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人工智能技术的好处范文1
关键词：电气 自动化控制 智能技术 应用
中图分类号：F407.6 文献标识码： A
正文：
随着社会和科技的发展进步，人工智能技术的应用领域和范围也越来越为广泛。对它在电气自动化控制系统中的应用上，许多高等院校及科研机构也开展了一系列的研究活动，如将智能技术应用在电气产品的优化设计中，或者用于预测和诊断电气系统的故障，还或者用于电气系统的控制与保护等相关领域。
1 智能技术的内涵特点
1.1 内涵
智能技术，也称作人工智能技术，主要意思是指，以探索有关人类智能的理论为基础，并对探索得到的理论进行实践和模拟，进而研究出一种新的技术手段，这种新的技术手段就是人工智能技术。从本质上来说，人工智能技术仅仅只是计算机技术的一部分，目的是为了实现智能机的生产，就我国目前的智能技术研究情况来看，机器人与专家系统两大领域是人工智能技术的主要研究方向。一般来说，人工智能技术所研究的问题都是复杂性的思考类问题，它可以模拟人的大脑进行思考活动，对所面临的问题进行思考，通过对搜集到的信息的研究分析，得出相应的解决办法并作出动作回馈。正是因为智能技术具有了模拟人脑的特点，所以当前大多数行业都将它看做了实现行业自动化的一个主要手段。
1.2 特点
首先要清楚的是，智能技术仅仅只是计算机技术的一个组成部分，它隶属于计算机领域，所以，该技术只能随着计算机技术的不断发展而产生。其次，该技术依附于计算机技术，但有别于基本的计算机技术，它具有一些较为突出的特点，如代替人脑思考活动、利用计算机编程系统来收集信息、识别信息，并对信息进行分析，制定出问题的处理方案等 ；再次，如果将智能技术应用到电气自动化行业中，不仅可以提高电气计算的精确性，还可有效降低电气施工成本，为企业创造更大的经济效益 ；最后，如果在电气自动化中引入智能技术，那么最能发挥出该项技术实际价值的部分是人工智能控制器。
2 智能技术在电气自动化控制中的应用
智能技术是行业实现自动化的一项重要手段，尤其是在电气行业。为了实现电气生产、管理的自动化，相关人士将智能技术引入到电气行业中，用智能技术来优化电气设备功能，精化电气操作，切实实现了电气行业的自动化。下面对智能技术在电气自动化控制中的应用情况加以论述。
2.1 智能技术在电气设备的中的应用
众所周知，在尚未产生智能技术之前，几乎所有大型设备在运行时都是需要人工操纵的，电气系统中运行着的各项设备也是如此。而鉴于电气系统的正常运行需要牵涉到各个专业的学科知识，所以系统对操作人员的综合是素质要求很高，间接的，高素质人才的聘请会消耗企业一笔不小的开支。而在智能技术产生并得到应用之后，以前需要人工操作的工序现在在智能技术的控制下可自行操作，不仅实现了电气设备的自行化运行，从根本上提高了设备的运行效率，还从根本上降低了劳务人员的开支成本，为企业创造了更大的社会经济效益。
2.2 智能技术在电气控制中的应用
电气管理控制工作是电气系统运行中的一项重要工作，对保障电气系统安全、稳定运行有着重要作用。对于电气行业来说，如果电气控制过程也能实现自动化，那么所获得的利益将不再是保障系统正常运行那么简单，还包括降低劳务成本，节省企业人力等多方面的好处。事实上，如果电气控制过程要实现控制自动化，必然也要应用智能技术。电气控制中常提到的模糊控制，神经网络控制便是智能技术在电气自动化控制中的两种主要表现。
2.3 人工智能技术在日常操作中的应用
电气行业与我们平常的生活和学习有密切联系，所以，将以前繁琐的操作进行简化，提升电气系统的操作效率是很有必要的。在平常的电气系统操作过程中应用人工智能技术，便能够使复杂的操作程序变得简单，在家中利用电脑就可以完成有关操作，从而实现远程遥控。不仅如此，我们还可以简化界面，将有些重要的信息及时进行保存与处理，便于以后的查询和使用。除此以外，利用人工智能技术还能够自动生成报表，这节省了很多时间，提高了工作效率。
2.4 人工智能技术在事故和故障诊断中的应用
模糊理论、神经网络与专家系统是人工智能故障诊断技术的主要构成部分，其在电气事故以及故障的诊断中非常重要。受多方面原因的影响，电气行业时常会有故障问题产生，假如对故障诊断不正确或者不及时，引起的损失将会是非常巨大的。以前的故障诊断方式是非常复杂的，并且准确性不是很高。例如，就变压器而言，以前常用的故障诊断方式是先将变压器油里分解出来的气体收集起来，之后再对收集的气体进行分析，以判断是不是存在故障。此种方法不仅浪费时间，而且浪费精力，并且需等待很长时间才会有结果，还会出现诊断不正确的情况。电气系统中设备的故障有着不确定性和非线性的特点，并且它与故障征兆之间有着错综复杂的关系，用传统手段很难准确及时的检测和诊断，而智能技术的方法在这一方面有着其特有的优势。目前在电气系统的设备故障诊断上，主要应用模糊逻辑、专家系统和神经网络这几种自动化智能技术。
2.5 人工智能技术可以简化电气自动化的控制流程
电气自动化领域的操作流程非常的繁琐，对于操作的步骤要求也非常严格，一旦出现细微的操作问题，则可能引起严重的机器故障发生，并造成无法估量的损失。如何保证电气设备能够有效稳定的运作，并在控制过程中尽量实现操作的简单化、程序化是每个研究人员关心的难题。人工智能技术的出现与发展有效的解决了这个难题，通过对日常资料的储存与分析，可以在机器发生事故时采取有效及时的措施，最大程度上保证社会的和谐发展。
2.6电气产品的优化设计
设计电气设备是一项极其复杂和繁琐的工作，它是在电气产品设计的大量经验基础上，运用电路、电磁场、电机电器等相关专业知识来进行设计的。传统电气产品设计手段较为简单，首先它的实验手段较为简单，在此基础上用手工的方式来进行设计，因此获得的方案就很难达到最优。随着计算机技术的日益发达，在电气设备的设计上，由计算机辅助设计的方式逐渐取代了手工设计，人工智能技术的引进与应用，缩短了电气产品开发的周期，大大提高了产品的设计效率和质量。智能技术应用在电气产品的优化设计中时，主要是运用遗传算法和专家系统来进行。作为一种较为先进的优化算法，遗传算法非常适合用于产品的优化设计，因此在进行电气产品的自动化设计时，也大多采用这种方法或者以这种方法为基础衍生的改进方法。除了遗传算法，专家系统是产品优化设计中的另一个强有力的武器。但从目前专家系统的总体情况来看，还处于开发应用的研究阶段，还没有做到完全应用到实际设计中。在电气产品的设计上，河北工业大学就专家系统做了一些尝试和实验，他们将专家系统和计算机辅助技术结合起来，开发出了由最初设计、优化设计和零件结构设计这三个部分组成的电磁继电器计算机辅助专家系统。这个专家系统在进行产品优化设计时非常方便，在设计电磁系统的结构尺寸、线圈匝数和触头材料等相关内容时，只需要输入继电器的参数，系统就能按照要求自行设计，还可以将特性曲线和结构图一一描绘出来，从而实现电气产品优化设计的自动化控制。除了遗传算法和专家系统外，在进行电气产品的优化设计时，还可以使用模拟逻辑和神经网络实现等方法来进行自动化的智能设计。
3 结语
综上所述，随着经济社会的不断进步和发展，高新科技在人们生活、生产领域也就渗透得愈加深，而智能技术作为高科技产物中的其中一种，它自身所具备的优良特点使其在电气行业中得到了极其广泛的应用。在本篇文章中，笔者通过对智能技术特点，及其在电气自动化控制中的应用，得出智能技术是实现电气行业自动化的重要手段，应该得到大力的发展。
【参考文献】
[1] 胡碟．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，2010.
