发布时间：2023-12-21 10:37:56
序言：写作是分享个人见解和探索未知领域的桥梁，我们为您精选了8篇的人工智能科技的发展样本，期待这些样本能够为您提供丰富的参考和启发，请尽情阅读。
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。
中国人工智能发展环境分析
资料来源：前瞻产业研究院整理
目前我国在人工智能的研究上与发达国家相比、甚至与美国相比都不算落后，这对于我们国家来说是难得的历史机遇，是提升综合国力和影响力的绝佳机会。如今我国在国家层面制订人工智能发展战略，并加快推进，我国完全有可能利用市场需求优势、用户数据优势等，抢占人工智能技术和产业的制高点，实现人工智能技术“弯道超车”。
人工智能行业市场规模
随着人工智能在我国移动互联网、智能家居等领域的发展，我国人工智能产业将持续高速成长。据前瞻产业研究院的《人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》数据显示，2015年，我国人工智能产业规模为69.3亿元，同比增长42.7%;2016年我国人工智能产业规模达到95.6亿元，同比增长37.9%。
随着相关政策的加速落地，我国人工智能产业已步入新的发展阶段。当前人工智能行业基础条件已经具备，随着深度学习算法日趋成熟以及数据资源的加速增长，人工智能技术有望不断提升，机器视觉和自然语音处理等人工智能技术将迎来发展新机遇，预计到2022年，我国人工智能产业规模将达到335.6亿元。
2014-2022年中国人工智能产业规模及预测(单位：亿元，%)
资料来源：前瞻产业研究院整理
中国人工智能企业积极布局
出于对人工智能行业商业前景的看好，国内巨头纷纷战略进军人工智能领域，百度、阿里、腾讯均在人工智能领域发力。其中，百度从2013年开始搭建AI团队，同时涉足了深度学习与自动驾驶领域，并推出了“百度大脑”计划，于2017年展出了Apollo自动驾驶平台;阿里巴巴推出了国内首个人工智能平台“DTPAI”;腾讯推出了撰稿机器人Dreamwriter，开放了视觉识别平台腾讯优图，同时成立了腾讯智能计算与搜索实验室。
除BAT之外，科大讯飞以语音技术为核心，通过语音技术开放平台和语音应用切入人工智能产业，也是当之无愧的行业巨头。这些具有创新性眼光的巨头公司的进入，让整个行业迎来了爆发的机会。感知智能试点阶段的一大特点是创业公司开始进入，目前的国内格局也正印证了这一点。
关键词：科技管理；企业；人工智能；能力投放
中图分类号：G4文献标识码：A文章编号：（2021）-9-290
引言：
随着计算机技术的不断向前发展，传统的数据处理方式以及应用流程已经无法满足企业各项活动正在进行中的实际需求。为了解决这一问题，研究人员经过多年的努力之后提出了一种科技管理概念。所谓的科技管理实际上是通过一系列科学方法的合理利用对企业内部有限的各类资源进行优化整合，从而实现更加高效的管理行为。当前科技管理工作在进行中不断向着信息化、智能化的方向靠拢，为了让智能技术作用得以全面发挥，有必要对企业人工智能能力投放策略进行全面的研究。
1建立人工智能能力投放动作准出标准
对于企业而言，要想使其科技管理工作进行得更加富有实效，在人工智能能力投放动作推出标准制定之前，首先应该结合企业各项工作的实际需求全面明确人工智能能力投放链。就我国当前情况而言，国内的电力计算机信息化企业要想跟上时代的发展，应该以更加多元化的方式将智能能力进行展示，从而让更多的受众对该技术进行认可；其次，企业应该全面明确人工智能能力投放的实际内容以及投放中所需要用到的载体。对于科技管理工作而言，电力计算机信息化企业在人工智能能力投放中所包含的主要内容有技术能力以及技术成果，根据这些展示内容的实际情况选择合理的投放载体。而投放载体根据其内容及形式的不同又可以更将其进一步划分为内部载体以及外部载体两种类型。对于企业而言，技术能力指的更多是人工智能技术。因此投放的具体标准是如何才能有效利用人工智能技术完成企业各项业务的赋能作业。在过去，企业管理工作在进行中无论是生产销售还是物流等环节其劳动都十分密集。在实际运作中普遍是以人力来换取产量，拿时间来换取利润。采用这种运营模式企业的生产效率相对较低，而且企业在运营中需要投入大量的人力成本。而人工智能能力投放标准的有效制定可以使得这一问题得到妥善解决。