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人工智能研究現狀綜述范文第1篇

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2教學方法研究

研究生教學應更突出學生的主體地位，注重發揮其學習的主動性和自覺性，為此，課程組結合課程特點，在教學方法進行了如下探索。

2.1加強教學設計

教學設計就是對教學活動進行系統計劃的過程, 是教什么(課程內容)及怎么教(組織、方法、策略、手段及其他傳媒工具的使用等)的過程[2]。在教學過程中，每節課授課前，堅持集體備課的原則，由課程組集體討論選定授課內容，補充閱讀文獻，根據授課對象與課程內容特點，確定課堂組織方式，采用的授課方式以研討式教學為主，給合講授、實驗、自學等。

2.2抓好課堂教學環節

教學方法與教學手段是保證課堂教學效果的關鍵。本課程授課對象主要為碩士研究生，他們的接受能力較強，有一定的求知欲。由于學員人數較少，授課方式可靈活組織。教室有完備的多媒體設備，基本的軟件實驗環境，教學過程可采用靈活教學方法、多種教學手段，提高教學效率，保證授課質量。

1) 以研討式為主的教學方式。研究生教學應堅持學術研究為導向，發揮學員在學習過程中的主動性和自覺性。由于研究生學員有一定的學習基礎與自學能力，教員可以在課前給學員布置預習內容，學員通過查閱資料、分析整理進而形成自己的觀點，使在課堂教學中師生互動交流成為可能，改變傳統的教員講，學員聽的灌輸式教學方式。研討式教學也有力于培養學員積極思考、創新思維的習慣與能力。

2) 教學手段的信息化。人工智能原理教學一個突出矛盾是知識點多、內容抽象、理論性強，但學時較少，因此，必須發揮現代教學手段的作用，提高教學效率。為此，課程組對每節課都精心設計了教學課件，課堂教學中以課件為主，輔以板書，充分利用多媒體信息量大、直觀等優點，改善教學效果；引入教學聲像資料，便于學員課下學習；設計演示程序，使部分比較抽象、不易于理解的內容，如子句歸結、搜索策略更形象直觀，易于學習和掌握。

3注重培養學員學術研究能力

學術能力是指專門對某一學問進行系統的哲理或理論研究的能力，它不僅包括思辨的方面，還包括實踐及感性的敏感力等方面。研究生階段學習的一個突出特點是要求學習的主體――研究生必須具備研究的能力[3]。論文寫作是培養、鍛煉、提高研究生的學術能力的重要途徑，在教學實施過程中，要求每個專題學習結束后，都要提交一份格式符合期刊發表要求的總結報告，題目可自行選定，也可由教員指定；內容既可以是人工智能該專題某一算法的實現，也可以是對某一問題的進一步研究，或者是對該專題最新研究進展的綜述。教員重點在以下幾個方面予以指導。

1) 選題準確。要求選題不能過于宏大，應以小題目反映大問題，具有一定的可研究性為宜。

2) 研究內容。研究目標明確，方法恰當，能夠提出自己的見解，所提觀點正確。

3) 論文結構。結構清晰、完整，論述嚴謹，表達規范。

4) 占有文獻豐富。撰寫過程中要有意識培養學員查閱科技文獻的能力，要求查閱反映最新研究成果的權威文獻。

4加強實驗環節教學

人工智能教學在進行各種理論知識講授的同時，還應重視實踐教學，把抽象的知識轉化為形象、直觀的實驗，讓學員真正理解人工智能的概念、本質、研究目標，從而提高學員多角度思維的能力和邏輯推理能力，進一步了解信息技術、計算機技術發展的前沿，培養他們對人工智能研究的興趣，激發對人工智能技術未來的追求。為此，課程組借鑒國內外知名大學人工智能實驗教學經驗，編寫了《人工智能原理實驗指導書》，圍繞問題表示、經典邏輯推理、不確定推理、搜索策略及簡單專家系統實現等教學內容提供了7組實驗供學員選擇。

