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計算機人工智能就業方向范文第1篇

關鍵詞：人工智能；方法；爭論；影響；前景

1． 概述

    人工智能(Artificial Intelligence 以下稱AI) 是一門通過計算過程力圖理解和模仿智能行為的學科（Schalkoff,1990）。可實現判斷、推理、證明、識別、感知、理解、通信、設計、思考、規劃、學習和問題求解等思維活動的自動化（Bellman,1978）。半個世紀以來，AI的飛速發展令人瞠目。到了今天，可以說是各種學科都不可避免會用到AI。本文力圖通過對AI的發展及其研究和應用領域的介紹，尋求AI發展的一般規律，以及AI產業化的可能趨勢，最后展望面臨的可能與挑戰。

2． AI發展簡史。

社會科學方面也是如此。在需要使用數學－計算機工具解決問題的學科（如經濟學），AI帶來的幫助不言而喻。

更重要的是，AI反過來有助于人類最終認識自身智能的形成。在重新闡述知識歷史的過程中，AI有望解決知識的模糊性，消除知識的不一致性。這將導致邏輯和哲學等等方面的改善,影響到心理學、認知學的核心理論，對于哲學社會學方面的理論也將帶來徹底的變革。

此外，綜合應用語法、語義和AI的形式知識表示方法，有可能改善知識的自然語言表達形式 ，與此同時，潛在的知識，直感靈感等等也能夠闡述為適用的AI形式。從而擴大知識的領域，以及對現有知識進行提純。

3.2 AI對經濟的影響

AI應用領域甚廣，專家系統更深入各行各業，帶來巨大的宏觀效益。AI也促進了計算機工業網絡工業的發展。但同時,也帶來了勞務就業問題。由于AI 在科技和工程中的應用，能夠代替人類進行各種技術工作和腦力勞動，將迫使人們工作方式的巨大改變，甚至造成失業。

3.3對社會的影響

AI通過對于勞務就業產業結構等方面的影響，會造成社會結構的劇烈變化。AI也為人類文化生活提供了新的模式。現有的智力游戲將逐步發展為更高智能的交互式文化娛樂手段，今天，即使是網絡游戲這種雛形，對于年輕一代來說，也已取代了電視的老大地位。

另一方面，AI影響著人的思維方式和傳統觀念。給人們已有的觀念/信仰帶來巨大的沖擊。甚至完全摧毀已有的價值體系。AI還會形成用戶的依賴性。人們很可能不加分析地接受AI，失去對問題及其求解任務的責任感和敏感性。有可能這會增加錯誤，使其認知能力下降，甚至可能降低人類的平均智力水平。

4． AI的產業化可能

AI給多個產業帶來了巨大的效益，然而，AI是否可能形成一個獨立的產業呢？

計算機人工智能就業方向范文第2篇

“人工智能真的無所不能嗎？”

“人工智能長得和人一樣嗎？”

“我能和人工智能談戀愛嗎？”

去年3月以來，借助AlphaGo 4：1戰勝韓國名將李世石九段的東風，人工智能席卷了全球的注意力。

不過，時至今日，面對人工智能，公眾最常見的表情依然是好奇、迷茫或訝異。我們真的知道什么是人工智能嗎？我們真的準備好迎接人工智能浪潮了嗎？

AI來襲！

近日，因爭奪搜索引擎話語權而有過過節的兩位大佬李彥宏和李開復又“杠”上了，這一次，他們爭奪的焦點是人工智能的輿論話語權。

不是冤家不聚頭。4月下旬，李彥宏的著作《智能革命：迎接人工智能時代的社會、經濟與文化變革》正式出版。緊接著，5月初，李開復的《人工智能》一書開始簽售。李彥宏到處宣講，“互聯網的下一幕就是人工智能。”李開復更加干脆，直接說，“我不是李開復，我是人工智能。”

雖然目標不同，但其實兩人現階段做的是同一件事――為人工智能時代的到來搖旗吶喊。

“人工智能來了！”

這句話對不同的人群有著完全不同的意義。計算機科學家將之譽為“第四次技術革命”;社會學家、經濟學家將之視為已經或即將對人類經濟結構、就業環境發起挑戰的“洪荒之力”;商業巨頭、創業精英、科幻作家、影視編導們則樂于肆無忌憚地展開想象，將之渲染成為人類未來的天堂或地獄。

不過，對于絕大多數不了解技術細節，或不具備豐富想象力的普通人而言，知道的人多，了解的人少。

什么是人工智能？打開百度百科，人們可以看到這樣一段話：人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。它是計算機科學的一個分支，企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。它從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。

對于普羅大眾而言，百度百科的解釋聽起來有點過于專業，相比較而言，在人工智能領域的經典教材、出版于2013年的《人工智能：一種現代的方法（第3版）》中，著名人工智能專家羅素和諾威格給出的定義則較為通俗易懂，他們從四個方面對人工智能進行了定義，即：能夠像人一樣思考、像人一樣行動、合理地思考、合理地行動的機器。

人工智能其實不是一個新概念，日前，首都圖書館剛剛舉行了一場關于人工智能的科普講座。據北京師范大學系統科學學院副院長韓戰鋼介紹，人工智能這一概念正式提出是在1956年的達特摩斯學會上，至今已有60多年的時間。