因此，对于传统的电力计算机信息化企业而言，要想跟上时代的发展，使自身经济效益得到有效保障，就应该不断结合企业发展的需求，进一步加大人工智能技术的引入力度。使得人工智能能够在更多工作当中，代替传统的人工劳动。同时还需要引入更加先进的人工智能系统，辅助工作人员更好地完成各项工作，全面降低工作人员的劳动量。通过人工智能技术的合理投放，不仅可以使得企业各项工作的运行效率得到实质性的提高，同时还能够进一步降低企业在运行当中所需要投入的经济成本，使我国社会文明迈上一个台阶。对于电力计算机信息化企业而言，人工智能能力投放的实际标准应当根据载体的不同进行合理划分。具体来说，内部载体在人工智能技术实际投放的过程当中应该想方设法使其能够应用于科技研发领域。通过各类平台的有效搭建，使得企业内部工作人员的体验感得到切实加强。通过不同企业之间的交流培训以及员工之间的交流共同实现对企业内部开发人员的培训工作，使得各个部门的技术人员之间能力实现共享。同时积极召开研讨会议，使不同工作人员能够就自己的技术心得进行有效讨论，为公司带来更多的经济效益；应用于新闻宣传，通过人工智能技术使有关于企业的各类信息能够在员工之间实现实时传输，使信息的时效性得到有效保障，从而给企业带来更多的经济效益；
对于外部载体来说，在人工智能技术投放的过程当中应该将其应用于技术沙龙的建设。使企业的每一个节点运行专题实现分享，同时还应该特别针对各项工作进行中所存在的缺陷进行全面探讨，以期研究出合理方式使得这些问题得到解决；应用于产、学、研合作，实现企业于高校之间的互动创新。不断的将研究成果转化为实际成果；应用于企业和政府连接的渠道建设，使得企业内部的各个示范性项目得到及时的展示。
2实施基于科技管理视角的投放效果评估
为了保障各企业内部已经引入的人工智能技术能力得到更加全面地发挥，各大企业需要不断结合自身的科技管理理念对人工智能技术的实际投放效果进行有效的评估。为了保障评估最终结果的有效性，经过多年的发展当前企业的评估体系已然包含了4个。主要维度分别为产业贡献、技术价值、人才培养以及品牌影响力。根据不同维度的具体内容为其制定有针对性的评估指标，并且根据企业各项工作的实际完成情况对其进行量化性的评分工作。在这些内容当中，产业贡献主要包括企业所生产的具体产品，要求根据产品的实际名称进行有效填写产品成熟度。这项内容主要是参照技术成熟度TEL通用定义及等级划分，全面围绕不同项目所生得到的核心产品，从基本原理到实际应用设计9层评估等级。实现产品价值对各个项目成果已经产生的经济效益未来预期的产品价值。项目成果未来可能产生的经济效益技术价值主要包括技术水平。各个项目的最终成果对原有技术体系的改革或者是经过审定第三方评价达到国内领先技术水平，为本企业形成的技术壁垒，对企业长期发展所提供的支撑。企业在发展中所申请的专利数量、专利授权数等等。而人才培养重点包括新获高级职称人员数量，新获中级职称人员数量或本单位专家数量等等。评价的体系框架如图所示。
3制定企业人工智能能力投放持续改进机制
为了让电力计算机信息化企业在发展的过程当中，其人工智能能力投放实现可持续发展。需要根据评估的最终结果，制定出企业人工智能能力投放持续改进准则。通过这样的方式，可以及时对区技术在应用中所产生的问题进行改进。具体的改进流程分为以下4个内容：分别是确定改进目标、寻求可行方案、测定最终结果、正式采用。各单位需要根据自身实际情况，结合这4个总体步骤分别根据自身工作实际需求设计出相应的改进机制。
关键词：人工智能 电气自动化控制 应用
人工智能是一种新型技术，与传统技术相比，人工智能有着巨大的优势，该种技术主要是建立在计算机与网络技术中，能够解决很多传统技术难以解决的问题，目前，人工智能已经在经济建设与社会发展中得到了广泛的应用，也取得了良好的成效，但是，在一些主观与客观因素的限制之下，人工智能在电气自动化控制中的应用依然存在一些不足之处，下面就针对人工智能的特点及人工智能在电气自动化控制中的应用进行深入的分析和探讨。
1 .人工智能控制器特点分析
在电气自动化中使用的人工智能控制器多为非线性函数近似器，其中代表性的有遗传算法、模糊理论、神经算法与模糊神经算法等，使用非线性函数近似器有着巨大的优势，这主要表现在以下几个方面：
第一，在开展人工智能电器设计时并不需要应用精确的动态模型，不需要明白非线性与参数变化等因素就能够完成设计；
第二，只要适当的调整系统的下降时间、相应时间，就能够有效提升函数性能，产生的过冲也很小；