例如，在狀態空間搜索一節教學過程中，先完成理論部分的教學，使學員對狀態空間基本概念、問題表示及求解方法有一個準確的認識，然后進行實驗教學。由學員自主完成重排九宮問題求解的程序，初始狀態和目標狀態如圖1所示，調整的規則是，每次只能將與空格(左、上、下、右)相鄰的一個數字平移到空格中[4]。實驗過程重點指導學員掌握狀態空間進行問題求解的關鍵步驟：問題表示和搜索策略。問題表示就是要確定該問題的基本信息及程序實現的數據結構，基本信息有初始狀態集合、操作符集合、目標檢測及路徑費用函數，數據結構可采用向量、鏈表等形式；搜索策略可分為盲目式搜索和啟發式搜索，可按照先易后難的原則，先實現盲目搜索中的廣度優先及深度優先搜索，在此基礎上再定義估價函數實現啟發式搜索。而在啟發式搜索實現過程中，又可以通過定義不同的啟發函數：如某狀態格局與目標節點格局不相同的牌數、不在目標位置的牌距目標位置的距離之和等加以比較，準確理解啟發函數的意義。通過實驗，學員加深了對課堂講授的理論知識的理解，能夠熟練地將狀態空間法運用于實際問題的求解，提高了工程實踐能力。

實驗教學組織方式可根據具體的實驗內容特點，采用上機編程實驗、演示程序驗證、模擬平臺開發、分組討論等多種形式進行。

5適度開展雙語教學

研究生的英語基礎普遍較好，基本都通過了國家公共英語四級考試，部分學員通過了六級考試，加之在本科階段還開設了專業英語課程，因此，在培養研究生人工智能知識的同時，我們要提高學員閱讀原版英文資料、用英語進行簡單科技寫作及對外學術交流的能力，適度開展雙語教學，對此，我們可采取以下基本方式。

1) 專業術語全部用英語表示。

在教學過程中用英語表達人工智能原理中的專業術語和主要概念，如Knowledge Representation(知識表示)、Depth-First Search(深度優先搜索)、Breadth- First Search(廣度優先搜索)等。

2) 以英文原版教材為教學參考書。

選定機械工業出版社出版的《Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving》為參考書，該書“是人工智能課程的完美補充。它既能給讀者以歷史的觀點，又給出所有技術的實用指南[5]。”

3) 加強英文文獻的閱讀。

在課程論文撰寫時，要求閱讀一定數量的外文文獻；在討論課中，鼓勵學員使用英語進行討論。

經過課程學習，學員都能準確掌握人工智能學科專業詞匯，英文運用能力得到一定提高，能較自如地閱讀原版英文專業資料，為進一步用英文進行學術交流及學術論文寫作打下基礎。

6考試與成績評定改革

考核方式采用傳統的試卷與課程論文、實踐環節等三部分組成，全面考查學員對基礎理論知識掌握情況以及理論聯系實際的能力，其中試卷占70%，課程論文占10%，實踐環節占20%。課程論文題目不作限制，由學員在課程學習階段結合某一專題選定題目，課程論文以選題意義、研究內容、論文結構、參考文獻及撰寫規范等指標為評價依據；實驗成績采用實驗過程考查、實驗結果驗收和實驗報告評閱相結合的考核方法，綜合評定。這樣做不但考核了學員人工智能基本理論掌握情況，也反映了學員的學術研究能力和工程實踐能力。同時，考核結合實際教學進程，改變了單一課終總結性考核的弊端。

7結語

經過課程組近兩年的教學方法研究與教學實踐，研究生人工智能原理課程教學收到較好的效果，但仍存在一些問題，如在課堂討論環節，個別學員準備不充分、討論不夠深入；課程論文撰寫選題隨意，文獻綜述不夠全面、準確，論文格式不夠規范等。在今后的授課中，課程組將根據授課研究生人數較少的特點，采取明確每名學員預習重點、加強課程論文交流等方式予以改進，力求取得更好的教學效果。同時，進一步充分利用便利的校園網平臺，開展“人工智能原理”網絡課程建設，購買或自主開發網絡教學資源，引導學員利用網絡資源進行個性化自主學習，增強教學過程的信息化程度。

參考文獻：

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[5] George F.Luger.Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving[M].北京:機械工業出版社,2009:754.

