人工智能工作方向范文1
自2006年以来，人工智能（Artificial Intelligence，AI）的发展迎来了第三次浪潮。谷歌、IBM、百度、腾讯等商业巨头的参与，使得人工智能方向的科学研究从学术界的沙盘模拟演变为大规模团体实战[1]。2017年是中国人工智能战略驱动的最为关键的一年。3月，人工智能首次被写入政府工作报告。7月，国务院重点指出人工智能技术和产业的发展规划，即推动新一代人工智能技术的产业化与集成应用，发展高端智能产品，提升智能制造水平[2]。10月，报告指出促进人工智能和实体经济深度融合的战略方针。12月，工信部印发促进新一代人工智能产业发展的三年行动计划，旨在加快制造强国和网络强国建设。这一系列政策与方针都将人工智能作为重要的国家科技战略规划，为人工智能的发展布局提供了明确的时间表和路线图。
人工智能在国家战略层面地位已然举足轻重。人工智能方面的人才需要掌握系统而庞大的知识体系，涉及脑科学，数学、计算机等多门学科，这已经超出当前狭义计算机专业的培养内容。为加快人工智能方向的人才储备，2018年4月，教育部要求高校在计算机科学与技术学科设置人工智能方向，形成“人工智能＋X”的复合专业培养新模式[3]。2018年，教育部正式批准35所高校首批建设本科人工智能专业，2019年9月首批人工智能专业的本科新生入学。到2020年，基本完成高校科技创新体系建设和学科体系的优化布局以适应新一代人工智能技术发展，在计算机大类专业下以人工智能为视角探讨本学科所应具备的新的内涵与外延。
目前，高校计算机专业采用的宽口径培养模式，在人工智能方面的人才培养具有相当的局限性，以至于高度浓缩到了仅仅给学生做高级科普的程度。学生难以全面深入地掌握人工智能知识技能，难以具备解决企业关键问题、适应产业发展趋势的能力。因此，在计算机大类专业下发展人工智能学科体系，独立建设人工智能专业，培养卓越的领域人才是当下人工智能战略发展的刚性需求。
二、人工智能产业发展现状
我国的人工智能发展仍处于探索阶段。图1显示了2017年全球高科技企业AI团队的规模统计数据。从图1可以看到，谷歌，微软等国外高科技企业，在AI团队上均有千人以上的规模，相较于国内行业领军者百度或腾讯等企业，领先幅度达到数倍之多。这一现象表明，我国在人工智能人才的储备上存在着巨大缺口，如何培养高质量、高水平、高素质的人工智能方向专业人才，是我国当前互联网、信息行业教育方向中一个亟待解决的重要命题。
图1 2017年全球高科技企业AI团队规模
图2 全球AI领域高校数量分布
我国各重点大学早就展开了许多人工智能相关技术的研究，只是当时人工智能一般会放在研究生教育中，作为计算机科学、互联网信息技术等专业的一个研究方向进行具体探索。人工智能领域研究及学科建设方面都有着广泛而坚实的基础，教研成果丰富，师资力量雄厚。响应人工智能国家战略，我国各重点大学责无旁贷。
围绕人工智能专业建设，本文分析了国内外人工智能相关专业招生和就业现状，提出在计算机大类专业下建设人工智能的专业内涵，明确了人才培养目标，构建出有层次的课程体系架构。期望开拓出一条适应我国人工智能领域发展现状的人才培养模式，为人工智能学科体系布局做出贡献，有望为中国高等教育人工智能人才培养探索一条新的路径。
三、国内外人工智能相关专业招生及人才就业情况
一个领域的竞争归根结底是人才的竞争。人工智能的蓬勃发展造成了人工智能软硬件设计、算法设计、工程管理等各方面人才的稀缺。早在2016年的相关数据显示，中国人工智能的技术人才储备与市场需求之间存在着500万人的缺口。全球AI研究及直接从业者约有30万人，主要分布在高校、AI新兴企业、科技巨头以及其他领域。图2给出了截止2017年末，全球在相关人工智能相关领域高校专业的分布情况。全球主要有293所具有人工智能研究方向的高校，其中美国高校较早地开展了人工智能研究，占据全球的57.3%，一枝独秀。加拿大、中国、印度、英国等国家位于第二梯队，有着较大的提升空间。
国内外相关专业招生情况为人工智能专业的建设提供了一条认识与理解的渠道。斯坦福大学在人工智能领域居于世界领先地位，它在人工智能方面的本科教学涵盖的课程全面而前沿，包括计算生物学、语音识别、认知和机器学习等。学校授予计算机科学理学学士学位。加利福尼亚大学伯克利分校在研究生设置了计算机科学理学硕士学位，内置认知科学技术和人工智能相关的课程。卡内基梅隆大学拥有世界首屈一指的机器人技术，其计算机学院设有专门的机器学习系，包括机器学习辅修和统计机器学习专业。目前，国外高校还未直接将人工智能作为专业应用于本科学生培养。
人工智能的就业前景在当前相当广阔，人才市场需求亟大，但是大多集中于计算机视觉和语音识别等热门应用领域，造成其他领域的人才相对匮乏。国内的信息产业升级，互联网行业的转型，服务业、工业的智能研发都需要大量的人工智能专业人才。自2017年5月中国科学院大学成立人工智能技术学院以来，国内很多高校紧跟步伐，在人工智能人才培养上争相布局。清华大学计算机系从大一下学期开始，引导学有余力的学生进入智能技术与系统国家重点实验室或相关科研机构，跟随导师从事科研工作。北京大学开设的智能科学与技术专业主要建设机器感知、智能机器人、智能信息处理和机器学习等交叉学科的研究和教学。北京航空航天大学、上海交通大学和北京交通大学新设的人工智能研究院均是针对研究生集中培养。南京大学在2018年正式成立人工智能学院，由周志华教授任院长，建设机器学习与数据挖掘和智能系统与应用两个本科专业。
国内外大学本科教育阶段，都还未针对人工智能专业人才进行系统性、独立性地培养。我国每年人工智能方向的毕业生约2万人，远远不能满足市场对人才的需求。成都市人社局的报告明确指出，在成都市人工智能产业中，AI架构师、算法工程师、仿生机器人研发工程师等9类人才紧缺指数达到最高级别。本科教育阶段是学生掌握基础知识技能、形成科学思维、塑造人生价值观的黄金时期。因此，电子科技大学在本科计算机大类专业下开设人工智能专业进行优势提升和改进，直面国家战略需求，紧贴行业形势，为人工智能领域的发展增强年轻的生命力，为国家社会培养人工智能人才提供优质的平台和孵化园，为学生成材孕育强大的基础和肥沃的土壤。
四、人工智能专业建设探索
（一）把握专业建设内涵，明确人才培养目标
国家战略需求、社会人才缺口等宏观背景，是设立人工智能专业的必然因素。长久发展与传承，把握专业建设内涵和人才培养目标是教育的灵魂所在。在筹备人工智能专业的过程中，首先需要明确在计算机大类下建设人工智能专业的意义。自1956年约翰·麦卡锡等科学家正式提出人工智能学科以来，人工智能已逐渐发展成为一门广泛交叉的前沿科学。以计算机学科门类中各专业为基础，吸收生物科学、数学、哲学、文学等学科关键知识，不断促进人工智能学科的前向延伸和拓展。人工智能虽然是多学科融合发展的领域，但是它强调推理、知识、规划、学习、交流、感知，具备影像辨识、语言分析、人机对抗等计算机领域典型应用场景，与其它专业区分明显。同样的，人工智能的学科交叉特性明显不同于目前计算机大类下分的如大数据、信息安全等其他专业，应当作为计算机下独立的学科分支进行探索与研究。
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图3 人工智能专业人才培养的基本要求
