时间：2023-06-01 09:46:24
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篇科技的人工智能，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。
国务院近日印发《新一代人工智能发展规划》（以下简称《规划》），提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，部署构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国。
《规划》指出，要全面贯彻党的十和十八届三中、四中、五中、六中全会精神，深入学习贯彻系列重要讲话精神和治国理政新理念新思想新战略，坚持科技引领、系统布局、市场主导、开源开放等基本原则，以加快人工智能与经济、社会、国防深度融合为主线，以提升新一代人工智能科技创新能力为主攻方向，构建开放协同的人工智能科技创新体系，把握人工智能技术属性和社会属性高度融合的特征，坚持人工智能研发攻关、产品应用和产业培育“三位一体”推进，全面支撑科技、经济、社会发展和国家安全。
《规划》明确了我国新一代人工智能发展的战略目标：到2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径；到2025年，人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展；到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。
《规划》提出六个方面重点任务：一是构建开放协同的人工智能科技创新体系，从前沿基础理论、关键共性技术、创新平台、高端人才队伍等方面强化部署。二是培育高端高效的智能经济，发展人工智能新兴产业，推进产业智能化升级，打造人工智能创新高地。三是建设安全便捷的智能社会，发展高效智能服务，提高社会治理智能化水平，利用人工智能提升公共安全保障能力，促进社会交往的共享互信。四是加强人工智能领域军民融合，促进人工智能技术军民双向转化、军民创新资源共建共享。五是构建泛在安全高效的智能化基础设施体系，加强网络、大数据、高效能计算等基础设施的建设升级。六是前瞻布局重大科技项目，针对新一代人工智能特有的重大基础理论和共性关键技术瓶颈，加强整体统筹，形成以新一代人工智能重大科技项目为核心、统筹当前和未来研发任务布局的人工智能项目群。
《规划》强调，要充分利用已有资金、基地等存量资源，发挥财政引导和市场主导作用，形成财政、金融和社会资本多方支持新一代人工智能发展的格局，并从法律法规、伦理规范、重c政策、知识产权与标准、安全监管与评估、劳动力培训、科学普及等方面提出相关保障措施。
欧美发达国家也纷纷推出人工智能计划:如欧盟“人脑工程项目”、美国“大脑研究计划”等。人工智能竞争为何这般白热化？因为：人工智能是开启未来智能世界的密钥，是未来科技发展的战略制高点！谁掌握人工智能，谁就将成为未来核心技术的掌控者！
人工智能是我国科技实现弯道超车的难得机遇。目前国际巨头在人工智能技术上还没有完全形成垄断。我国在人工智能研究上与发达国家相比、甚至与美国相比都不算落后。近年中国科技界开始向人工智能—世界科技之巅发起冲击，如百度引进全世界人工智能泰斗级人物、前“谷歌大脑之父”吴恩达全面负责“百度大脑”计划；科大讯飞启动“讯飞超脑计划”；复旦大学联合十几所高校院所，成立“脑科学协同创新中心”。
业内人士认为如果我国在国家层面加快推进人工智能发展，完全有可能利用市场需求优势、用户数据优势等，实现人工智能技术“弯道超车”，抢占人工智能产业制高点。
当今三个有代表性的“人工大脑”：1、“谷歌大脑”：谷歌的自动驾驶汽车已经完成了总计70万英里的高速公路无人驾驶巡航里程，谷歌的人工神经网络通过观看一周YouTube视频，能自主学会识别哪些是关于猫的内容；2、IBM人脑模拟芯片，该芯片能够模仿人脑的运作模式，擅长进行模式识别，在认知计算方面远远超过传统计算架构；3、“百度大脑”，利用计算机技术模拟人脑，已经可以做到2-3岁孩子的智力水平。
当今人工智能研究热与三大技术突破直接相关。人工智能研究是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，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等等。总的来说，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。当今人工智能研究热与三大技术的重大突破直接相关：1、深度学习—核心算法的突破；2、神经元芯片—计算能力的突破；3、大数据—庞大的计算资源。
人工智能将引发产业结构的深刻变革，人工智能可以在国防、医疗、工业、农业、金融、商业、教育、公共安全等领域得到广泛应用，催生新的业态和商业模式；人工智能还可以带动工业机器人、无人驾驶汽车等新兴产业的飞跃式发展，成为新一轮工业革命的推动器。目前倍受追捧的工业4.0、智能家居、无人驾驶、智能安防、智能医疗等发展方向，所代表的无一不是“人工智能+应用场景”发展的最终形态。
投资建议：我们从认知智能、感知智能和智能化场景改造三个维度寻找受益标的：
1、能够有实力进军认知智能领域的公司在全球范围内都寥寥无几，这一领域具有极深护城河和最广阔的应用前景，科大讯飞是A股绝对的龙头；
2、感知智能领域的人脸识别应用有望成为互联网金融的基础设施，我们首推在这一领域已经有深远布局的佳都科技、汉王科技；
3、汽车、工厂、家庭等智能化场景改造是目前进度最快的方向，我们首推在工业4.0领域有着雄厚技术积累的软控股份、科远股份以及在无人驾驶领域进行布局的四维图新。
升级版的“阿尔法狗”战胜了60位人类顶尖围棋大师，这让不少人对人工智能的迅猛发展感到无比的担忧。其实这样的担忧更像是杞人忧天，因为这些人迟早会发现，人工智能是无法阻挡的未来。
英国著名物理学家史蒂芬・霍金曾说：“成功制造一台人工智能机器人将是人类历史上的里程碑，但不幸的是它也可能成为我们历史上最后的一个里程碑。”这话似乎为“人工智能”提供了佐证，但如今人工智能的发展已成为人类追求科技进步的一个重要领域，霍金耸人听闻的言论也阻挡不了其发展。
从不久前公布的人工智能发展的数据来看，随着计算机技术的快速发展，人工智能正以指数级增长的速度迅速壮大，只要人类不刻意中断对人工智能领域的探索和研究，那么“超人工智能”的诞生只是迟早的事。如今因为“人工智能”的出现，有些科学家放弃了对人工智能的研究，这会使人工智能发展的速度减缓但不会中断，因为科学技术是互相渗透的，其他科学技术领域的发展必然会推动人工智能的发展。
地球并不是永生的，太阳系、银河系同样会灭亡，出于生存的需要，人类在未来必然会实行“火种计划”，也就是向太空移民，而这样的计划需要高科技的支撑。从这一点上来说，人类是绝对不会放弃人工智能这个已经被发现且隐藏着无数可能性的领域，就算人类中断对人工智能的研究，那在其他领域的科技发展到人类所认为的极点，但仍无法达成计划目标时，人工智能领域就将成为人类生存的一线生机。此外，人类对未知事物的好奇心和对人工智能所能带来的好处的无限期待，也使得人工智能的研究根本无法被完全中断，因为它就是未来。
越来越多的顶级科学家都不得不承认人工智能比人类更加聪慧，如今人类对这个领域发展研究的抵触情绪，其实缘于人类的不自信和对未知世界的忧虑。说得更直白一点，那就是人类的害怕缘于对强者的恐惧：“超人工智能”在未砦抟山比人类更加聪明更加强大，这也导致作为弱者的人类对强者产生恐惧，害怕自己无法控制“超人工智能”，或者担心它也会如同人类一般产生恶念。一方面，人们期待着人工智能能给人类带来更加舒适而便利的生活；另一方面，人工智能的发展也可能会带来人类无法承担的后果。人类最害怕的便是人工智能最终取代人类，进而终结人类这一物种。