Reform on Postgradrates Artificial Intelligence Course Teaching

TAN Yuehui, QI Jianfeng, WANG Hongsheng, LI Xiongwei

(Department of Computer Engineering, Ordnance Engineering College, Shijiazhuang 050003, China)

人工智能研究現狀綜述范文第2篇

【關鍵詞】無人駕駛 腦控汽車 發展前景

1 前言

近些年，隨著汽車工業的快速發展，汽車駕駛已經是現代人需要掌握的基本技能之一，在其拓展普及的同時，安全駕駛成為了現代社會最關注的焦點之一。所謂的安全駕駛就是要杜絕在汽車駕駛過程中存在安全隱患的行為，其中不安全駕駛包括：酒后駕駛、超速行駛、疲勞駕駛[1]、大燈晃眼、闖紅黃燈、違法超車、急停急剎、隨意變道、駕駛打電話、不系安全帶等容易致使事故發生的行為。汽車所帶來的安全問題多數出自駕駛司機的個人行為和個人原因，因此以人工智能輔助或者替代駕駛者駕駛汽車成為了汽車智能駕駛技術研究的主要趨勢。

2 無人駕駛汽車的發展現狀

2.1 國外駕駛汽車的研發狀況

從上世紀開始國外就開始進行了無人駕駛汽車的研究[2][3]。所謂無人駕駛，是通過為車輛裝配多種感應設備，包括車載傳感器、GPS和攝像頭等，配合車內的智能軟件，如自適應巡航控制系統（ACC）等實現脫離駕駛員的自動駕駛汽車[4]。國外著名汽車企業及IT行業巨頭谷歌都競相亮相其在無人駕駛汽車技術研究的成果。截至目前，谷歌的無人駕駛汽車已問世6年多，這期間發生了14起事故，僅一次造成人員受傷[5]；德國梅賽德斯奔馳的無人駕駛卡車在德國的Autobahn8公路上已經啟動了上路測試，這是量產版自動駕駛卡車首次在高速公路上進行行駛；據英國《每日電訊報》15年2月11日消息，奧迪方面確認其首款采用無人駕駛技術的車型將于2017年上市。另外各大汽車制造商以及相關科技巨頭表示無人汽車在2020年可以推出商用。美國內華達、加利福尼亞、佛羅里達及密歇根州為谷歌、奧迪等正在開發的無人駕駛車發放了公路試驗牌照。這表明了一點：使用人工智能替代駕駛員來駕駛汽車被各大發達國家與科技巨頭認可。這是因為無人駕駛汽車經過精密計算，由系統精確控制，在一般條件下，比真人駕駛應該更加安全可靠。無人駕駛汽車至少不會犯情緒上的錯誤，不會因為酗酒、生氣、郁悶等精神原因而造成汽車失控，也不會因為人多、路窄、彎多等復雜路況而緊張，造成誤操作。對長途行駛而言，無人駕駛汽車不會出現疲勞駕駛。在城市道路中，無人駕駛汽車不會闖紅燈、逆行。在有限速標記的道路上，無人駕駛汽車會嚴格遵守規定，不會超速行駛。

2.2 國內駕駛汽車的研發狀況

我國關于無人駕駛汽車的研究相對國外起步較晚，但是發展迅速。十幾年前，國防科技大學已經開始對一款紅旗轎車進行相應改裝，研制出了紅旗HQ3智能無人車，能實時處理岔道、斑馬線和虛線；對車體姿態變動，自然光照變化及樹木、路橋陰影都具有較強的自適應力。HQ3，其“大腦”是藏在后備廂里的計算機設備，車輛沒有GPS 等導航設備，完全是利用自身的“環境傳感器”來識別道路標線，進而依靠車載的智能行為決策和控制系統，實現正常匯入高速公路的密集車流中自主駕駛。于2011年，紅旗HQ3智能無人車首次在復雜路況下公開進行無人駕駛的測試，并完成了從長沙至武漢近300公里高速公路路試。除了無人駕駛汽車的研究外，南開大學計算機與控制工程學院段峰副教授的研究團隊與長城汽車共同合作研發 “腦控汽車”，這項研究通過腦電設備， 捕捉人在集中注意力時產生的腦電信號， 利用腦電信號識別系統分析人的驅車意圖并向汽車發送操控指令， 以此實現人腦控制汽車的目的[6]。“腦控汽車” 顛覆了手腳并用的駕車方式，它可以利用人腦進行汽車操控并低速行駛， 但離真正投入生產使用還需要一定時間。由此可以看出我國在研究人工智能“替代”的同時也涉及“輔助”研究，將人工智能應用于汽車駕駛技術方面更為廣泛。