人工智能旨在模拟人的意识与思维过程，智能信息处理是它的主流研究和产业化应用方向。其主要的研究内容包括语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。近年来，人工智能在经济政治决策，控制系统，仿真系统等应用场景中得到了愈加广泛的重视。无论是从科学技术发展历史，还是从当今新时代新经济发展趋势来看，增设人工智能专业具有十分明显的合理性、迫切性。国内的许多高校将相关专业设置于自动化大类下，没有考虑到由于互联网、大数据等新技术领域带来的影响和冲击，难以强调并突出人工智能自身理论和技术应用，不能很好地满足工业界普遍趋势所提出的人才需求。
面向国家“创新驱动发展战略”与“新一代人工智能发展规划”的重大需求，本文详细剖析了相适应的专业人才培养的基本要求。本文创新性地提出人工智能专业人才所需的各项基本要求，如图3所示。优秀的人工智能方向专业人才应当具备个人素养，创新实践，领导才能以及专业技能四个基本方面的能力。从这四个方面出发，全方位引导与培养学生具备良好的个人素养、扎实的人工智能专业技能、突出的创新实践能力和卓越的领导才能，有效地成长为国际一流工程师、科学家和企业家，在我国人工智能产业发展中贡献力量。
（二）构建课程体系架构，明确毕业评价要求
人工智能专业规划必须清晰、目标明确。在课程设置方面，以学生素质为核心完成课程体系架构设置，构建完备的专业人才培养方案。教学任务分配层次分明地落实在课程实施上，开发严整的教学培养体系。课程体系架构有四大类模块，详细分为公共基础课程、计算机学科基础课程、人工智能专业课程和实践进阶课程。四个模块相互依赖，公共基础课程、计算机学科基础课、人工智能专业课程层层深入，筑起坚实的知识体系高墙，教学过程步步为营，培养学生从基础到专业的能力思维。公共基础课程扎实培养学生基础的人文素养和数理知识，掌握数理相关的建模、仿真、测试与评价过程，完成高中到大学的自然衔接过渡。计算机学科基础课程以硬件类、软件类与计算工具类课程为类别划分，从三个方面循序渐进地培养学生掌握计算机领域的核心知识。学科基础课程侧重于对计算机底层知识、人工智能数学基础能力、计算机原理的教学，为大二专业课程打下坚实基础。
人工智能专业课程下分为核心类、技术支撑类和平台类课程，核心类课程引领学生熟悉人工智能知识基础、行业技术和核心理论。在研究人工智能的众多分支领域中，学习技术支撑类课程力助学生把握成熟的技术和模型。平台类课程基于智能机器人研究创新开发平台，进行智能制造和设计。这些理论课程锻炼学生获取知识、应用知识和创新思维能力，使之为从事人工智能理论研究、技术开发与创新实践保驾护航。
实践进阶课程可以检验学生对理论知识的掌握深度。实践课程与教学贯穿人工智能专业学习始终，以开发动手能力、发掘创新思维、塑造科研精神为目的，培养学生在理论实践、创新创业、合作领导多方面的才能。首先，人工智能专业实验全面覆盖所开设专业的课程。其次，综合素质实践、专业实习、基地实践、毕业设计等环节逐渐帮助学生将课堂知识转换为科研与工程能力。此外，鼓励大二以上的学生加入实验室参与科研，使科研与教学相互融合促进。为学生构建创新实践平台，校企合作的实践实训机制保障了学生真实地了解企业发展动态和社会需求。在人工智能理论与技术两方面都能提升学生的创新实践能力，尽早地明确未来发展方向，制定生涯规划。目前，许多高校学生为了快速迎合时代需求，对人工智能领域浅尝辄止，缺乏扎实的基本功与充分的研究成果，急于求成，在求职过程中屡屡碰壁。因此，学校应提供最大帮助与支持，让学生明确研究方向，鼓励学生在国内外继续深造，成为人工智能领域有真材实料的人才。
国家社会的需求在动态发展，学生受到的教育和训练也应有明确的规划。现阶段的专业培养，对学生的要求应当不仅局限于四年知识的系统传授，更多地要求学生锻炼综合知识，专业技能，创新实践，自我修养等几个方面的能力，使学生成为在人工智能领域独当一面的栋梁之才。
综合知识方面，培养学生具备坚实的人文社科基础知识；具有正确的道德观、社会责任感和工程职业道德；具备数学、自然科学以及人工智能相关基础学科的知识，具备在经济学、管理学等可能应用领域的基本知识，培养学生全方面、多元化的科学素养。
人工智能技能方面，培养学生具备扎实的人工智能专业基础知识，能够针对典型应用领域的复杂工程问题和需求，结合人工智能相关原理与技术，设计系统级或单元级的解决方案。了解人工智能技术前沿研究的状态及趋势，能够基于科学原理并采用科学方法对工程问题进行研究，包括建模、算法设计、程序实现及实验、进行实验收集数据、分析与解释数据以及通过信息综合得到合理有效的结论，加强学生对专业知识的深入理解，分析应用能力。
创新实践方面，借助案例分析、项目设计、科学研究、创新实践竞赛等方式，让学生掌握基本的创新方法，具有创新意识和态度，能够提出创新性的技术路线与方案，并具备较强的方案实现与分析能力。从信息产业、医学、生物学、经济学等实际应用出发，锻炼学生结合面对多样化的应用场景的理论结合、模型设计、实验分析能力。
自我修养方面，让学生对学习过程进行不断的探讨与思辨，组织学生参与知识技术的分享讨论，培养学生在知识综述、工程设计和沟通辩论的能力。通过综合性的实践项目，学生具备充分的组织管理能力、语言和文字表达能力、人际交往能力以及在团队协作能力。培养学生对学习的正确认识，不断适应发展的意识，具备国际视野、跨文化交流、竞争与合作能力，最终成长为人工智能产业的高级人才。
人工智能专业的毕业生可选择继续在人工智能领域深造，进行更深入地研究，或是于信息产业高新技术企业、科研院所、政府部门等行业就业，从事人工智能的技术研究、系统研发以及工程管理和教育等工作。成为该领域的软硬件高端工程师、交叉学科的应用架构师、创新创业家、算法研究与理论创新科学家，为国家科技进步贡献重要力量。
人工智能工作方向范文2
关键词：智能科学与技术；科学研究；专业建设
中图分类号：G642 文献标识码：A
1 引言
智能科学与技术学科以计算机科学为基础，结合了认知科学、信息学、控制科学、生命科学、语言学等学科的相关理论和研究方法，是一门新兴的交叉学科，将成为21世纪信息科学研究的制高点和信息产业价值的主要提升点。
在国外，许多著名高校都设立了“人工智能”专业并授予智能科学专业学位：世界多数知名的理工类院校都设立有人工智能研究所或实验室，进行智能科学专业的研究生培养及科研工作。在国内，智能科学与技术专业起步则较晚：2003年12月5日，教育部正式批准北京大学信息科学技术学院设立“智能科学与技术”本科专业，这标志着我国“智能科学与技术”专业的诞生。
厦门大学在智能科学与技术领域已经有多年的研究积累和师资储备。2006年12月，教育部正式批准厦门大学设立“智能科学与技术”本科专业，2007年6月6日，厦门大学智能科学与技术系经学校批准成立，并于2007年9月迎来了第一届本科生。本文将简要介绍近几年来厦门大学“智能科学与技术”专业的建设情况。
2 厦门大学智能科学与技术相关领域的科学研究进展
厦门大学在智能科学与技术领域的研究已开展了多年。早在1988年，学校就成立了校级科研机构――“厦门大学人工智能与计算机研究所”，目前，经厦门大学批准，正式更名为“厦门大学人工智能研究所”。它是一个以实用智能技术研究为主、集基础研究与应用开发于一体的研究机构，是厦门大学组建智能科学与技术系的主要基础。