人工智能技术的好处范文2
关键词：智能化技术；电气工程；应用研究
随着我国经济的快速发展，电气市场也得到大力的发展，电气工程也越来越重要。电气工程中自动化控制是关键的环节。由于传统的自动化控制技术效率低下，很难满足电气工程发展需求。智能化技术属于新型的自动化控制技术，其在进行人工智能的同时，充分运用计算机等多种高科技，大大提高电气工程自动化控制效率，推动电气工程的发展。因此，对智能化技术在电气工程自动化控制的应用研究是十分有必要的。
一、人工智能理论
人工智能，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，是计算机科学的一个分支。通过人工智能本质方向的了解，生产出了一个与人类大脑做出雷同反应的智能化机器，这个主要包含语言识别、自然语言处理、机器人、专家系统和图像识别等。“人工智能”一词是在1956年Dartmouth学会上提出的，人工智能发展迅速，成为以计算机主流，涉及信息论、控制论、自动化、生物学、心理学、语言学、医学和哲学等多版学科。对于其主要的目的就是通过使用机器设备能够达到智能效果，依赖机器来完成复杂性的工作。智能化的电气自动控制系统主要就是为了加强整个劳动分配过程，实现了计算机智能化，这样一来大大的减少了人为劳动过程，加强了工作效率，譬如：铝电解生产中的模糊自适应控制技术，就是大量使用了人工智能技术。在我们国家主要是通过廉价输出的劳动力来得出的经济数值，但是远远没有达到其他较发达的国家经济水平。在我们电气自动化控制中加强人工化智能的使用，研制出一个能类似于人类判断系统、处理功能的控制系统，加强我们生产的能力，推动我们国家的经济发展。
二、人工智能的优点
对于不同的人工智能控制，要用不同的方法进行研究。但对于一些人工智能控制器，例如：遗传算法、神经和模糊神经等这些都是一种类非线性的函数近似器。采取这种的分类有利于对总体的了解，同时也会催件对控制策略的综合性开发。上述的人工智能函数近似器具有常规的函数估计器所不具备的优势。首先，在很多情况中，精确的掌握控制对象的动态方程是很复杂的，因此控制器在设计实际控制对象的模型时，往往会产生很多不确定的因素，例如：非线性时、参数变化等，这新信息通常无法掌握。而人工智能控制器在设计的时候可以不需要控制对象的模型。依据下降时间、鲁棒性和响应时间的不同，人工智能控制器通过适当的调整可以提高自身的性能。例如：在下降时间方面，模糊逻辑控制器比最优秀的PID控制器要快4倍。在上升时间方面，模糊逻辑控制器比最优秀的PID控制器要快2倍。与古典控制器相比，人工智能控制器具有更容易调节的特征。即使缺乏专家的现场指导，人工智能控制器也能够使用响应数据来进行设计。还可以通过相应信息、运用语言等方式来进行设计。人工智能控制器具有很强的一致性，输入陌生的数据就能够产生很高的估计，可以忽略驱动器对它产生的影响。对于某些控制对象来说，虽然暂时没有采用人工智能控制器也可以产生良好的效果，但是对其他的控制对象来说，不一定会产生相似的良好效果，因此在设计上必须坚持具体问题具体分析的原则。在反模糊化和模糊化的过程之中，如果采用规则库、隶属函数和适应模糊神经控制器，能够精确的进行实时确定。在实现这个成果的众多方法之中，只有通过系统技术的使用才能得到稳定的解，配合简单的拓扑的结构配置，能够实现迅速的自学习和快速收敛。
三、智能化技术在电气工程自动化控制中应用
随着人工智能技术的不断发展，关于人工智能在电气工程自动化控制方面的研究越来越多。在电气工程自动化控制中，会对相关的电气设备提出一些要求。而，智能化技术可以对相关的电气设备进行优化设计，提高整个电力运行系统的实时控制能力，在很大程度上提高工作人员的工作效率。智能化技术在电气工程自动化控制中的优势及应用情况如表1所示。
（一）智能化技术在电气工程智能化控制方面的运用
智能化技术在电气工程中自动化控制中的应用主要是实现了智能化，智能化主要体现在神经网络控制、模糊逻辑控制等控制方式，这些智能化的控制方式实现了电气工程自动化的无需人员控制、远程控制、高效率性及自主性，这种智能化带来的好处在电气工程自动化控制中的作用越来越重要，并被广泛同时采用，这对将来智能化技术在其他的领域的运用有着一定的基础性作用。
人工智能技术的好处范文3
“这确实是个很好的问题。”食谱推荐公司Yummly的研究负责人Gregory Druck如此回应道，但这肯定不能被称为一个真正的答案。
这的确令他有点为难。技术在设计时通常都要优先理解并满足人的喜好。同在台上的厨房整合技术公司Innit的副总裁Ankit Brahmbhatt干脆接过了话筒，“每个人的体质不同，对健康的定义也不同。说到底这是个生活方式的问题。我们得先有关于你更全面的数据，才能判断什么对你是健康的。”
人工智能到底能在多大程度上替代人，也成为一年一度的西南偏南上最热闹的话题。
西南偏南诞生在美国德克萨斯州的奥斯汀。每年3月初，这个全球性的盛会会吸引数十万人，和硅谷以大公司、创投行业为主的活动不同，西南偏南会吸引各个行业的人。大家在这里看新的电影，发现创业灵感。更重要的是，讨论技术已经带来的改变，以及它能把人们带到哪里去。
其中有不少想象空间。比如Yummly，这家来自硅谷的公司能利用人工智能技术分析你曾经使用的食谱数据。来自德国的Foodpairing则声称，机器分析食物成分时最大的弱势是嗅觉不及人类灵敏，但是通过训练，机器的精准程度可以超过大多数未经训练的普通人。
还有更激M的Innit。和一些创业公司费尽心思想把吃饭这件得高效不同，这个硅谷公司发现了一个悖论，一些人根本不愿意被剥夺下厨的权利。于是他们正在硅谷红木城的总部，测试一个全新的“数字化厨房”。
这个厨房用一个软件平台控制家电，告诉用户家里食材的存量。选定菜单后，还会提醒用户要买多少食物。等到准备妥当，连接的厨房电器就能完成初步烹 饪。
“我们想用技术帮上班族解决工作日吃饭的问题，让他们知道下班后要买什么食材、买多少，回家后能更快吃到晚餐。”活动结束后，Brahmbhatt对《第一财经周刊》说。
这听上去“很硅谷”，善于观察问题并提出解决方案。其实更有意思的是，这家公司发现，在一些细分领域当中，人其实没必要过分智能。
“数字化和自动化的确能帮助减少浪费，包括钱和食物。但我们也知道，有人喜欢下厨。Innit在做一项用户调研时发现，对自动化最集中的需求并不是烹饪，而是洗碗。也就是说，用户想让机器帮他们完成的是，恰恰是那些他们最不喜欢做的事情。”
至于机器和人的关系，这个古老的命题也随着人工智能的蔓延重新摆在了人类面前。至少，人工智能不再仅仅是一些极客想把一切自动化的设想和实验，也不只是好莱坞电影里经常出现的无所不能的机器控制人类造成的恐慌。它真的就在我们的生活中发生。