3 智能駕駛研究中遇到的問題

無人駕駛汽車在其優勢凸顯的同時也更加暴露出其問題。無人駕駛汽車的問題包括局限性高、人文接受程度問題和安全防御性低等。

3.1 局限性高

無人駕駛汽車在其“視覺能力”方面無法達到人腦的高度，其傳感器通過紅外攝像和普通攝像兩種技術完成道路環境的收集。當車輛在人口密集的樓房建筑區、事故區域或者其他有人通過通用手勢信號來指揮車輛在此區域通行時，無人汽車將遇到判斷難題。另外，道路存在信號標志老舊變形等情況出現，無人汽車可能產生誤識或者漏識，造成不必要的事故。

3.2 人文接受程度問題

社會對無人駕駛汽車依然存在諸多疑問，如當無人駕駛汽車行駛在這個人口稠密的世界時， 發現已經無法避免事故的發生時，智能計算機應該選擇沖向馬路的行人還是直接撞擊迎面而來的車輛？在受到外部虛擬網絡攻擊后是否還可以維持完全駕駛？未被Google或GPS完全測繪的道路如何行使等。無人駕駛汽車在法律法規方面同樣存在極大的挑戰。如產品責任，立法和多重管轄權等。無人汽車與有人汽車發生事故責任判定和無人汽車之間發生事故責任判定等。

3.3 安全防御性低

軟件安全公司Security Innovation首席科學家喬納桑?佩蒂特（Jonathan Petit）表示，大部分無人駕駛汽車探測障礙物的激光雷達系統只需一個成本不到60美元的裝置即可破解。佩蒂特表示，通過這一裝置，黑客可以在任何位置設置實際并不存在的汽車、行人，或是墻壁，導致無人駕駛汽車的行駛速度放慢，甚至寸步難行。其相關論文已在歐洲黑帽安全大會上發表。

4 智能駕駛的發展前景

智能駕駛是通過人工智能輔助或代替人進行汽車駕駛行為，它可以彌補人類駕駛員會存在的缺陷。經過大量的研究和發展，智能駕駛所需的各種傳感器、計算機的性能和技術等方面取得了極大進步，成本也在逐步降低。

從人工智能和汽車駕駛結合的長遠發展角度來看，純智能的無人駕駛應為未來駕駛的主要方式，即使在當前基于貝葉斯、決策樹和人工神經網絡等機器學習的方法被運用在無人駕駛的行為識別和行為決策的技術環境下，我們也可以考慮設立專門的行駛路線保證無人駕駛汽車的應用推廣。在馮諾依曼體系結構下面向駕駛行為的機器學習，一直以來都是智能車領域的“瓶頸”。隨著國際“類腦”研究的興起，我國也上線了“中國腦計劃”，但畢竟類腦計算還僅從理論階段開始向前邁步，類腦計算機仍難以得到實現和應用。

從當前智能駕駛的技術角度來看，相對于無人汽車，腦控汽車的發展可能更加適合。這是因為無人駕駛汽車的計算機系統目前還無法達到類腦計算機體系的高度，因此很難做到像人腦一樣思考問題，難以較好處理駕駛過程中各種各樣的突發問題和針對無人駕駛做出的阻礙或破壞行為。

因此提高人工智能在輔助方面的全面完善是全面實施無人駕駛的必經之路。現在的家用汽車基本配備雷達輔助系統，該系統可以不斷監控周圍的交通狀況，可以用發聲頻率提示本車與可能碰撞物體的距離，也可以確定與前車距離以及前車行駛速度，如與前車距離明顯低于安全距離，系統會向駕駛者發送聽覺警報。目前奔馳的主動式駐車輔助系統能夠在主動轉向和制動功能干預下自動泊車。并且，在車輛通過自動駐車輔助系統停入平行車位后，該系統也可以在自動轉向和制動控制功能的幫助下，讓車輛完全自動地駛出平行車位。

在此基礎之上，我們可以在擴大自然語言處理等人機交互方式在人為干預下“釋放雙手”的模式上加大科研力度，如：語音操控、腦控汽車或類似飛機自動與手動駕駛切換等智能駕駛方式。其中語音操控汽車可以通過語言指令如“倒庫”“直行”或“開啟雨刷”等自然語言實現汽車系統的自動處理并通過車輛配置的傳感器和攝像頭等硬件付出行動來響應命令的方式來實現語音操控汽車的智能模式。因為有駕駛員的加入會使智能汽車的行駛方式更加靈活多變，適合于當前復雜的交通環境，滿足社會法律和倫理觀念的接受要求，所以提高人工智能在輔助方面的研究應用的價值更加巨大。

