前言：中文期刊网精心挑选了人工智能技术进展范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
人工智能技术进展范文1
关键词：电气控制；自动化控制；人工智能
近年来随着国内外人工智能研究的兴起与发展，越来越多的传统领域开始思考能否在自己的产品生产线上使用人工智能技术，所以它的实际使用领域广泛。现代社会的发展离不开人工智能技术的使用，特别是在现代工业的领域，在方法上需要依靠最新的人工智能技术为支持，但要做到让人工智能技术在电气自动化控制中更好的发挥作用，我们先要知道人工智能技术到底是什么样的技术[1]。
1人工智能技术的概述
国内的创新热潮近几年正在蓬勃的发展，各种新技术竞相展现，人工智能技术也逐渐成熟了，而且它在当今社会中的使用也更加宽泛。人工智能技术的建立，不仅要有计算机技术知识进行有效支持，还与其他学科知识息息相关，人工智能技术通俗上讲就是生产出可以替代人类来工作的智能化机器人，将来许多岗位都可以由机器来替代人类工作[2]。随着科技的日新月异，科学家们已经成功地生产出了类似于人脑一样思考的人工大脑芯片，并将这种新技术命名为人工智能技术。在人们平常的生产活动中，已有非常多的范围都使用了人工智能技术，而且它们的现实使用效率非常高。
2人工智能技术在电气自动化中的应用广阔前景
电气自动化中应用人工智能技术，不仅在极大程度上让工人更好的操控电气自动化设备，还极大地减少了电气自动化的使用成本，这说明发展人工智能技术的前景是非常有利的。
2.1电气自动化控制中加入人工智能技术的重要性
人工智能技术同人类的工作方式相比有许多人类不能替代的优势，例如人工智能对于数字和程式非常敏感，可以长时间的集中于处理同一个问题，这些优势可以帮助人类解决一些繁复的工作，所以电气自动化控制中应用人工智能技术后，它一定可以为人类创造更大的价值[3]。
2.2人工智能技术在电气自动化控制中的应用优势
因为电气设备的复杂性和连贯性的要求，所以对电气设备的设计人员就提出了非常高的专业要求，除了具备非常扎实的专业知识以外，还要求他们的设计最好可以结合最新的科学技术。在电气自动化控制中使用人工智能技术之后，会带来很多便利性，具体表现为下面这4点：（1）数据的收集与运算都能利用人工智能技术来实现，因为拥有了这一作用，以此一来就能对电气设备的每样数值开展收集，还可立即对数据进行运算，因此能让电气自动化的现实管控效果得以大范围提高。（2）人工智能技术可实现连续的监管并实现必要的报警。人工智能技术能同步监控电气系统中主要设备的模拟数据值。（3）人工智能管控的操纵监控系统较高效。能够通过鼠标、键盘来对电气设备实行自动化管控，因为使用管控流程就能够实现同步并网带负荷操纵，以此以来不仅能够大范围减少工作人员的劳动时间，还能让控制效率得以提升，这同目前工业发展的现实需要非常符合[4]。（4）差错记载功能也是人工智能技术拥有的独特特点，人类可以更好的运用这个技术来监测每一个运行环节中出现的点滴差池，以此来调试设备使其达到最佳的状态，这从根本上提高了电气设备的运行效率和使用安全度，使其更好的为人类服务。
3人工智能技术在电气自动化中的应用分析
因为目前从根本上升级了人工智能技术，加上它技术的逐渐完备，越来越多的电气设备开始同人工智能技术挂钩，为了更加直观的介绍人工智能设备的特点与技术属性，笔者主要对电气自动化设备中人工智能技术的使用和电气管控流程中人工智能技术的使用开展了辨析。
3.1人工智能技术在电气自动化设备中的应用