其实，每一项科学技术飞速发展的背后都可能隐藏着人类无法承担的后果，人工智能也不例外。但若因此对未来产生恐惧，进而限制人工智能的发展，则是完全没有必要的。因为无论怎样的未来都是由人类自己创造的。所以，人类如果能战胜自我，剔除人性中的黑暗面，并始终坚信善念终将战胜恶念，正义终将战胜邪恶，那么由人工智能所代表的未来便是值得憧憬与期待的。
点评
本文作者从时事热点切入，开门见山地表达了自己对人工智能的看法：人工智能是无法阻挡的未来。可谓掷地有声。随后从“科学技术是互相渗透的，其他科学技术领域的发展必然会推动人工智能的发展”“人工智能代表了未来，人类出于生存的的需要必定无法中断其研究”等方面来论证观点，逻辑清晰而严密，颇具说服力。结尾在坦承人工智能存在风险的同时，亦给出了解决之道――人类需要战胜自我，剔除人性中的黑暗面。观点辩证，立意高远，耐人寻味。
随着改革开放进程的不断加速，我国人民的生活水平有了很大的提高，社会的各个方面都得到了很大的发展。人工智能是现代化建设中一个重要的发展方向，在电力系统中也得到了极其广泛的应用。人工智能在电力系统中的应用使得电力系统能够更加的智能化，提升了电力系统的工作效率，对电力系统的发展起到了极大的促进作用。笔者将在本文中对人工智能在电力系统中的应用进行分析，希望能够对相关的电力系统工作人员的工作有所帮助，同时也希望能够对其他学者在相关方面的研究有所启发。
【关键词】电力系统 人工智能 运行
随着现代化进程的不断推进，人们对电力系统的要求越来越高，要求电力系统要实现高效率，高安全性，智能化。在经过大量的研究之后，人们将人工智能和电力系统相融合，取得了很大的突破。所谓的人工智能，实际上就是一门综合的智能设计技术，人们设计相关的机器，使机器能够像人类一样进行一系列的思考、规划、设计等活动。在电力系统中的应用主要是集中在安全用电和简化操作的方面，实现简易化、智能化安全电力装置设计，比如保护继电器的设计，可以对电路进行有效的保护，以免对电力系统造成损失。从现在电力系统的发展趋势来看，人工智能在电力系统中的应用必将是未来电力系统发展的主要方向之一。我将在下文中从以下几个方面对人工智能在电力系统中的应用进行分析。
1 人工智能技术概述
人工智能是一门复杂的技术，集成了很多学科的知识，进行人工智能研究的研究人员必须要了解脑科学、神经学和信息技术等方面的知识，因为这三个方面的知识是人工智能最基础的知识。人们将这些知识实际应用到机器的设计之中，就能够对机器进行人工智能的设计，从而实现机器智能化的操作。
2 人工智能技术的种类
2.1 人工神经网络
人工神经网络在电力系统的应用解决了电力系统中很多非线性的问题，尤其在继电保护方面的效果最为出色，所以在电力系统的继电保护中得到了广泛的应用。所谓的人工神经网络，就是科学家们在对人的神经网络进行研究后，将其运用到系统的研究上而得出来的。在电力系统的工作中，能够对电力系统做实时的监测，同时能够对出现问题的地方做出快速的反应，有效的提升了电力系统的工作效率。
2.2 智能模糊逻辑
所谓的智能模糊逻辑，就是人们将模糊理论运用到一些实际的系统当中，使人们能够输入相应的参数，建立对应的数学模型，从而对系统进行很好的规划。在电力系统的应用过程中，人们主要将智能模糊逻辑应用到电力系统的规划和电力系统故障的诊断方面。
2.3 遗传算法
遗传算法就是人们基于对生殖遗传规律的研究，在遗传规律应用到实际的生活事件当中，使事件得到最优解。遗传算法能够很好的解决电力系统中一些比较难的问题。
2.4 混合技术
所谓的混合技术，就是将遗传算法、人工神经网络、智能模糊逻辑等几种技术合在一起，因为上面所说的几种方法有一定的局限性，甚至还有一些难以克服的缺陷。将这些技术合在一起，就能够更好地解决电力系统中的问题。
3 电力系统运行中人工智能的具体应用
电力系统中有很多非线性问题，里面的方程式也有一定复杂性和系统性，但是可以应用人工智能技术来解决这些问题。
3.1 人工神经网络在继电保护中的应用
对继电器的保护工作一直都是电力系统中非常重要的工作之一，随着社会的进步，科技的发展，人们对电力系统的要求越来越高，继电器的保护工作也不断在推进着，从开始的普通计算机的保护到人工神经网络的应用，都体现了电力系统的工作人员对继电器保护工作的不断努力。
3.2 人工智能算法在电力系统运行中的应用
人工智能算法主要的原理是无功优化，通过无功优化，能够提高电力运行效率，使电力传输达到一个最佳的状态。
人工智能算法采取记忆指导搜索的办法来提高搜索速度，从而使全局达到最优的状态。它还有禁忌搜索方法，这种方法在跳出局部方面有很大的优势。此外，它还能解决多变量、非线性、离散性的问题，而且操作手法简单，易于使用。
3.3 模糊理论在电力系统运行中的应用
模糊理论突破了经典集合中的一些概念，它采用的是模糊搜索的原理来对一些不明确、不精准的事情和现象进行分析。首先要在其中加入一些近似推理的模糊逻辑和引入语言变量，从而对事情和现象进行分析与描述。如今，这种模糊理论已经具有比较成熟的技术，它的应用已经相当广泛，遍及多个行业、多个领域。电力系统中有非线性，而线路通过非线性的时候，就会产生一些分量，这些分量能够重叠在故障上面，并且不会被消除掉。而模糊理论中的技术可以消除输电线路中互相影响的现象，使之相互独立。
3.4 专家系统在力系统运行中的应用
专家系统是人中智能系统重要的组成部分之一，尤其在电力系统中早在很多年之前就得到了广泛的应用，解决了电力系统中的很多问题，为电力系统的发展奠定了良好的基础，有效的提高了电力系统运行的效率。
4 总结与体会
从上文的分析中，我们对人工智能的概念有了清晰的认识，同时也了解了将人工智能应用在电力系统能够为电力系统带来的巨大发展。解决了电力系统目前存在的大量问题，为电力系统的发展提供了突破性发展的思路。但是我国人工智能的技术还不够成熟，与国外先进的人工智能技术相比较还有很大的差距，所以我国必须制定相应的方案促进我国人工智能的发展。首先，我国要在政策上对人工智能的企业进行优待，鼓励更多的企业投身到人工智能的发展之中，其次我国要加大人工智能的人才培养力度，从我国目前的人工智能发展现状来说，我国的人工智能的人才缺口比较大，很多专业的人才都是从国外引进的，花费了国家大量的资金，所以对人工智能的人才培养是我国未来促进人工智能的发展必须要做的任务，对于我国人工智能的可持续发展具有重大的意义。
参考文献
[1]田秀梅.人工智能在电力系统故障诊断中的应用[J].电子技术，2011，38（01）：31-32.
[2]占才亮.人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用[J].广东电力，2011，24（09）：87-92.
关键词：人工智能；科技；信息时代；生活
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号；1009-3044（2017）07-0177-02
社会的发展往往与科技的发展相结合，从计算机的问世，从电子管到现在的超大规模集成电路，经历了4代，现在的计算机给人类带来了很多方便。社会是需要进步的，那么我们的第五代计算机也即将到来，即具有人工智能的新一代计算机，它具有推理、联想、判断、决策、学习等功能。科技发展的迅速，标志着人工智能技术也将趋于更先进的水平。生活水平的提高，使得人工智能与其有着密切的关系，并且相互影响。
1“人工智能”的定x及其发展情况
1.1“人工智能”的定义
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。“人工智能”一词最初是在1956年达特茅斯（Dartmouth）学会上提出的。它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。它是研究、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，人工智能自诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也在不断地扩大，可设想，未来的人工智能产品，会将人类带向另一个高度，将会是人类智慧的“容器”。