縱觀這60多年，人工智能經歷了兩次紅利期。

上世紀60年代，人工智能迎來了第一個紅利期，當時的科學家們自信并且瘋狂，“二十年內，機器將能完成人能做到的一切工作”成為當時科學界的主流聲音。

上世紀90年代人工智能迎來第二個紅利期，標志性事件是IBM的“深藍”戰勝了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，當時造成的影響絲毫不亞于今天AlphaGo的圍棋大戰。

當下或是人工智能的又一個紅利期。一方面，圖像識別、深度學習等人工核心算法日漸成熟，另一方面，人工智能研究走出實驗室，科技公司開始成為人工智能的主要推動者。

更重要的是，資本開始對人工智能表現出了前所未有的青睞。據有關機構數據統計，2016年底-2017年初，國內各大機構在關于今年投資方向的98篇討論中，人工智能的提及次數占48次，是第二位“文化娛樂”的1.8倍。市場火熱程度毋庸置疑。 好奇 去年3月以來，借助AlphaGo 4：1戰勝韓國名將李世石九段的東風，人工智能席卷了全球的注意力。不過，時至今日，面對人工智能，公眾最常見的表情依然是好奇、迷茫或訝異。

不只是炫技

看到“人工智能”這幾個字，可能有的人立馬會想到圍棋、神經網絡、深度學習等名詞，也有的人會想到大學里的人臉識別、立體視覺建模等研究項目，還有的人會想到終結者、外太空等高大上的內容。但可能98%的人都會有這樣的疑問：除了下棋，這些東西研究了到底對我有什么實際用途？

事實上，“人工智能”已經從很多方面對我們的日常生活產生影響。通過梳理烏鎮智庫、阿里云研究中心、艾媒咨詢、麥肯錫等多家機構近期的人工智能專題報告，記者發現，目前人工智能發展較為火熱的主要包括以下幾個領域：

首先，個人助手。這是目前最為普及的一個領域。如果要詮釋這個，看一遍電影《Her》就可以了，其中的人工智能操作系統薩曼莎不僅可以幫助主人公快速處理各種郵件、文件等工作，還能像朋友一樣與之互動和交流。

現實中，這樣的個人助手也正在在走入我們的生活中，如蘋果的Siri、微軟的Cortana 以及谷歌的Google Now，國內也有科大訊飛的靈犀、圖靈的蟲洞語音助手等，這些語音助手現在一般是存在于PC或手機之中，近年隨著服務機器人的發展，它們開始有了新的載體。而機器人除了有語音功能外，還具備自主行動的能力，因此有望在其他方面幫助人類。

其次，無人駕駛。谷歌、特斯拉、蘋果甚至是寶馬，它們目前都在開發自己的無人駕駛汽車，谷歌的車已經在公司附近的山景城測試了無數次，雖然交通事故也發生過十多起，不過基本上都屬于小摩擦，尚未造成嚴重損失。關于這些無人車何時能正式大量地上路載人，業內普遍的說法是2020年，目前它們在物體識別以及交通規則上仍在學習中。

再次，健康醫療。在AlphaGo與李世石比賽前，谷歌就已宣布這個創造出AlphaGo的Google DeepMind實驗室將進軍醫療技術領域。他們成立了DeepMind Health團隊，與英國倫敦帝國理工學院和倫敦皇家自由醫院展開合作。他們還推出了一款名為 Streams的移動端應用程序，醫療人員可以利用Streams更快地觀察到醫療結果。

第四，金融投顧。“人工智能”的風潮在各行業涌動，金融領域也不例外，“智能投顧”成為金融科技的新寵兒，從華爾街投行到國內金融科技創業公司，紛紛涉足，給自己貼上“智能投顧”的時髦標簽。 擁抱 雖然仍存諸多爭議，但隨著技術的進步，越來越多的人開始相信，人工智能就像很多大師所講的，未來，將和水和電一樣無處不在。

另外，藝術創作一直是人類精神活動的最高級形式，自古以來，人們認為只有人類的智慧才能創作出藝術作品，玄而又玄的藝術風格尤為深奧。但近些年來，人工智能的發展正對藝術創作產生了一些很微妙的影響。去年3月份，倫敦藝術家Memo Akten和谷歌人工智能共同完成的一組GCHQ（英國通信總部的縮寫）畫作拍出了8000美元的高價;同年9月，索尼音樂的計算機科學研究實驗室了兩首完全由人工智能作曲的流行歌曲《Daddy's Car》和《The Ballad of Mr Shadow》。而最新消息顯示，除了畫畫、作曲，人工智能創作的第一部詩集《陽光失了玻璃窗》也已于近日正式面市。

雖然仍存諸多爭議，但隨著技術的進步，越來越多的人開始相信，人工智能就像很多大師所講的，未來，將和水和電一樣無處不在。

中國不容錯失的戰略機遇

在多家中國科技巨頭積極研發的推動下，中國已成為全球人工智能的發展中心之一。眾多的人口和完整的產業結構給中國提供了創造海量數據和廣闊市場的潛力。隨著老齡化的加速，中國提升生產力的要求愈l迫切，因此人工智能技術的運用對中國未來的經濟發展至關重要。

據麥肯錫近期的《中國人工智能的未來之路》報告書顯示，中國與美國是當今世界人工智能研發領域的領頭羊。僅在2015年，兩國在學術期刊上發表的相關論文合計近1萬份，而英國、印度、德國和日本發表的學術研究文章總和也只相當于其一半。

并且，中國的人工智能發展多由科技企業推動引領。得益于大量的搜索數據和豐富的產品線，一些互聯網企業走在了自然語言處理、圖像和語音識別等技術前沿。這些技術被整合應用于新產品中，如自動化私人助理、自動駕駛汽車等。