第三，人工智能控制器能够设计相应时间与语言，调节方式十分的简单，对于信息与数据也有着良好的适应性，抗干扰性能理想，容易实现；
第四，人工智能控制器的一致性良好，与驱动器无直接联系，即使输入的数据是未知的也可以获取到理想的预测结果。（以以太网为例的人工智能控制器原理示意图详见图1）
图1 以太网为例的人工智能控制器原理示意图
2 .人工智能在电气自动化控制中的应用分析
2.1 人工智能在电气自动化设计中的应用
自动化电气的设计十分的复杂，牵扯到很多专业，如变压器、电路、电力电子技术、电机等等，对设计人员专业技能水平的要求也较高，也需要用到大量的人力、物力与财力，利用人工智能技术就可以有效解决人力难以解决的问题，有效提升设计的精度与工作效率。
此外，在电气设备的设计过程中，需要根据不同的情况采取相应的算法，要想有效提升设计的质量与效率，工作人员必须要具有应用人工技能的经验与能力。
2.2 人工智能在电气控制中的应用
电气自动化控制是一个关节性环节，如果能够采取科学的措施提升整个系统的自动化水平，就可以有效降低人力、物力财力的投入，有效优化人工系能系统的运行质量。
人工智能技术在电气自动化设备中的应用包括神经网络控制、专家系统控制以及模糊控制几个方面，其中，模糊控制的应用范围最为广泛，究其根本原因，是由于该种方式简单，与生产的联系也更加的紧密。
而模糊控制在整电气自动化中的应用主要集中在交流传动与直流传动两个方面，其中，直流传动主要集中在模糊控制器之中，如Sugeno、Mamdani，而Sugeno是Mamdani的一个部分，Mamdani多应用在调速控制系统中，其规则库为if-then规则库。将模糊控制器应用在交流传统控制系可以代替传统PSI控制器与PI控制器，近年来，在科技水平的发展之下，模糊控制器也开始应用在全数字高动态性能传动系统之中，也取得了一定的成效。
2.3 人工智能在故障诊断系统中的应用
人工智能技术中的专家系统、模糊理论与神经网络已经在电气设备故障诊断系统中得到了广泛的应用，其中应用范围较广的就是发动机、发电机与变压器故障的诊断工作中。在诊断时，需要先从变压器油中将气体分离出来，再根据气体的情况分析故障的发生状态。如果使用传统的诊断方式是难以判断出故障的复杂性、非线性以及不确定性的，诊断结果并不理想。但是，使用人工智能技术即可有效提升诊断的成功率，就现阶段来看人工智能技术主要采取专家系统、神经网络与模糊逻辑集中诊断方式。
2.4 人工智能在电力系统中的应用
目前，人工智能在电力系统中的应用包括神经网络、专家系统、启发式搜索、模糊集理论几个方面，其中，专家系统是一种集经验、规则与专业知识一体的程序性系统，该种系统需要依赖一定领域的知识与经验进行推理，并模拟专家的决策对各个难题来处理。专家系统主要包括六个部分，即推理机、知识库、人机接口、知识获取、咨询解释、数据库。在整个系统的使用过程中，需要根据实际情况的变化来更新规则库，以便获取到最及时的要求。
目前，很多训练算法与神经网络都在电力系统中得到了一定程度的应用，神经系统的储存方式与学习方式都十分的灵活，也有着强大的状态分类能力以及识别能力，在负荷预测的过程中，神经网络能够对模型进行科学合理的分类，并实现对输入的选择，构建出日预测模型以及周预测模型，将人工神经网络与元件关联进行有机结合即可实现对复杂系统的诊断，识别是不同的故障。
2.5 人工智能在日常操作中的应用
电力系统不仅对电力系统自身的自动化水平有着直接的影响，对于管理工作也有一定的影响，将人工智能技术应用在日常操作中可以对加用电脑进行实时操作，可以实现报表自动生成、日志生成、日志储存等多种功能。这不仅可以简化操作，也能够有效提升操作的可视性与简便性，可以看出，将人工智能系统应用在日常操作中可以有效提升电气自动化系统的工作效率，这也是未来阶段下我国电力系统发展的重要方向。
3. 结语
总而言之，在科技水平的发展之下，电力自动化控制系统也得到了完善的发展，与此同时，人工智能系统在电气自动化控制中的应用也取得了一定的成效，将人工智能应用在电气自动化控制系统中可以有效提升设备的使用效率与使用质量，但是由于一些客观因素的限制，人工智能技术还存在一些不足，相信在不久的将来，这一问题定可以得到完美的解决。
参考文献：
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[3]胡蝶.人工智能在电气自动化控制中的应用[J]. 中小企业管理与科技（下旬刊），2010（09）