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人工智能研究現狀綜述范文第3篇

關鍵詞：智能機器人;發展現狀;應用;趨勢

1.國內外的發展現狀綜述

1.1智能機器人的發展現狀

智能移動機器人是第三代機器人，這種機器人帶有多種傳感器，能夠將多種傳感器得到的信息進行融合，能夠有效的適應變化的環境，具有很強的自適應能力、學習能力和自治能力。

目前研制中的智能機器人智能水平并不高，只能說是智能移動機器人的初級階段。智能移動機器人研究中當前的核心問題有兩個方面;一方面是，提高自主機器人的自主性，這是就智能移動機器人與人的關系而言，既希望智能移動機器人進一步獨立于人，具有更為友善的人機界面。從長遠來說，希望操作人員只要給出要完成的任務，而機器自動形成完成該任務的步驟，并自動完成它。另一方面是，提高智能移動機器人的適應性，提高智能移動機器人適應環境變化的能力，這就是智能移動機器人與環境的關系而言，希望加強它們之間的交互關系。

在各國的智能移動機器人發展中，美國的智能移動機器人技術在國際上一直處于領先地位，其技術全面、先進、適應性也很強，性能可靠、功能全面、精確度高，其視覺、觸覺等人工智能技術已在航天、汽車工業中廣泛應用。日本由于一系列扶植政策，各類機器人包括智能移動機器人的發展迅速。歐洲各國在智能移動機器人的研究和應用在世界上處于公認的領先地位。中國起步較晚，而后進入了大力發展的時期，以期以機器人為媒介物推動整個制造業的改變，推動整個高技術產業的壯大。

2.智能機器人的應用

現階段機器人在某些人類不能到達的地方的應用比較廣泛，人們稱其為特種機器人。消防機器人屬于特種機器人范疇，它作為特種消防設備可以替代消防隊員接近火災現場實施有效的滅火救援作業，開展各項火場偵查任務，尤其是在危險性大或者消防隊員不易接近的場合，消防機器人的應用將大大提高消防部門撲滅火災的能力，對減少國家財產損失和滅火救援人員的傷亡具有重要作用，消防機器人的應用將大大提高消防部門撲滅惡性火災的能力。

在航空領域里，人們也開發并應用了高靈敏度仿人機器人來完成一些復雜的工作。約翰遜航航天中心的軟件設計、機器人技術以及仿真部門聯合美國國防部高等研究計劃局在10年前就已經制造出了為太空之旅而設計的仿人機器宇航員。在過去的十年里，美國國家航空航天局已經在制造為太空應用的機器人技術方面積蓄了豐富的專業技術。通過應用先進的控制、感應和攝像技術，通過與美國國家航空航天局的科學家根據太空行動協議在休斯敦約翰航天中心共同開發一款的全新的高靈敏度的仿人機器人。它用來與人類共同并肩工作，幫助通用生產更加安全的汽車和建設更加安全的生產工廠，協助美國國家航空航天局的宇航員完成一些危險的太空工作。

在國防領域中，軍用智能移動機器人得到了前所未有的重視和發展，近年來，美英等國研制出第二代軍用智能移動機器人，其特點是采用自主控制方式，能完成偵察、作戰和后勤支援等任務，在戰場上有看、嗅等能力，能夠自動跟蹤地形和選擇道路，具有自動搜索、識別和消滅敵方目標的功能。如美國的Navplab自主導航車，SSV自主地面戰車等。在未來的軍事智能移動機器人中，還會有智能戰斗機器人、智能偵察機器人、智能工兵機器人、智能運輸機器人等等，成為國防裝備中的新亮點。