麥肯錫表示，中國有充足的理由對其在人工智能領域的潛力感到樂觀。龐大的人口基數產生的海量數據正是“訓練”人工智能系統的前提條件。“范圍經濟”也是中國的優勢所在，廣泛的行業分布為人工智能的應用提供了廣闊市場。

自18世紀工業革命以來，每一次技術革命都重塑著全球競爭格局。中國曾經錯失了前幾次科技革命的歷史機遇，這一次，人工智能是中國絕不能錯失的戰略機遇。麥肯錫認為，完成中國制造業“從汗水驅動到創新驅動”“從齒輪驅動到智能驅動”的升級，人工智能是中國實現轉型升級的戰略機遇之一。

對此政府部門已經開始行動，給予了有力的政策支持。3月5日上午，國務院總理發表2017政府工作報告，指出要加快培育壯大包括人工智能在內的新興產業，“人工智能”也首次被寫入了全國政府工作報告。而在發改委印發的《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》中，也已明確了我國人工智能的總體思路、目標與主要任務。該方案指出，到2018年，將在重點領域培育若干全球領先的人工智能骨干企業，初步建成基礎堅實、創新活躍、開放協作、綠色安全的人工智能產業生態，形成千億級的人工智能市場應用規模。

再加上之前科技部新聞，“科技創新2030―重大項目”或將新增“人工智能2.0”，中國AI人最好的時代已經到來。

然而，目前，我國發展人工智能還存在一些短板，急需補齊。麥肯錫在研究報告中將中國人工智能發展瓶頸歸為了數據、算法、計算力三大問題。

數據瓶頸。正如人類通過食物得到能量，人工智能也不能在沒有穩定的數據來源的情況下運行。這些系統必須要有大量的數據，以供它們“訓練”，不斷改進和完善產出的結果。在數據方面，存在幾個問題可能阻礙中國的AI發展。首先，中國的大技術公司通過它們專有的平臺收集數據，中國在創建數據友好的生態系統方面落后于美國，缺少統一的標準和跨平臺的共享。第二，世界各國都發現，開放政府數據有助于私營部門的創新，但中國的公共部門開放的數據相對較少。最后，限制跨國的數據流動也使中國處于全球合作中的不利地位。

算法瓶頸。得益于全球的開源平臺，中國企業能夠快速復制其他地方開發的最先進的算法。目前，中國的研究者在開發用于語音識別和定向廣告的算法方面已經取得突破。然而，中國在基礎研究方面落后于美國和英國。一個主要原因是人才短缺，招納人才對中國的AI發展至關重要。據悉，美國超過一半的數據科學家有10多年的工作經驗，而在中國，經驗不足5年的研究人員高達40%。

計算力瓶頸。計算力不是中國人工智能商業發展直接的瓶頸。隨著微處理在全球市場得到廣泛使用，計算能力已經成為可以輕松獲得的東西。但中國仍然不能忽視發展自己的先進半導體、微處理器和高性能計算技術的重要性。計算能力是AI的基礎之一，具有戰略上的重要性。中國歷來嚴重依賴國外的微芯片供應商。對某些類型的高價值半導體，中國幾乎完全依賴進口。但是，在2015年，美國政府禁止全球三大芯片供應商Intel、Nvidia和AMD向中國政府銷售高端超級計算機芯片。對核心技術供應實現更強的控制有助于提高中國在未來更廣泛地部署人工智能系統的能力。

未雨綢繆“全民基本收入”爭議中前行

人工智能是中國加速生產力發展的一個重要機遇，也是解決人口老齡化的一個關鍵。雖然人工智能的崛起非常有可能會創造出新的產品和服務，進而催生出新的職業和生意。正如幾十年前，沒人可以想象，現在竟然有大量的工作與互聯網經濟有關一樣，人工智能也有類似的變革效應。但是，目前，可預見的現實問題更多的還是就業替代問題。

據李開復估算，10-15年后，全球將有50%的就業被人工智能所取代，包括翻譯、記者、助理、保安、司機、銷售、客服、交易員、會計、保姆等工作。而中國這一問題將更加嚴峻。

對此，李開復也提出了自己的一套“解決方案”。首先，他建議所有大學生努力在所學領域垂直縱深發展，深到人工智能無法取代;其次，他認為跨領域發展將成為一種趨勢，因為目前人工智能在單領域、大數據方面具有天然優勢，但對于需要跨領域的、高深的、需要深度思考的內容，未來十年人工智能也無法完成;再次，由于計算機在藝術、幽默、電影和創造等“感性”領域的“無能”，文科涉及的領域或許會迎來新的發展機會;最后，也是最重要的是，我們需要做好未來走向服務業的準備。

“所謂的服務業，指的是涉及人與人之間的交流，人與人之間的同理心，以及如何自己更有愛、更受歡迎的行業……”李開復強調，“這其實是確保人類對人工智能保有競爭力的一種方法。”

這一問題也引起了經濟學界、社會學界的高度關注，多位專家學者呼吁，政策制定者需要充分考慮人工智能可能帶來的對勞動力市場的潛在破壞，并為此做好準備。

5月7日，在“中國經濟真問題――‘中國的坎’研討會”上，在談論中國中等收入陷阱問題時，國務院發展研究中心研究員魏加寧特別強調，“科技創新本身也是拉大收入差距的一個重要因素。尤其是現在人工智能技術、機器人快速發展以后，很多人將會面臨失業的問題。”