1.2“人工智能”发展历史
1.2.1计算机时代
1946年第一台计算机问世，其主要基本器件是电子管，用光屏管或汞延时电路作存储器，第一代计算机不仅体积大，而且能耗高，操作麻烦，其主要作用就是用于科学计算。这时的计算机采用电子管结构，编程从机器指令过渡到符号语言，它采用的二进位制与程序存储奠定了现代电子计算机技术基础。也促使了人工智能的问世。
1.2.2AI实验室时代
DARTMOUTH会议后，AI的研究开始迅速发展，虽然在这个领域还没有明确的定义。对于新型学科的研究难免会出现很多障碍，但是随困难而来的则是更多的解决方案，当时CARNEGIE MELLON大学和MIT开始组建AI研究中心，研究面临的新挑战；建立能够更有效解决问题的系统。我们知道任何一个问题都有其对应的解决方法，如果这个方法无效，那么将大大降低工作效率，对于AI也是一样，这也是一个亟待解决的问题。随着研究的慢慢推进，越来越多程序涌现，其中LISP语言很快就被大多数AI开发者所采纳。且在1963年的时候，MIT从美国政府得到一笔220万美元的资助，用于研究机器辅助识别。吸引了世界各地很多优秀的科学家，加快了AI研究的发展步伐。
以人类的智慧创造出与人类智慧相差无几机器大脑（人工智能），对于人类来说，这本身就极具挑战性，但是他又极具诱惑性，使得很多科学家都加入到AI的研究大军中。对于机器来说，要想与人正常沟通，是很困难的，因为机器是人类制造的，而我们人类是自然界的产物，是一个极其复杂的生物，人类智能的任何一个小的分支都是非常复杂，而我们对于人类智能的研究还未触及其边缘。
1.3推动“人工智能”发展的因素
人是社会的产物，所以社会是一个比较广泛的因素，很多事物都在这个社会中，包括“人工智能”。人类会影响社会，反之社会也会影响人类，而人类的需求将会促进社会的发展，从人类的手工业到出现简单的机器，从步行到汽车，再到飞机，从2G网络到4G，这些都是人类需求，也是社会发展的需求。当我们用上2G网络的时候，会感觉到很好，但是一段时间后，设备的升级会让原本能够满足需求的2G网络不能再满足需求，所以就需要更快的网络来支持新设备，但归根到底来说，都是外在事物不能满足当下人类的需求。如果在2G网络的情况下，人类已经完全满足，那就不会出现新的设备，那么社会将经停滞不前。对于人工智能也是一样，第一代计算机问世，会出现第二代计算机，第三代，第四代，当计算机能够代替人干一部分工作的时候，人类会想着那些计算机目前不能干的也让计算机干了，这其实这就已经潜在的促使了“人工智能”的发展，对于计算机我们需要编程才能进行数据处理的工作，交给“人工智能”甚至可以完成和实现。
人工智能也被认为是二十一世纪的三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。机器的人工代码编程到人工智能的自动编程或者其他系统实现某一工作的机械化，这一过程对于人类来说，就是从简到繁再到简的过程，人工智能的实现其最直接的目的就是解放人类的劳动，如印刷代替了抄写，车子代替了步行，那么人工智能将会把人类从各种脏活、累活、苦活中解放出来。
2“人工智能”的运用及成就
2.1现阶段的“人工智能”
人工智能虽然有很多科学家在研究，但是对于他的成果并不像我们想象的那么智能，距今也有很多公司推出智能产品，他们可以根据用户的习惯实现自动调节。如智能地图能够实现对路线的分析，为用户提供最有效路的方案，让用户省心更省力。某些网站能够实现分析用户的喜好及习惯并进行推送相关产品。这都是人工智能的体现，有些智能设备目前已经具备了自我学习能力，这些在我们人类看来，可能是最简单不过的了，但是对于一台机器来说，可并不是那么简单。
2.2“人工智能”取得的成就
科技日新月异，每天都有进步，从出现人工智能到现在也就短短的几十年，就已经取得了巨大的成就。
2016年7月28日图灵原生机器人应用，图灵机器人以TuringOS操作系统为基础，了大量原生机器人应用，其中如下几款最具特色：智能聊天、智能拍照、智能音乐、智能英语、过家家。这些应用都是智能应用，比如智能聊天，他支持全新的多模态交互，机器人视觉能力，情感识别能力，这些能力能够让机器人和用户交互的过程中向用户表达多维度的信息，提高交互效率。智能拍照能够对场景和意境识别，从而判定照片的好坏，并不断优化学习，在未来机器人或许会成为一名专业摄影师。而与此同时长虹也人工智能电视CHiQ，标志着长虹智能战略迈进人工智能新阶段。这款电视具有自我学习能力，可以自动记忆分析“主人”的喜好，向主人推送其需要的内容和服务。同年8月3日，搜狗语音交互引擎“知音”，搜狗“知音”不仅能够做到“能听会说”，而且具有“能理解会思考”的能力。
这些智能设备的出现一方面促进了社会的发展，另一方面也方便了我们自己，并且默默地改变着我的生活。
3“人工智能”未来的发展
我们生活中处处包含着人工智能，比如我们用智能手机浏览一个网站或操作一个软件，这些都是智能的体现，而实现真正意义上的人工智能，必须具备计算能力和意识思考能力，显然我们已经具备了计算能力，但对于研发来说，后者的难度会更大一些。
对于机器，他能做的只是“命令”，而命令之外的事情却往往无法自行完成，例如当我们给A1机器人下达一个“命令”后，即使他正确的解读这段命令（人类语言），机器人也许无法正确执行，显然，这是需要强大的意识思考能力为前提。我们人类通常去做某一件事情，都是下意识地就去做了，那么这个下意识到底有多重要，比如“打开灯”，这么简单的3个字，首先你要知道什么是灯，什么是打开，怎么打开，在哪打开，怎么到那里打开。这些我们其实都已近再熟悉不过了，但对于机器来说，他什么都不知道，即使将这些常识性的数据烧录到硬件中，这个数据会很大，而且不一定能蛉部统计出来，毕竟常识太多了。那么如果在这个方向实现能够自动存储，自动学习，自动分析，那么人工智的世界能将会真正到来。
对于一个人工智能的社会，我们的所有劳作都可以用机器人来代替，小到做饭，打扫卫生，大到探索未知世界，这也许将是我们不久的未来所生活的世界。
4结语
—、机械电子工程的发展与特征
(一）发展历程
在机械电子工程发展初期，主要体现为手工制作，生产力水平较低，资源技术等对其发展产生制约。为了提升生产效率,逐渐朝着机械工业方向发展。
在生产线阶段，机械工程已逐渐发展到流水线生产，实现标准化大批量生产，.这一生产模式使劳动力得到解放，生产力水平大大提升，同时生产效率也得到提高。但是仍然存在一些不足，比如，部分生产仍就以进口为主，生产成本较大，在市场方面缺少适应力；>灵活性较差，难以满足不断变化的市场需求。
在机械电子产业发展阶段中，产品生产能够适应市场的需求，对于不断变化的产品需求产业化发展能够满足。
(二）机械电子工程主要特征
机械电子工程是复杂综合性学科，同各类学科之间都有着密切的联系。机械电子工程发展要以计算机、电子以及机械为基础，结合其他学科做出合理、科学的设计。在设计的过程中，要求每一个模块都能够实现有机结合，进而使得各个模块都能将其最大优势发挥出来。机械电子产品内部结构简单明了，并不复杂，无需复杂原件的投入，这样能在一定程度上使产品性能得到提升，进而扩大消费市场。
二、人工智能简述
人工智能是一门复杂，并且综合性较强的学科，所涉及到的学科比较多。也可以说，21世纪人工智能是最伟大学科之一。人工智能实现了对人的智能模拟，并且能通过计算机使认得智能化得到进一步的延伸，人工智能这门学科有着较好的发展潜力。人工智能在发展的过程中主要经历下列几个阶段。
初步阶段。人工智能在17世纪开始发生萌芽，法国在这一阶段成功诞生世界上的第一部计算机，这一计算器只是单纯的能进行加法简单运算，但是仍就轰动世界，进而在世界范围内，对这项技术开始进一步研宄。在最初阶段，人工智能并没有明显的进展，主要是在实践的过程中积累与总结知识，这为今后人工智能发展奠定坚实的基础。
发展初始阶段。美国人在二十世纪首次提出人工智能专业用语。在这个发展阶段，人工智能主要以证明与阐释为主要体现，在这一时期对于人工智能的研宄就是首要任务。