关键词：电气设备；自动化控制；人工智能技术；专家系统；机器人系统 文献标识码：A
中图分类号：TM92 文章编号：1009-2374（2016）16-0051-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2016.16.024
人工智能技术是近年来发展起来的一门新兴学科，由于人工智能技术能模拟人的思维，因此其现实应用价值巨大，它的出现是现代工业发展的必然产物。现代社会的发展需要人工智能技术的参与，尤其是对于现代工业的发展，在技术上需要由先进的人工智能技术作为支撑，而要想使人工智能技术在电气自动化控制中得到更好的推广与应用，我们首先必须认识人工智能技术。
1 人工智能技术
随着社会的发展、科技的进步，人工智能技术也随之诞生了，并且其在现代社会中的作用也越来越广泛。人工智能技术的构建，一方面需要计算机技术理论进行必要支撑；另一方面也需要交互交叉其他学科共同形成，探究人工智能技术，我们可知模拟人类智能，创造出可以代替人类工作的设备是人工智能技术的本质。当前，研究人工智能技术的领域主要集中在两个方面：专家系统与机器人系统。由于人类大脑具有精密、复杂的特点，因此模拟人类大脑问题是人工智能技术的最大难题。随着现代技术的发展，人们成功地模仿了人类大脑，并把这种成功的模仿称作是人工智能技术。在人们日常的学习、生产以及生活中，已有很多领域应用了人工智能技术，并且其实际应用效果良好。
2 人工智能技术在电气自动化中的应用意义和优势
电气自动化中应用人工智能技术，不但使电气自动化的实际控制效果得到了提高，而且大大降低了电气自动化的投入成本，与其发展的实际需求非常相符。
2.1 电气自动化控制中应用人工智能技术的意义
人工智能技术具有显著的优越性，人工智能技术可以收集、处理并且反馈部分信息，人类的部分复杂工作可由人工智能技术进行替代，因此电气自动化控制中应用人工智能技术后，其发展必然是跨越式的。在电子自动化控制中应用人工智能技术后，其生产、流通过程会更优，有利于其真正实现自动化。另外，电气自动化逐步智能化后，可减少人力的投入，促进生产成本的降低，同时实际生产效率得到了提高。电气自动化控制中引入人工智能技术后，优化了产业结构，促进了电气自动化的逐步升级。
2.2 人工智能技术在电气自动化控制中的应用优势
由于复杂性与系统性是电气设备设计的主要特点，因此设计电气设备的相关设计人员必须具备完备的知识理论，其设计工作的实际有效性必须要强。在电气自动化控制中应用人工智能技术以后，具有很多优势，下列四个方面为其主要体现：
2.2.1 数据的采集与处理都可由人工智能技术来完成，由于具备了这一功能，这样便可对电气设备的各种数据进行采集，并且可及时处理与保存相关数据，这样可使电气自动化的实际控制效率得到大幅提升。
2.2.2 人工智能技术可完成系统的监视并进行必要的报警。人工智能技术可实时监视电气系统中主要设备的模拟数据值。
2.2.3 人工智能控制的操作控制功能较好。可使用鼠标、键盘来对电气设备进行自动化控制，由于利用控制程序便可完成同期并网带负荷操作，这样不但可以大幅减轻操作人员的工作强度，而且可使控制效率得到极大提高，这与当前工业发展的实际需求很相符。
2.2.4 人工智能控制具备故障录波功能，也正是由于这一功能人工智能技术，可智能化捕捉故障录波，这使电气设备的实际运行效率与运行安全性都得到了大幅提升。
3 人工智能技术在电气自动化中的应用分析
由于当前从本质上优化了人工智能技术，加之其功能的逐步完善，这使电气控制领域中人工智能技术的应用价值越来越明显，为了使人们能更好地认识人工智能技术，笔者主要对电气自动化设备中人工智能技术的应用以及电气控制过程中人工智能技术的应用进行了分析。
3.1 人工智能技术在电气自动化设备中的应用
电气自动化系统存在很大的复杂性，其要涉及到很多领域与学科，对于操作电气自动化设备的人员来说，他们应具备良好的个人素质，并且专业知识要完备。由于电气自动化系统比较复杂，所以其实际操作的有效性要强，这样才能最大限度地减少由于不当操作，导致出现非正常停机，甚至引发安全事故等。对于问题的解决都可借助人工智能技术来实现，就人工智能技术而言，其理论核心主要是计算机理论，通过编写各种控制程序，可以使计算机下的智能控制得到很好的实现。从某种程度上可以说，电气设备的智能化可把人脑存在的劳动操作缺陷很好的代替，这样一方面可以有效提高工作的实际生产效率；另一方面还可促进成本投入的大幅降低。应用人工智能技术后，使得电气自动化设备实际运行的科学性得到了大幅提升，对设备运行的实际环境进行了优化，图1为典型的电气自动化设备人工智能化