針對這一問題，目前一些國家已經開始未雨綢繆，其中芬蘭的“全民基本收入”方案尤其值得關注。

近年來，“全民基本收入”方案在全球尤其是歐洲進入一些國家的政治議程，一個重要背景就是生產自動化的快速發展，以及失業率在全球金融危機時期居高不下。人工智能近年來的突破性發展，及其在可見未來對生產自動化的強有力推動，使得人們越來越憂慮未來失業率繼續攀升的前景。眾多研究人工智能及其社會影響的專家，都將“全民基本收入”視為應對人工智能時代就業狀況的主要策略之一。

“全民基本收入”方案的關鍵是，在一國或一個地區之內，所有公民無論貧富，無差別地獲得數量相同的基本收入。2016年6月底，芬蘭政府宣布就“全民基本收入計劃”進行試驗。2017年1月，芬蘭正式給2000名隨機抽選的民眾發放每月560歐元的“基本收入”。芬蘭政府的試驗計劃是目前歐洲國家在這一領域走得最遠的。

計算機人工智能就業方向范文第3篇

關鍵字：電氣自動化；自動化控制；人工智能技術

中圖分類號：TP18文獻標識碼：A

1 人工智能技術探究及運用實際狀況

最近幾年，不少的科研組織及相關院校對于人工智能技術的革新及探究以及電器設備控制的運用問題上都進行了深入的探究，促使人工智能技術在電氣設備系統結構設計、故障診斷、預警、監控及自動保護上都達到了一定的層次。

從電氣設備結構設計中人工智能技術運用方面來分析：由于電氣設備系統結構設計是非常復雜的，關乎到很多方面的知識比如電磁、電路及電機電器運用等，這就對有關工作人員的專業技能及相關知識掌握有著很高的要求。當下，數字化信息技術得到了前所未有的發展，推動了電氣產品及控制體系設計逐漸轉入了CAD，這就造成一些新產品、新系統的創建時間縮短了很多，在這個大環境下，人工智能技術系統設計質量及速度將獲得全方位的提高。

除此之外，人工智能技術對于電氣設備故障掌控及預警有著獨特的優勢。通常，如果電氣控制系統有故障的形成那么會在故障形成早期呈現出非線性，為此，人工智能技術獨特的模糊邏輯及神經網絡等方面優勢就可以完全展現出來。

而電氣自動化中人工智能技術的運用通常有以下幾種技術方式：神經網絡、專家系統及模糊控制。而模糊控制技術非常便捷，具有超強的可運用性。通常電氣自動化控制系統中人工智能技術是以AI控制器為中心的，可以把它當做一個非線性函數近似器。跟平常的函數估計設備進行對比，AI控制系統在進行設計的時候其目標并不是完全要求是具體的模型，這種方式就可以完全預防了在設計的過程中需兼顧到模型自身參數不確定性的問題。除此之外，人工智能技術有著非常廣闊的發展空間，并且非常容易調節，有較強的一直性能，針對全新信息數據有著很好的適應性。進行配置的時候所需耗費的成本低、方便便捷、對外界的抗干擾性能強。

2 電氣自動化控制系統中人工智能技術的具體運用

電氣自動化控制系統中人工智能技術通常有兩種方式的運用：直流傳動控制系統和效流傳動控制系統。

直流傳動控制系統當中，推理機是模糊控制設備的重心，它承載著人腦智能化決策逐漸向模糊控制命令推理。此外，還有模糊化部分、知識庫部分以及反模糊化部分，模糊化部分是經過很多種形式的函數對變量值進行的測量，同時把它逐漸模糊化、量化；知識庫部分是由數據規則及語言控制庫共同組成的知識庫，知識庫設計的過程中需運用相關專家的成功經驗以及專業知識對電氣設備進行有效的控制。

人工神經網絡控制技術是人工智能技術的另外一種形式，該技術通常使用在不同模式的判別及對多種信息的處理，能夠在電氣傳動控制當中展現出很好的作用。人工神經網絡控制技術以并行結構為主，可以在很大范圍內所運用，能夠在很大程度上提高條件監控、診斷系統的精準性；這種控制技術通常是運用在學習策略差別較小的反向傳播當中，這就是說在網絡狀況非常充裕的隱藏層、結點及適合的激勵函數影響下，多層人工神經網絡唯有運用反向傳播句能夠推算出與之相對應的非線性函數的近似參數，這將在很大的程度上提升運行速度。

當進行交流傳動控制的過程當中，人工智能技術的采用通常也包括模糊邏輯及神經網絡兩方面的具體方式。

針對模糊邏輯來講，截止到現在，大都用模糊控制器將之前的普通速度控制設備完全代替，但在國外一所大學中探究出一種高性能的具備多個模糊控制器的全數字化傳動控制系統，這種系統具有的模糊控制器能夠完全的代替之前的普通速度控制設備，同時能夠很好的完全控制任務。

從人工神經網絡控制技術來講，在現實的探究工作上以對交流電氣設備及所驅動的客觀環境參數的監測及診斷為最終標準。當人工神經網絡對電動機進行控制的時候，可以選用反向轉撥的計算方式，經過相關實驗數據的運用，通過電機負載轉矩以及電機的最初速度來最后確定智能監控體系能夠檢測的在最大速度的前提下所產生的增加數值。此設計方案的運用，要求神經網絡具備辨別三維圖形映射的功能，以此才可以促使其以梯形控制計算模式具備超強的控制功效。在這種模式中，人工神經網絡控制技術能夠很好的縮小電氣自動化系統定位工作所花費的時間，同時增強對負載轉矩及非初始速度變化范圍的控制。人工神經網絡的結構通常是以多層前饋型常見，通常將其劃分為兩個系統：一種是在分辨電氣動態參數的前提下針對經過定子的電流開展自行調節與掌控；一種是在分辨機電體系運行參數前提下對于轉子速度開展自行調節及掌控。