厦门大学智能科学与技术系面向国际学科发展趋势和国家发展的重大需求，利用人工智能研究的方法和手段，不断开辟新的研究领域，逐渐确立了语言信息处理、认知计算、智能信息检索、中医信息处理、视频图像处理、智能机器人等主要研究方向。在语言信息处理方面，现设手写汉字识别、自然语言理解、机器翻译、语料库技术等研究领域；在认知计算方面，现设觉知计算、脑机接口、机器感觉、隐喻逻辑等研究领域；在智能信息检索方面，现设文本信息过滤、信息检索、信息提取、智能数据挖掘、Web挖掘等研究领域；在中医信息处理方面，现主要研究开发多媒体中草药智能查询系统、基于舌象中医智能体检系统；在视频图像处理方面，现设图像数据库、生物特征识别、遥感图像、地理信息系统等研究领域。2008年，系里引进了被称为“人工大脑之父”的著名学者Hugo de Garis教授，并以他为首组建了人工大脑研究室，该研究室的目标是，经过三年左右的时间，建设中国首个人工大脑。
经过十几年的不懈努力，我们在上述研究领域均取得了一批有影响的重要研究成果，在我国学术界具有一定的学术地位，获得数十项国家和省部级项目经费的支持。目前在研的项目有国家自然科学基金项目3项、国家863项目2项、国家863子项目2项、福建省自然科学基金项目1项、福建省科技计划重点项目2项。在汉字识别、词语切分标注、语法分析、词义消歧、指代消解、语言神经基础、汉语理解策略、网上信息的选择翻译、统计机器翻译、语音识别与合成、计算机音乐、计琴学等诸多方面进行了有特色的研究，形成了具体的算法，并且还提出了一种系统性的协动计算理论，出版专著5部，数百篇，其中近三年被EI、SCI等检索的论文达200余篇。
在基础理论研究的基础上，智能科学与技术系还十分注重产学研结合，先后与北京德威特电力系统自动化有限公司和深圳名人电脑等公司进行合作研发，广泛开展应用系统的研制开发，主要包括：手写汉字机器识别系统、汉语分词和词性标注系统、机器翻译系统以及网上汉语文本分类和信息过滤系统。其中，手写汉字机器识别系统获浙江省教育厅科学技术进步三等奖：机器辅助汉英互翻系统获福建省科技厅科技进步三等奖；汉语分词和词性标注系统获得2003年863中文信息处理评测第二名：机器翻译系统(包括XMMT汉英机器翻译系统、Matrix英汉机器翻译系统、Light英汉机器翻译系统和Neon英汉双向机器翻译系统)在863智能接口评测中多次名列前茅，形成多项产品，技术授权国内多家单位使用。
在科研平台建设方面，智能科学与技术系发挥厦门大学多学科交叉的优势，联合人文学院、外文学院和海外教育学院华文系的学术力量，于2003年成立了“厦门大学语言技术中心”，其中，汉外多语言机器翻译为主攻方向之一。2006年获批了“智能信息技术福建省高校重点实验室”；目前，以人工大脑相关内容为研究核心的“福建省仿脑智能系统重点实验室”也已获批。
3 厦门大学“智能科学与技术”专业建设情况
厦门大学智能科学与技术系现有一个本科专业(智能科学与技术)，三个学术型硕士学位授予专业(人工智能基础、模式识别与智能系统、计算机应用技术)，一个“计算机技术”工程硕士培养方向(智能工程及网络安全方向)，一个博士学位授予专业(人工智能基础)。现有在校本科生近90人，硕士研究生80多人，博士研究生25人，博士后2人。本系教职工近30人，其中：教授5人，副教授5人，80％具有博士学位或者博士在读，40岁以下的年轻教师占2／3。
3.1 本科生专业建设
在本科生培养方面，厦门大学智能科学与技术系的目标是要求学生能够有效和系统地掌握本学科的理论基础，比较深入地理解智能科学与技术理论；培养具有一定的分析、综合和创新能力，能够承当智能信息系统设计、开发和智能科学与技术学科教学任务的，德、智、体全面发展的科学技术工作者：毕业生适宜到科研机构、学校、技术或行政管理部门、公司、厂矿等企事业单位从事科技研究、应用开发、信息管理和教学工作，也可以进一步攻读该专业及相关专业的硕士学位。
为了实现上述目标，我们遵循“宽口径、厚基础、抓关键、重实践”四项基本原则，制定了较合理的教学计划，在本科一、二年级安排公共基本课程、校通识教育课程、院系通修课程；从二年级下学期开始结束院系通修课程，转而推出部分学科通修课程，向专业化过渡，三年级开始加入方向性选修课程。其中，公共基本课程621学时、33学分；校通识教育课程262学、15学分；学科通修课程1544学时、90学分；方向性课程120学时、分；学科跨方向性课程108学时、6学分。这样的安排能真正使学生在获得扎实而宽厚的理论基础、合理的知识结构的同时，培养较强的获取新知识的能力和创新精神。
为了能切实提高学生的动手实践能力，我们在办学过程中十分重视和强调实践环节的训练并倡导理论与实际 相结合，已经规划建设一个特色实验室――“仿脑认知与智能机器人”实验室，可支撑仿脑认知与智能机器人两个方向相关课程的教学实验，总经费预算100万元。依托该实验室，结合相关课程，高年级本科生可以进行“心理物理测试实验”、“眼动测试实验”、“面部表情与脑电对照实验”、“行为学与智能关系测试实验”、“机器人避障行走路径规划”、“机器人目标识别与跟踪”、“机器人声控实验”、“机器人智能语言翻译”、“机器人足球比赛”等众多特色实验。
3.2 研究生专业建设
厦门大学智能科学与技术系的研究生培养以加强创新能力的培养为核心，以加强基础课、专业课，实验实践教学、论文创新写作、促进理论与实践相结合为重点，包含硕士研究生和博士研究生两个培养层次。其中，硕士研究生层次又分为学术型研究生和工程硕士两种类型，分别进行培养。
在学术型硕士研究生培养方面，我们的目标是培养适应智能科学与计算机科学的发展，适应国家社会发展与进步事业需要的，德、智、体、美全面发展，系统地掌握本学科基本概念、基本原理、基本方法、基本技能的，具有创新能力、理论联系实际的高级专门人才和能适应未来从事基础研究、应用基础研究、技术开发研究和工程应用研究之人才。毕业生适宜到科研部门、学校从事科学研究和教学工作；适宜到计算机产业相关的企事业单位从事智能科学与计算机科学技术的开发研究、应用与管理等工作；可以继续攻读智能科学与计算机科学及其相关学科的博士学位。目前包含“人工智能基础”、“模式识别与智能系统”和“计算机应用技术”三个专业。其中，“人工智能基础”专业包含如下培养方向：认知科学理论、认知逻辑学、计算语言学、智能计算方法、艺术认知与计算、脑高级功能成像等；“模式识别与智能系统”专业包含如下培养方向：计算机视觉、机器翻译系统、智能中医诊断系统、机器音乐、模式识别、音频信息处理等：“计算机应用技术”专业包含如下培养方向：人工智能应用技术、自然语言处理技术、智能信息检索技术、多媒体综合应用技术、图像与视频处理技术、虚拟现实技术等。
在工程硕士培养方面，目前智能系招收“计算机技术”工程硕士――B方向(智能工程及网络安全)的工程硕士研究生，目标是培养具有扎实的计算机学科专业知识和工程技术能力，掌握现代智能与网络科学前沿知识，在智能工程与网络安全方向具有一定研究深度和项目研发能力的高层次应用型人才。培养方向包括：嵌入式智能家居、视频图像处理、网络视觉监控、模式识别与智能系统、智能机器人、网络内容监管、黑客与网络攻防技术、网络信息安全、信息检索与信息过滤、自然语言处理、机器翻译、语音识别与合成、智能中医信息处理、人工大脑、虚拟现实技术等。
在博士研究生培养方面，设有“人工智能基础”博士学位授予专业，目标是培养基础扎实，具有创新意识，对某一领域有全面深入了解或对某一应用领域有独立解决实际问题的能力，能够解决前人未能解决的科学问题或社会发展中亟待解决的技术问题的高级专业人才：其研究工作对科学技术或社会经济的发展具有明显贡献，为人工智能技术发展和应用提供新的基础或新技术、新方法。培养方向包括：人工智能以及应用技术、艺术认知与计算、数据挖掘技术、认知神经科学、软计算方法及其应用、智能多媒体信息处理、脑功能成像技术等。