系统。
3.2 人工智能技术在电气控制过程中的应用
就电气自动化的控制过程而言，其最为核心的部分就是控制电气的过程。在控制电气的过程中，科学、合理地应用人工智能技术后，可使电气自动化控制水平得到有效提升，电气自动化在电气控制过程中的顺利应用，这样可使实际工作运行效率在很大程度上得到提高，并且实现了自动化后使发展更加科学化，同时促进了运作成本的降低，特别是对于人力成本的降低最为显著。此外就电气自动化控制而言，应用人工智能技术的集中性比较强，专家系统、模糊控制以及神经网络控制为其主要使用的人工智能系统。
3.3 人工智能技术在平常操作中的应用
在现代工业迅速发展的带动下，我们的日常学习、生产与生活已经离不开电气设备，确保电气设备运行的安全、稳定，从某种程度上可以说就是更好地保障我们的日常生活。在进行电气设备的相关操作时，应以其操作流程为指导，规范操作。就传统的电气操作来看，其操作存在很大的复杂性，操作不但要花费大量时间，而且各项操作都需要规范严谨，一旦在操作上存在失误，引发的后果可能会很严重。而在电气行业朝着现代化发展的推动下，在电气化操作中引入人工智能技术后，不仅简化了传统繁琐的电气操作步骤，使操作电气的效率得到大幅提升，而且引入人工智能技术后，可以把由于人工操作失误产生的一系列问题有效降低，甚至杜绝，这样使得电气系统运行的安全性与稳定性在很大程度上都得到大幅提升。
4 结语
科学技术的迅速发展使我们的生活发生了翻天覆地的变化，人工智能技术的出现推动了现代文明的发展。由于人工智能技术具有很多优势，它是近年来发展起来的一门新兴高科技技术，其在现实中有无限的应用价值，一方面在电气自动化控制中，引入人工智能技术后，使传统意义上的电气控制模式得到了大幅转变，电气自动化的跨越式发展成功得到了实现；另一方面人工智能技术的引入，使电气自动化的实际控制效率得到了大幅提升，同时节约了自动化控制的人力与物力，促进了自动化控制成本的降低，人工智能技术在电气自动化中具有很大的推广与应用价值。
参考文献
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[3] 孙伟.电气自动化控制中人工智能技术的应用研究
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[4] 何翔.人工智能技术在电气自动化控制中的应用研究[J].科技风，2012，（15）.
[5] 黄开平.高级项目中自动化系统的应用[J].电气时代，2013，（2）.
关键词：人工智能；科技情报；自动感知
中图分类号：TP18文献标志码：A文章编号：2095-2945（2020）32-0057-02
Abstract：Fromtheperspectiveofartificialintelligence，peoplerequireasignificantimprovementintheaccuracyofscientificandtechnologicalinformationservices，sothatitsvaluecontinuestorise，bringingchallengesandopportunitiesforintelligencework.Bysummarizingthecontentsofartificialintelligenceandscientificandtechnologicalinformation，combinedwithartificialintelligencetechnology，thispaperstudiestheautomaticperceptionofscientificandtechnologicalinformationneedsconcerningthekeypoints，contentperceptionandotheraspects，highlightingthewisdom，intelligenceandefficiencyofscientificandtechnologicalinformationwork，andoptimizingtheautomaticperceptionscheme.