電氣自動化控制系統的設計

(1) 集中監控方式

集中監控方式的最大特點是維護非常便捷，針對控制站，防護級別不用特別高，其設計的完成是非常簡單的。但由于是集中式監控，它的工作原理是將所有性能有效的結合在同一個處理器，以順利的完成處理工作。為此，針對處理器來講其所承受著很大的工作壓力，這主要是由于電氣設備大多是在監控下開展的工作，假設監控對象時常顯現出來，必然會造成主機冗余減少，然而電纜所產生的改變就會浪費很多的成本，距離比較長的電纜，若形成干擾的狀況就會造成該系統出現不穩定的情況。同時，隔離刀閘的操作閉鎖和斷路器的聯鎖運用硬接線，由于在分隔刀閘接點的方位有缺陷的存在，就會造成設備正常運行起來非常艱難，以此不能夠順利的進行二次接線。由于線與線之間的連接非常復雜，設備操作起來非常困難，這就會給維護工作造成更大的難度。

(2) 現場總線監控方式

當下，以太網(Ethernet)、現場總線等計算機網絡技術逐漸運用在變電站綜合自動化系統當中，同時具備了較為豐富的動作指令，而智能電器設備目前也已經得到了迅速的發展，所有的這些有利情況的出現促使了網絡監控及發電廠相互間的聯系更為緊密。總線監控令設計標準更為鮮明，就間隔的不同，在性能上會展現出很大的不同，為此，我們能夠作為間隔進行有關設計。運用此監控方法，包括了目前所有遠程監控方法的獨特優點，同時可以很好的減少隔離設備的總數量，也包含了隔離設備、端子柜、I/0卡件、模擬量變送器等。針對智能設備一定要及時的進行有關裝配，假如運用通信線及監控系統相互間進行連接，那么就可以節省很多的控制電纜，節約投資。除此之外，裝置相互間的性能是不會相干擾的，裝置相互間是由網絡聯系在一起形成的，因網絡組織較為輕松，為此就促使系統更加穩定堅固。如果其中一個裝置有問題出現，那么其他的配件也會受到牽連，但卻不會造成系統整體停止。為此，現場總線監控可以當做今后發電廠網絡監控的一種有效的使用方法。

3 電氣自動化控制系統的未來發展

OPC(OLE for Process Control)技術的涌現，IEC61131的頒布及Microsoft的Windows平臺的范圍運用，很好的為計算機帶來了一個全新的運用方向，因電氣技術具有優越的融合性能，為此有著很大的發展空間。目前在步入國際化時代下，多種控制系統開始得到非常廣泛的運用，這被越來越多的商家所注重以及運用起來。Pc 客戶機/服務器體系結構、以太網和Internet技術推動了電氣自動化的每一場新的革命。在日益變化的市場需求下，自動化與IT平臺的融和,電子商務的廣泛使用推動其不斷的發展。Internet/Intranet技術和多媒體技術也在自動化上有著非常寬闊的發展空間，企業管理人員采用平常的瀏覽器就能夠順利的將有關儲存及提取信息的工作很好的完成，同樣可以把當下企業的生產流程當做監控目標，可以獲取較為精準、全面的各方面信息。隨著虛擬技術與視頻技術的巧妙運用，對人機界面及維修體系帶來了非常顯著的影響，運用對應功能強的軟件，將會對通訊成果及組合氛圍的準求更加顯著，軟件性能增強，從某一種設備開始向集成的方向轉變。

總體上來講，電氣自動化控制系統為今后的發展創造了很大的空間，為了能夠很好的面對未來更為復雜化的各方面需求，我們一定要兼顧電氣自動化的發展特點，適時為企業選擇專業化的高技術人才來推動企業的進步與發展，為此，與之有關聯的企業將有了更為寬廣的就業前景。但需要特別關注的是，這種行業要求必須要具備超強的專業技術，在進行裝置配合工作中，需要將自動化與智能化看作工作的首要工作，逐漸促使有關設備與國外發達國家水平相接軌，獨創行業的領頭團隊。

4 結束語

電氣自動化控制系統是提升電氣設備的生產性能、流通交換速度的關鍵性方面，在完全‘放棄’人工操作控制的前提下，最大程度的實現了智能化操控。不單單能夠為企業節約人力、物力及企業成本，并且有助于提升企業生產效率。人工智能技術是探究人類智能模擬的學科，其最大的特點就是自動化。這就是說電氣自動化控制系統中，人工智能技術的運用前景是異常寬廣的，在數字控制理念的科學指導之下，之前所運用的控制器設計技術必然會慢慢的被具有良好控制成果的人工智能軟件設計所代替。為此，相關企業及單位一定要加強在電氣自動化控制上的人工智能技術的探究，以便于為企業未來的健康、快速發展提供足夠的技術支持。