真正的答案，也正如百度首席科学家吴恩达曾预言的那样，“人工智能是新的电能，可以改变很多行业。”既然是电能，就意味着未来它可能无处不在。
西南偏南互动大会首席项目官Hugh Forrest说：“人工智能毫无疑问是2017年最热门的话题。虽然过去我们也做过很多AI的内容，但从未像今年这样集中。”
卡内基梅隆大学计算机科学系主任Andrew Moore长期关心教育，面对可能的人工智能未来，他想分享教育系统有必要做出哪些变化。迪士尼则会分享它如何用人工智能为其主题乐园提供更好体验，毕竟迪士尼乐园不可能一直停留在几十年前的模样。就连那些运动员，都会在训练中尝试使用人工智能，这可能意味着未来的赛事较量，除了天赋，更多是训练方法的比拼。
而如果你知道西南偏南最早是个音乐节，就会觉得在这里听到人们探讨人工智能和音乐如何结合是顺理成章的了。
用人工智能编曲已经不算什么新鲜事了。但是一些音乐公司正在用人工智能制作背景音乐，卖给可口可乐等大公司。
就连Google也参与了进来。去年6月，Google Brain宣布推出Magenta，一个能让计算机制作出“出众而艺术性”的音乐的产品。
不过这也带来一些新的问题，音乐能够做到更加了解我们吗？我们想让自己的情绪反过来影响我们吗？这种响应会不会把气氛搞糟？毕竟粉丝们可能会爱上一个音乐人，但很难爱上一台计算机。
很多人都爱上过iPod。这可能是这个世纪初音乐与技术最简单直接的结合形式。当技术演变成了人工智能，这件事情变得有趣，它像人的左脑和右脑的一场博 弈。
音乐这个感性世界与数字和代码编织的理性世界碰撞了一下。它们如何理解彼此，最好的例子可能是一个指令，就是当你让一个人工智能助手播一首歌时说的那句话。
不要小看这个指令。亚马逊音乐的团队在奥斯汀市中心的一个小酒吧里办了一场活动，当谈到如何让亚马逊的人工智能助手Alexa和亚马逊音乐结合时，主讲人感慨，仅仅是让Alexa播放一首歌的指令就十分复杂，一首曲子的元素包括歌手、专辑名称、音乐流派、歌词内容等不同元素，情境也同样如此，比如遇上用户说“我心情不好，给我放点音乐”这种情况，此时，亚马逊音乐收录了多少首歌曲是一回事，Alexa能在多大程度上明白用户的意思，便是另一回事了。
如果有人去年来过西南偏南，大概还会记得当时的一个历史性事件。
那是AlphaGo与韩国棋手李世石之间的对决。结果你已经知道了。大多数人不相信机器会胜过人类，他们会觉得这是个黑天鹅事件。
Google的高明之处除了技术本身，还在于用一种直接有力的方式向普通人展示了自己在人工智能领域的技术进展―大概没有什么方式比人机大战更能引起人们的兴趣，更直观。
当AlphaGo连续赢到第三场时，来自Automated Insights的Robbie Allen正在准备他在西南偏南上的一场对话。Automated Insights是曾做出帮记者写稿的机器平台WordSmith的公司。
“Google很了不起。”Allen走下台对《第一财经周刊》评论。在观看这场人机大战时，人们产生了一股担心会被人工智能抢走饭碗的恐慌。此后，AlphaGo的连胜加剧了这样的担心。
Allen参加的对话主题正好是“人工智能发展后，人类未来的工作怎么办”。
“理论上人工智能确实达到了一个新阶段，它代表人工智能可以模仿人类的重复性劳动，还会比人做得更好。但我认为，它离人工智能的实际应用还有一定距离，当人工智能可以帮助某些行业完全实现自动化，找到商业化的应用场景，我才会认为它真正达到了实际应用的程度。”Allen说。
“实际应用”换句话说，是一部分人会开始失业。
距离AlphaGo战胜李世石不到一年，人们就已经在拉斯维加斯的国际电子消费展上看到各个汽车制造商对无人驾驶汽车的设想。无人驾驶汽车的技术标准得到厘定，厂商纷纷推出概念车。
Google剥离了无人驾驶汽车部门成立单独的公司Waymo、Uber的无人驾驶汽车在匹兹堡和旧金山上路，虽然后者在上路当天就因犯了些错误被叫停（最近还因为收购Otto被Google告上法庭）。蝴蝶效应是，政府和城市设计师已经开始思考无人驾驶汽车上路后对城市生活规律的影响、如今的城市基础设施是否能和无人驾驶汽车配合等问题了。
若低估技术带来的影响，也许不久后就要承担相应的后果。自从人工智能技术高速发展，特别是无人驾驶汽车上路以来，硅谷以外的世界与硅谷仿佛形成了两股力量―硅谷正在想办法让一切自动化，而美国最大的就业群体之一卡车司机，则忧虑正在某处测试的无人驾驶卡车会让他们失去工作。
机器与人的矛盾和对抗从来没有停止过。远至第一次工业革命，近至互联网诞生。随着人们越来越习惯于数字化生活，机器和人的关系会更加纠缠不清。人工智能这件事会变得更复杂，还可能，带来很多伦理问 题。
来自设计咨询公司IDEO的Jason Robinson和麻省理工学院（MIT）媒体研究室的Philippa Mothersill认为，目前我们并没能解决如何不让机器真正危害人类的创造力和情绪，尽管随着技术的精进，这一点可能会实现。
在一场名为“人类、机器和工业设计的未来”的讨论当中，他们向挤满了整个会议室的观众发问，“我们如何教会计算机创造性思考？”
Mothersill曾是宝洁公司的产品设计师，专注于让计算机可以通过识别人类的语言，将物理元素变成实际产品。为此她设计出EmotiveModeler，这种工具能够将形容词和情绪转化为模型。她寻找到了一种能够让工业设计―无论是家具还是电子产品―更好传递人类情感的方式。
如果没读博士，Mothersill现在应该依然是个出色的设计师。但她如今的研究课题，却让一些设计师有点担心会失去工作。《连线》的Margaret Rhodes也在意这一点，即人工智能如何能提供更多的工作机会，这可能是技术进步为现代社会带来的最大的困扰。没有人希望成为技术进步的牺牲者。
不过在和大量的设计师交谈过之后，Mothersill和Robinson总结了“10件设计师希望机器能够学会的事 情”。
比如说，考虑使用产品的情境。好的设计师不仅会设想要创造的事物，还会思考它出现的地方。它应该摆在哪里？它所在的房间是什么样？周围都有些什么东西？如何能让计算机做到这一切？
或者说，如何抓住灵光一现的时刻。历史上，达达主义运动中的艺术家善于随机创作，通过将传统事物叠加创造新作品。我们能够教会计算机在向不同方向发散思考的同时，催生出全新且有价值的设计吗？
这些有趣的发现让他们意识到，设计师对机器的期待，其实充满人的色彩。Mothersill由此得出的结论是，人们最终需要掌握如何让机器变得有情绪，它们会产生独特的好奇心―而不仅仅是按照写入的程序工作。