Keywords：artificialintelligence；scientificandtechnologicalinformation；automaticperception
前言
当前科技情报服务对象不仅局限于特定的行业和领域，已经逐渐渗透至某一技术和个人，情报机构只有提升情报分析和反应能力才可以满足新需求。因此，机构有必要加强对用户需求的感知度，依托人工智能技术构建科技情报的感知框架，提升感知工作的合理性和高效性，进而挖掘科技情报感知领域的价值。
1人工智能及科技情报感知概述
1.1人工智能分析
人工智能又称AI，伴随着计算速度、核心算法的优化，该技术已经在神经网络、自然语言、机器学习等方面趋于成熟。当前人工智能技术可以定制个性化任务，结合不同的环境响应个体需求，制定解决方案[1]。因此，人工智能技术能够快速处理海量数据，若人类智力水平已无法满足严苛工作要求，可以借助人工智能技术处理复杂工作。同时，科技情报感知模块属于综合预测过程，因此有必要结合人工智能技术制定科技情报感知方案，实现情报工作向智慧化、个性化、精准化方向发展。
1.2情报感知分析
科技情报感知主要是工作人员针对采集到的数据完成处理、分析，进而满足受众对于情报的需求，并对今后其发展过程进行预测。学者刘记曾指出，依托科技情报感知工作可以为实现国家治理体系和治理能力现代化提供支持，加快情报刻画、情报感知以及情报响应能力的建设进程。其中，情境感知的研究具有一定复杂度，G.Chen通过调查情境信息、情境类型、情境传播等模型和系统，分析情境感知的应用程序，得出情境感知是领域普适学习的关键。例如，借助情境感知可以为用户提供体温、运动路径、温度等方面的服务。
因此，科技情报感知工作对于我国情报治理、预先感知等方面影响较大，结合人工智能技术创新科技情报感知模块已是大势所趋。当前大数据时代科技情报已经不仅停留于文献领域，正逐渐向多种数据源模式发展，要求科技情报软硬件不断升级优化，数据存储和处理水平逐渐升级，进而满足社会对情报数据的需求。
2人工智能视域下科技情报需求自动感知研究
2.1融合关键点
（1）创新驱动。当前科技情报需求逐渐向科技创新领域发展，依托我国创新驱动的发展战略，基于科学技术完成升级和发展。将科学技术和科技情报相结合后，情报工作的创新性较强，具有数字化和智慧化优势，并突出情报工作的个性化和精准性。因此，依托人工智能技术完成科技情报的自动感知十分关键，是当前科技发展的必经之路。
（2）前瞻性定位。新时期资源的网络化和数字化发展为科技情报研究工作提供大数据支持，可以在海量数据的收集、分析、处理方面发挥优势。传统的数据研究方式很难在大量数据的基础上提升情报研究质量，同时会增加研究人员的任务量。且每位工作人员自身的专业知识、情报敏感度、知识状态存在差异性，导致最终得出的情报结果不同甚至差异化较大。应用人工智能技术完成科技情报的自动感知十分重要，可以突出工作的准确性、高效性和稳定性。因此，将新兴人工智能技术和传统情报服务工作相融合是现代情报领域的关键，如自动获取和加工情报、高速处理文本信息、人工智能决策平台、依托語义内容的科研成果评价等[2]。
2.2内容感知
（1）感知系统分析。大数据背景下，科技情报预测和传播功能受到重视和应用，属于科技领域的研究热点，可以对竞争、合作、研究方面进行正确的价值判断。科技情报感知主要依托可靠、丰富的数据，借助“互联网+大数据”模式获取信息，在多种资料中得到关键的信息和数据，进而完成科技情报的感知工作。同时，数据源具有冗余度高、形式多样、存储量大的优势，因此能够落实科技情报感知工作，筛选数据源、除去冗余数据、分析剩余有效信息。借助数据集模式与知识储备库、感知数据库一同为感知过程提供信息支持。内容感知系统内的数据源并非固定不变，且信息的更新速度较快、技术淘汰时间较短，因此内容感知是实时更新、持续变化的数据系统。基于相关辅助项目，帮助用户了解工作内容。例如，借助“科技情报产品报告”为感知系统研究和应用提供支持，该报告可以帮助用户了解系统，提前评估系统实际能力，便于用户针对性提出情报需求。
（2）系统实现模式。a.数据源存储。若想发挥科技情报的自动感知作用，系统内需要具备大容量数据集合，进而为感知产品提供分析支持。同时，数据处理过程中对于信息查询、存储挑战较大。因此，本课题结合Neo4j数据库、互联网技术提升数据处理和存储效率，提高系统适应水平，保证其良好的查询效率。Neo4j数据库主要划分为两类应用模式：服务器模式、内嵌模式。本课题利用内嵌模式，借助Java-API，将Neo4j数据库和图模型相互整合。由于API的特点是数据结构灵活，因此可以通过直接编码的模式和图数据库完成交互操作。b.数据源分类。若想对数据源完成自动分类，建议识别数据源的结构功能。例如，利用机器学习、词汇特征等方式划分数据源的功能及结构。依托数据源要素、类型词汇特点、词汇分布特征等方面，依托神经网络内分类器训练模式，围绕领域技术、专题、情报报告、组织数据库等方面对数据源进行分类[3]。c.构建任务抽取模型。结合用户需求抽取目标任务可以充分发挥科技情报的自动感知优势，优化RNN模块。在研究阶段利用Bi-LSTM-CRF、卷积网络模型抽取数据源，并借助长短时双向记忆模型化解RNN梯度爆炸、消失情况。抽取模型内的输入数据是卷积，包含知识元素、句子、词等特征向量，而输出数据则依托（Conditionalrandomfield）条件随机得到结果完成预测。此模型借助多元组的方式展示数据源抽取结果，围绕数据源性质、事项、主体、依据、对象等要素进行连接。