參考文獻

計算機人工智能就業方向范文第4篇

關鍵詞：機械制造 自動化 概況 影響

一、引言

世界機械制造業作為世界經濟的一個重要組成部分，其發展狀況與其所處的環境有著緊密的關系，并受制于經濟周期變動的影響，既表現為對經濟周期的敏感性，又表現出一定的滯后性。上世紀90年代至今，世界性機械制造業突出表現為在大波動中發展，顯示其在國民經濟尤其是在工業發展中的特殊地位，是防止經濟“泡沫化”的基礎；機械制造業貿易呈現極強的地區性，發達國家和發展中國家之間存在很大的貿易差距，發達國家在機械生產和貿易領域繼續其霸主地位。從美國、日本、德國等發達國家重視裝備制造業的發展情況來看，不僅在于其在本國工業中生產、出口、積累、就業等方面的貢獻率均占前列，更在于裝備制造業為新技術、新產品的開發和生產提供重要的物質技術，是經濟結構高級化不可或缺的戰略性產業。

二、機械制造業的影響及發展

世界機械制造業作為世界經濟的一個重要組成部分，其發展狀況與其所處的環境有著緊密的關系，并受制于經濟周期變動的影響，既表現為對經濟周期的敏感性，又表現出一定的滯后性。上世紀90年代至今，世界性機械制造業突出表現為在大波動中發展，顯示其在國民經濟尤其是在工業發展中的特殊地位，是防止經濟“泡沫化”的基礎；機械制造業貿易呈現極強的地區性，發達國家和發展中國家之間存在很大的貿易差距，發達國家在機械生產和貿易領域繼續其霸主地位。從美國、日本、德國等發達國家重視裝備制造業的發展情況來看，不僅在于其在本國工業中生產、出口、積累、就業等方面的貢獻率均占前列，更在于裝備制造業為新技術、新產品的開發和生產提供重要的物質技術，是經濟結構高級化不可或缺的戰略性產業。

現在隨著世界的發展和人口的劇增，地球的各種資源不斷的減少，有些資源甚至已經開發殆盡了，資源問題是世界性的難題。故此機械業應盡一份義務，應和世界的需要，朝著綠色化的方向發展。如此，便有了綠色理念，綠色創想，綠色設計，綠色制造，綠色生產和綠色處理等新的研究方向。就我個人而言，似乎又一股潛在的力量推動著我我對綠色機械和回收再利用有極大的興趣和熱情。我想有可能的話我以后會從事綠色化方向的研究。

三、自動化技術的概況

機械制造自動化技術始終是機械制造中最活躍的一個研究領域，也是制造企業提高生產率和贏得市場競爭力的主要手段。機械制造自動化技術自20世紀20年代出現以來，逐漸走向集成化、智能化、敏捷化、虛擬化、清潔化等五個方向。綜合自動化常常與計算機輔助制造，計算機集成制造等概念相聯系，它是制造技術、控制技術、現代管理技術和信息技術的綜合，旨在全面提高制造企業的勞動生產率和對市場的響應速度。

機械制造自動化技術向集成化方向發展。計算機集成制造（CIMS）是2l世紀制造企業的主要生產方式。CIMS是由若干個相互聯系的分系統組成，通常劃分為以下5個分系統：工程技術信息分系統、管理信息分系統（MIS）、制造自動化分系統（MAS）、質量信息分系統、計算機網絡和數據庫分系統（Network & DB）。

機械制造自動化技術向智能化方向發展。智能化制造系統可理解為由智能機械和人類專家共同組成的人機一體化智能系統，智能系統在制造過程中能進行智能活動，如分析、推理、判斷、構思、決策等。

在智能系統中，“智能”主要體現在系統具有極好的“軟”特性（適應性和友好性）。在設計和制造過程中，采用模塊化方法，使之具有較大的柔性；對于人，智能制造強調安全性和友好性；對于環境，要求做到無污染，且能源和資源充分回收，對于社會，提倡合理協作與競爭。

機械制造自動化技術向敏捷化方向發展。敏捷制造是以競爭力和信譽度為基礎，選擇合作者組成虛擬公司，分工合作，為同一目標共同努力來增強整體競爭能力，對用戶需求做出快速反應，以滿足用戶的需要。為了達到快速應變能力，虛擬企業的建立是關鍵技術，其核心是虛擬制造技術，敏捷制造是以虛擬制造技術為基礎的。敏捷制造是現代集成制造系統從信息集成發展到企業集成的必由之路，它的發展水平代表了現代集成制造系統的發展水平，是現代集成制造系統的發展方向。

機械制造自動化技術向虛擬化方向發展。“虛擬制造”的概念是20世紀90年代初提出的。虛擬制造是以系統建模和計算機仿真技術為基礎，集現代制造工藝、計算機圖形學、信息技術、并行工程、人工智能、多媒體技術等高新技術為一體，是一項由多學科知識形成的綜合系統技術。虛擬制造利用信息技術，仿真計算機技術對現實制造活動中的人、物、信息及制造過程進行全面的仿真，以發現制造中可能出現的問題，在產品實際生產前就采取預防的措施，從而達到產品一次性制造成功，來達到降低成本、縮短產品開發周期，增強產品競爭力的目的。

機械制造自動化技術向清潔化方向發展。清潔生產是指：將綜合預防的環境戰略，持續應用于生產過程和產品中，以便減少對人類和環境的風險。清潔生產的兩個基本目標是：資源的綜合利用和環境保護。