电气自动化系统有极大的繁杂性，它主要牵扯到许多范围与科目，这就对操控电气自动化设备的员工提出了很高的要求，他们应该拥有很高的职业素养，而且还要有充足的知识储备。因为电气自动化体系相当繁杂，所以在现实操控中的效率性要加强，这样才能极大程度地降低因为不合理使用，导致出现非常规错误，有时更可能导致安全事故等。这些问题的解决都可凭借人工智能技术来达成，就人工智能技术自身来看，其系统中心主要是计算机系统，经由编辑每种操控系统，能够使计算机控制中的智能管控得以更好的施行[5]。
3.2人工智能技术在电气控制过程中的应用
就电气自动化的管控流程来看，人工智能可以帮助人类更好的控制电气设备。在电气设备的控制系统中，引入人工智能的现金技术后，能让实际工作操作效果在很大范围上得以提升，还能使得整个操作过程实现无人化监管，这样一来达到了企业节约成本的目的，尤其是不用再去花费大笔的人工费用。除此之外就从整个控制过程来看，人工智能技术可以实现同多台设备的同时控制，专家体系、模拟操控和神经网络操控是其首要应用的人工智能系统[6]。
4总结
科技的发展让人类的生活更加便利与美好，人工智能技术的发挥在那越来越推进了现代工业的更好发展。因为人工智能技术具备相当多的优点，它是这些年来发展起来的一门新兴高科技技术，它在实际应用中有巨大的使用效率，不仅在电气自动化控制中，加入人工智能技术后，极大程度上提高了电气设备的控制度，让它能更好的的服务人类生产活动；同时电气设备上结合了人工智能技术，让电气自动化设备的操控系统变得更加简洁，提高了员工操控效率；降低了企业的人力物力成本，使得生产流程更加科学、连贯，所以大力发展人工智能技术与电气自动化的结合是非常有必要的研究。
参考文献：
[1]汤石敏.基于人工智能技术的电气自动化控制探讨[J].中国科技博览,2011(01)．
[2]陈浩.电气自动化控制中的人工智能技术探究[J].商品与质量：消费研究,2014(02)．
[3]孙伟.电气自动化控制中人工智能技术的应用研究[J].科技创新与应用,2014(07)．
[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(02)．
人工智能技术进展范文2
谷歌人工智能AlphaGo战胜韩国棋手李世石的“人机围棋大战”，一度将人工智能概念推向风口浪尖。业内人士认为，在以“深度学习”技术为主流的全球人工智能科技竞赛中，中国专家所引领研究的“迁移学习”技术具备很强竞争力，代表了人工智能的发展趋势。
深度学习+小样本
“人机围棋大战”的背后，是人工智能领域机器学习技术的突破，即机器在模拟人脑运算方面取得的重大进展。实际上，人工智能技术已走过60年历程，直到近年机器学习技术中的“深度学习”技术取得突破，才迎来春天。
“深度学习”意为使机器模仿人脑神经网络的学习、判断和决策能力。比如，AlphaGo机器人以半年时间集中模仿学习了3000万步人类围棋大师的走法，并从自我对弈中积累胜负经验。
然而，“深度学习”局限性明显。原百度研究院副院长、地平线机器人CEO余凯坦言，肥沃的数据“土壤”才能“训练”出“深度学习”模型，但目前数据源、数据算法、数据应用的市场高度分离，未形成完善的“大数据+人工智能”产业链，导致人工智能技术的发展仍然面临数据源不足和技术垄断两大挑战。
“数据高度集中在谷歌、脸书、亚马逊、BAT等互联网巨头手中，长此以往，将导致人工智能技术垄断，反而不利于技术创新和国家安全。”香港科技大学计算机科学及工程学系主任杨强说。
杨强强调“深度学习+小样本”理念，即将大数据训练好的模型迁移到类似场景加以改进应用，打破了“逢模型必大数据”的局限。
“比如，将骑自行车的经验应用到骑摩托车上，就是‘迁移学习’。”杨强说。