2.3情境感知
（1）情境感知系统。情境感知系统内部因素种类较多，且科技情报感知阶段需要依据情境完成，并对感知结果造成影响。因此，在开展科技情报感知工作时，建议对特定用户完成重新评估。同时，情境感知在情报感知工作中十分关键，若忽视结果会对外部情境产生较大影响，使预测工作丧失精准度。因此，应基于外部情境条件定位事物发展方向，得到精准感知结果，发挥情报前瞻性优势。其中在获取情境数据时应关注“小数据”，即初始结构化数据，此类资源虽数量较小，但是内部包含价值信息，可以获取历史情境信息。此外，问题情境应围绕横向和纵向两个层面分析，横向维度是梳理本层实际情况，针对性选择研究方法和处理方式；纵向维度则依托时间节点理清情境信息。
（2）系统执行方案。情境感知系统建设主要内容是借助科技手段获取某一情境内的数据并完成融合。因此，情境感知技术实际上是借助人工智能中传感器等技术，依托计算机感知当前情境，完成感知应用、智能识别、决策支持，具有无干扰的优势。情境感知包含情境获取、处理、应用三个阶段。其中，情境获取主要依靠传感器终端获取设备关联、用户关联、资源关联、环境关联情境，并将上述情境信息转变为数字信号，利用嵌入系统完成判断和处理；情境处理过程则借助建模的方式控制情境信息，构建信息数据库。整合情境感知信息并协调对应的组合，控制资源分布并将其嵌入至感知数据库内；服务应用阶段相当于人工智能处理模块，可以结合用户需求提供合理服务。
2.4需求-反馈机制
（1）工作过程。需求-反馈机制实际上可以体现用户和人工智能间的关联性，属于科技情报感知的关键环节，包含自动感知信息、数据、产品模块。依托人工智能技术，通过AI方式减轻工作人员任务量。其中，AI能够智能化处理多领域工作，如医疗、教育、驾驶、金融、安防等。在科技情报感知领域引入人工智能技术可以准确、高效、及时地开展情报工作，提升工作效率、减少决策偶然性、加快数据分析处理速度。同时，科技情报感知工作的主体是用户，首先需要将其对产品的需求发送至AI处，其次借助人工智能模块分析、整合内外感知数据库信息，最后向用户反馈情报产品和相关结果。
（2）情报感知产品。情报感知产品主要结合用户产品需求，依据感知数据库内的条件因素预测今后用户对于情报产品的需求，进而在后续工作中有针对性地向用户推送产品信息，为科技情报工作的可持续发展提供支持。因此，人工智能和科技情报感知工作相结合可以充分发挥自动感知优势，降低对工作人员决策的依赖性。专业人员依据多种数据源进行分析与评估，最终得出精准的感知结果。同时，人工智能技术的应用可以自动形成情报感知产品，并向用户推送反馈数据，由主动感知向自动感知发展，契合新时期情报3.0的发展趋势，加快国家科技决策和科技创新发展进程。
【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.
关键词：人工智能；人类智能；思维；技术元素
1 基本概念界定
1.1 人工智能
人工智能是在20世纪中期以后产生的学科，人工智能就是用机器模拟人类的智能活动，从而用机器代替人类行使某些方面的职能。人工智能是通过探索人的感觉和思维的规律来模拟人的智能活动，电子计算机是人工智能的媒介和基础。阿伦・图灵说：“如果一台计算机能骗过人，使人相信它是人而不是机器，那么它就应当被称作有智能。”如果以此为标准来界定机器的智能，那么人工智能的发展之路仍然任重道远。
1.2 人类智能
智能简单地说就是智慧与能力，是综合、复杂的精神活动功能，是人运用自己已有的知识和经验来学习新知识、新概念并且把知识和概念转化为解决问题的能力。智能活动往往和记忆力、感知力、思维、判断、联想、意志等有密切的联系，人类的智能表现在能够进行归纳总结和逻辑演绎，人类对视觉和听觉的感知以及处理都是条件反射式的，大脑皮层的神经网络对各种情况的处理是下意识的反应。
1.3 什么是思维
思维是事物的一般属性和内在联系在人脑中的间接的、概括的反映。思维的形式包括概念、理解、判断、推理等。思维往往借助于语言来表达，由直接的感受即感性思维转化为理性，透过现象看到事物的本质，发现普适性的规律。芒福德说人类是“精神的制造者”而不仅仅是“工具的制造者”，因为人类具备思维能力。