計算機人工智能就業方向范文第5篇

關鍵詞:智能科學與技術;實踐環節;改革與建設

我校智能科學與技術本科專業于2007年申請設立,2008年開始招生。經過兩年的實踐和探索,我們認為當初的培養方案還有不完善的地方,特別是實驗環節有待進一步改進和完善。本文主要結合我校在專業實驗環節實踐與建設過程中的一些實際問題談一些改進和設想。

1實踐環節改進與加強的必要

國家中長期教育改革和發展規劃綱要提出要提高學生的學習能力、實踐能力、創新能力。總理在十一屆三次人大政府工作報告中指出“教育學生學會知識技能,學會動手動腦,勇于探索的創新精神和善于解決問題的實踐能力”。實踐環節的重要性可見一斑。

實踐環節包含各類課程實驗、課程設計和各類實習(含畢業設計)等。課程實驗是基礎,它不僅涵蓋了理論課的內容,而且比理論課更為復雜。學生通過實驗既能活躍思維,又能加深對課堂上學到的理論知識的理解、鞏固和提高,并最終具備對客觀世界的觀察能力、分析能力和解決問題的能力。課程設計和各類

實習一般是學生在老師的指導下,綜合運用一門或多門知識進行動手學習、實踐和創新并接觸社會實際的過程。就學生實踐動手能力和創新能力的提高而言,課程設計和各類實習比單純的課程實驗還要重要。

智能科學與技術本科專業從2004年設立至今,全國只有17所大學開辦該本科專業,目前一級學科和二級學科還沒有完全建立,培養方案的理論體系和實驗體系還有待進一步探索和完善[1-2]。因此,作為處于起步和探索階段的本科專業,學生實踐動手能力的加強,對其就業率提高很重要,而就業率的高低關系到專業的生存與發展。多年來,我校參加過電子設計大賽訓練和獲獎學生的就業率一般都為100%。即使在去年全國就業形勢比較嚴峻的情況下,我校一次就業率仍達到92.57%,連續多年就業率穩居90%以上,獲省級“畢業生就業工作先進集體”。實踐證明,對一般工科院校的本科生而言,只要我們抓好各類實驗、課程設計等實踐環節,積極改革,并扎實讓學生參與各類基地的實踐與創新活動,使其實際動手能力與應用能力加強或提高,學生的一次就業率就完全還會有進一步上升的空間。

基金項目:廣西實驗教學示范中心專項教改項目(JGS201005)。

作者簡介:陳以(1963-),男,副教授,碩士,主要研究方向為智能控制、計算機應用技術;王改云(1964-),女,教授,碩士,研究方向為智能控制、非線性控制;楊青(1976-),女,講師,碩士,主要研究方向為人工智能、自動控制。

2專業實踐環節設置及存在的問題

根據近來中國人工智能學會教育工作委員會制定的智能科學與技術作為一級學科,智能理論與方法、知識處理技術、智能系統與應用為一級學科下設的3個二級學科的思路,我們已初步進行了智能科學與技術專業實驗平臺建設[3]。該實驗平臺建設主要含實驗體系建設和實驗管理平臺建設兩大塊,目標和思路是將基礎實驗、設計性與綜合性實驗與課程設計、畢業設計等相結合,理論課程的實驗教學與智能科學技術相結合,增加學生創新性的實驗與實踐,培養學生扎實的理論基礎及實踐與創新的基本技能。實驗體系建設含層次化的實驗教學體系建立和實驗教學與生產實際、科研相結合的實踐體系。實驗層次安排主

要體現實驗教學的層次由簡單到復雜、由單一到綜合、由學習到創新的科學過程,形成由“驗證性實驗設計性實驗綜合性實驗課程設計創新實踐”的實驗層次設置方法與形式。實驗管理平臺建設主要是針對實驗老師與學生建立一個集網絡化、開放式于一體的實驗教學與管理體系。學生通過實驗管理平臺以及在平臺的設備和環境下,可以自主預約想做的實驗,自主選擇實驗內容、實驗時間,并通過網絡與實驗教師互動交流,既可完成某門課程的驗證性實驗、綜合性實驗和設計性實驗,也可基本完成多門課的交叉性實驗或課程設計。

我們參考各兄弟院校的智能科學與技術專業計劃設置后,前階段修訂的專業培養計劃總學時、學分及實踐環節總學時、學分等情況統計如表1和表2所示。

表1專業培養計劃學時、學分情況統計表

課程類別 課內教育 課外

教育 總學分數

學時數 學分數 學分比例 8學分 198

理論教學 2204 137.75 72.5%

實踐環節 836 52.25 27.5%

合計 3040 190 100%

表2專業培養計劃實踐環節總學時、學分情況統計表

課程類別 課內實踐 課外實踐 總學

分數

學時數 學分數 學分比例 8學分

(興趣學分) 60.25

公共課程 72 4.5 9%

專業基礎課程 308 19.25 37%

專業課程 152 9.5 18%

綜合 304 19 36%

合計 836 52.25 100%

從表1可以看出,專業實踐環節的學分占整個專業的學分比例是基本合理的。但從表2看,專業課程的實踐環節學分只占整個專業實踐環節的18%或只占整個專業學分的5%,是相對較低的。此外,據我們初步統計,專業基礎課程的實驗(含課程設計),其驗證性實驗內容相對過多,設計性和綜合性實驗內容比例相對較少,不足1/2;專業課程的實驗(含課程設計),其設計性和綜合性實驗內容比例也只占一半。如我校智能科學與技術專業的主干課程――人工智能課程,現總學時為64課時,其中實踐(驗)課程時數為8課時。目前其實踐(驗)考核要求主要是使學生了解和掌握LISP語言的基本知識與應用開發能力,以實現簡單的專家系統和知識獲取功能,驗證性內容占半數,設計性或綜合性內容實驗略少。類似梵塔問題、模糊假言推理器等實驗沒有開設,這些實驗的理論比較抽象、空洞,學生難以理解,效果并不理想。