如果你看过最新的007系列电影，影片中所描述的一切已经和NASA能做到的非常接近。
毕业于约翰・霍普金斯大学的Pavel Machalek此前在NASA工作，如今他创立了Spaceknow，为金融、政府和制造部门提供商业卫星的图像分析。这些卫星就像是“天空之眼”，看着地球上发生的一切。
“我们正在让整个物理世界数字化，且能够在这个基础上做很多事情。”Machalek说。按照他的说法，世界正在经历巨大变化，重新使用卫星数据的成本也在逐步下降。
不仅如此，Spaceknow正在建立一套人工智能系y，用各种各样的新方式来处理获得的数据。整个地球的数据都会被实时抓取，它会扫描、理解和讲述70亿人的日常行为。
这也意味着，它会重塑商业关系，让零售商更好地预见气候变化、作出设计决策。它的客户各种各样，有人想知道某个港口有多少船只到岸，或者有多少辆卡车被调到精炼厂运油。
它还有很多其他用途。对于新闻业来说，它能让人们尽快发现，叙利亚到底在发生什么。如果有人编造一些事实，它或许可以提供更客观的看法。这套被不断训练的人工智能系统能够接收各种各样的查找请求，截至目前它曾经收到的请求有，“查找一架失踪的飞机”“查找那些非法的攫金者”等，以及对某些政府公开的不实数据提供另一种解释。
Machalek表示，有朝一日想让Spaceknow的人工智能系统覆盖整个世界，让每个拥有智能手机的人都可以对真实世界的数据发起请求―这大概意味着你可以查看某个酒吧门外排队的人有多少。
零售业和广告业立即感受到了威胁，它们开始追求改变。除了面临新技术带来的新购买方式的挑战，另一件可怕的事情是，如果以后帮消费者做购买决策的是机器人，品牌该怎么办？
但这其实已经发生了。亚马逊的推荐算法就是最简单的例子。
在机器人眼里，一切都是数字。因此研究品牌效应的L2 Inc的Pooja Badlani就认为，如果这就是未来，品牌忠诚度这件事已经成为历史了，所有的品牌都要想办法和机器人共存。
但IBM iX的策略与设计负责人Robert Schwartz认为，品牌通过营销来影响消费者的态度和购买行为是一门艺术，它暂时还不会消失。
“那种居高临下教育消费者的时代结束了，”Schwartz说，“对品牌来说，推销自己的时代过去了，现在是展现自己的时候。消费者始终会受到一些时刻、一些瞬间的激发产生购物欲望，品牌要重新梳理自己的核心，决定在什么时间、什么地点来创造这些时刻。”
现在已经没有人讨论技术将如何重新定义传统行业，大家都认为这已经是事实了。至于这个改变将如何发生，“这是个缓慢的过程，所有技术公司和受到冲击的传统行业都是亦敌亦友的关系。”Schwartz对《第一财经周刊》说，毕竟说到底，它们都想争取消费者的数据。
所有人都要学会用新的方式和消费者打交道，也想延长消费者的注意力和停留时间。
硅谷已经有人提出了相应的方法论。Ch r is Messina曾是Uber的开发者体验负责人，也是Twitter上的“hashtag”（标签）的发明人。他在2016年提出“对话经济”（conversational commerce）的概念，认为在Facebook Messenger增加聊天机器人的背景下，未来会有越来越多的“聊天机器人”（chatbot）出现。这些小机器人可能分布在客服、销售等岗位。此时机器应该增加更多的“Conversational UI”，即聊天界面。
让聊天机器人取代人类的前提是赋予机器同理心。如果你对态度冷淡、反应迟缓的人类客服不满意，面对聊天机器人得到的同样是冷冰冰的回答，那么这样的技术进步可以说毫无意义。
相反，如果机器可以弥补人类的部分不足，例如冷漠、缺乏技能，那么人类反而可以从与机器的对话中获得更多好处。Messina举例说，如果聊天机器人可以给用户好的体验，那么每次对话同时，也是用户在主动提供数据。
这仅仅是零售业运用人工智能的开始。人们会渐渐分辨不清，人工智能究竟是在帮助我们购买产品，还是说服我们去购买它们？
麻省理工学院的研究专家Kate Darling在描述人工智能的走向时，表达了相似的观点。
Darling主要研究机器人伦理的问题。“接下来的几十年并不是说机器会一点点取代人类，而是自动化系统和人工智能系统将与人类协力合作，因为技术不是取代人类的能力这么简单。人们高估了机器能做的事情，而低估了它的缺陷。”
斯蒂芬・霍金在接受BBC的采访时曾更直接地说：“人工智能的完全实现，可能意味着人类的终结。”
身处这个行业里的人显然知道人们的恐惧。
人工智能发展协会前主席、微软人工智能研究院负责人Eric Horvitz在西南偏南的一场演讲中介绍Google、亚马逊、苹果、IBM、微软、Facebook等公司联合成立的Open AI时，主动引用了霍金、伊隆・马斯克和比尔・盖茨此前分别公开传达的对人工智能的担心。
这位美国工程院院士、在业内被称为AI先生的老人朗读了一段Open AI的协议内容，几大公司保证在互不竞争的前提下合作。正是因为技术进步这个趋势不可阻挡，大公司结盟和在一些问题上达成共识是保证技术真正为人类赋能的基础。
人工智能技术的好处范文4
人工智能是一个复杂的系统工程，“机器学习”作为其中的必备环节之一，采用了大量前沿的技术，TTS（智能语音合成）就是其中重要的技术，常使用基于DNN、LSTM的机器学习算法来模拟声音的停顿、语气、韵律、口型等声学参数，以协助机器学习的输出部分。笔者在接触到这种新技术的初期就在思考TTS与我们客服中心的传统自助语音服务之间的融合问题，我们找到了一个很小但是很贴切的切入点，在这里分享，以供大家探讨。
传统热线渠道中的自助语音服务（也就是常说的IVR）作为用户使用量最大的一种自助服务模式，存在语气冰冷、时常卡顿的问题。卡顿的原因是目前的语音录制多采用“人工录音+简单拼接”的录制方式导致，自助语音服务如何才能带给客户更好的体验？我们尝试在这里切入TTS技术。
自助语音服务传统的录制方式主要存在三点问题：一是语音效果生硬不连续，语音风格差异大，影响客户一致性体验；二是对紧急业务难以提供快速、及时的响应；三是维护录音文件的流程复杂，日常运维工作量较大，运营成本高。而我们的尝试说明了智能语音合成是传统自助语音服务通向智能自助语音服务的桥梁，借助智能语音合成技术可以有效地解决这三个问题，我们将带给客户“体验一致、响应及时、运维高效”的自助语音服务模式。
TTS简单来说就是将文本转换为自然度较高的语音进行播放，让计算机能够像人一样“开口说话”。那么，TTS是如何解决原来的自助语音服务体验不一致、响应不及时、运维成本高的问题呢？我们从以下三个方面来探讨。
一、高精度文本分析，一致体验