发展起伏阶段。随着人们对于人工智能的不断深入研宄，人工智能也处于持续的发展阶段，但是在实践过程中发现，要想使人工智能模仿和人类思维同步是非常困难的。大部分对于人工智能的科学研宄仅仅是停留于简单映射层面，对于逻辑思维的研宄仍就没有突破性进展。不论怎么说，在发展的起伏阶段，人功能智能也在发展中得到了技术创新，特别是在系统方面、计算机机器人以及语言掌握方面取得了较大的成就。
起伏阶段发展以后。在这一阶段，人工智能的相关研究得到了发展，尤其是第五届国际人工智能联合会议的召开，人工智能逐渐朝着知识层面的方向发展，大部分的人工智能研都会结合相应的知识工程，在这个阶段中，人工智能发展的高度是前所未有的，在一定程度上促进了人工智能应用于实际工程中。
稳步发展阶段。随着互联网技术的快速发展，对于人工智能研宄方向发生重大转变，由原本的单一主体朝着集中统一主体的方向发展。关于人工智能在实际中的运用以及研究，受到了互联网技术的影响。网络的普及与快速发展，在一定程度上促进了信息化的发展，信息在传送方面发生率重大性变革。在人们逐渐进入信息化社会后，在信息有效处理方面人工智能的发展_到了重要的作用，在模拟设计方面，机械电子工程的发展需要人工智能的大力支持。
三、机械电子工程与人工智能之间的关系
随着我国社会经济的持续发展，社会不断的进步，对于信息人们越来越重视。在21世纪，互联网技术得到快速发展，同时信息的传递也逐渐注入新鲜血液。互联网应用的普及说明人们正朝着信息时代的方向迈进，在社会逐步信息化以后，更加需要有人工智能这一技术的支持，特别是机械电子工程发展中有着重要作用，机械电子系统本身缺少一定的稳定性，这样在机械电子工程设计方面就有着较大阻碍存在。在现代社会中，信息的处理量持续增大，并且较为复杂，有些时候需要同时对不同类型的信息进行处理，所以需要采取人工智能的支持才能完成信息处理。人工智能主要包含模糊推理系统、神经网络系统这种两种方法。神经网络系统倾向于对人脑结构的综合分析，模糊推理系统更加重视对于语言信号的分析与理解。随着现代社会的发展，仅仅采取单一的人工智能方法，明显已经无法适应目前社会中不断变化的市场需求，所以，对于人工智能相关问题的研宂正逐渐朝着多方位、全面的人工智能方向转变。多方位全面人工智能系统通过模糊推理系统和神经网络系统相互统一的方式，扬长补短，将二者有效的结合起来，使得二者的优势得到最大程度的发挥。
科技巨头布局人工智能
在欧洲，“欧盟人脑计划”将通过ICT的庞大资源库，更有效地为神经科学和医疗领域提供技术支持。长远来说，该计划将为各类脑部疾病提供更好的治疗方案，以及通过探索大脑运作模式，研发更先进的ICT技术。“欧盟人脑计划”的主要研究领域可以大致划分为三大类：未来神经科学、未来医学、未来计算。旗下涵盖13个子项目，其中包括老鼠大脑战略性数据、人脑战略性数据、认知行为架构、理论型神经科学、神经信息学、大脑模拟仿真、高性能计算平台、医学信息学、神经形态计算平台、神经机器人平台、模拟应用、社会伦理研究和“欧盟人脑计划”项目管理。
作为“欧盟人脑计划”神经形态计算系统项目和SpiNNaker计划的的负责人，Steve Furber博士透露说，目前“欧盟人脑计划”的最新进展是近期将对外开放一系列欧盟人脑计划的平台系统，让更多研究者、专业人士可以使用这些先进的系统。现在谁都可以申请使用内置500，000个特制ARM处理器核心的“脉冲神经网络架构（SpiNNaker）计划”和德国海德堡的“大脑规模（BrainScaleS）计划”的设备，以及其他平台系统。我们在3月30日举行会宣布这一举措，并在4月1日正式实施对外开放。通过开放平台系统的共享，我们相信一定能够极大地促进世界范围内的大脑科学研究的发展，为每一位参与到大脑科学研究中的科学家们提供广阔的发展前景和机遇。
扎克伯格也在他的Facebook上透露，他2016年的新目标是打造一个人工智能助手。事实上，他对人工智能的布局早已开始，早在2014年，他就以个人身份入股了人工智能公司 Vicarious，因为他觉得人工智能可以提升互联网服务的智商，从而对于用户变得更有价值。
除了Facebook，另一个科技巨头谷歌也在人工智能领域动作频频，它收购了8个机器人公司和1个机器学习公司，并在许多新的业务中使用了人工智能技术，比如无人驾驶汽车。同时，谷歌还利用人工智能技术来改善其现有业务，比如安卓手机操作系统或者谷歌搜索引擎。
中国人工智能商用元年
而在国内企业中，进军人工智能的科技企业也不在少数。早在2009年，百度就提出通过推进人工智能实现国家综合国力的弯道超车。百度身体力行，2014年5月将AI最权威的学者之一、谷歌大脑项目之父吴恩达纳入麾下。眼下百度人工智能实验室搭建了作为百度人工智能核心的“百度大脑”，融合了深度学习算法、数据建模、大规模图形处理器（GPU）并行化平台等技术，拥有200亿个参数，构成了一套巨大的深度神经网络。
腾讯也不甘示弱，基于微信平台，开发了多种模式识别功能，推出了“微信智能开发平台”，将微信的图像识别能力和语音识别关键词技术向第三方开放，“扫一扫”和“语音转文字”功能就是典型应用。
从国家意志来说，2015年7月，国务院印发《“互联网+”行动指导意见》，明确人工智能为形成新产业模式的11个重点发展领域之一，将发展人工智能提升到国家战略层面，提出具体支持措施，清理阻碍发展的不合理制度。统计显示，到“十三五”末，我国机器人产业集群产值有望突破千亿元。
“十三五”规划纲要首次出现“人工智能”一词，在科技创新2030项目中，智能制造和机器人成为重大工程之一。培育人工智能、智能硬件、新型显示、移动智能终端等，被列入战略性新兴产业发展行动。种种迹象表明，2016年，不仅是“十三五”起步之年，也是我国人工智能商用元年。
而市场也普遍认为如今人工智能已经在诸如智能穿戴设备、无人机、虚拟客户服务、智慧城市、安防、基于大数据的业务分析等领域得到应用，节省了大量人工成本。随着人工成本的增长，人工智能的经济效益优势将会愈发明显。在技术突破、应用领域拓展以及相关扶持政策推动下，人工智能的大潮即将来袭，万亿元的市场规模值得期待。
人工智能的现实入口
在教育领域，你想象一下这样的世界，任何一个孩子都可以使用智能手机访问熟悉其学习风格的个人导师，以便提高学习成绩。
“比如遇到问题需要帮助的学生，可以将问题拍摄下来，并上传到专门应用中。机器人识别出问题，并给出相关答案。由于机器人了解提问者的学习风格，它可以引导他们解决这个问题，跳过他们已经了解的知识点，重点集中在需要帮助的方面，而非仅仅提供标准答案。由于机器人很了解你，它甚至比负责全班同学学习情况的人类教师更加胜任，因为后者需要应对不同学习风格和不同水平的学生。”Uber联合创始人、独立创业家奥斯卡. 萨拉查说。
除了教育领域，医疗领域恐怕是人工智能商业化的最主要领域了。此前研发出“深蓝”打败国际象棋世界冠军的科技巨头IBM在医疗领域耕作多年。2013年，IBM研发的认知计算系统Watson已正式向癌症“宣战”。美国Bumrungrad国际医院采用为肿瘤学而开发的Watson解决方案――已由世界一流的肿瘤医生及研究人员进行过培训，让Watson为其遍布东南亚、包含超过100万名癌症病患的庞大网络提供支持。
早在2011年Watson参加“Jeopardy！”电视问答挑战赛并获得冠军后，IBM坚信继制表计算、可编程计算之后，人类的第三个计算时代――认知计算时代，已经拉开帷幕。几年时间里，Watson已经取得了巨大进步。Watson原来只有1个 “深度问答”的API，现在已经有42个API应用于36个国家的几十个行业，内容涵盖文字图像识别、自然语言理解、专业知识学习、人类情绪分析等各个领域，并且有更多的API正在孵化当中。在医疗、教育、旅游、零售等各个行业里的成功案例已经开始有井喷之势。
据IBM大中华区全球企业咨询服务部合伙人、电子行业总经理徐闻天介绍，IBM将与Medtronic加强合作，利用IBM认知解决方案处理来自Medtronic可穿戴医疗设备及其他情景化来源的数据，并提供个性化的糖尿病管理。
关键词：人工智能；风险保障；风险分析；对策