3.智能機器人發展趨勢展望

智能機器人具有廣闊的發展前景，目前機器人的研究正處于第三代智能移動機器人階段，盡管國內外對此的研究已經取得了許多成果，但其智能化水平仍然不盡人意。未來的智能移動機器人應當在以下幾個方面著力發展;面向任務，由于目前人工智能還不能提供實現智能機的完整理論和方法，已有的人工智能技術大多數要依賴領域知識，因此當我們把機器要完成的任務加以限定，及發展面向任務的特種機器人，那么已有的人工智能技術就能發揮作用，使開發這種類型的智能移動機器人成為可能;傳感技術和集成技術，在現有傳感器的基礎上發展更好、更先進的處理方法和實現手段，或者尋找新型傳感器，同時提高集成技術，增加信息的融合;機器人網絡化，利用通信網絡技術將各中機器人連接到計算機網絡上，并通過網絡對計算機實現有效的控制;智能控制中的軟計算方法與傳統的計算方法相比，已模糊邏輯、基于概率論的推理、神經網絡、遺傳算法和混沌為代表的軟計算技術具有更高的魯棒性、易用性及計算的低耗費性等優點。應用到機器人技術中，可以提高其問題求解速度，較好的處理多變量、非線性系統的問題;機器學習，各種機器學習算法的出現推動了人工智能的發展強化學習、蟻群算法、免疫算法等可以用到機器人系統中，使其具有類似人的學習能力，以適應日益復雜的、不確定和非結構化的環境;智能人機接口，人機交互的需求越來越向簡單化、多樣化、智能化、人性化方向發展;因此需要研究并設計各種智能人機接口如多語種語音，自然語言理解、圖像、手寫字識別等，以更好地適應不同的用戶和不同的應用任務，提高人與機器人交互的和諧性;多機器人協調作業，組織和控制多個機器人來協作完成單機器人無法完成的復雜任務，在復雜未知環境下實現實時推理反應以及交互的群體決策和操作。

4.建議和設想

雖然智能機器人有著非常廣泛的應用范圍和無可限量的發展前景，但是也有很多不足之處。首先，由于智能機械采用大量高科技元件，導致成本較高。這大大限制了智能機器人大應用范圍，影響了智能機械的推廣和普及，很難實現規模化生產。其次，較易損壞，由于各部件本身精密細致，鏈接精巧繁多，即使一個小小的錯誤總會對整個機械運動情況有影響，因此，智能機器人用于實際應用不能達到像傳統機械那樣經久耐用。再次，維修困難，一個零件損壞時不能像傳統零件那樣容易找到替換零件，這也影響了智能機器人的推廣應用。今后我們可以去尋找一種新型材料，實現批量生產，降低生產成本。突破智能機器人的發展瓶頸。

人工智能研究現狀綜述范文第4篇

【關鍵詞】機電一體化　發展趨勢　傳感器

一、機電一體化的產生與應用

20世紀60年代以來，人們利用電子技術的初步成果來完善機械產品的性能后，刺激了機械產品與電子技術的結合。計算機技術、控制技術、通信技術的發展，為機電一體化的發展更進一步奠定了技術基礎。20世紀80年代末期，機電一體化技術和產品得到了極大發展。各國均開始對機電一體化技術和產品給以很大的關注和支持，20世紀90年代后期，開始了機電一體化技術向智能化方向邁進的新階段，機電一體化進入了深入發展時期。光學、通信技術等進入了機電一體化，微細加工技術也在機電一體化中展露頭腳，出現了光機電一體化和微機電一體化等新分支。我國從20世紀80年代開始開展機電一體化研究和應用。取得了一定成果，它的發展和進步依賴并促進相關技術的發展和進步。機電一體化已成為一門有著自身體系的新型學科，隨著科學技術的不斷發展，還將被賦予新的內容。

二、機電一體化的發展現狀

機電一體化的發展大體可以分為3個階段。20世紀60年代以前為第一階段，這一階段稱為初級階段。在這一時期，人們利用電子技術的初步成果來完善機械產品的性能。特別是在第二次世界大戰期間，戰爭刺激了機械產品與電子技術的結合，這些機電結合的軍用技術，戰后轉為民用，對戰后經濟的恢復起了積極的作用。那時研制和開發從總體上看還處于自發狀態。由于當時電子技術的發展尚未達到一定水平，機械技術與電子技術的結合還不可能廣泛和深入發展，已經開發的產品也無法大量推廣。

20世紀70年代～80年代為第二階段，可稱為蓬勃發展階段。這一時期，計算機技術、控制技術、通信技術的發展，為機電一體化的發展奠定了技術基礎。大規模、超大規模集成電路和微型計算機的迅猛發展，為機電一體化的發展提供了充分的物質基礎。