設計性和綜合性實驗內容比例的偏低,是影響學生實踐動手能力和創新能力提高的主要因素之一。因為學生從中學到大學,多數只是完成一個學習階段形式的轉變,并未真正做到理論聯系實際,大一到大三開始的專業基礎課程實驗和專業課程實驗,是他們真正做到理論聯系實際,實現自我實踐和創新的基礎,有了這個基礎,大四的實踐綜合訓練等就是他們創新提升的保證。

就我們的調查而言,一般的工科院校智能科學與技術專業實踐環節的實踐內容情況跟我校情況類似,一些偏理科方面的兄弟院校,其設計性、綜合性的實驗比例還會更少。

3改革設想

針對以上的問題分析,我們擬提出以下的改進與建設思路。

一是以“質量工程”標志性成果為龍頭,深化教育改革和創新。從建校近50年發展至今,我校一直

重視“質量工程”的建設和學生實踐環節及動手能力的培養。目前,我校已獲得2個國家級和6個省級實驗教學建設示范中心或建設單位,3個國家級特色專業建設點,2個國家級和7個省級教學團隊,1個國家大學生創新性實驗計劃項目實施單位等。因此,我們要充分發揮國家和省級實驗教學建設示范中心及國家大學生創新性實驗計劃項目實施單位的示范和龍頭作用,并以此為契機,實施實踐教學理念的更新和提升。

二是依托我校現有的各類等級中心基地構成的實踐創新平臺,不斷地改進和完善專業的實踐環節和實驗內容。經過長期的努力和積累,我校近期已完成構建自己的大學生公共創新平臺體系,如圖1所示。該平臺呈現實踐環節由低到高的金字塔結構,能為各階段、各類或各等級的學生提供一個自我不斷實踐與創新的發展空間,也滿足和保證了不同階段的學生,隨著低年級到高年級實驗與實踐進程的發展,提供需求的環境和施展的平臺。為此,我校為加強學生課外實踐,提高學生動手能力,同時也為滿足學生實踐的需要,特意增加了8個課外實踐學分。這8個學分的增加,目前我校還在試行階段。

圖1大學生公共實踐創新平臺體系金字塔圖

三是緊密結合我校電子信息類學科優勢突出、創新實踐教育特色鮮明的特點,進行新一輪實驗項目、內容、性質等的改革和完善。眾所周知,一個專業要辦出有生命力,在既符合專業發展方向,又滿足社會需求的同時,還必須有自身的特色。我校作為以工為主,電子信息類學科優勢突出,創新實踐教育特色鮮明的多科性大學,其特色在廣西和華南地區具備較高的影響力,甚至在全國也有一定知名度。經過近50年的積累和沉淀,我校目前還有和全國青年聯合頒發的“青年科技創新教育基地”,以及創新型的機器人中心、飛思卡爾智能車中心、電子設計訓練基地等多個企業級或校級中心或基地。機器人中心、飛思卡爾智能車中心及電子設計訓練基地等集中體現了“智能”方面的設計與技術,是智能科學與技術專業內涵最好的演繹。

在電子設計比賽等方面,我校每次都在廣西區和全國有出色的表現,2001年還獲得最高獎“索尼杯”等。我們要在繼續發揚這一特色傳統優勢及繼續做好各類基地建設的同時,審思當前實踐環節(含實驗項目、內容等)存在的問題,探討如何根據實踐教學的根本目的,加大設計性、綜合性等實踐

環節與實驗內容的比例和要求,力求在專業的實踐環節建設和專業的“智能科學”與“技術”方面有自己的特色。

四是做好實驗環境和實驗平臺的建設和管理。這是實踐環節發展、提高與創新的持續保證。這方面的內容就是要穩定實驗教學隊伍,不斷地提高教師的實踐知識與技能;加強實踐環節過程的管理與監督,增強實踐教師的責任感;及時更新和合理利用各類儀器設備,做大做強傳統優勢的各類示范中心、實踐創新基地,堅持特色建設與創新。

4結語

一個新專業建設的好壞,除了接受領導專家部門的指導外,還應結合社會的需求與自身院校的背景和實際,依靠院校的特點、特色進行建設,這樣的專業才能具有持續的生命力,培養出來的學生才能得到社會和公眾的認可。

本文只是結合我校自身的實際情況,就智能科學與技術專業實踐環節的改進進行了初步探討,還有待在實踐中不斷完善、繼續提高,同時也期待與兄弟院校共同分享。

參考文獻:

[1] 王萬森,鐘義信,韓力群,等.我國智能科學技術教育的現狀與思考[J].計算機教育,2009(11):10-14.

[2] 鐘義信.設置“智能科學與技術”博士學位一級學科:必要性、可行性、緊迫性[J].計算機教育,2009(11):5-9.

[3] 陳以.談“智能科學與技術”專業實驗平臺建設[J].計算機教育,2009(15):174-176.

Reform and Development Advices for the Practical Content of Intelligence Science and Technology

CHEN Yi, WANG Gai-yun, YANG Qing

(Electronic Engineering and Automation School, Guilin University of Electronic Technology, Guilin 541004, China)