2 基于“技术元素”视角下的人工智能
“技术元素”这一说法是凯文・凯利提出的，技术元素就是从人类意识中涌现出的一切东西，包括技术具象的工具，也包括文化、 法律、社会机构和一切智能创造物。凯文・凯利说：“科技是人类的发明，也是生命的产物。”居所是动物的技术，是动物的延伸部分，人类的延伸部分是技术元素，科技发明是我们基因创造的躯体的外延。
2.1 人工智能是技术进化的成果
凯文・凯利认为人类的延伸由思维产生，因为思维具有创造力，才促使了技术的进步，才创造出了以往没有创造出的东西，所以，“如果说科技是人类的延伸，那也与基因无关，而是思维的延伸。因此科技是观念的延伸躯体”。
技术元素伴随着语言、工具的诞生成为人类不可或缺的伙伴，从古至今，除了极少的例外，各种技术都没有消失，而是进化成不同形态的技术。人工智能作为一种科技物种，随着技术的进步而产生发展，是技术进化的成果。
2.2 人类与技术共同进步
一切生物都有天然的借助外力的本领，从钻木取火到航空航天，人类经历了漫长的发展，或者说是进化，技术作为一种手段、一种工具从来都与人类相伴相生。“技术元素”赋予技术以生命，人是技术进化的动力，而技术的进化也促进了人类社会的发展，二者是密不可分的。科技与人类正在逐渐融合，或者说人类已经成为科技最适合的载体；“技术元素”的发展虽然具有一定程度的自主性，但是它的发展轨迹从某种意义上来说也是人类意志的体现。人作为技术发展的动力之一与“技术元素”同步运动。
3 人工智能能否超越人类
对于这个问题人们有两种极端的看法：一是认为人工智能必将取代人类，不久的将来人类会沦为机器的奴隶；二是对人类的主体地位有着极度的自信，认为机器始终都是被人控制。前者的依据是人工智能的发展极其快速，超越了人类智能的进化速度，人工智能取代人类只是时间问题。后者的依据是人工智能不具有生命特征，无法融入生物圈从而和自然发生联系，只能作为人类活动的工具而存在。我更偏向于第二种观点，是基于以下几个原因：
3.1 缺乏创造性的“特长生”
人工智能开发出的机器可能是某一个领域的“特长生”却不是全才。比如AlphaGO是围棋特长生却不能唱歌，计算器是数字计算的天才却不能陪人聊天，情感机器人负责陪伴和情感安慰却不能真正懂得人类的喜怒哀乐，如此等等，它们按照既定的程序运行，各司其职、各得其所，不会偏离轨道也不懂得创造。
塞缪尔说：“机器不能输出任何未经输入的东西。”目前最先进的机器人也是依赖于软件运行，软件是通过人来完成更新升级，人工智能实际上是人类智能的外在表现。人体是一个复杂而庞大的系统，人有特定的背景和生活习惯，人脑的发育会受到所经历的事件和社会环境的影响，能够灵活运用，组合所接受的信息，具备综合分析问题的能力。人脑的控制系统复杂和精密程度远远超过智能机器人，因此，人工智能在技术上不及人类智能，它依赖人类智能而进化，能够胜任人类制定的任务，却缺乏人类智能的创造性。
3.2 不能思维的人工智能
在回答“机器能否思维”的时候，我们首先应该对思维进行界定，思维是人脑特有的功能。人脑是一个高度发达的系统，是人类意识活动的物质载体。“电脑思维”在功能上会向人脑思维不断接近，但是两者之间存在不可消除的界限，“电脑思维”是一个简单的逻辑过程，模拟人脑思维功能和思维信息过程，它在本质上区别于人类思维。人脑思维除了能够接受外部信息以外，还能对信息进行主观的加工。人们已经能制造出类人机器人，可是它不能和人一样思维吗，因为思维不仅仅是人脑的生理机能，离开社会实践和人际交往是不能产生思维的。
3.3 是辅助而非替代
人工智能简单明了地说就是人类用来改造世界的技术手段，是辅的工具，而不是对人类的替代。人工智能出现的历史并不久远，前文说到了技术和人类的共同进化，当人类有能力利用工具来处理复杂繁琐的工作时，这是人类的进化，也是工具的进化。
人工智能被用于帮助人类进行某项工作，才能解放人力，人类智能才可以更好发挥主动性和创造性。人工智能承担了人类活动中基础的、不可或缺的、复杂的工作，从而使人类智能转向更核心的科研创造以及思维和判断上来。在人与人工智能的关系上，二者是相辅相成、相互补充的，而不是互相排斥、完全替代
4 结束语
人工智能与人类智能的关系是互为补充、相互制约的，人与技术的融合是必然的。目前人工智能的更新升级必须依赖与人类智能，人类智能的进化程度关系到人工智能的先进程度“技术元素”的进化也要受到社会条件的制约。人工智能可能在某一方面出强大的功能，但是它缺乏思维和创造性，这一点是致命的缺陷，工具作为人类器官的延长，是人类智能的外化之物，被人类智能的发展程度所局限。
参考文献
[1]凯文・凯利.科技想要什么[M].熊祥译.北京：中信出版社，2011.
[2]尹传红.当机器智能超越人类[N].中国科学报，2015，04（03）.