20世紀90年代后期，開始了機電一體化技術向智能化方向邁進的新階段，機電一體化進入深入發展時期。一方面，光學、通信技術等進入了機電一體化，微細加工技術也在機電一體化中展露頭腳，出現了光機電一體化和微機電一體化等新分支；另一方面對機電一體化系統的建模設計、分析和集成方法、機電一體化的學科體系和發展趨勢都進行了深入研究。同時，由于人工智能技術、神經網絡技術及光纖技術等領域取得的巨大進步，更為機電一體化技術開辟了發展的廣闊天地。這些研究，將促使機電一體化進一步建立完整的基礎和逐漸形成完整的科學體系。我國是從20世紀80年代初才開始在這方面研究和應用。國務院成立了機電一體化領導小組并將該技術列為“863計劃”中。在制定“九五”規劃和2010年發展綱要時充分考慮了國際上關于機電一體化技術的發展動向和由此可能帶來的影響。許多大專院校、研究機構及一些大中型企業對這一技術的發展及應用也做了大量的工作，雖然取得了一定成果，但與日本等先進國家相比仍有相當差距。

三、機電一體化的發展趨勢

(一)智能化趨勢

智能化是21世紀機電一體化技術發展的一個重要發展方向。人工智能在機電一體化建設者的研究日益得到重視，機器人與數控機床的智能化就是重要應用。這里所說的“智能化”是對機器行為的描述，是在控制理論的基礎上，吸收人工智能、運籌學、計算機科學、模糊數學、心理學、生理學和混沌動力學等新思想、新方法，模擬人類智能，使它具有判斷推理、邏輯思維、自主決策等能力，以求得到更高的控制目標。機電一體化產品不可能具有與人完全相同的智能。但是，高性能、高速的微處理器使機電一體化產品賦有低級智能或人的部分智能。

(二)模塊化趨勢

模塊化是一項重要而艱巨的工程。由于機電一體化產品種類和生產廠家繁多，研制和開發具有標準機械接口、電氣接口、動力接口、環境接口的機電一體化產品單元是一項十分復雜但又是非常重要的事。如研制集減速、智能調速、電機于一體的動力單元，具有視覺、圖像處理、識別和測距等功能的控制單元，以及各種能完成典型操作的機械裝置。這樣可利用標準單元迅速開發出新產品，也可以擴大生產規模，制定各項標準，以便各部件、單元的匹配和接口。從電氣產品的標準化、系列化帶來的好處可以肯定，無論是對生產標準機電一體化單元的企業還是對生產機電一體化產品的企業，規模化將給機電一體化企業帶來美好的前程。

(三)網絡化趨勢

計算機技術等的突出成就是網絡技術。網絡技術的興起和飛速發展給科學技術、工業生產等領域都帶來了巨大的變革。各種網絡將全球經濟、生產連成一片，企業間的競爭也將全球化。現場總線和局域網技術使家用電器網絡化已成大勢，利用家庭網絡將各種家用電器連接成以計算機為中心的計算機集成家電系統，使人們在家里分享各種高技術帶來的便利與快樂，因此機電一體化產品朝著網絡化方向發展是為大勢所趨。

人工智能研究現狀綜述范文第5篇

關鍵詞：知識管理；知識作業；工效學；作業效率；人工智能

一、問題的提出

知識經濟時代的到來使得腦力勞動者大量涌現，知識管理作為知識經濟時代的管理（知識管理的廣義定義）已成為企業實踐和管理學理論研究關注的焦點。不少企業特別是以知識工作者為主的企業，如：惠普、麥肯錫、清華同方等，已經通過建立知識庫、內部信息網絡建設等知識管理手段極大地提高了企業運行的效率。然而值得注意的是，目前相關研究和實踐大多僅關注對于知識這種資源的管理（知識管理的狹義定義）。即便是在這樣一種狹義上的研究也主要“側重于對知識管理的定義、目標和內容、策略與原則以及能支持知識管理的信息技術進行討論，而對知識管理的具體方法與手段既沒有展開，也沒有進行系統研究。”

應當指出，信息化建設對知識資源的管理是知識管理中非常重要的部分，但還不是問題的全部。事實上，在實踐中已經有不少企業由于片面強調構建企業內部知識共享平臺，建立管理信息系統等技術手段，而忽略企業管理中一些更為基本的問題從而導致其信息化建設失敗，不但沒有增強企業的競爭力，反而成為企業管理者和員工的負擔。在這方面，為數不少的失敗的ERP案例就是典型的例子。

管理的基礎問題和核心問題向來是并將永遠是工作效率的問題。盡管在經濟、社會發展的不同時期，組織系統的輸入和輸出內容可能完全不同，但人們管理的目的和本質總是追求最少的輸入和盡可能多的輸出（經濟效益或社會效益）。在組織效率中，最為基礎的問題是各項作業的效率。100年前，正是基于對體力勞動作業效率的追求和研究，使得管理從經驗管理走向科學管理，從而極大地提高了勞動生產率。因此要提高企業效率、實現管理的目標就必須關注企業生產的作業過程以及這些作業過程中的工作效率問題。