2005年，微软举办的世界数据挖掘大赛中有关于搜索技术的竞赛题目，杨强团队利用“迁移学习”，将机器在其他领域的经验迁移过来。
在IT行业，“迁移学习”已有局部应用。
人工智能公司“第四范式”创始人戴文渊在百度负责名为“凤巢”的广告营销系统期间，利用“迁移学习”将百度搜索算法应用到问答社区“百度知道”，使后者点击率提升4成;腾讯将大规模在线电商推荐任务迁移到新领域，大大减少了数据需求量;微软也利用“迁移学习”分析了电商产品的舆情取向;香港科技大学利用“迁移学习”技术，将大数据训练出的对话模型迁移到具体行业的小数据领域，实现精准的“人机对话”，在服务业具有极强的应用价值。同时，杨强还在华为创立人工智能领域实验室，利用“迁移学习”技术研发了10多个智能移动终端的专利，并已注册。
“迁移学习”的应用障碍
多位受访专家认为，机器学习是当前人工智能技术的核心，“迁移学习”是机器学习技术发展的新阶段。杨强带领团队将研究不断深入，使中国占据了这一领域全球研究的制高点。
专家们认为，中国迫切需要发展“迁移学习”技术，并实现推广与应用。
但是，眼下“迁移学习”应用仍然有限。而造成这种情况的因素，是多方面的。
其实，在谷歌的人机围棋大战之前，人工智能少人问津。AlphaGo的胜利，源于谷歌团队此前收购了人工智能公司Deep Mind，获得了“深度学习”技术，Deep Mind人才主要来自多伦多大学，其研究长期默默无闻。这反映了人工智能长期“冷门”的现状，企业对前沿技术的敏感性不强。
由于人工智能产业处于发展初期，企业对“迁移学习”技术的需求也有限。目前，中国人工智能领域还没有一家以此为主业的上市公司，也没有出现一家龙头企业。百度虽然以人工智能为发展方向，但人工智能并非主要收入来源。
再者，产、学、研结合不够紧密。企业缺少渠道了解“象牙塔”技术，因此，难以应用先进研究成果。
如何保护隐私
专家认为，“迁移学习”技术的研究应用对中国具有战略意义，也是中国在人工智能科技方向获得全球领先地位的重要契机。
对于中国来说，“迁移学习”是国家实现科学技术弯道超车的契机。放眼人工智能产业，在人才、工业基础、研究环境、产业环境方面，中国和欧美的差距仍然较大，“迁移学习”是中国追赶发达国家的重要契机。
人工智能技术进展范文3
申万计算机指数涨跌幅在所有申万一级行业中排名第二十八(28/28)。分版块来看，上周各主题板块指数不同程度下跌，电子商务指数、第三方支付指数、在线教育指数表现位居前列，人工智能指数、云计算指数、区块链指数表现最差。上周计算机板块有25家公司上涨，11家公司持平，158家公司下跌。其中涨幅比较大的公司有中新赛克(+23.38%)、科蓝软件(+12.73%)、丝路视觉(+12.7%)、中威电子(+6.96%)、正元智慧(+6.96%)。
本周行业观点:上周，谷歌推出了一套全新的人工智能服务工具CloudAutoML。该工具能够帮助开发者自动生成一个定制化的机器学习模型，即通过人工智能的方法来产生定制化的人工智能模型。目前AutoML还处在测试阶段，仅支持计算机视觉模型，后续可能将服务拓展到语音、翻译、视频、自然语言处理等所有标准机器学习模型。对AutoML的计算机视觉模式而言，在使用时，开发者需要上传带有数据标签的图片，随后谷歌的系统会自动生成定制的图像识别模型。在整个过程中，开发者仅需要参与少量的如数据准备、调参、评价和迭代等工作。我们认为，目前虽然人工智能技术发展和应用落地速度较快，但对于大多数公司而言人工智能技术发展所需要的人才及资金仍然是瓶颈所在。谷歌、微软、百度这样的科技巨头利用其在人才、技术、资金方面的优势向外输出人工智能技术，有利于降低人工智能技术门槛，有利于人工智能应用的进一步落地。而对这些科技巨头而言，开发者调用其AI能力越频繁，所积累的有价值数据也越多。但这种基于云端的定制化人工智能模型也存在一定缺陷，主要体现在数据隐私及安全、应用复杂程度不够、模型的持续提升有困难等方面。从对产业的影响来看，AutoML工具的推出再次印证了未来AI能力的开放将成为大趋势，业内AI企业在算法、技术层面的差距将会逐渐缩小，产业竞争优势越来越集中于高质量数据、高层次人工智能人才、平台及生态构建等方面。