2016年，弱人工智能程序Alpha Go战胜了围棋大师李世石一事在世界范围内产生了巨大反响，人工智能概念在全球范围内瞬即成为热点头条，人们开始关注并期待着人工智能可能带给世界及生活的贡献与改变。赞许之余，仍需指出，虽然从目前来看人工智能的发展对于威胁人类尚有很大距离，但随着大量资本投入到人工智能产业中，人工智能产业驶向了发展的快车道。加速进步的人工智能会对人类社会产生极大的不确定性，新技术的产生会使现有风险不断异化，产生新的风险规律，一些稳定的逻辑会逐渐被替代，整个世界的打开方式会变得大不一样。
新事物的产生伴随着旧事物的灭亡，如同阿里巴巴的出现引起了实体店的倒闭与转型，人工智能的发展将会取代人类更多的工作。当下，一方面不能因为人工智能的不稳定因素就对其放弃开发与使用，但另一方面则需对如下理念获得清醒认知，即：无法控制的人工智能定会给人类社会带来危害。为此，将需要展开系统研究，从而准确把握人工智能所带来的风险，创新风险管理模式，采取有效的风险防控措施，并将风险防范意识从研发创造的源头一直渗透到使用过程中，就需要世界各国与国际组织的大力扶持与人工智能专家们的不断努力。
1人工智能产业发展现状
据Venture Scanner的调查报告，截至2016年11月，全球范围内总计1 485家与人工智能技术有关公司的融资总额达到了89亿美元。与任何一个行业相比，89亿美元的融资量都显得微不足道，但同比2016年年初的48亿美元的融资总额，人工智能a业已然大获丰收。伴随着我国BAT等科技巨头积极规划的战略布局的成功推出，国内人工智能产业发展同样十分迅速，及时了解行业现状尤为重要。本小节将在如下要点方面针对国内外人工智能产业的发展现状给出综合阐释与分析。
1.1企业
根据《乌镇指数：全球人工智能发展报告（2016）》，全球人工智能企业集中在少数国家，其中美国、中国、英国企业数分别为2 905、709、366，总共占据全球企业的65.73%。
中国人工智能企业主要集中在北京、上海、广东等发达地区，发达地区的人工智能企业约占全国的85%左右。其中，北京市为人工智能企业集中创新地。
经济发达地区的信息化程度较高、互联网发展迅速、融资环境优良，适合各类高新产业的成长发展。上述数据也表明了人工智能企业在经济较为发达地区的发展要更为迅速。
1.2融资
全球人工智能企业的融资情况与企业分布的情况大致相同，美国人工智能企业在2016年融资总量约为180亿美元，中国企业为25.7亿美元，英国企业为8.16亿美元。
中国2015年人工智能行业获投金额约为100亿人民币，同比上升40%左右，略低于全球平均水平，其中机器人领域的投资比例则居于全领域首位。
1.3成果
全球专利数据库的数据表明，美国人工智能行业申请的专利总数约为2.7万件，中国为1.6万件，日本位列全球第三、约为1.5万件。将美国和中国的公司总数和融资金额分别与专利成果相对比，中国人工智能企业创造专利成果的效率要远远高于美国。2017年2月美国《大西洋月刊》中的刊文指出：中国的大学及公司在研发和使用人工智能方面已开始超越美国同行。
中国人工智能企业专利数量按地区分布明显，集中在北京、上海、江苏、广东和浙江五个地区，占总体60%左右。其中，机器人方向的专利占总体的38%左右。
1.4政策
近年来，世界各国和国际组织纷纷出台相关政策扶持人工智能产业。以美国、欧盟和中国为例，制定计划内容即如表1所示。
2人工智能产业发展的风险分析
科技创新必然将带来社会进步，但同时也必将面临新的问题侵扰及风险。现如今世界正处在第三次工业革命之中，在享受着快捷、便利与智能的同时，却也并行涌现了诸如失业、信息泄露等风险。但是当人工智能的收益远大于其风险的时候，就需要准确把握风险的类别及规律，采取合理的手段管控风险。随着人工智能产业的发展，技术会更加成熟，产业结构不断优化，风险的种类和性质也会逐渐变化，弱人工智能与强人工智能所带来的风险后果也将截然不同。在此，针对人工智能产业在发展过程中的各类可能新风险则可展开如下的研究论述。
2.1伦理风险
学界和业界有许多关于人工智能伦理问题的讨论，比如是否该赋予机器人人权？人工智能的伦理问题一直是舆论焦点，但始终也没有定论，多年来人工智能行业在伦理担忧中逐渐前进，诸如人工智能的使用过程中，偶尔难免会做出违背人道主义的事情，谩骂、殴打和虐待这些恶性事件就可能降临到机器人的头上，甚至当机器人变成发泄的工具、变态的玩具的时候，人类是否为这样的行为找到了正当理由？当人工智能接近人类智能时，是否能够守住人类的伦理与道德底线，给予其切实合理的伦理定位也仍是当下值得探索深思的开放性研究课题。
2.2技术风险
几十年来人工智能的发展已经深入到各个领域，涉及数学、计算机科学、心理学、神经学等众多门类，在机器人、识别系统、智能分析、智能设计等方面获得了广泛应用。历史上由技术故障导致的机器人“伤人”事件早在20世纪70年代即已见诸报端，而人工智能技术的发展并没有从根本上解决此类问题。2016年11月，第十八届中国国际高新成果交易会上由于工作人员的操作失误，使机器人撞向站台，划伤观众。由此可见，人工智能最为直接的现实挑战就是技术风险。除了威胁人类日常生活安全，人工智能的技术风险也可能造成信息泄露等一系列伴生问题。诸如此类的技术问题从源头上只能交给产品开发者来研究控制，如果不将“意外”的因素考虑进去，人工智能技术便不能进入真正的推广普及。
2.3军事风险
一个国家最先进的科技通常即会先行进入军事领域寻求拓展应用，早在20世纪60年代人工智能仅是处于定义推出阶段，世界各国便已开启了人工智能在军事领域的研究，无论从智能指挥系统等技术方面的应用还是替代士兵作战的功能，人工智能在军事领域的研究均已呈现向纵深及广域展开态势。未来的军备竞赛是兵器技术与人工智能的比拼，也是军事费用与研究水平的比拼。必须指出，战争风险仍然存在，但当机器人士兵大量出现时，战争消耗变成了纯粹的资本消耗，人身伤亡的减少会削弱道德与舆论的呼声，战争则可能会变得更加频繁与迅速。
2.4异化风险
国内外的诸多学者与专家都坚信，人工智能在未来会超越人类智能，人类正在创造一个比自身更加强大的物种。那么许多科幻电影的剧情便有可能真实上演，人工智能的异化与反抗便具备了发生可能。许多人工智能的专家也许仍持反面异议，因其会相信自己的技术水平而不是虚妄的预测。但是正如历史已然证明，就像原子弹与克隆技术一样，科学家们创造出来的成果往往并不能由本群体来决定是否投入使用。那么时下的当务之急就要合理把控这些风险，利用制度与立法规范人工智能的开发与使用，避免极端事件的发生。
3对策及建议
综上可得，现今已然无法阻挡也不会阻挡科技创新的步伐，但却必须在人工智能产生危机之前采取适当的预防性行动及相应的制度化措施来规避可能到来的危险。详情阐述可见如下。
3.1立法与监督
2017年1月，欧洲议会法律事务委员会呼吁制定有关人工智能与机器人的法案。法律是规范人工智能的研发与使用的最佳选择。许多可能会发生的风险，都可以由法律来提供约束化解，在研发方面，可以规定机器人“铁律”、量化机器人的智能等级、限制人工智能的应用范围等；在使用方面，可以限制公司对不同级别机器人的最大使用数量或占全体工作人员的比例并逐渐放宽该项措施，以降低失业潮所产生的不良影响。并且，有必要设立监管部门进行专项监督，从保障“人”的利益出发，规范市场行为，维护行业秩序，防止人工智能的肆意开发与过度使用。
3.2加强国际合作
人工智能所带来的风险是世界性的，世界各国和国际组织应该积极加强合作交流应对风险。各国应在联合国的通力协调下联合建立用于研究人工智能风险与安全问题的组织，解决人工智能所产生的国际问题。国际问题只能借由国际合作交流来一致探索设计策略与合理模式，世界各国应牢固树立人类命运共同体意识，在共同宗旨下推动世界在人工智能飞速发展的背景环境下实现平稳有序向前迈进。
3.3\用保险手段
随着科技的发展，保险业在金融业的地位逐渐提高，新型保险产品可以帮助人工智能企业与个人分散风险。现在并未推出与人工智能相关的保险产品，保险公司有待开发针对人工智能与机器人的企业责任保险、个人人身保险与财产保险，当人工智能出现技术问题造成被保险人人身伤亡与财产损失时，保险公司的赔付会在一定程度上减轻企业与个人的经济负担。
