中的应用[J].城市建设理论研究（电子版）,2011,(30).
多媒体技术是计算机技术和社会发展进程中人类总需求的结合。计算机技术发展的初期解决的是数值计算问题，诞生的缘由是美国为了研究军事技术，对攻击精度的计算。计算机硬件设备的发展，使计算机处理数据的能力越来越强，逐渐从处理数值发展到对复杂的多种形式媒体的处理。多媒体技术融合了对数据、多种媒体、复杂的智能化处理和交互,并在高速信息网的作用下实现了信息资源的共享。目前，计算机多媒体技术已经改变了人类的生活方式，促进了现代文明的进程，广泛应用于军事、工业、通信、教育、金融、娱乐等诸多领域。
2多媒体技术的特征
从计算机处理多媒体的种类和处理的效果、人类接受的方式来分析，计算机多媒体技术主要具有多样性、集成性、数字化、实时的交互性等特征。
2.1多样性
计算机多媒体技术面向的媒体种类众多（章惠，多媒体技术和教学的有机结合：洛阳大学学报，2003），从最初的数值处理发展到了人类感官能触及到的文字、图像、声音、动画、视频等多种形式媒体的处理。媒体的多样性，使媒体形式变得丰富多样，这必将使表达更为自然生动，表现更为灵活，解决问题更为便捷。
2.2集成性
为了获得更好的展示效果，各种媒体并不是各行其是的。计算机使用不同的媒体，共同展示相同的内容，媒体与媒体之间的融合集成、充分展示，让人们的不同感官得到充分刺激，使人们更易于接受（孙涛，计算机多媒体技术的应用：长春理工大学学报，2011）。为了多媒体后期的运用，各种媒体会被进行数字化处理，然后由多通道统一采集、编辑、存储、检索、显示、传输与合成。计算机领域内最新的硬件和软件技术也将促使多种媒体更好的处理效果和更快的处理速度。
2.3数字化
多媒体中的各种媒体，进入计算机后，已全部转化为了数字，以数字的形式展示和存储。图像经采样量化后，以BMP、RGB、CMYK、黑白灰度图等数字化形式显示、存储；声音是通过一定的采样频率和采样周期，实现模拟到数字的过程；而视频是在每帧图像和声音的采样、数字化基础上，形成的连续信息。
2.4实时的交互性
传统媒体是指报纸、广播、电视、杂志，这些媒体只能单向、被动地传播信息，不能称其为多媒体。多媒体技术与传统媒体最大的区别就是实现了人机交互，使用户能对多媒体信息进行主动选择、操纵和控制，使得获取和使用信息变被动为主动，同时被人的多种感官所感受、体验。不仅如此，因为多媒体的实时性，即是视频、声音等媒体是没有延迟的，随着时间的变化而变化。所以，多媒体的交互在高速网络的帮助下，能做到没有延迟的做出实时反馈。
3计算机创新技术在多媒体技术上的应用
多媒体技术涉及范围非常广泛，包括了计算机软硬件技术、数字信息处理技术、数据压缩、高性能大容量存储、网络通信技术等等。这些日新月异发展的新手段、新技术，推动多媒体系统逐步进入人类社会许多领域。多媒体新的技术不时涌现，带给人们新的惊喜。人工智能是一门新的科学技术，甚至有些大学将人工智能从计算机科学与技术专业剥离出来，独立成一个专业，在学生本科期间就进行相关研究。但事实上，人工智能是建立在数学和计算机科学与技术基础上的高层次学科，是一门近几年出现的最引领人类研究兴趣的技术。人工智能研究的最终结果就是机器人，而事实上，机器人集多种媒体表现于一生，通过机器人的触感模仿人类去理解和辨别外界。人工智能研究的图像识别、自然语言处理、语言识别融合在了机器人身上，与多媒体技术广泛结合，应用于人类生活。我们从机器人身上看到了人工智能对多媒体技术的影响。下面从涉及到的几个方面去分别探讨。
3.1计算机视觉