重点推荐公司:(1)恒华科技:“十三五”期间电网建设投入依旧可观，配电网侧建设是重点，智能化投入比例也有望提升。公司也在积极推进电力信息化领域的SaaS服务，云平台业务进展顺利，2017年年中总用户数达到54，520家，相比去年同期增长约50%。新一轮电改的核心是售电侧市场的放开，公司可以为新兴售电公司提供从业务培训、投融资、配网建设到信息系统建设的售电侧一体化服务，公司有望受益于电改的深入推进;(2)佳都科技:公司以智能轨道交通和智慧城市为核心业务，两项业务上半年均取得了重要进展。在轨道交通领域，2017年3月公司在武汉成立分公司，标志着公司继广州之外又一个根据地的确立。在智慧城市领域，公司积极推动人工智能技术、大数据技术和以视频监控为基础的社会治安防控体系的结合，以形成特色产品、增强行业竞争力。
人工智能技术进展范文4
关键词：人工智能 技术 机器学习
中图分类号：TP181 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）11-0089-01人工智能技术，是一门诞生于在二十世纪中期的技术，对于社会和经济发展都有着长远的意义。人工智能这一科学，包含的学科领域比较广，主要包含计算机科学、信息科学、数学科学、工程技术以及哲学心理学等知识体系，其研究的核心问题主要在于能够令及其具备基本的学习、交流、输入和输出的能力，最终目的是实现机器和人类相似的认识世界和独立思考的能力，人工令机器具备更加“聪明”的属性，这也是能够令计算机具有智能性能的基本方式。
1 机器学习概述
1.1 机器学习定义
机器学习，主要就是指通过系统或者知识的识别，对于机械的学习能力进行提升，使其能够获得新技能或者新知识。与人类的学习方式类似，如果不进行系统的学习或者没能掌握合适的学习方式，那么机器学习的效果也会大打折扣，难以进行新知识、新作品的创造，机器学习也是相同的道理，只有通过学习掌握了分析问题、解决问题的方式，才能够获取创新能力。机器学习在人工智能发展领域是一个热门的研究领域，其研究的目的简而言之就是推动机器能够像人类一样不断获取新的知识，获得分析问题和解决问题的能力，建立起相关的知识体系，并且将这些能力运用在具体的实践问题解决中[1]。
1.2 机器学习研究目的
机器学习研究的主要研究目标有三个，首先，需要进行人类学习整体过程的模拟，在此基础上进行学习认知模型的建立，目标的实现对于科学知识的认知和发展存在着很强的相关性；其次，需要推动机器进行相关理论的学习与研究，探索多种学习方法，并且根据机器本身的特质进行特定的程序设计，体会其相似和区别性；最后，设定关于机器学习的相关程序，主要研究内容就是获取知识的工具以及相关系统，在机器发函系统建立的过程中建立起相关数据库，进行知识和经验的累积。不断进行自身知识的累计，提升能力掌握的水平，提升机器智能化的能力，令机器能够接近人类的学习能力。
1.3 机器学习方式方法