4 总结与展望
人工智能工作方向范文3
1.1人工智能的概念
人工智能的目的是实现机器智能化发展，通过采用人工研究得出的方法与技术，从而扩大人工的生产能力，推动产业的不断发展。人工智能的产生伴随着人类社会的不断发展，是人类社会进步的结晶。随着社会的不断发展，人工智能技术与时俱进。
1.2智能化技术的理论基础
目前，智能化技术广泛的应用于精密传感器、计算机、GPS定位技术等高科技信息工具中。其理论基础最先于20世纪50年代左右提出并随着社会的发展逐渐应用。通过智能化技术的应用，能够有效延伸、扩展以及模拟相关人工作业，在提高了工作效率的同时也保证了工作质量。
1.3电气工程自动化中智能化技术的特点
智能化技术拥有完善的控制系统，能够有效的对数据进行分析与处理，从而保证系统的有效运行；通过使用智能化技术能够简化电气工程的控制系统，提高整体运行效率；实现了控制器的无人化超控，减少了人力资本的投入；实现了数据一致性的标准，能够快速地进行评估工作。
二、智能化技术在电气化工程中的发展现状
随着我国经济技术的不断进步，智能化技术已逐步应用到电气工程自动化工作当中。智能化技术的不断成熟使得其应用领域不断延伸，目前主要应用于计算机技术中，通过智能化技术与计算机技术的巧妙结合，在信息传递、提高工作质量、改善工作环境以及推动我国经济发展中都起到了巨大作用。当下的智能化技术还在不断发展，它为世界带来的惊喜仍需展望。
三、智能化技术在电气工程自动化中的具体应用
1、神经网络系统。神经网络系统由定子电流经过电气动态参数进行辨别控制和转子速度辨别经过机电系统参数两个方面构成。在神经网络系统中，反向学习算法被作为经常使用的方法，在其前馈性的特点之下进行高效运转，对于控速度、负载转矩以及时间控制上都有良好的效果。
2、模糊逻辑控制系统。目前，我们所说的模糊逻辑控制系统有效的代替了之前的PID控制器，模糊逻辑控制系统通过其知识库能够有效的进行推理决策，实现控制目标。模糊化的形式大多由多种函数表现形式构成，是进行模糊逻辑系统的重要方法。
3、故障诊断及优化设计。智能化技术在电气自动化中的应用大幅度提高了故障诊断的效率性，由于电气设施故障本身具有复杂性、隐蔽性、波动大等特点，其诊断效率较低。随着智能化技术的广泛应用，不但提高故障诊断的准确性，同时还节省了人力物力资源，使诊断过程快速有效。对于电气产品的设计领域来说，其内容广、工序复杂、影响因素多等特点，导致电气产品涉及领域存在较大困难性。智能化技术的引入，提高了电气产品的技术含量，不仅能够有效降低人力劳动强度，同时还缩短了产品设计的时间，推动了电气工程的发展。
四、智能化技术在电气工程自动化应用中的发展方向
1、智能化技术在电气工程自动化应用中的性能发展方向。智能化技术在电气工程自动化应用中的性能发展方向主要包括了其三高特征，即高速度、高精度、高效化，在电气工程自动化技术中这是其发展关键的部分。我们通常所说的智能化技术主要是指在进行自动化工作时，所采用的智能系统带有较高的智能化功能，这种功能有效地提高了系统运行效率，从而实现系统的有效改善；另一方面，就是其柔性化。柔性化主要表现在其群控系统和数控系统的柔性化。通过采用智能化技术，能够有效发挥控制系统的作用，在提高其具体要求的同时，有效监控其信息流和物流的动态变化。
2、智能化技术在电气工程自动化应用中的功能发展方向。智能化技术在电气工程自动化应用中的功能发展方向主要包括用户截面图形化以及科学计算可视化两个方面。具体来说，使用用户截面图形化方便了用户操作，同时也实现了对三维立体图形、模拟图形等动态图形的有效追踪；科学计算的可视化实现了对数据应用的高处理，有效提高了工作效率。
五、结语
人工智能工作方向范文4
关键词：智能化控制技术；工业生产；仪器仪表系统；发展方向
对于当前的许多行业来说，智能化是其主要的发展方向，智能化的发展，有助于行业突破当前的障碍，进入一个崭新的领域。仪器仪表系统是工业生产的重要系统，是信息传达的媒介，在工业的智能化发展方面，仪器仪表系统需要首先得到优化，应用先进技术，实现对仪器仪表系统的智能化控制，这也是当前的工业领域的重点任务。我国当前的仪器仪表主要分为三种，分别为流量仪表、压力仪表以及温度仪表，可以对系统生产的各项参数进行有效感知，随着时间推移，智能技术的功能会得到进一步的拓展，仪器仪表系统的作用也会越发完善。下文对此进行简要的阐述。
1智能化技术的概述分析
智能化技术属于一种新兴技术，在当前的许多领域中，智能化技术都得到了应用，而且在该技术的作用下，原有的行业生产模式得到了有效简化，发生了根本性的变化，给许多领域提供了新的发展方向。从概念上来看，智能化技术中包含了许多的高新技术，比如电子技术、传感技术、数据处理技术等等，通过这些技术的有效结合，产生智能化的效果，对人类的思维和行为进行模拟，随着技术研发的不断深入，智能化技术体系越发完善，技术功能也更加强大，现阶段的智能化技术已经具备了自动学习功能，对人类的行为进行高度模拟，而且相比于人脑计算，智能化技术的计算速度更快，工作效率更高，在许多行业中已经成为了其中的核心技术。
2智能自动化仪器仪表的应用优势
（1）简化控制流程。在当前的工业生产过程中，生产流程非常复杂，生产系统的控制难度很大，而且对精准性有非常高的要求，任何一项运行参数出现偏差，都可能会导致产品质量下降，甚至会引发安全性问题。在传统的生产系统控制模式中，主要采取人工控制的方式，利用人力资源，对系统运行参数进行收集和控制，控制方式存在一定的滞后性，而且在以这种控制方式为主的工业生产模式中，产品的质量和生产安全性，都会受到人员因素的影响，对工作人员的能力和责任意识都有非常严格的要求。应用智能自动化仪器仪表，能简化控制流程，在智能自动化仪器仪表的作用下，各种系统参数都能清晰呈现，管理人员可以根据智能自动化仪器仪表中的读书，全面掌握当前的生产情况，而且在智能技术的作用下，智能自动化仪器仪表具有一定的自动化控制功能，对不合理的生产参数自行的进行调整和优化，保证生产系统始终处于高效的运行状态，通过这种方式，降低生产难度，对于产品质量的提升也有很强的促进作用，智能自动化仪器仪表的优势作用可见一斑。（2）提高生产安全性。在工业领域中，一些行业的生产过程比较危险，对系统运行指标有非常严格的要求，比如化工生产，需要严格的把控生产温度、压力等系统参数，如果这些参数指标出现问题，容易引发安全事故，对企业的发展和人员的安全都非常很不利，这也是企业方面极力避免的问题。应用智能自动化仪器仪表，能对工业生产中的风险因素进行有效控制，这也是智能自动化仪器仪表的主要应用方式之一，在智能自动化仪器仪表的作用下，工业生生产模式会发生改变，实现自动化生产，可以自行的调节系统运行指标，整个控制过程效率极高，具有实时性的特点，能有效降低风险因素的爆发几率，对工业生产安全性的提升有非常明显的促进作用，为此，在当前的工业领域中，企业管理者要对智能自动化仪器仪表的功能性作用产生直观认知，并且积极的引入智能自动化仪器仪表，实现智能化的行业生产，加速行业转型升级。
3智能自动化仪器仪表的主要构成