3.4征税与创新
针对机器人造成的失业现象，比尔盖茨曾表示：可以对机器人征收所得税，对因此产生的失业者进行培训，增强对失业人群高新产业技能的培养。在政策创新方面，可以在社会工作总量不变的情况下以减少个体工作量或者或减少社会工作日天数来增加就业人数。当一个新技术得到了广泛使用时，随之而来还有其衍生行业与衍生产品，未来人工智能技术对人类社会改变仍然难以做出准确描绘，这就要求人类积极创新，尽快适应新科技带给人类社会的改变。
市场层面上，随着旷视科技Face++C轮融资4.6亿美元、商汤科技B轮融资4.1亿美元、明码生物科技B轮融资2.4亿美元等多笔融资的完成，众多国内人工智能初创公司再次创下惊人的融资数。而据美国公司TechCrunch统计，今年自动驾驶领域全球融资的数额到11月初已经达到14亿美元，已经远超去年全年的6.3亿美元，全球资本市场对于人工智能在无人驾驶的发展也无疑是看好的。据易观咨询的《人工智能理财市场专题分析》报告，人工智能在金融的应用已被提至新高度，预计中国人工智能理财规模到2020年将达到5.22万亿。
今年9月，高盛在其的《中国在人工智能中崛起》报告中也提到，中国已经成为人工智能领域的主要竞争者，BAT将是中国第一批人工智能受益者。值得注意的是，离开中国大陆七年之久的谷歌已经借AI实验室成立选择回归。而以百度、阿里巴巴，腾讯为首的互联网巨头也纷纷宣布全面布局人工智能领域，并且实施了多起海外并购。晨哨集团研究部也根据并购决策方及标的在业界的影响力、并购产业链布局及并购金额等综合因素选取出人工智能领域10宗有代表性的跨境并购案例：
百度收购硅谷科技创业公司xPerception今年4月份，百度宣布收购硅谷科技创业公司xPerception，具体金额未透露。
xPerception是创立于硅谷的初创公司，是一家专注于机器视觉软硬件解决方案的科技公司，面向机器人、AR/VR、智能导盲等行业客户提供以立体惯性相机为核心的机器视觉软硬件产品，此前曾获得真格基金天使投资。
针对此次并购，百度表示，收购之后xPerception的核心团队均加入百度研究院，加速包括AR、自动驾驶和机器人在内的百度人工智能业务矩阵的产业化。
百度全资收购美国初创公司KITT.AI今年7月份，百度宣布全资收购美国初创公司KITT.AI公司，并把KITT.AI公司的语音能力和自然语言处理能力融入到百度平台中，全面免费向百度的合作伙伴赋能开放。知情人士透露，本次收购的价格也在亿元之上。
资料显示，KITT.AI成立于西雅图，是一家专注语音唤醒和自然语音交互技术的公司，曾经入选了美国知名创投研究机构CB Insights人工智能创业一百强，并获得微软联合创始人Paul Allen和亚马逊子公司Alexa投资。公司创始成员包括JHU博士姚旭晨(CEO)、JHU博士陈果果(公司CTO)等。
Kitt.AI共开发了三款产品：Snowboy(可定制的词典检测引擎)，NLU(多语言自然语言理解引擎)和ChatFlow(多圈谈话引擎)。
百度表示，收购KITT.AI是利用其强大的语音能力和自然语言处理能力用在软硬结合的过程中强化体验，而百度在AI领域的广泛布局为对于KITT.AI技术的落地应用提供了良好的现实基础。
百度、蚂蚁金服、启明创投等参投数据库人工智能平台TigerGraph3100万美元A轮融资今年11月，企业级实时图数据库人工智能平台TigerGraph在华创思享会上宣布获得3100万美元A轮融资，本轮融资来自启明创投、百度、蚂蚁金服、华创资本等公司。
资料显示，TigerGraph，是新一代企业级的实时图数据库平台，总部位于纽约，它的技术突破代表着图数据库演进的下一个里程碑——一个完整的、分布式的并行图计算平台，能够支持网络规模数据的实时分析。其技术能够支持网络规模数据的实时分析，可适用于大图——深度链接分析的最佳模型。他们能够探索、发现和预测关系，并且应用于个性化推荐，反欺诈，供应链物流优化，企业知识图谱等，其客户包括支付宝、VISA、软银、以及美国的wish等知名初创公司。
腾讯跟投人工智能创业孵化器Element AI A轮1.02亿美元融资2017年6月，加拿大人工智能咨询公司Element AI宣布获得1.02亿美元A轮融资，由Data Collective(DCVC)领投，Tencent(腾讯)Intel Capital(英特尔投资)，Microsoft Ventures(微软创投)等跟投。
资料显示，Element AI是一家人工智能创业孵化器，于2016年10月由机器学习先驱YoshuaBengio等共同创立的。Element AI宣称，为全球网络安全，金融科技，制造，物流和运输，机器人等领域的企业提供AI解决方案，已开发出了一种“独特的、非剥削性的学术合作模式”，其学习算法也已经在多家机构中被应用，并让用户能够将人工智能应用在其网络安全、金融技术、物流等产品上以获取相应数据。
腾讯、创新工场和TCL资本等参投美国儿童机器人创企奇幻工房Wonder Workshop获4100万美元C轮融资今年10月30日，美国加州儿童机器人教育科技创企奇幻工房Wonder Workshop宣布获得4100万美元的C轮融资，投资方包括腾讯、创新工场和TCL资本、CRV、Madrona Venture Group、香港Bright Success Capital等。截至目前，该公司的融资总金额已经达到了7834万美元。
资料显示，奇幻工房业务覆盖全球37个国家，其明星产品是Dash和Dot两款机器人，并且为儿童提供了可视化编程工具，让儿童通过自己编写的软件操控“达奇”和“达达”两款机器人。目前，该公司已经开放了应用程序接口，允许开发人员基于上述两款机器人构建应用程序。另一方面该公司特别针对中小学生推出了“Teach Wonder”教育项目，旨在从学校为切入口来推广机器人编程，并且在社交媒体上积极推广产品。
阿里参投美国初创公司Magic Leap 5.02亿美元D轮融资美国增强现实(AR)创业公司Magic Leap，该公司刚刚完成了一笔5.02亿美元的D轮融资，其估值已经接近60亿美元。由新加坡淡马锡控股领投，阿里巴巴、谷歌等公司参投，此轮融资正值Magic Leap的一款在现实图像上叠加虚拟影像的增强现实眼罩产品之际。
资料显示，Magic Leap成立于2011年。其创始人Rony Abovitz曾是MAKO外科手术机器人公司的创始人。而Magic Leap是一个类似微软HoloLens的增强现实平台，主要研发方向就是将三维图像投射到人的视野中，但是它的研发的技术目前依然处于绝密状态。
一份法律文件显示，Magic Leap正在开发人工智能机器人。Magic Leap已在加州北部地方法院对两名前员工提起诉讼，其中一名被告是Magic Leap前先进感知和智能高级副总裁加里·布拉德斯基(Gary Bradski)。他在机器人和人工智能领域有着丰富经验，此前在Magic Leap开发私有技术，参与了涉及机器人深度学习技术的项目和计划。
复星1336万美元投资德国初创公司NAGA复星在今年3月以1336万美元投资德国公司NAGA，NAGA是一家通过为用户提供创新性的智能投顾产品和交易服务的公司。
智能投顾(Robo advisor)凭借人工智能分析客户需求匹配金融资产的资产配置手段。它利用智能化算法，根据投资者具体情况，运用一系列投资组合优化的理论模型，为用户提供投资参考的动态资产投资配置。
资料显示，The Naga Group AG位于德国，成立于2015年8月，由Yasin Sebastian Qureshi、Christoph BrüCK、Benjamin Bilski创立，其中，Yasin Sebastian Qureshi是德国著名的金融人士。旗下应用程序是SwipeStox，是一款社交网络金融服务应用，让客户能够实时交易外汇、指数、大宗商品和差价合约。SwipeStox以游戏的形式激发股票交易兴趣，同时简化金融交易流程，并在2016年7月，与美国著名外汇经纪商福汇达成合作。