机器学习方式方法主要就是基于人类的学习方式，需要将机器和人类学习的方式进行综合学习，掌握更科学的学习方式方法，在人类思考方式和学习方式的基础上进行机械性能的扩展，能够实现快速、大内存、高复制性的工作，得到适合的机器学习方式方法。当前，机械学习的具体学习方式方法有两种思路，一种是演绎学习系统，从一般到特殊的学习方式方法，能够通过公理的推断得出相应的结论和目的；另一种属于归纳学习系统，主要思路就与演绎方法相反，特殊到一般的思维方式，其主要包含传统归纳和创新归纳两种模式，也可以包含完全和不完全归纳这两种模式，其中传统的归纳关系是根据事实思考方式，归纳出其中的共性，得到科学的机器学习方式方法。
2 基于人工智能的机器学习研究
2.1 环境适应性机器学习研究
机器与人类的很大一点不同在于，对于环境的适应性有所不同，机器对于环境的适应性研究也就成为人工智能技术研究的重要问题之一，环境能够位系统提供的质量高低对于机器学习的质量有着深远的影响，同时，机器内部体系存放的原则往往都是通过环境适应性的原则建立起来的，然而，外界环境通常都具有复杂性，学习过程中必须通过大量的数据进行支持，对于多余环节进行删减，在此基础上进行总结推广，设定成为系统的动作指导一般性准则，这样可能会导致机器学习过程繁杂，这对于整个系统长远发展是不利的[2]。
2.2 机器知识库的扩展延伸
机器知识库的设置对于机器学习的发展而言也意义重大，需要保障机器知识库种类丰富、表现形式多样化，其中需要包含基本的特征向量、规则化语言以及网络化关联等等，因此在进行机器知识库的设计中，需要做到知识库适当的扩展延伸，实现提升机器学习能力的目的，主要可以从三个角度入手，首先，要求逻辑简单、表意明确的机器表达模式，其次要求做到推理过程简单易懂，能够降低机械计算成本，这就要求机器学习的系统进行简单的推理过程，最后，要求实现知识的充分扩展和眼神，人工智能技术背景下的机器系统的学习不仅仅要求基础知识的掌握，更要求知识的表达方式以及表达效率的提升，甚至一个知识要求需要不同的表达模式，对于系统的构筑要求也有所不同。
2.3 机器学习反馈评价体系
基于人工智能技术的机器学习，需要建立起相应的反馈和评价体系，针对机器学习反馈评价体系而言，其反馈主要包含三重内容，其一是根据简单基础的规则进行基础反馈评价，其二是进行设计多个概念的复杂型评价反馈体系，最后就是设计小型的策略分析评价体系，分步根据实际任务进行机器学习反馈评价体系的建立。在此基础上，应当提升学习反馈评价机制的透明度，要求执行的过程和结果通过简明的方式表现出来，对于已有的知识库进行合理评价，在表达模式当中采取元级表述的方式进行反馈评价，这样的反馈评价体系有利于人工智能技术在机器发展中的应用，扩展机器学习范畴的同时提升其执行能力。
3 结语
综上所述，在人工智能的背景下，进行机器学习的研究势在必行，需要通过多种方式在研究机器学习定义、目的和方式方法的基础上，对于人工智能在机器学习中的认知进行深入思考和完善，通过环境适应性机器学习研究、机器知识库的扩展延伸和机器学习反馈评价体系的建立这三种方式进行人工智能的机器学习发展，推动人工智能技术在机器学习领域的深入发展，推动社会经济的发展。
参考文献
人工智能技术进展范文5
当你用谷歌搜索东西、使用地图软件、在亚马逊上购物，或者对智能手机中的语音识别软件说话，其实都在使用人工智能。当你登录到Facebook，欣赏那些可爱的婴儿照片，人工智能都在塑造你的体验。
所有这些应用的背后都使用了算法，算法本质上是形成分析过程的一组规则，能够对变量输入做出响应。如今的算法，尤其是来自亚马逊和Facebook等巨头的算法，响应速度快，还不断学习。它们事先经过编程，可采集来自用户的更准确的响应；也就是说，结果是为控制算法的那些厂商服务的。
了解和响应