相比于传统的工业生产设备，智能自动化仪器仪表的功能更强，在结构上也呈现出了较大的差异，属于现代化产物，也是当代工业生产中不可缺少的重要构成。之前的工业仪器仪表技术含量较低，在控制方面主要以人力为主，各种硬件零件为其主要构成元素，运行效率不高，而且安全性无法得到保证。智能自动化仪器仪表是在原有的设备的基础上，加入各种先进的控制系统，实现硬件与软件的有效结合，在智能自动化仪器仪表中，涵盖了多项高新技术，比如大数据技术、计算机处理技术、传感技术等等，而且在当前的智能自动化仪器仪表中，为了促进设备运行稳定性的提升，还会加入安全防护系统和数据收集系统，可以对设备运行异常问题自行的进行处理，大幅度的提升工业生产稳定性。
4工业仪器仪表系统的主要控制技术
（1）传感技术。传感技术属于智能化控制系统中的重点内容，智能技术的应用，对传感技术的依赖性非常强，这也是仪器仪表系统自动化运行的基本保证。在工业生产中，传感技术的主要作用，就是对系统信息进行有效收集，为数据处理和管理指令的传达提供依据，此项技术的应用需要借助相应的硬件设备，把传感器安装在系统的特定位置，通过硬件设备获取目标信号，然后利用数据传输功能，把这些信息传输到控制器中，从而实现对仪器仪表系统的自动化控制，传感技术的重要作用可见一斑，已经成为了当前工业生产控制系统中不可缺少的内容。（2）智能技术。在仪器仪表系统运行过程中，通过智能技术的应用，能大幅度的拓展系统功能，此项技术也被称之为智能控制技术，在该技术的作用下，仪器仪表系统能保持自动化运行的状态，进一步的满足工业生产需求，对各种参数的测量工作效率显著提高，而且获取的信息数据也更加精准，有效的消除了传统系统运行模式中存在的各种技术障碍，对工业生产来说具有非常重要的现实意义。现阶段，智能化已经成为了工业生产系统的主要发展方向，关于仪器仪表系统的智能化研发工作也在持续深入，实践证明，智能技术与仪器仪表系统的结合意义深远，是工业智能化进场中的关键环节。（3）人机界面技术。人机界面技术也是当前仪器仪表系统中的核心技术，通过此项技术的应用，可以实现有效的人机互动，在人员与仪器仪表系统之间构建联系，实现信息的有效传递和管理指令的落实。现阶段，人机界面技术已经得到了广泛的应用，在仪器仪表系统控制中，管理人员可以利用此项技术输入相应的操作指令，系统会自动执行设定的程序，从而实现对仪器仪表系统的远程控制。现阶段，人机界面技术还缺乏完善性，许多的技术功能都有待开发，需要酌情进行应用。
5智能化控制技术在电子技术仪器仪表系统中的应用策略
（1）在仪表结构性能改良中的应用。在仪器仪表系统的运行过程中，智能技术的应用，可以大幅度的提高系统运行效果，尤其是在数据分析方面，系统能力会得到有效强化，在数据监测方面的效率明显上升，有助于实现对仪器仪表系统的有效改良。智能化的仪器仪表系统具有信息识别功能，管理人员利用人机界面技术，编写相应的操作程序，系统能保持自动化运行的状态，根据具体的运行需求，自行的调整运行参数，自动化做出各种运行决策。智能化仪器仪表系统功能强大，信息收集比较全面，而且信息的精准性可以得到保证，有助于仪器仪表系统重要作用的充分发挥，大幅度的提高工业生产力。工作期间内，为了克服传统的测斜仪现有技术中存在的不足，笔者设计了一种快捷高效、成本低的基于分布式光纤的基坑测斜装置。（2）在风险控制中的应用。实际上，工业生产是一个比较复杂的过程，一些行业的生产流程中存在许多的风险因素，必须要通过仪器仪表系统，对各种生产参数进行监测，保证生产安全性。智能化控制技术在风险控制中起到了非常关键的作用，在此项技术的作用下，仪器仪表系统能全面收集生产参数信息，对异常参数及时做出预警，同时，发出相应的操作指令，对异常数据进行控制，可以有效的降低生产风险。在工作期间，笔者应用PLC控制技术对发电厂输煤皮带各个设备进行数据采集和控制，实现无人值守智能监控。（3）在系统监控中的应用。近年来，信息技术的影响力越来越大，工业行业也在积极的引入信息技术，信息网络成为了一个热门词汇，受到了人们的高度关注，而工业生产的信息建设，需要依赖于电气自动化控制技术来实现，该技术在这个过程中主要起到了运行监控的作用，在智能化仪表的作用下，工业生产系统的运行达到了一个新的高度。在具体的技术应用环节，为了实现对系统的自动化控制，需要对工业参数进行分析，收集电源的型号以及其他运行参数，结合分析结果，使用检测设备、传输设备组成一个完整的监控系统，对工业数据进行全面收集，这个过程具有实时性的特点，而且监控系统还能对数据信息进行智能分析，为故障诊断和故障控制提供依据，把系统故障造成的消极影响控制在最低，系统安全性稳步提高，这也是此项技术的主要应用方式之一。智能化仪表的应用，有效的促进了工业系统运行安全性的提高，对于工业系统来说，任何的故障都可能会引发严重事故，应用智能化仪表，能降低系统故障发生几率，而且也能实现对系统故障的事前控制。
6智能化仪器仪表系统发展方向
就目前来看，仪器仪表系统会逐渐的与人工智能技术相融合，人工智能技术的功能更加强大，利用此项技术，能彻底的摆脱仪器仪表系统对人力资源的依赖性，完全保持独立运行状态，由于人工智能技术具有自动学习的功能，在不断的系统运行中，仪器仪表系统的功能和稳定性也能持续得到强化，这也是智能化仪器仪表系统的主要发展方向之一。另外，远程控制也是智能化仪器仪表系统的必然方向，近年来，信息技术的影响力越来越大，网络技术得到了广泛应用，在这些技术的作用下，许多的行业都实现了远程控制，应用网络和各种高新技术，消除空间因素对系统控制带来的限制，进一步的增强了仪器仪表系统控制工作的便利性，降低控制成本，应用优势显著，为此，工业领域要持续加强技术研发，拓展仪器仪表系统的功能，实现对仪器仪表系统的远程控制。
7结束语
综上所述，在工业生产中，仪器仪表系统属于其中的重要系统，智能化控制技术的应用，能改变仪器仪表系统的运行模式，大幅度的提高工业生产力。为了进一步的发挥出智能仪器仪表系统的作用，工业领域需要结合当前的社会形势，不断的引入高新技术，完善系统功能，为工业领域的发展做出积极的贡献。作者简介：吴帅（1995-），男，籍贯：青海西宁，学历：本科，职称：助理工程师，研究方向：电子工程专业。
参考文献：
人工智能工作方向范文5
工信部科[2017]315号
各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团工业和信息化主管部门，各省、自治区、直辖市通信管理局，各相关单位：
为贯彻落实《中国制造2025》和《新一代人工智能发展规划》，加快人工智能产业发展，推动人工智能和实体经济深度融合，制定《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020)》。现印发给你们，请结合实际认真贯彻落实。
工业和信息化部
2017年12月13日
促进新一代人工智能产业发展三年行动计划
(2018-2020年)
当前，新一轮科技革命和产业变革正在萌发，大数据的形成、理论算法的革新、计算能力的提升及网络设施的演进驱动人工智能发展进入新阶段，智能化成为技术和产业发展的重要方向。人工智能具有显著的溢出效应，将进一步带动其他技术的进步，推动战略性新兴产业总体突破，正在成为推进供给侧结构性改革的新动能、振兴实体经济的新机遇、建设制造强国和网络强国的新引擎。为落实《新一代人工智能发展规划》，深入实施“中国制造2025”，抓住历史机遇，突破重点领域，促进人工智能产业发展，提升制造业智能化水平，推动人工智能和实体经济深度融合，制订本行动计划。