“人工录音+简单拼接”的录制方式，采用人工座席结合数字录音回放，号码、时间、数字、金额和一些文字等重要信息均是以单音报读，播放出来的声音比较生硬、不连续、不自然，语音风格与其他语音制作方式会有较大差异，用户必须高度集中注意力才能听懂，影响了客户的一致体验。
TTS技术对文本字符串进行了断句、多音字选择、节奏分析等处理，智能拼接语音单元，得到语音数据，为客户提供更友好、个性化的服务。
举个例子，改造前，1356XXX XXXX的陈先生使用10086自助语音服务进行话费查询，听到的语音播报内容为“您的当前余额为（停1s）五（停0.5s）元（停0.5s）九（停0.5s）角”，由于系统调用录音字段拼接，数字金额报读不连续。
而改造后，话费查询的语音播报内容为“您的当前余额为（停0.5s）五元（停0.3s）九角，”整个服务过程中保持语音风格一致，根据语法断词，停顿合理。
特别要说的是，改造中尤为重要的一步是文本分析，针对行业特有的业务特点来定制专业的语音资源包，在语音合成中优先调用该资源包进行语法分析和处理，播报文本更加符合行业的业务需求，再通过智能拼接技术避免了人工拼接的语音风格差异化，打造统一音色、统一播报风格的自助语音服务流程。
二、快速响应上线，保证信息无误
由于笔者所在行业的业务特点，业务种类多、更新快，往往无法在短期内完成录音，且在录音量大时出现人为错误的几率也随之增加。如发生了紧急故障，传统的录制方式要经过三步，第一步是准备好语音文本，第二步是协调资源，安排录音员进行录制，一条语音录制的完成最快也要3个小时，若录音员出现读错读漏的现象，重新录制时间会更久，而且成本更高。而在这种情况下，我们使用TTS智能语音合成技术，只需在系统输入相关的文本内容，系统自动将其转换为语音，30s能完成录制，及时上线告知客户，且保证信息100%正确。
三、信息自动更新，降低运维成本
人工智能技术的好处范文5
在论坛中，九合联合创始人王啸认为阿尔法狗引起很多人关注，未来三到五年时间，人工智能这个领域可能会推动互联网向下一个方向演进。在谈到未来的投资方向时，几位嘉宾表示，未来三到五年的大的投资方向是VR、AR，还有大数据，基于大数据和人工智能和软件的服务。
其中真格基金合伙人李剑威、明势创始合作伙伴黄明明、联创永宣创始合作伙伴田野、九合联合创始人王啸、启明创始合伙人叶冠泰参与了投资嘉宾圆桌论坛环节，清华大学崔鹏博士担任论坛主持人。
以下是投资嘉宾圆桌论坛实录：
崔鹏：请各位首先介绍一下。
王啸：我现在做的基金叫九合创投，主天使和A轮的项目，过去四年多投了一百多个项目，主要是天使的。
孙刚：我是高维资本的创始合伙人。我们也是主要做中早期的投资，从A轮到B轮的多一点，主要是投资大数据，AR和VA领域多一点，今天也是过来学习。
田野：我是联创永宣，我们主要投资的阶段相对跨度比较大，从天使就开始投资，人工智能这方向也是我们未来比较关注的领域。
黄明明：我们是专注在早期的投资，主要两大领域一个是工业升级，工业自动化和消费升级，机器人领域我们也投了几家不错的公司，希望今天有机会跟大家交流。
李剑威：真格基金是徐小平老师在2011年创立的机构，到目前为止投资了300多个公司，行业跨度比较大，我个人是看大数据和人工智能，包括智能硬件，在人工智能这个领域里我们也投了一些项目，包括像自动驾驶，包括余凯的地平线，最近会投一两个机器人和深度学习的项目，今天很高兴有机会跟大家交流一下。
叶冠泰：大家好我是启明创投的IT合伙人，我们公司成立了10年，现在投资了190多个项目，分布在互联网、IT和医疗这些技术。在IT这边，在人工智能方面，我们投资过像人脸识别，还有语音识别，还有像大数据我们投过一些反欺诈的大数据公司等等。
崔鹏：谢谢各位嘉宾的介绍，接下来我们创业者有几个问题各位嘉宾，大家想了解一下投资的方向。第一个话题，最近也是非常热门的，想知道各位投资人对阿尔法狗对智能产业到底产生什么影响？我们嘉宾比较多，请王总回答一下。
王啸：阿尔法狗确实会引起很多人关注，我们知道任何产业的变化都是因为资金密集的推动，目前是一个标志性的实践，大家认为人工智能对于很多事情的推动作用比较大，我个人判断，在未来三到五年时间，人工智能这个领域可能会推动互联网向下一个方向演进，这个演进的路径我把它归结到智能互联网。我们知道下一代互联网很大的特点是前端有各种各样的数据，后端有大数据的模型和深度学习的算法，帮助它调整应对的策略，这是一个基础的模型，我相信未来三五年以后来看这是一个起点，帮助机器下围棋，下过世界冠军，这只是一个非常单点突破的事，我相信它能做更多有价值的事情，下围棋这只是一个个别的事件，但我相信会有一些问题被解决，这就靠在座的各位花更多的钱，投入更多的资源做起来。
黄明明：对于阿尔法狗这个事情，这件事情它的象征意义会更大一点，因为从阿尔法狗事件以后，可能全社会，不管是不是在这个行业里，可能对人工智能这件事算是有了一个比较初级的认识，这次出现的是比较震撼的，它第一次表明了机器在这么复杂的局势判断中战胜人类，但是它离产业化的道路有非常大的距离。好处是说，通过这样的事件，会让整个社会的关注度集中到人工智能这个领域里来，相信对整个行业的推动和带动后续大量的资源、资本进入这个行业会有好处，但是我们也要清醒的看到，这件事还比较早，最近有很多朋友问我，因为这个结果带来的一些恐慌，我觉得这个还早。
李剑威：我觉得这次阿尔法狗对我来说是挺震撼的事情，而且是一个跨时代的，上一次人工智能给大家带来及是97年IBM深蓝，国际象棋那个，在围棋里面，赛前大家都觉得机器赢不了的情况下，形成这么大的反差，对业界和工业届都是特别大的冲击。其实我原来看智能硬件，我们也投了一些公司，包括小米平衡车，华米，还有谁上机器人，云舟智能，中国其实在人工智能行业其实已经不错了，在智能硬件这个点上，往上有两个层面，第一就是硬件层面中国做的不错，在感知层面，可能接下来会有巨大的突破，感知上面何以看到接下来两年会有巨大的突破。再往上就是智能，这次阿尔法狗给大家特别大的冲击，我感觉在未来会出现特别特别多的项目，会有特别多的钱会投进去。
崔鹏：好，各位投资人分享一下对三到五年发展趋势的判断，以及2016年投资的重点投资的方向？
叶冠泰：我觉得三到五年的投资方向，今天我们就在这个会议上，我们又是VC，肯定是三到五年的大方向，基本上都比较同意。我个人在今年，我们会比较关注的是VR、AR，还有大数据，基于大数据和人工智能和软件的服务，基本上我们现在看到有很多公司使用大数据，但是我们觉得更有价值的是用大数据预测一些方向，这个东西是我们在关注的，而且从计算能力来说，它可能还没有那么复杂，是可以做到的。这样的软件是跟2B行业结合，这种公司必须要有对行业的理解，必须能够推向客户，还是需要锁定这个行业。像我们已经在金融方面看到一些公司，像机器人我们也不断关注，还有VR、AR的结合，感知的一些技术。VR、AR这边现在的硬件基本上国外的公司制定一些标准，我自己觉得在纯硬件的地方，中国可能还落后一些，这方面比较难看到一些突破，但是在内容方面，在落地的文化新的方面会有一些突破。