当你在亚马逊上购物时，算法在后台基于一个包含众多购买模式的庞大数据库，执行异常高级的运算，之后决定将什么产品展示在你面前。它实时响应你的点击轨迹。
你可能觉得，有一个活生生的私人购物助手是最好不过的选择；她了解潮流，对你本人很了解。可是人工智能技术厂商Ayasdi的首席营销官丹尼尔・德鲁克（Daniel Druker）表示，这样的私人购物助手与亚马逊没法比。亚马逊“利用人工智能，结合你之前的购买活动，从100万件商品中推测眼下哪些商品最能吸引你的眼球。没有哪个人能做到这一点。”
在Facebook上，出现在你个人动态（feed）中的朋友不多，那是因为Facebook的人工智能算法知道：你受不了个人动态内容太多的情况。于是，Facebook使用人工智能，对你关于私人关系圈的讯号做出敏感的反应，打造你的个人动态，建立起一种更有效的情感联系。要是你以为人工智能冷若冰霜、缺乏人情味，Facebook用它来窥视你的内心（以及Facebook另外12.3亿日常用户的内心）。它威力强大，说Facebook人工智能影响了美国总统大选毫不为过。
尽管人工智能目前具有巨大的影响力，但它仍被看作是太过遥远的一项神奇技术。人工智能技术厂商Sentient Technologies的创始人兼首席科学家巴巴克・霍加特 （Babak Hodjat）说：“算法或应用有多诱人、多新潮、多强大，并不重要。我常常出去介绍这些系统时，人们总是会说‘是的，那很智能、那很酷，但这不是人工智能。’”
人们之所以会有这种怀疑，是因为“普通公众而非从业人士常常误以为人工智能是包含情感智能、创造力、自主性等一系列能力的人类级一般智能。”霍加特说，因而，人工智能“总是被认为是我们会发明的下一大技术。我认为，今后10年至15年还会是这种情况。”
他表示，在许多当前的应用中，人工智能比人类更强大。“你只要说一个方面，我可以告诉你这个方面是如何实施的、如何比人类更强大。起码，人工智能运行起来更快，所以当下人工智能的决策和行动周期要比人类响应世界的速度快得多。”
人工智能在过去几年得到了突飞猛进的发展。百度硅谷人工智能实验室主任亚当・科茨（Adam Coates）说：“这在10年前是很难实现的。当然，未来几年，我们认为在人类非常擅长处理、但计算机向来不擅长的许多问题上，人工智能会取得巨大进展。比如说，识别图像中的实体，或者理解语音、对口语做出响应，那些是深度学习和人工智能技术在未来几年会持续改进的问题。”
推动与向前
什么功能在推动这些进展？人工智能必须获得什么样的功能才能向前发展？
皮特・阿贝尔（Pieter Abbeel）是加州大学伯克利分校的计算机科学系教授，也是人工智能教育初创公司Gradescope的联合创始人。他表示，首先，人工智能系统需要能够在没有人类干预的情况下自主学习。此外，它还在被告知诸如“你从这个角度堆方块，也许效果会更好”之类的信息时，应该有沟通和理解能力。“要是它无法领会这样的信息，我们不会认为它具有真正的智能。”
人类（至少理论上）能够利用过去的经验来推断和处理新环境，在这方面机器人则差的很远。为机器人编程、以便它在有限的环境下提供辅助要容易得多。人工智能科学家们想为机器人编程，以便处理相关的变化。
阿贝尔说：“它们需要运用过去获得的经验，推广到不一样但相类似的新场景，了解这种关联性。我对于机器人如何能真正从头开始学会做事很感兴趣。”从头开始学起是人类特有的能力；如果机器人能够真正做到填补其空白，它有望成为独立的个体。
但人工智能机器人的“学习能力”可能有许多不同的方式来定义，一些是很普通的“尝试和奖励”方式，类似于教狗学新花招。比如说，人工智能强化学习可编写机器人的软件，从试错过程中学习。加州大学伯克利分校的BRETT机器人基于行动后奖励的多少来使用强化学习技术。阿贝尔说：“奖励的变化让该机器人得以分辨什么是好的，什么是不好的，进而重点采用获得奖励多的策略。”