一
总体要求
(一)指导思想
全面贯彻落实党的精神，以新时代中国特色社会主义思想为指导，按照“五位一体”总体布局和“四个全面”战略布局，认真落实党中央、国务院决策部署，以信息技术与制造技术深度融合为主线，推动新一代人工智能技术的产业化与集成应用，发展高端智能产品，夯实核心基础，提升智能制造水平，完善公共支撑体系，促进新一代人工智能产业发展，推动制造强国和网络强国建设，助力实体经济转型升级。
(二)基本原则
系统布局。把握人工智能发展趋势，立足国情和各地区的产业现实基础，顶层引导和区域协作相结合，加强体系化部署，做好分阶段实施，构建完善新一代人工智能产业体系。
重点突破。针对产业发展的关键薄弱环节，集中优势力量和创新资源，支持重点领域人工智能产品研发，加快产业化与应用部署，带动产业整体提升。
协同创新。发挥政策引导作用，促进产学研用相结合，支持龙头企业与上下游中小企业加强协作，构建良好的产业生态。
开放有序。加强国际合作，推动人工智能共性技术、资源和服务的开放共享。完善发展环境，提升安全保障能力，实现产业健康有序发展。
(三)行动目标
通过实施四项重点任务，力争到2020年，一系列人工智能标志性产品取得重要突破，在若干重点领域形成国际竞争优势，人工智能和实体经济融合进一步深化，产业发展环境进一步优化。
——人工智能重点产品规模化发展，智能网联汽车技术水平大幅提升，智能服务机器人实现规模化应用，智能无人机等产品具有较强全球竞争力，医疗影像辅助诊断系统等扩大临床应用，视频图像识别、智能语音、智能翻译等产品达到国际先进水平。
——人工智能整体核心基础能力显著增强，智能传感器技术产品实现突破，设计、代工、封测技术达到国际水平，神经网络芯片实现量产并在重点领域实现规模化应用，开源开发平台初步具备支撑产业快速发展的能力。
——智能制造深化发展，复杂环境识别、新型人机交互等人工智能技术在关键技术装备中加快集成应用，智能化生产、大规模个性化定制、预测性维护等新模式的应用水平明显提升。重点工业领域智能化水平显著提高。
——人工智能产业支撑体系基本建立，具备一定规模的高质量标注数据资源库、标准测试数据集建成并开放，人工智能标准体系、测试评估体系及安全保障体系框架初步建立，智能化网络基础设施体系逐步形成，产业发展环境更加完善。
二
培育智能产品
以市场需求为牵引，积极培育人工智能创新产品和服务，促进人工智能技术的产业化，推动智能产品在工业、医疗、交通、农业、金融、物流、教育、文化、旅游等领域的集成应用。发展智能控制产品，加快突破关键技术，研发并应用一批具备复杂环境感知、智能人机交互、灵活精准控制、群体实时协同等特征的智能化设备，满足高可用、高可靠、安全等要求，提升设备处理复杂、突发、极端情况的能力。培育智能理解产品，加快模式识别、智能语义理解、智能分析决策等核心技术研发和产业化，支持设计一批智能化水平和可靠性较高的智能理解产品或模块，优化智能系统与服务的供给结构。推动智能硬件普及，深化人工智能技术在智能家居、健康管理、移动智能终端和车载产品等领域的应用，丰富终端产品的智能化功能，推动信息消费升级。着重在以下领域率先取得突破：
(一)智能网联汽车。支持车辆智能计算平台体系架构、车载智能芯片、自动驾驶操作系统、车辆智能算法等关键技术、产品研发，构建软件、硬件、算法一体化的车辆智能化平台。到2020年，建立可靠、安全、实时性强的智能网联汽车智能化平台，形成平台相关标准，支撑高度自动驾驶(HA级)。
(二)智能服务机器人。支持智能交互、智能操作、多机协作等关键技术研发，提升清洁、老年陪护、康复、助残、儿童教育等家庭服务机器人的智能化水平，推动巡检、导览等公共服务机器人以及消防救援机器人等的创新应用。发展三维成像定位、智能精准安全操控、人机协作接口等关键技术，支持手术机器人操作系统研发，推动手术机器人在临床医疗中的应用。到2020年，智能服务机器人环境感知、自然交互、自主学习、人机协作等关键技术取得突破，智能家庭服务机器人、智能公共服务机器人实现批量生产及应用，医疗康复、助老助残、消防救灾等机器人实现样机生产，完成技术与功能验证，实现20家以上应用示范。
(三)智能无人机。支持智能避障、自动巡航、面向复杂环境的自主飞行、群体作业等关键技术研发与应用，推动新一代通信及定位导航技术在无人机数据传输、链路控制、监控管理等方面的应用，开展智能飞控系统、高集成度专用芯片等关键部件研制。到2020年，智能消费级无人机三轴机械增稳云台精度达到0.005度，实现360度全向感知避障，实现自动智能强制避让航空管制区域。
(四)医疗影像辅助诊断系统。推动医学影像数据采集标准化与规范化，支持脑、肺、眼、骨、心脑血管、乳腺等典型疾病领域的医学影像辅助诊断技术研发，加快医疗影像辅助诊断系统的产品化及临床辅助应用。到2020年，国内先进的多模态医学影像辅助诊断系统对以上典型疾病的检出率超过95%，假阴性率低于1%，假阳性率低于5%。
(五)视频图像身份识别系统。支持生物特征识别、视频理解、跨媒体融合等技术创新，发展人证合一、视频监控、图像搜索、视频摘要等典型应用，拓展在安防、金融等重点领域的应用。到2020年，复杂动态场景下人脸识别有效检出率超过97%，正确识别率超过90%，支持不同地域人脸特征识别。
(六)智能语音交互系统。支持新一代语音识别框架、口语化语音识别、个性化语音识别、智能对话、音视频融合、语音合成等技术的创新应用，在智能制造、智能家居等重点领域开展推广应用。到2020年，实现多场景下中文语音识别平均准确率达到96%，5米远场识别率超过92%，用户对话意图识别准确率超过90%。
(七)智能翻译系统。推动高精准智能翻译系统应用，围绕多语言互译、同声传译等典型场景，利用机器学习技术提升准确度和实用性。到2020年，多语种智能互译取得明显突破，中译英、英译中场景下产品的翻译准确率超过85%，少数民族语言与汉语的智能互译准确率显著提升。
(八)智能家居产品。支持智能传感、物联网、机器学习等技术在智能家居产品中的应用，提升家电、智能网络设备、水电气仪表等产品的智能水平、实用性和安全性，发展智能安防、智能家具、智能照明、智能洁具等产品，建设一批智能家居测试评价、示范应用项目并推广。到2020年，智能家居产品类别明显丰富，智能电视市场渗透率达到90%以上，安防产品智能化水平显著提升。
三
突破核心基础
加快研发并应用高精度、低成本的智能传感器，突破面向云端训练、终端应用的神经网络芯片及配套工具，支持人工智能开发框架、算法库、工具集等的研发，支持开源开放平台建设，积极布局面向人工智能应用设计的智能软件，夯实人工智能产业发展的软硬件基础。着重在以下领域率先取得突破：
(一)智能传感器。支持微型化及可靠性设计、精密制造、集成开发工具、嵌入式算法等关键技术研发，支持基于新需求、新材料、新工艺、新原理设计的智能传感器研发及应用。发展市场前景广阔的新型生物、气体、压力、流量、惯性、距离、图像、声学等智能传感器，推动压电材料、磁性材料、红外辐射材料、金属氧化物等材料技术革新，支持基于微机电系统(MEMS)和互补金属氧化物半导体(CMOS)集成等工艺的新型智能传感器研发，发展面向新应用场景的基于磁感、超声波、非可见光、生物化学等新原理的智能传感器，推动智能传感器实现高精度、高可靠、低功耗、低成本。到2020年，压电传感器、磁传感器、红外传感器、气体传感器等的性能显著提高，信噪比达到70dB、声学过载点达到135dB的声学传感器实现量产，绝对精度100Pa以内、噪音水平0.6Pa以内的压力传感器实现商用，弱磁场分辨率达到1pT的磁传感器实现量产。在模拟仿真、设计、MEMS工艺、封装及个性化测试技术方面达到国际先进水平，具备在移动式可穿戴、互联网、汽车电子等重点领域的系统方案设计能力。