人们通过感官获取外界信息，仅视觉就能获得外界80%-90%的信息（王守佳，基于图像的人体检测跟踪和人脸识别的研究：吉林大学，2013）。计算机视觉是一门属于计算机智能的学科，采用了动物视觉原理，具有获取图像、分析图像到理解图像的工作过程。计算机视觉通过镜头等图像传感设备代替人类的眼睛来获取周围环境的图像，依靠计算机来代替人类大脑的工作，将采集到的图像进行分析和处理。人类处于一个三维的环境之中，计算机视觉技术可以帮助分析处理。处理的手段可分为三个层次，底层、中间层、高层。底层就是图像处理技术，将二维图像去噪、边缘检测后进行分割、根据图像特征进行提取、图像识别等。中间层是指对图像、视频外在特征的归纳判断，譬如形状、颜色、运动轨迹等。高层，即是对外界事物和环境的观察和理解。由以上三个层次可见，利用计算机视觉技术能对数字化图像改变形态、尺寸、色彩调整、文件格式转换等。目前，计算机视觉技术还能对图像进行高效的检测、高速的识别，对运动轨迹进行精准判断。而这些已被广泛地应用于多媒体产品中。
3.2音频技术
声音是多媒体技术经常采用的一种媒体形式，包括了语音和音乐等。多媒体通常需要通过声音去烘托主题气氛，彰显意境。特别是自学型多媒体系统和多媒体广告，没有人进行现场讲解，那么就需要加入声音进行解说，这样，数字音频信号显得更加重要。音频技术基于电声技术，主要包括：去噪、压缩、调整振幅等的数字化处理，以及语音处理和识别。长久以来，语音识别是人们的梦想，人们一直期盼计算机能够听懂人说话，根据人的语言做出相应动作，这也是设计智能计算机的目的之一。如今，具备多种语言识别功能已成为多媒体设备的标配，识变率也非常高。无论持哪种语言、地方口音的人们，都能通过语音转化为文字，甚至通过语音传送指令，得到回应、达到意图。
3.3虚拟现实技术
虚拟现实技术是利用计算机多媒体技术，运用3D场景、灯光、声音、动感创造模拟出真实氛围，为用户建立出一个虚拟环境。虚拟现实技术与计算机仿真技术相结合，将用户置身其中进行学习、工作与娱乐。这种技术已被广泛应用于教育教学、科普、军事、医疗、娱乐以及大型的网络游戏中。虚拟技术投入成本较高，成熟的设施主要运用于教学，比如多媒体航空飞行教学系统，通过该系统，可按100%比例局部展示表盘、操纵杆、舱外景物，通过配合空中场景、感知各种场景给身体带来的变化。使用这套系统进行模拟训练，可以有效的提高飞行员对飞机的操作水平。随着计算机技术的迅猛发展，虚拟现实技术成为目前的高新技术。在多媒体环境中，多种媒体的相互融合，使媒体的形式更加多样，多媒体技术在模式识别、语音识别和传感技术基础上，提取对象面部特征，模拟触觉、视觉、听觉等感官，使人处于逼真的三维世界，当人有反应或行动时，场景还会适时变化，即是让人如临其境的、自然的与计算机进行交互。虚拟现实技术具有非常广阔的发展前景，为人们的日常生活提供了很多乐趣和便捷。
3.4网络化
多媒体应用的数据通道是通信网络，网络给了多媒体更大的施展空间。多媒体技术的应用要想在网络上有所建树，必要受通信技术的影响。在网络通信技术的进步和整合下，网络带宽影响传输速率、通信协议影响传输可靠性、交换方式影响信道利用率，这些势必会影响多媒体的传输。计算机网络给用户提供了一个难以想象的庞大的信息网络平台，丰富的信息资源随手拈来，方便于人们的学习、工作和生活交流。而无线网络技术的发展，使资源变得随手可取（李晓静，计算机多媒体技术的应用现状与发展前景：科技情报开发与经济，2007），人们可随时随地通过访问全球网络和设备,便捷地实现对多媒体资源的共享，是未来发展的主题。计算机技术的不断创新和发展，促使了巨大的变革。CPU、内存、GPU等在内的计算机终端硬件设备性能越来越先进；而网络设备，例如服务器、路由器、网桥、交换机等也越来越强大。计算机计算的精度、速度、逻辑判断能力和充裕的带宽，让人们更加游刃有余的与网络虚拟世界互动。网络环境的高质、高速，消除了人与人空间和时间上的困扰，能全方位的为人类效劳。动态和交互式多媒体技术还能在网络环境中创建更形象的2D和3D场景。办公、教学和娱乐工具在视频、音频设备的协助下，集成在终端多媒体计算机中，新一代用户界面与人工智能等个性化、网络化的多媒体软件应用，可随时与身处世界任何角落的人们进行交流。
4结论