Naga，已于今年7月份在德国证券交易所完成IPO。
复星1425万美元战略投资以色列初创公司Bondit复星在10月底，宣布完成对以色列公司BondIT1425万美元战略投资，并成为BondIT的主要股东。
资料显示，BondIT是一家位于以色列从事AI研究的金融科技公司，提供基于机器学习算法的固定收益投顾解决方案，产品专注于难度更高且市场相对空白的全球债券市场的固定收益领域。Bondit通过创建和优化债券组合来获取投资回报，宣称可利用数据科学和人工智能来克服在固定收益产品中经常出现的复杂性和效率低下。
复星表示，其通过海外并购智能投顾公司，借助自身完善的全球化布局，使集团能够嫁接其有海外资产配置需求的中国高净值客户，并试图在金融科技及财富管理业务上寻找各种优质并购目标。
尚珹资本跟投Petuum 9300万美元B轮融资今年10月10日，机器学习基础架构平台开发初创公司Petuum Inc，宣布完成9300万美元的B轮融资，由软银旗下投资公司领投，尚珹资本跟投。
资料显示，Petuum， Inc.是一家专注于人工智能和机器学习的解决方案研发平台，总部位于美国宾夕法尼亚州，创办人Eric Xing博士是美国卡内基美隆大学计算机科学学院机器学习系的教授兼研究副主管。据了解，作为人工智能和机器学习的研发平台，Petuum立足于对机器学习和计算方法的基础研究，为应用程序的开发和部署提供了一种跨平台、标准化的方法，从而尽量避免了现有机器学习框架和云基础架构的碎片化，使得各行各业、各种规模的公司能够获取最前沿的人工智能技术。
通过新一轮的融资， Petuum将继续扩展其技术和业务团队，并专注于把PetuumOS部署在那些有着广泛人工智能应用前景但采用率低的具体行业，如制造业和医疗保健。
尚珹资本(Advantech Capital)官网显示，其于2016年1月正式成立，是一家专注中国市场的私募股权投资基金，并侧重于以创新为驱动的成长型投资机会。
埃斯顿900万美元收购美国高科技公司Barrett30%股权，布局高端人工智能机器人领域今年4月份，埃斯顿公告，拟通过全资子公司使用900万美元收购美国高科技公司Barrett Technology30%股权，拓展基于核心功能部件的人工智能和微型伺服系统领域。
埃斯顿公司为进一步提高智能制造核心功能部件的竞争力，拓展基于核心功能部件的人工智能机器人领域，拟通过全资子公司使用900万美元对美国BarrettTechnology公司进行部分股权收购并增资，收购及增资完成后，公司通过直接和间接方式共持有Barrett Technology股权比例为30%。
大连理工大学辽宁大连116024
摘要：人工智能算法是电器自动化的一个重要发展方向。通过人工智能算法可以有效地节约物力、人力等成本，使电气自动化控制的效率得到有效的提高。本文简要介绍了人工智能算法及其特点，并对人工智能算法在自动化控制中的应用进行了探讨。
关键词 ：人工智能算法；电气自动化控制；应用
0 引言
电气自动化是一门新兴学科，其主要研究领域是计算机应用、信息处理、系统运行、电气工程自动控制等等。在自动化控制中应用人工智能算法，能够极大地提高电气自动化的运行效率,降低运行成本,提高电气自动化的准确率。本文对人工智能算法及其特点进行了简要的介绍，并分析了人工智能算法在自动化控制中的应用。
1 人工智能算法及其特点
1.1 人工智能算法
作为一门边缘性学科，人工智能算法也被称为机器智能。主要是通过智能机器来模拟人类的智能反应，融合了社会科学和自然科学。人工智能算法涵盖了计算机科学、数学、哲学、认知科学的理念，主要在语言和图像理解、遗传编程、机器人等领域进行应用[1]。
1.2 人工智能算法的特点
①人工智能算法具有可靠性。人工智能算法的可靠性表现在其结合了高端智能电器数字化应用系统，无需使用其他的传统设备。这样一来可以更加便利的操作电力系统，使电力系统的控制效率和精度得到提高，有利于现代企业的发展，提高工业生产效率和安全性。
②人工智能算法在进行电气设计时，不需要详细的了解控制对象的实际动态、非线性和参数变化。
③智能化的人工控制器与驱动器不存在直接关系，具有较强的一致性，能够有效地提高预测结果的准确性。
④使用人工智能算法对控制器进行设计能够有效地提高其抗干扰能力和信息、数据的适应性，使修改和扩展更加便利。
2 人工智能算法在电气自动化控制中的应用
2.1 设计电气产品
使用人工智能算法进行电气产品的设计有利于提高设计方案的科学性和合理性，缩短产品开发周期，具有较高的可能性和准确性。引进人工智能算法和CAD 技术，能够有效的提高电气产品的质量和设计效率。
2.2 发挥人工智能算法的控制功能
第一，人工智能算法可以自动采集和处理数据信息，实时采集全部的开关量和模拟量，并对其进行存储。第二，可以通过模拟画面来反映系统设备的运行状况，生成相应的趋势图。第三，通过应用专家系统可以便利地完成运行曲线、数据存储、报表生成等操作功能。第四，人工智能算法可以进行模拟量的故障录波、顺序记录、波形捕捉和开关量变位。可以便利地控制断路器和电动隔离开关，调整励磁电流。第五，人工智能算法可以实现负序量计算、不对称的运行分析和在线分析。最后，人工智能算法可以实现有效的运行监控，对故障和事故进行自动报警和记录[2]。
3 人工智能算法的自动化控制中的实践
3.1 在电气设备的设计中运用人工智能算法
电气设备的设计工作要涉及到电子技术、电磁场、变压器、电力技术、电路等方面的知识，对设计者的专业知识水平和实践经验具有较高的要求，需要投入一定的物力、财力和人力。然而使用人工智能算法进行电气设备的设计，可以迅速地解决繁琐的计算和模拟过程，极大的提高了设计的效率、准确性和精度。
要立足于实际情况，结合各种人工智能算法对电气设备进行科学的设计。在开发性设计中还可以使用专家系统，在设计优化阶段可以使用遗传算法。在电气设备的设计中用人工智能算法对于设计人员的计算机水平有一定的要求，要求其能够熟练地使用人工智能软件，并具备一定的设计经验。
3.2 在电气设备控制中运用人工智能算法
在电气设备控制中用人工智能算法能够实现电气设备的自动化控制，从而对电气系统的运行效率和质量进行提升，同时减少了大量的财力、物力和人力投入。电气设备控制是一项关键的环节，人工智能算法等应用主要体现在模糊控制、专家系统控制和神经网络控制方面[3]。
一般情况下，模糊控制操作比较简单，与实际的联系比较紧密，应用的范围较广。模糊控制的电气传动控制中的应用主要包括直流传动中的应用和交流传动中的应用，能够取代PI 控制器和PID 控制器的作用。与此同时在高动态全数字的传动系统中可以应用模糊神经控制器。
3.3 在电力系统中运用人工智能算法
人工智能算法在电力系统中的应用主要包括以下几个方面：模糊集理论、启发式搜索、专家系统和神经网络。专家系统的程序比较复杂，集合了大量的专业规则、经验和知识，能够运用专家的经验来进行判断和推理，模拟专家的决策方法、过程和模式，从而解决需要专家进行分析决策的问题。专家系统的主要组成部分有咨询解释、人机接口、推理机、知识获取、知识库、数据库等。要根据实际情况不断更新专家系统的知识库和规则库。
在电力系统中广泛地应用了多种神经网络和训练算法，具有非常灵活的储存方式、学习方式和分布方式，能够处理大规模的信息，并且具有复杂状态的分类功能和识别功能。神经系统能够迅速的分类样本和模型，构建周预测模型和日预测模型。在复杂的电力系统中，往往综合使用元件的关联性分析和人工神经网络来进行故障诊断。
4 结语
本文简要介绍了人工智能算法及其特点，随着科技的不断发展和进步，未来的生产和发展必然要将人工智能算法作为一个重要的发展方向。在电气自动化控制中应用人工智能算法能够使自动化的控制效率、准确度得到有效的提高，节约大量的人力、物力和财力。人工智能算法在自动化控制中具有广泛的应用前景，必将发挥更大的作用。
参考文献：
[1]刘宗保.人工智能技术在电气自动化中的应用[J].科技促进发展(应用版)，2011(12).