(二)神经网络芯片。面向机器学习训练应用，发展高性能、高扩展性、低功耗的云端神经网络芯片，面向终端应用发展适用于机器学习计算的低功耗、高性能的终端神经网络芯片，发展与神经网络芯片配套的编译器、驱动软件、开发环境等产业化支撑工具。到2020年，神经网络芯片技术取得突破进展，推出性能达到128TFLOPS(16位浮点)、能效比超过1TFLOPS/w的云端神经网络芯片，推出能效比超过1T OPS/w(以16位浮点为基准)的终端神经网络芯片，支持卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)等一种或几种主流神经网络算法；在智能终端、自动驾驶、智能安防、智能家居等重点领域实现神经网络芯片的规模化商用。
(三)开源开放平台。针对机器学习、模式识别、智能语义理解等共性技术和自动驾驶等重点行业应用，支持面向云端训练和终端执行的开发框架、算法库、工具集等的研发，支持开源开发平台、开放技术网络和开源社区建设，鼓励建设满足复杂训练需求的开放计算服务平台，鼓励骨干龙头企业构建基于开源开放技术的软件、硬件、数据、应用协同的新型产业生态。到2020年，面向云端训练的开源开发平台支持大规模分布式集群、多种硬件平台、多种算法，面向终端执行的开源开发平台具备轻量化、模块化和可靠性等特征。
四
深化发展智能制造
深入实施智能制造，鼓励新一代人工智能技术在工业领域各环节的探索应用，支持重点领域算法突破与应用创新，系统提升制造装备、制造过程、行业应用的智能化水平。着重在以下方面率先取得突破：
(一)智能制造关键技术装备。提升高档数控机床与工业机器人的自检测、自校正、自适应、自组织能力和智能化水平，利用人工智能技术提升增材制造装备的加工精度和产品质量，优化智能传感器与分散式控制系统(DCS)、可编程逻辑控制器(PLC)、数据采集系统(SCADA)、高性能高可靠嵌入式控制系统等控制装备在复杂工作环境的感知、认知和控制能力，提高数字化非接触精密测量、在线无损检测系统等智能检测装备的测量精度和效率，增强装配设备的柔性。提升高速分拣机、多层穿梭车、高密度存储穿梭板等物流装备的智能化水平，实现精准、柔性、高效的物料配送和无人化智能仓储。
到2020年，高档数控机床智能化水平进一步提升，具备人机协调、自然交互、自主学习功能的新一代工业机器人实现批量生产及应用；增材制造装备成形效率大于450cm3/h，连续工作时间大于240h；实现智能传感与控制装备在机床、机器人、石油化工、轨道交通等领域的集成应用；智能检测与装配装备的工业现场视觉识别准确率达到90%，测量精度及速度满足实际生产需求；开发10个以上智能物流与仓储装备。
(二)智能制造新模式。鼓励离散型制造业企业以生产设备网络化、智能化为基础，应用机器学习技术分析处理现场数据，实现设备在线诊断、产品质量实时控制等功能。鼓励流程型制造企业建设全流程、智能化生产管理和安防系统，实现连续性生产、安全生产的智能化管理。打造网络化协同制造平台，增强人工智能指引下的人机协作与企业间协作研发设计与生产能力。发展个性化定制服务平台，提高对用户需求特征的深度学习和分析能力，优化产品的模块化设计能力和个性化组合方式。搭建基于标准化信息采集的控制与自动诊断系统，加快对故障预测模型和用户使用习惯信息模型的训练和优化，提升对产品、核心配件的生命周期分析能力。
到2020年，数字化车间的运营成本降低20%，产品研制周期缩短20%；智能工厂产品不良品率降低10%，能源利用率提高10%；航空航天、汽车等领域加快推广企业内外并行组织和协同优化新模式；服装、家电等领域对大规模、小批量个性化订单全流程的柔性生产与协作优化能力普遍提升；在装备制造、零部件制造等领域推进开展智能装备健康状况监测预警等远程运维服务。
五
构建支撑体系
面向重点产品研发和行业应用需求，支持建设并开放多种类型的人工智能海量训练资源库、标准测试数据集和云服务平台，建立并完善人工智能标准和测试评估体系，建设知识产权等服务平台，加快构建智能化基础设施体系，建立人工智能网络安全保障体系。着重在以下领域率先取得突破：
(一)行业训练资源库。面向语音识别、视觉识别、自然语言处理等基础领域及工业、医疗、金融、交通等行业领域，支持建设高质量人工智能训练资源库、标准测试数据集并推动共享，鼓励建设提供知识图谱、算法训练、产品优化等共性服务的开放性云平台。到2020年，基础语音、视频图像、文本对话等公共训练数据量大幅提升，在工业、医疗、金融、交通等领域汇集一定规模的行业应用数据，用于支持创业创新。
(二)标准测试及知识产权服务平台。建设人工智能产业标准规范体系，建立并完善基础共性、互联互通、安全隐私、行业应用等技术标准，鼓励业界积极参与国际标准化工作。构建人工智能产品评估评测体系，对重点智能产品和服务的智能水平、可靠性、安全性等进行评估，提升人工智能产品和服务质量。研究建立人工智能技术专利协同运用机制，支持建设专利协同运营平台和知识产权服务平台。到2020年，初步建立人工智能产业标准体系，建成第三方试点测试平台并开展评估评测服务；在模式识别、语义理解、自动驾驶、智能机器人等领域建成具有基础支撑能力的知识产权服务平台。
(三)智能化网络基础设施。加快高度智能化的下一代互联网、高速率大容量低时延的第五代移动通信(5G)网、快速高精度定位的导航网、泛在融合高效互联的天地一体化信息网部署和建设，加快工业互联网、车联网建设，逐步形成智能化网络基础设施体系，提升支撑服务能力。到2020年，全国90%以上地区的宽带接入速率和时延满足人工智能行业应用需求，10家以上重点企业实现覆盖生产全流程的工业互联网示范建设，重点区域车联网网络设施初步建成。
(四)网络安全保障体系。针对智能网联汽车、智能家居等人工智能重点产品或行业应用，开展漏洞挖掘、安全测试、威胁预警、攻击检测、应急处置等安全技术攻关，推动人工智能先进技术在网络安全领域的深度应用，加快漏洞库、风险库、案例集等共享资源建设。到2020年，完善人工智能网络安全产业布局，形成人工智能安全防控体系框架，初步建成具备人工智能安全态势感知、测试评估、威胁信息共享以及应急处置等基本能力的安全保障平台。
六
保障措施
(一)加强组织实施
强化部门协同和上下联动，建立健全政府、企业、行业组织和产业联盟、智库等的协同推进机制，加强在技术攻关、标准制定等方面的协调配合。加强部省合作，依托国家新型工业化产业示范基地建设等工作，支持有条件的地区发挥自身资源优势，培育一批人工智能领军企业，探索建设人工智能产业集聚区，促进人工智能产业突破发展。面向重点行业和关键领域，推动人工智能标志性产品应用。建立人工智能产业统计体系，关键产品与服务目录，加强跟踪研究和督促指导，确保重点工作有序推进。
(二)加大支持力度