李剑威：VC们关心的都差不多，前沿的大家都会看的很多，机器人，VR、AR，大数据这类的。我们感觉从对生活的改变角度来讲，我们可能对未来有一些想法，比如以后可能不会在大城市，比如美国的城郊到农村的地方，交通有一些改变，比如用184的无人机，或者说水面作战，不是航母对航母，以后就是无人船对无人船，或者无人航母对无人航母。而且我觉得未来三五年肯定会实现，从现在感知技术和智能技术的发展来看，可能会实现，所以我们也积极的在布局一些公司。VR、AR我们觉得稍微早一点，从消费者应用来讲，因为它的头盔太大，很重，戴起来视觉有冲击，但不是很方便，未来它会朝很轻量的方向发展。未来我们会远远低估五年内技术带来的变化，05年我们觉得智能手机不好意思，诺基亚的N71也不错，现在苹果有了128G的内存，匀速速度那么快，就像一个电脑一样，未来五年无人驾驶，包括无人机这些都会实现，希望我们有幸参与到这些浪潮里的优势公司。
黄明明：我先讲讲阿尔法狗的问题，其实讲点有意思的事情，大家知道什么人最感兴趣的吗，就是以前一批研究神经网络和深度学习这批人，其实深度学习和神经网络是在五六十年代这个提法就有了，我记得在我上大学的时候，当有人说我是搞神经网络学习的时候，基本上在国际上认为是骗子，这个可能是个玩笑，当时一个是算法理论，一个是当时的计算能力，后来这帮人搞不下去了，我换个名字叫深度学习，就能继续搞下去了，这是比较有意思的事情。但是今天我在下面听邓老师讲课非常羡慕，一个是给我们做了很好的讲座和普及，另外我们是做投资的，我们特别羡慕没有邓老师这样的奢侈，一个是畅想未来，第二个可以把未来很多前沿的东西做研究。
我一直讲我们做早期投资的，我们是站在未来看今天，如果站在特别远的未来，我是未来的科学家或者是学者，我们要做的是连接未来和今天的桥梁。我认为阿尔法狗的事件还是跨里程碑的实践，不管这些年的GPU，显卡能力计算能力的提升还是算法的突破，确实人计算第一次拥有了可以在非常复杂的非标准性的问题上可以第一次在这些问题上战胜人类的特点。从我们投资的角度，我们可以看到，刚才讲我们第一个领域就是出行领域，自动驾驶领域，大家有研究的，在美国已经是一个半成熟的技术，到2020年加州已经允许在马路上开始跑。在这个领域中国公司有机会，因为电动车和新能源汽车的普及，让中国的汽车工业第一次有弯道超车的机会，未来的交通一定是UBER模式加无人驾驶的模式。我们刚投资了汽车之家的李想的项目，我们觉得基于未来的新能源的个人出行工具和无人驾驶功能会在未来改变人类的生活。
第二块就是在感知方面，不管是机器、视觉，声音识别、图像识别人工智能是会产生有价值的领域，其实有很多公司已经有布局了，包括像激光雷达，室内识别这些技术上，在未来几年都是能看到的一些投资领域的机会。
第三点，我们这个基金针对国内的制造领域，在工业机器人领域我们认为有非常大的优势，我们会持续围绕机器人的上下游产业链进行布局。
田野：刚才几位介绍了他们对这个领域投资的一些思考，从我们的角度来讲，我们认为有几个机会吧。第一个从人工智能的角度来讲，我们认为在一些垂直领域，人工智能的应用能够最先获得成功，或者说能够实现产业化。因为一些垂直领域相对来说数据量比较小，所以机器深度学习能够做的用户体验比较好，这个中间我们比较看好在医疗、交通等领域的人工智能的应用。包括我们也投了一些人工智能在医疗影像，在医疗问答等方面的项目，另外，我们也投了利用人工智能技术在出行管理方向的应用，它会从每个人每天的日程管理开始，切入到用人工智能技术做整个人的生活助理这个方向。人工智能在大范围使用还不太现实，因为样本太大。从机器人角度来讲，我们目前投资了哈工大的机器人集团，我们认为在中国未来几年，机器换人的需求非常大，这个领域会出现很多的公司。大家知道中国在机器人这块的核心，零部件这些方面没有优势，但是结合中国应用场景的机器人技术的集成还是有比较大的机会，这个领域也会出来不少优秀的公司，这也是我们的重点投资方向。我们今天也在做了一个新的基金，是专注于在机器人、人工智能和智能制造这个领域的投资，所以我们也非常希望能够用我们的基金参与到更多的行业的优秀的企业里面。
孙刚：我很赞同前面几位说的，我从另外一个角度说说，你说热点在哪，方向就跟着天天投就行，你搜天天投很多的数据，你看到哪个板块交投特别活跃，标的特别多，那一定是方向。今天和上一场就是明显的例子，最主要就是考虑人工智能和大数据，还有就是VR、AR，前面做那一场我听说特别火爆。简单说，如果未来一两年，肯定是VR、AR这两个领域。但是我自己个人体会，我觉得这种非常大众化的，包括这种热点有时候也是不理智、不理性的，可是作为一个VC来说，我也没有办法，比如说我们在组合中，我们投的数量不多，但是我们觉得有些公司相当不错，需要一段时间去养，我们刚投了一个VR、AR的公司，没投三四个月，下一轮就有很多倍数被拿走了，我并不觉得这个公司有什么变化或者好，但是它的确就是热点，它是一个风口，所以我只想说明，如果是热点的话，这几位投很小离不开VR、AR这方面。另外有一个点，通过智能技术和大数据，在刚需方面的应用可能是我们非常关注的热点，它的底层是传统行业，通过和大数据和人工智能技术的融合，它会有一个质的区别。比如前两天投了一个企业叫小路美美，其实是做童装和妈妈类的服装，创始人是谷歌公司的分析师，然后做了金融的分析师，因为生了小孩，他太太就和他说了，他一点不懂服装，他用爬虫技术把中国很多母婴类公司的数据结合起来，预测下个季度或下个月，什么颜色，什么款式好卖，然后交给代工厂用它的品牌做而已，其实它做的就是传统的垂直的电商，只不过插了智能的数据，所以我们很关注这种在传统领域和智能技术和大数据结合的项目。
另外，我个人和团队讨论觉得文化娱乐方面是有不错的需求，VR、AR在很多领域都是视频直播，游戏类，都跟这方面有关系。大概就是这几个热点，还有智能制造这块也是。方向不光是领域，还有地点，经常投资人会谈到中国有些项目，像风险回报的比例不是很好了，有的去以色列和比利时看一些项目，阿尔法狗就是45个在伦敦的小伙子做的，后来大家知道伦敦在02年人工智能也很强，英国他们非常低调，不知道怎么宣传，不知道到中国来对接投资人，这点和美国和以色列的创业家完全不一样。