关键词：人工智能技术 电气自动化控制 应用分析
中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2014）07（a）-0114-02
近年来，科学技术不断进步，智能化和自动化技术的应用越来越广泛，人工智能技术已成为电气自动化的发展趋势。在电气自动化控制中人工智能技术的应用，不仅使得运营成本降低了、工作效率也极大地提高了，而且还有效防止了安全事故的发生。伴随人工智能技术的创新与改革，人工智能技术面临着很大的挑战。本文结合人工智能技术的优势，重点探索了人工智能技术在电气自动化控制中的应用。
1 电气自动化控制中人工智能技术的应用简述
人工智能是相对于人类智能而言的。它是指用机械和电子装置模拟或者代替人类的某项智能。当前，人工智能技术已成为电气自动化技术的发展趋势。在电气自动化控制中，通过人工智能技术代替人工操作，进一步提高了工作效率，增加了系统的灵敏性和稳定性，更好地实现了自动化。通过人工智能技术的引进，实现了计算机智能化，减少了以往人为活动中经常出现的误差，使得机械设备在无人值守的情况下可以自动、准确的进行操作控制，节约了大量的人力资源，从而降低了运行成本，在很大程度上推动了电气自动化的发展。
2 电气自动化控制中人工智能技术的应用优势
电气自动化实践证明，人工智能技术的引进，弥补了以往电气自动化控制中的缺陷，更好地实现了真正的自动化。与以往的人工控制技术相比，人工智能技术具有以下优势。
2.1 极大的节省了人力资源
与传统的人工控制技术相比较，人工智能技术最明显的优势就是可以代替人类手工劳动，进而极大的解放劳动力。电气操作过程是一个相当复杂的工程，电气设备多，线路复杂，因此需要投入大量的工作人员进行操作和控制。但通过引进人工智能技术，通过计算机程序准确的收集、分析和处理数据，将人类从复杂的劳动中解放出来。这样，人工智能技术极大的节省了人力资源，降低了人力成本。
2.2 提高了准确性，降低误差率
与之前的操作相比，通过人工智能技术操作，大部分工作都是通过计算机程序自主运行，工作人员参与的不多，电气系统不会随意发生变动，而且程序都有数据跟踪监测，因此就避免了以往人为操作过程中因为失误容易出现的事故和故障，减少了人为误差。一般情况下，只要硬件不出现问题，操作过程就不会有太大的误差，准确率就比较高。
2.3 不需要对对象的模型进行控制
在电气自动化控制器设计时存在着很多不确定的因素，因此十分有必要建立控制对象模型。所以，在一定程度上，人工智能技术避免了那些不确定因素的出现，进一步提升了电气自动化控制中的精确系数。
2.4 保证了产品的规范化和性能的一致性
在电气自动化控制中，通过人工智能技术操作，运行模式更加规范统一。在操作过程中，机器设定的程序及其标准都是统一的，运行模式也不会受到干扰和影响，生产都是重复进行的，从而保证了产品的规范性和性能的一致性，为企业的生产提供了稳定的质量保障。
另外，人工智能技术可以根据时间和应用语言来进行设计，具有更加容易调整、修改，更好地适应数据和信息，更好的抗干扰能力等优势。
3 人工智能技术在电气自动化控制中的应用
伴随着人工智能技术的发展，许多研究人员对人工智能技术在电气自动化控制中的应用进行研究，而且取得了一些骄人的成绩，积极采用这些成果可以促进电气自动化的智能发展。
3.1 在电气设备设计中应用人工智能技术
电气工程实践证明，只有具备专业领域的学科知识和技能才能保证电气化系统的高效、稳定运行，这也就需要大量经验丰富并且高度负责的工作人员，所以，如何实现电气自动化操作系统的稳定高效运行一直被认为是最复杂的问题之一。伴随着人工智能技术的发展，通过信息技术手段可以将电气化系统中一部分复杂的工作通过电气设备自动完成，大大降低了劳动力成本，同时提高了准确性和效率。
人工智能技术的出现，更新了原有的计算机系统，整个产品无论是从研发到设计还是生产都有了全面的提高。在人工智能方法中，遗传算法是一种较为先进的优化算法，优化设计的产品很合适，所以电气设计时经常使用这种方法。
3.2 人工智能技术在事故及其故障诊断中的应用
所谓电气故障诊断，就是通过对电气设备的相关信息，以确定其技术状况是否正常，确定故障的性质和部位，查找故障原因，并提出相应对策。在电气领域中，由于各种不确定的因素导致各种故障和事故频繁发生，如果这些故障或者意外不能妥善处理或及时判决，都将带来无法估量的损失。在传统的电气控制中，也可以采用一些诊断方法，但是这些方法用来确定结果的精确度不高，而且诊断过程和方法是非常繁琐、复杂的。例如，诊断变压器故障的传统方法，我们通常先收集所产生的气体，并通过对气体的诊断来判断是不是存在故障。这种诊断方法花费大量的人力和物力，如果诊断分析的结果不正确，损失很严重。自从引进人工智能技术后，变压器的故障诊断就变得方便和准确。除了变压器的故障诊断外，也可对发动机发电机等电气设备进行事故诊断，可极大的提高判断的及时性和准确性，提高工作效率，同时增加了企业的效益。
3.3 在电气控制过程中开始应用人工智能技术
在电气自动化控制中，人工智能技术具有特别重要的作用，已经成为电气领域中必不可少的一部分。实现电气自动化和智能化，可以很好地提高工作效率，降低工作成本。在传统的电气自动化控制中，操作过程中总是不可避免的出现一些人为错误，而且有的操作过程非常的复杂繁琐，造成错误率上升。人工智能技术在电气自动化控制领域中最主要的表现是神经系统的控制、模糊控制与专家系统的有效控制。现在，通过采用模糊控制，借用直流与交流在电气自动化控制过程中的传动就可以实现自动化的传动控制。一般来说，模糊控制主要分为Sugeno和Mamdan两种情况，Mamdan是用来进行调速控制的，Sugeno是Mamdan的一种特殊例子。自从模糊神经元控制器应用于高性能传动产品中，人工智能技术在电气领域日益占据更重要的作用。
在日常的操作过程中，我们可以改进家庭电脑，实现对电气系统的远程控制。通过人工智能技术事先设定既定的程序来控制操作过程，实现机器智能化，及时掌握各个环节。人工智能技术除了应用于电气设计设备中、事故及其故障诊断中、电气控制过程中之外，还应用于其他的领域。比如，人工智能技术通过专家系统、神经网络、模糊集理论和启发式搜索等方面在电力系统中的应用，同时人工智能技术还应用于日常操作过程中。
4 结语
综上所述，通过在电气自动化控制中应用人工智能技术，不仅使得工作效率极大的提高、运行成本也更为降低了，从而使得电气自动化智能化更好地实现。伴随着科学技术的进步，人工智能技术在电气自动化控制中的应用还有很大的发展潜力，同时人工智能技术面临着很多挑战，因此，我们要努力研究并不断完善，让人工智能技术日后能更好的应用到电气自动化控制中。
参考文献
[1] 耿英会.智能化技术在电气工程自动化控制中的应用[J].科技创新导报，2012.
[2] 梁宁波.浅析人工智能在电气自动化控制中的应用[J].黑龙江科技信息，2008.
[3] 杨状元，林建中.人工智能的现状及今后发展趋势展望[J].科技信息，2009.
这个已经存在了60年的技术领域，经过两起两落，从2004年起再次受到中英文领域的双重关注。
作为一家正在用人工智能重新定义人类社会连接人与信息的方式的科技公司，今日头条推出《人工智能影响力报告》，旨在记录本轮人工智能浪潮下，国民心中对AI的期盼与恐惧，以及人工智能时代最有影响力的公司、科学家和应用。
尽管“人工智能”、“机器学习”、“深度学习”、“神经网络”、“数据挖掘”，一系列技术词汇堆起了高高的壁垒，看似把普通民众拒之门外，但拥有海量用户的今日头条推出的首份《人工智能影响力报告》显示，中国国民的AI信心指数还是相当高。
AI信心指数是由头条指数和用户问卷调查数据相结合，从AI概念普及度，AI产品/服务的使用普及度，对AI未来发展的期望度等三个维度做出判断—2017年，中国国民的AI信心指数为83。
AI信心指数也是头条指数旗下的第一个行业指数。
不同于微信指数、百度指数和微指数等以天为更新频率的指数产品，头条指数基于今日头条智能分发和机器推荐所产生的海量内容，可以追踪当天的数据，并以小时级更新。负责头条指数的头条算数中心未来还将推出一系列行业指数。
当然，这个高达83分的自信指数背后，也有国民的理性和审慎。在报告中的“AI十问”里，头条用户最为关注的就是和切身利益相关的生计问题——自己的工作是否会被取代，以及AI发展带来的危害，以及AI发展带来的法律、道德问题。三个都是具有负面倾向的问题，可见虽然民众对于AI发展是支持的，但也希望了解更多人工智能可能带来的风险。
报告显示，虽然国民对于AI信心指数很高，但是只有41.53%的公民人认为自己用过AI产品。国民对于AI的概念认知还处于比较模糊的阶段。
事实上，AI早就无孔不入，当你用苹果的Siri助手、用今日头条看新闻时，你都用到了人工智能技术。
报告还评选出了人工智能的“网红应用”。
头条热度指数显示，谷歌的无人驾驶具有热度最高，意味着内容创作者与读者对此最感兴趣。而在票选中，国民认知度最高的产品则是在C端应用的人工智能，比如今日头条和支付宝。
报告列出了中文领域里十大最受关注人工智能公司：百度、谷歌、阿里巴巴、华为、苹果、特斯拉、小米、京东、微软、滴滴。
在这份榜单里，百度在中文领域热度超过谷歌。显然，当然，影响力并不完全代表竞争力，没有进前10的公司里也不乏人工智能领域的佼佼者：比如专注AI硬件的英伟达，专注智能信息分发的今日头条，全力开源发展AI的Facebook。由报告可以看出：综合性AI公司的影响力远大于单一应用领域的AI公司。
报告指出，人工智能时代，随着AI巨头的竞争加剧，开源平台进一步开放，算法和芯片的进一步提升，AI大战的竞争最终会是人才的竞争。
国内，微软亚洲研究院堪称AI界的黄埔军校。即便从微软研究院出来的科学家们，走向BAT、今日头条等公司，但微软依旧占据着中国AI人才的首把交椅，拥有25位AI科学家。由可见，AI科学家们基本就集中百度、阿里巴巴等已经在人工智能领域耕耘多年的大公司里。
当然除了上述大公司，像清华大学、中科院、香港中文大学、北京大学等高校也是AI科学家的聚集地。