充分发挥工业转型升级(中国制造2025)等现有资金以及重大项目等国家科技计划(专项、基金)的引导作用，支持符合条件的人工智能标志性产品及基础软硬件研发、应用试点示范、支撑平台建设等，鼓励地方财政对相关领域加大投入力度。以重大需求和行业应用为牵引，搭建典型试验环境，建设产品可靠性和安全性验证平台，组织协同攻关，支持人工智能关键应用技术研发及适配，支持创新产品设计、系统集成和产业化。支持人工智能企业与金融机构加强对接合作，通过市场机制引导多方资本参与产业发展。在首台(套)重大技术装备保险保费补偿政策中，探索引入人工智能融合的技术装备、生产线等关键领域。
(三)鼓励创新创业
加快建设和不断完善智能网联汽车、智能语音、智能传感器、机器人等人工智能相关领域的制造业创新中心，设立人工智能领域的重点实验室。支持企业、科研院所与高校联合开展人工智能关键技术研发与产业化。鼓励开展人工智能创新创业和解决方案大赛，鼓励制造业大企业、互联网企业、基础电信企业建设“双创”平台，发挥骨干企业引领作用，加强技术研发与应用合作，提升产业发展创新力和国际竞争力。培育人工智能创新标杆企业，搭建人工智能企业创新交流平台。
(四)加快人才培养
贯彻落实《制造业人才发展规划指南》，深化人才体制机制改革。以多种方式吸引和培养人工智能高端人才和创新创业人才，支持一批领军人才和青年拔尖人才成长。依托重大工程项目，鼓励校企合作，支持高等学校加强人工智能相关学科专业建设，引导职业学校培养产业发展急需的技能型人才。鼓励领先企业、行业服务机构等培养高水平的人工智能人才队伍，面向重点行业提供行业解决方案，推广行业最佳应用实践。
人工智能工作方向范文6
关键词：智能型机械；机械自动化；特点分析；应用趋势
一、前言
机械自动化作为一种新型的应用生产技术，被广泛应用在多领域中。随着智能技术的发展，将人工职能与自动化控制技术结合起来，设计出一种智能型的机械自动化系统，更实现了机械的信息化、网络化改造。本文就智能型的机械自动化优势展开分析，就智能型机械自动化应用发展趋势进行探讨。
二、智能型机械自动化的优势分析
1、减少生产人员工作量
智能技术在机械自动化中的应用，使得原来传统的机械自动化控制系统变得控制高质化、高效化，工作变得远程化与无需人员操纵控制，让得原本控制能力十分弱的自动化控制具有了一定的自主能力，使其更能有效及时的解决一些日常工作中的意外情况。这种智能型的机械自动化技术是人们通过机器模拟人思维的一种大胆尝试，该技术的发展可以有效的解决很多危险与精细工作的人员问题，让原本很多人为做不好的控制工作或危险工作来被机器所代替，从而实现更高质、更和谐的自动化技术发展，更大大减少了生产和操作人员的工作量，为智能型机械自动化技术在其他行业的发展奠定一定的基础。
2、提高生产效益与经济效益
智能型机械自动化技术是一项人为研究编造的系统技术，人们在日常生活中工作会因为一定的自身或周围环境原因，使得工作进行的效率低，质量差。而这种智能型的机械自动化技术，可以运用生产和控制中，让其无间断，不停歇的工作生产，在控制中可以起到十分明显的规范性，不会存在人为控制的很多问题。在实际的应用过程中，会通过最初编写的规则或者人为制定的规则运行，在执行过程中不会带有情绪化操作，也不会因为操作原因出错，可以有效的避免传统机械工作中一些出现的问题，能降低机械生产过程中的总体成本。能够连接网络互联网，人在千里之外可以通过网络实现远程控制，更有效的节约了人们的自身时间，使控制工作变得更为简便、快捷，最重要的是提高了生产效益与经济效益。
3、便于管理
在机械自动化生产和控制功能工作中，智能技术的运用相对于传统的生产、控制技术而言具有很大的优势，智能技术能够更大程度的提高机械自动化运行的紧密系数，可以解决生产或控制过程中一些更为复杂的动态问题，对这些传统技术不能解决的问题实现更为有效的掌控，加强控制模型的管控能力。这种更先进的智能技术整合了整个机械自动化生产的数据资源，所以出现数据无法预测与不能有效评估的情况十分低。推行智能型的机械自动化应用不仅有利于机械生产，管理起来也是非常方便、简单的。
三、智能型机械自动化的应用趋势
1、重组产品结构，重视智能型机械自动化的应用
随着市场经济化不断深入，面对激烈的竞争市场竞争，企业要想占得一定的地位，就应对其产品和生产方式进行不断的创新。首先，对于企业来讲，产品的创新和调整应从不同的生产方式开始改善，通过引进先进的生产设备和技术，提倡智能型的机械自动化生产。由上述可知，智能型机械自动化技术已经被广泛运用在各行各业中，因高效的生产速率以及有保障的生产质量，不仅节约了企业的生产人力资源投入，更能促进经济效益与社会效益的提升。因此，企业应在重视起智能型机械自动化的生产应用，不断创新产品生产方式。不仅如此，自我国加入WTO后，社会各界对于智能技术的关注度都有所提高，将智能型机械自动化技术运用起来，还能提高企业的市场竞争力，进一步促进企业的发展。
2、实现企业信息化、网络化的信息发展目标
随着信息技术的发展，在机械自动化技术中，信息反映的是事物状态中的数据、指令、信号、程序以及情报等数据。简单来说，信息就是特定的知识，信息技术就是讲这些信息进行采集、识别以及转换，最后在进行传输和存储，经过特定的处理后显示出来。从根本上来讲，这就是一种知识的处理，也就是我们所说的智能技术。企业要想实现信息化、网络化的信息发展目标，就应秉承“以人为本”的生产思想，充分分析、深入了解服务对象的实际需求，重视起生产方式和产品的创新，不断开发和利用智能技术，运用其智能型机械自动化技术，从而提高企业的生产力，实现提高经济效益与经济效益的目的。此外，在推行智能型机械自动化技术的实际应用过程中，将网络化作为核心的发展内容，实现生产设备的整体自动化、网络化发展。这样一来，才得以发挥智能技术的作用，进一步保障机械自动化生产能力。
3、把握社会和经济的发展方向
智能型机械自动化逐渐受到多领域的关注，对于多种学科和技术的综合运用更是得到了较大的发展。因此，我们不难发现，将智能型机械自动化运用到生产中，延伸出了更多的新产业。从某种程度上来讲，智能型机械自动化技术就是在自动化技术的基础上发展而来，需要特别注意的是，处于科学技术、社会发展的关键时期的技术创新，必须向着有利于拓展空间、开辟市场的方向发展，才能更好的促进技术的更新和生产的改善。但对于企业来讲，智能型机械自动化技术的运用是实现产品调整、设备更新以及技术换代的重要因素，更是促进市场经济和企业长远发展的根本需求。
4、机械自动化技术向人工智能方向发展
随着计算机科学技术的发展，智能型机械自动化的应用将逐渐向人工智能与机械自动化结合的方向发展。因智能型机械自动化技术在生产领域中发挥的重要作用，使得电器机械自动化、网络化、信息化的智能型机械自动化发展逐渐崛起。为实现更人性化的生产控制，对于人工智能科学的运用将成为未来机械自动化发展的必然趋势，这种智能技术已经被愚弄在生产管理中，尤其是对智能型软件系统的开发。
四、结束语
总而言之，智能型机械自动化是有机械自动化发展而来，智能型机械自动化技术的运用给我们的生产生活带来了新的变革，这也是是使得智能型机械自动化能够不断发展的重要因素。未来，智能型机械自动化技术还将在多种多样的领域发挥作用，向着信息化、网络化的方向不断发展。（作者单位：成都理工大学）
参考文献：
[1]魏艳君. 探析智能型机械自动化应用趋势[J]. 科技创新导报，2011，32：106.
[2]李雪，侯广东. 浅析智能型机械自动化应用的趋势[J]. 科学中国人，2014，24：9.
[3]吴淑彬. 探析智能型机械自动化应用趋势[J]. 民营科技，2013，06：3.
[4]崔勇. 探析智能型机械自动化应用趋势[J]. 黑龙江科技信息，2013，19：16.