崔鹏：对，我们天天投后续会结合产业投资效应会推出投资地图，并且是在线的方式让大家看。如果用10平方公里做一个方格，比如说投智能硬件，你跑到江西这样的地方投是有问题的，你投医疗在成都是不错的。对于项目来讲，我认为地点决定了它的和周边的效率和成本，决定了产业政策，决定了这个公司运转的效率，这对创业公司来讲影响很大，我们会专门推出投资地图的产品，进行专业分析，邀请一些分析的专家协助我们做。
王啸：这个话题比较大，而且也不好做预测，现在如果能预测未来，每个人都会投的非常好。我想说的是，我们可以从简单的事情做判断，所谓的机器学习和大数据，前提是数据的累积和收集，没有这些数据阿尔法狗下围棋也下不好，最近各种各样的智能硬件不错，是因为它能收到大量的之前收集不到的数据。随着这些数据和大数据的算法结合会产生更多的东西，前一段我们有一个公司是专门做挥杆的，把数据精确捕捉到以后可以告诉你怎么样精确打球，其实不管是下围棋还是教你怎么挥杆，可以在细分领域找到一个突破点的。第二个我们看这个事情，看数据比较密集的地方，通过卫星数据能不能做一些农业的保险等等，可以通过一些数据和学习，结合产业的自身规律形成闭环的应用，就是解决一个问题能产生价值，这个事就是有基础，需要数据和产业当中结合，解决某一个具体的问题。人工智能解决我们面临太多的复杂性的东西也不现实，像自动驾驶这个也不复杂，但是谷歌这样的公司花了很长时间那么多人解决，我相信任何一个现实当中复杂的问题，它的解决是需要比较长的时间，而且一般来讲小公司不一定干得了，所以小公司做的话突破起来非常难。包括下围棋这样的事，如果一个小公司想获得那么多的支持是非常难的，这是第三个事情。第四个，如果数据标准化的地方容易形成创业公司突破的机会，刚才提到的医学影像，包括医学影像的数据通过互联网和移动互联网这么多年收集了大量的数据，这些事情做起来比较容易。像交通和卫星数据，有大量的数据存在，因为机器的计算能力不够，解决不了问题，这是我看到的趋势和方向。我相信还有很多看不到的东西才是有价值的，所有人都看到了，其实都是我们要一波一波通过天使和VC推动变成现实，这是我们的价值和意义。
崔鹏：最后一个问题，人工智能在金融领域，尤其像一级资本市场有没有可能应用？
叶冠泰：其实我们已经有一家公司，反欺诈的公司做大数据分析，他们已经开使用深度学习的算法，预测一个可能性的坏人的行为，再做出一些风险模型，提供给金融的客户们，已经在做这样的准备。除了风险预测之外，一级市场股票的波动，这方面我还没有类似的公司。我觉得深度学习可以应用在所有环节里面的东西，但是在每一个环节都有需要落地的地方，都有很多的已经积累的商业知识和行业规则，比如这个数据从哪里来，有这样的问题，我觉得可以分成几个类别。我们自己在大数据投资的时候，我们分成三个类别，第一个类别是它有数据，或者有分析能力能够拿到数据，大部分的时候，大数据在今天的层面上，小公司是没有数据的，你如何从大公司拿到数据，必须能够把它的数据，因为它不会卖数据给你，大公司不需要钱，你必须告诉它说你的数据有一部分是我加工给你的，这是一种，基本上数据模型在反欺诈或者安保，现在可以做到石油勘探方面。第二，也许可以做这些东西，我觉得未来数据本身不是计算，现在像做HADOOP，我们还投了一家做数据库的公司，像这样的东西都是用在金融本身的。
王啸：如果在一级市场很简单，如果回答YES的话，我们台上这些人都失业了。如果我告诉你在一级市场的VC和PE领域，如果人工智能有用的话我们大家多回家歇着去了。我觉得在二级市场，在过去几年，我的很多同学都可以做快速的炒股的，这个不新鲜了。但是我认为我们一定是有价值的，我们不会失业，对我们做VC的老板来说，阿尔法狗事件出来我们第一次开例会的时候，我就说人类区别于其他动物的，我们唯一最强的就是学习能力，我们没有老虎和马跑的快，我们人类之所以能生存下来就是学习能力，现在机器初步具备了学习能力，如果你们再不努力工作，先失业的就是你们，再失业就是我，一级市场最好的应用就是可以激励我的团队，这是我的回答。
黄明明：在二级市场刚刚也说了，我觉得在整个大金融领域里边，其实VC是最不具有金融属性的细分领域，本身金融就是数字游戏，它很容易被量化，只要容易被量化的东西都是人工智能可以逐渐突破和解决的，包括现在很多量化交易都在做了。对VC这个行业来讲，我觉得它更多在很大程度上对事情的判断是基于一种模糊的东西，刚刚邓教授介绍的，包括人工智能全世界没有做的灵感、顿悟还没有做，而做VC很大程度上需要一种直觉，这个工作有点偏向于手艺人的活，所以人工智能想替代的话有相当漫长的道路。单位人工智能对数据的分析，作为VC领域的辅助工具是有机会的，像天天投现在做的事情，不断搜集行业数据帮助我们形成投资决策的判断，在这个上面来讲可能还是有机会的。
崔鹏：其实我们的理解，第一个是信息优势，第二个是反复投资必须的大脑，这样的过程，天天投今天2.0战略，第一步希望我们在未来创业投资的数字信息方面建立优势，相对于任何投资机构的信息优势。第二个这个市场是不可能完全变化的，刚才各位说了，它很多有任性的判断，这是未来几十年可能更长远的周期无法量化的东西，但是有一种方法，可能通过群体的意志获得群体的智能，群体智能体现出来的东西会有可能应用在这个市场的。
人工智能技术的好处范文6
【关键词】机电一体化；技术；应用
1.机电一体化技术发展
机电一体化是机械、微电子、控制、计算机、信息处理等多学科的交叉融合，其发展和进步有赖于相关技术的进步与发展，其主要发展方向有数字化、智能化、模块化、网络化、人性化、微型化、集成化、带源化和绿色化。
1.1 数字化
微控制器及其发展奠定了机电产品数字化的基础，如不断发展的数控机床和机器人；而计算机网络的迅速崛起，为数字化设计与制造铺平了道路，如虚拟设计、计算机集成制造等。数字化要求机电一体化产品的软件具有高可靠性、易操作性、可维护性、自诊断能力以及友好人机界面。数字化的实现将便于远程操作、诊断和修复。
1.2 智能化
即要求机电产品有一定的智能，使它具有类似人的逻辑思考、判断推理、自主决策等能力。例如在CNC数控机床上增加人机对话功能，设置智能I/O接口和智能工艺数据库，会给使用、操作和维护带来极大的方便。随着模糊控制、神经网络、灰色理论、小波理论、混沌与分岔等人工智能技术的进步与发展，为机电一体化技术发展开辟了广阔天地。
1.3 模块化
由于机电一体化产品种类和生产厂家繁多，研制和开发具有标准机械接口、动力接口、环境接口的机电一体化产品单元模块是一项复杂而有前途的工作。如研制具有集减速、变频调速电机一体的动力驱动单元；具有视觉、图像处理、识别和测距等功能的电机一体控制单元等。这样，在产品开发设计时，可以利用这些标准模块化单元迅速开发出新的产品。
1.4 网络化