与之相仿，人工智能科学家使用监督式学习，为计算机馈送标记输入（这些是猫，这些是狗）的许多实例，并给出明确的目标输出（这是猫还是狗？）。非监督式学习给计算机馈送非标记数据（比如说许多动物的照片），计算机进行分类，或者以其他方式为该数据定义结构模型（这些动物身上的毛比其他这些动物多得多）。科茨表示，非监督式学习是“非常重要的研究热点，因为我们知道人类所做的在很大程度上是非监督式学习。”
人工智能“学习”的核心是神经网络，它类似人类大脑。跟大脑一样，面对更多的输入，神经网络会自我调整。阿贝尔说：“你展示足够多的那些实例，神经网络就会自我调整，说‘针对那个输入，我需要那个输出’；所以，要做到这一点，唯一的途径是，我需要调整联系的部分强度，那样我才能搞好那种对应。所以，在某种意义上，你在训练神经网络时，是让计算机学习它的计算机程序，而不是将计算程序编入到里面。”
科茨解释，不过打造神经网络并非易事。“一大挑战在于，我们不是非常清楚如何仅凭一些非标记、非结构化的数据来训练神经网络。我们不知道如何量化神经网络在处理这些种类的任务中的好坏。等到我们在这方面有了发现，那将是一大进步。但我们还没有到那一步。所以，这离人类智能相差甚远。”
人工智能技术进展范文6
摘要：机械电子工程与人工智能的结合是机械电子工程的必然发展趋势，如今人工智能在机械电子工程中的应用越来越广泛，两者的结合将使机械电子工程的自动化和智能化水平进一步提高，同时也有利于人工高智能的更好发展。本文将对机械电子工程与人工智能的各自特点以及历史发展进行简要分析，着重探讨机械电子工程与人工智能之间的相互关系。
关键词：机械电子工程；人工智能；关系
机械工程的每一次发展都带动了工业生产水平的显著提升，机械电子工程通过融入电子技术，使其突破了机械工程的局限性，能够完成传统机械工程难以完成的复杂工作任务，同时也降低了对人员操作的依赖性。随着机械电子工程的不断成熟以及人工智能的快速发展，两者的结合应用得到了广泛重视，机械电子工程的智能化方向发展，将使其技术水平得到进一步提升，满足工业生产对机械设备的多元化需求。
1机械电子工程的发展过程及技术特点
1.1发展历程
机械电子工程在其发展的最初阶段，没有受到相关产业的高度重视，由于缺乏资源支持，技术水平提升缓慢，许多机械电子产品都需要通过手工制作，使其发展受到较大限制。随着机械电子工程的工业化水平不断提升，其技术价值逐渐显露出来，通过机械技术与电子技术的相互结合，能够有效提升传统机械产品的功能和性能。因此机械电子工程逐渐开始受到重视，并实现了流水线生产。但从目前生产规模和生产水平来看，虽然我国引进了国外标准生产线，但生产能力与市场需求相比还较为落后。
1.2技术特点
机械电子工程的主要特点是综合性强，具有跨学科性，涉及到机械、电子技术等多个领域，虽然在设计环节仍以机械为主，但电子技术和信息技术发挥出了越来越重要的作用。还需要根据系统配置需求和生产目标，综合利用其它科学技术。因此，在机械电子工程的设计过程中，通常采用从上至下的设计策略，将不同领域的技术模块相互结合，实现设计中产品的功能和性能要求。相比于传统机械产品，应用多门先进技术的机械电子产品在外观结构上更加小巧、精致，内部结构更加复杂，产品功能和性能都得到了极大提升。
2人工智能的三个发展阶段及发展前景
2.1三个发展阶段