由于网络的普及，基于网络的各种远程控制和监视技术方兴未艾。而远程控制的终端设备本身就是机电一体化产品，现场总线和局域网技术使家用电器网络化成为可能，利用家庭网络把各种家用电器连接成以计算机为中心的计算机集成家用电器系统，使人们在家里可充分享受各种高技术带来的好处，因此，机电一体化产品无疑应朝网络化方向发展。
1.5 人性化
机电一体化产品的最终使用对象是人，如何给机电一体化产品赋予人的智能、情感和人性显得愈来愈重要，机电一体化产品除了完善的性能外，还要求在色彩、造型等方面与环境相协调，使用这些产品，对人来说还是一种艺术享受，如家用机器人的最高境界就是人机一体化。
1.6 微型化
微型化是精细加工技术发展的必然，也是提高效率的需要。微机电系统（Micro Electronic Mechanical Systems，简称MEMS）是指可批量制作的，集微型机构、微型传感器、微型执行器以及信号处理和控制电路，直至接口、通信和电源等于一体的微型器件或系统。自1986年美国斯坦福大学研制出第一个医用微探针，1988年美国加州大学Berkeley分校研制出第一个微电机以来，国内外在MEMS工艺、材料以及微观机理研究方面取得了很大进展，开发出各种MEMS器件和系统，如各种微型传感器（压力传感器、微加速度计、微触觉传感器），各种微构件（微膜、微粱、微探针、微连杆、微齿轮、微轴承、微泵、微弹簧以及微机器人等）。
1.7 集成化
集成化既包含各种技术的相互渗透、相互融合和各种产品不同结构的优化与复合，又包含在生产过程中同时处理加工、装配、检测、管理等多种工序。为了实现多品种、小批量生产的自动化与高效率，应使系统具有更广泛的柔性。首先可将系统分解为若干层次，使系统功能分散，并使各部分协调而又安全地运转，然后再通过软、硬件将各个层次有机地联系起来，使其性能最优、功能最强。
1.8 带源化
是指机电一体化产品自身带有能源，如太阳能电池、燃料电池和大容量电池。由于在许多场合无法使用电能，因而对于运动的机电一体化产品，自带动力源具有独特的好处。带源化是机电一体化产品的发展方向之一。
1.9 绿色化
科学技术的发展给人们的生活带来巨大变化，在物质丰富的同时也带来资源减少、生态环境恶化的后果。所以，人们呼唤保护环境，回归自然，实现可持续发展，绿色产品概念在这种呼声中应运而生。绿色产品是指低能耗、低材耗、低污染、舒适、协调而可再生利用的产品。在其设计、制造、使用和销毁时应符合环保和人类健康的要求，机电一体化产品的绿色化主要是指在其使用时不污染生态环境，产品寿命结束时，产品可分解和再生利用。
2.机电一体化技术在钢铁企业中应用
在钢铁企业中，机电一体化系统是以微处理机为核心，把微机、工控机、数据通讯、显示装置、仪表等技术有机的结合起来，采用组装合并方式，为实现工程大系统的综合一体化创造有力条件，增强系统控制精度、质量和可靠性。机电一体化技术在钢铁企业中主要应用于以下几个方面：
2.1 智能化控制技术（IC）
由于钢铁工业具有大型化、高速化和连续化的特点，传统的控制技术遇到了难以克服的困难，因此非常有必要采用智能控制技术。智能控制技术主要包括专家系统、模糊控制和神经网络等，智能控制技术广泛应用于钢铁企业的产品设计、生产、控制、设备与产品质量诊断等各个方面，如高炉控制系统、电炉和连铸车间、轧钢系统、炼钢——连铸——轧钢综合调度系统、冷连轧等。
2.2 分布式控制系统（DCS）
分布式控制系统采用一台中央计算机指挥若干台面向控制的现场测控计算机和智能控制单元。分布式控制系统可以是两级的、三级的或更多级的。利用计算机对生产过程进行集中监视、操作、管理和分散控制。随着测控技术的发展，分布式控制系统的功能越来越多。不仅可以实现生产过程控制，而且还可以实现在线最优化、生产过程实时调度、生产计划统计管理功能，成为一种测、控、管一体化的综合系统。DCS具有特点控制功能多样化、操作简便、系统可以扩展、维护方便、可靠性高等特点。DCS是监视集中控制分散，故障影响面小，而且系统具有连锁保护功能，采用了系统故障人工手动控制操作措施，使系统可靠性高。分布式控制系统与集中型控制系统相比，其功能更强，具有更高的安全性。是当前大型机电一体化系统的主要潮流。
2.3 开放式控制系统（OCS）
开放控制系统（Open Control System）是目前计算机技术发展所引出的新的结构体系概念。“开放”意味着对一种标准的信息交换规程的共识和支持，按此标准设计的系统，可以实现不同厂家产品的兼容和互换，且资源共享。开放控制系统通过工业通信网络使各种控制设备、管理计算机互联，实现控制与经营、管理、决策的集成，通过现场总线使现场仪表与控制室的控制设备互联，实现测量与控制一体化。
2.4 计算机集成制造系统（CIMS）
钢铁企业的CIMS是将人与生产经营、生产管理以及过程控制连成一体，用以实现从原料进厂，生产加工到产品发货的整个生产过程全局和过程一体化控制。目前钢铁企业已基本实现了过程自动化，但这种“自动化孤岛”式的单机自动化缺乏信息资源的共享和生产过程的统一管理，难以适应现代钢铁生产的要求。未来钢铁企业竞争的焦点是多品种、小批量生产，质优价廉，及时交货。为了提高生产率、节能降耗、减少人员及现有库存，加速资金周转，实现生产、经营、管理整体优化，关键就是加强管理，获取必须的经济效益，提高了企业的竞争力。美国、日本等一些大型钢铁企业在20世纪80年代已广泛实现CIMS化。
2.5 现场总线技术（FBT）
现场总线技术（FieD Bus Technology）是连接设置在现场的仪表与设置在控制室内的控制设备之间的数字式、双向、多站通信链路。采用现场总线技术取代现行的信号传输技术（如4～20mA，DC直流传输）就能使更多的信息在智能化现场仪表装置与更高一级的控制系统之间在共同的通信媒体上进行双向传送。通过现场总线连接可省去66%或更多的现场信号连接导线。现场总线的引入导致DCS的变革和新一代围绕开放自动化系统的现场总线化仪表，如智能变送器、智能执行器、现场总线化检测仪表、现场总线化PLC（Programmable Logic Controller）和现场就地控制站等的发展。
2.6 交流传动技术
传动技术在钢铁工业中起作至关重要的作用。随着电力电子技术和微电子技术的发展，交流调速技术的发展非常迅速。由于交流传动的优越性，电气传动技术在不久的将来由交流传动全面取代直流传动，数字技术的发展，使复杂的矢量控制技术实用化得以实现，交流调速系统的调速性能已达到和超过直流调速水平。现在无论大容量电机或中小容量电机都可以使用同步电机或异步电机实现可逆平滑调速。交流传动系统在轧钢生产中一出现就受到用户的欢迎，应用不断扩大。
参考文献
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