截止到目前为止，人工智能历经了三个发展阶段，在其技术萌芽阶段，人工智能发展缓慢，但是在这一阶段为人工智能的后续发展积累了大量的宝贵经验。第一台超级计算机的诞生加快了人工智能的发展速度，但是在该阶段的研究仍未取得实质性进展。从1956年开始，随着人工智能命题的首次提出，人工智能进入第一个发展阶段，其基本原理和博弈原理得到证明，解放了技术思想，为人工智能的后续发展提供了强有力的理论支持。1977年，第五届人工智能会议的成功召开使人工智能进入第二发展阶段，其技术应用得到快速发展，并与实际生产相结合，取得了重要的实际应用价值。近年来，人工智能的发展受到了越来越多的关注，具有良好的发展前景。
2.2发展前景
人工智能以计算机为依托，不断延伸自身的智能性，深度挖掘计算机功能的各种可能，是21世纪以来最具有发展前景的学科之一。人工智能学科以计算机技术为基础，立足于心理学、信息论等多个领域知识，吸收了许多其他学科的特点，同时也推动了其他学科的更好发展，是一门极具发展潜力的前沿学科。人工智能技术在机械电子工程领域的应用，将弥补机械电子工程的不足，促进机械电子工程的更好发展。
3机械电子工程与人工智能的关系探究
3.1应用差异性
人工智能的应用需要以计算机网络系统为依托，因此无法通过其他途径在机械电子工程中得到应用只有对网络系统进行人工的指令转变，才能在机械电子工程中实现智能化控制。而计算机网络系统的运行是以数据分析和计算为基础的，一旦在数据处理过程中出现问题，就会导致人工智能控制失误，进而导致机械电子工程的网络系统发生崩溃。因此，人工智能在机械电子工程中具有一定的应用差异性。
3.2综合性补充
机械电子工程采用模块化设计方式，每个模块的功能特点较为固定，而现代机械电子工程对其功能的多元化需求不断提高，一些综合需要人工智能提供支持。因此，人工智能技术可以对机械电子工程进行综合性补充，通过其自身的综合操作功能，为机械电子工程的多元化工程实现提供辅助。比如目前较为成熟的模型推理系统就是两者相互结合的典型例子，也是人工智能技术在机械电子工程中应用的正确方法。目前人工智能中神经网络系统通过对人体神经进行模仿，使其技术水平更进一步，在机械电子工程中的应用，可以实现对机械电子工程各个功能模块的完整控制，使二者更加完美的结合。
3.3不稳定性处理及精度控制
不稳定性是机械电子工程存在的主要缺陷之一，其系统本质以及输入、输出关系决定了机械电子工程的不稳定性，对其各项功能的实现及正常使用产生较大的负面影响。在传统的机械电子工程中，主要采用解析法对系统的不稳定性进行调节控制，但这种控制方法无法做到精确控制，因此对不稳定性的调节能力有限。人工智能技术以计算机技术为基础，能够实现对数据的准确、高效处理，可以很好的弥补机械电子工程的这一缺陷。可以采用人工职能的神经模式对机械电子系统进行精确化控制，为系统的稳定运行提供保障。
4结束语
综上所述，机械电子工程与人工智能都经历了较为漫长的发展过程，都整合了大量相关学科，具有较强的综合性。针对于电子机械工程目前存在的功能多元化需求和系统不稳定性缺陷，人工智能技术可以对其进行有效弥补，促进机械电子工程的更好发展。因此，应加大力度促进机械电子工程与人工智能的相互融合，使人工智能技术在机械电子工程领域得到更加广泛的应用。
参考文献
[1]吴昊年,杨文.刍议机械电子工程与人工智能之间的关系[J].电子技术与软件工程,2015(15):130.
[2]王一楠.试论机械电子工程与人工智能的整合思路构建[J].科技风,2015(21):154.
[3]温伟华.人工智能技术在机械电子工程领域的应用[J].自动化与仪器仪表,2016(02):96-97.
[4]周龙飞,屈梁浩,梅越.浅析机械电子工程与人工智能的关系[J].通讯世界,2016(08):235.