在知識經濟時代，知識作業取代體力勞動作業成為最普遍的勞動方式。因而在知識管理中，最基礎和核心的問題應當是腦力勞動的工作效率（知識作業工效）問題。為此，應深入知識作業過程進行工作效率研究，否則，如果忽視知識管理中的基礎性問題而片面強調外部的技術工具和手段，企業將難以從知識管理中真正獲益。而深入作業過程進行研究正是工效學的基本研究方式，知識作業的工效問題既是知識管理的基礎問題也是工效學研究應當關注的問題。工效學應開拓其在知識管理的基礎性領域——知識作業工效的研究，迎接知識經濟時代提出的挑戰。但目前的工效學的關注焦點仍在于對操作性體力勞動的效率以及人與機器、環境的適應性研究。即便是涉及知識管理，也大多只從環境對知識工作者身心健康的影響等如何提高腦力勞動者的工作舒適度這樣一些角度進行探討。這一領域的發展與知識經濟的時代環境極不協調。知識管理的需要以及工效學本身的發展要求盡快將工效學的關注焦點轉移到以腦力勞動為基礎的知識作業過程研究中來。

二、知識作業工效學研究的可行性和基本技術思路

1．知識作業工效學研究的可行性。

對知識作業效率的工效學研究就是要深入知識作業的過程，從作業效率的角度研究人如何能夠更有效地對知識信息和相關物質資料進行接收，加工與輸出，特別不能忽視的是中間的加工過程。由于腦力勞動的復雜性、內隱性、差異性以及難以定量等問題的影響，目前國內外對腦力勞動的研究還只停留在心理學方面的基礎性研究以及在人工智能研究方面的應用。在管理學理論和管理實踐應用中，人們大多將知識作業過程當作一個“黑箱”，通過關注“黑箱”兩端的輸入和輸出，并憑借外部技術手段來提高其輸出，忽略或者說是有意回避了中間的過程（由于腦力勞動過程的復雜性以及相關基礎性理論研究的不成熟）。

知識作業過程的研究雖然復雜，但從目前的“人工智能”和“腦力勞動機械化”的研究現狀來看，深入人腦思維過程對知識作業進行研究仍然可行。所謂“腦力勞動機械化”是由首屆國家最高科學技術獎獲得者吳文俊院士提出的：“用機器代替體力勞動作為人手的延伸可以稱之為體力勞動的機械化，用某種設備代替腦力勞動作為人腦的延伸可以稱為腦力勞動的機械化”。它實際上是人工智能的一個方面。從目前看來，人工智能的研究正在不斷取得突破性的進展。人工智能就其本質講是對人們已知的、有規律性的思維和行為的模仿，知識作業中人的思維和行為正有此規律性，因而從某種程度上講人工智能事實上已經對知識作業過程進行了模仿，而這一模仿必然建立在對腦力勞動作業過程進行研究并最終標準化、程序化的基礎上。由此，我們可以預見，知識作業的過程雖然復雜，但打開知識作業過程這一黑箱，深入黑箱進行研究，把黑箱變成“灰箱（greybox）”以至“白箱（whitebox）并非不可能之事。

2．知識作業工效學研究的技術思路。

如何進行知識作業的工效學研究？追尋管理學和工效學的發展史，人們可以發現：100多年前，泰勒（Taylor）的“時間-動作研究”(timeandmotionstudies)建立了以時間和動作研究設立的工作標準，推動了管理各項工作科學化進程，開工效學研究之先河并使傳統的經驗管理步入科學的殿堂。1912年著名的美國效率專家吉爾布雷思（Gilbreth）在美國機械工程師學會上首次發表《細微動作研究》，從眾多的操作性作業活動中分離、抽取出18種一般操作活動動作要素（簡稱動素）。1930年美國康奈爾大學莫金遜以一種新的概念——“工作簡化”，把科學管理的技術思路由工廠作業擴大到行政事務管理、商業、醫院等各個領域。這些開創性基礎研究工作，奠定了一條對作業進行“細分簡化標準化”的研究思路，為提高作業效率和管理效率奠定了理論基礎和技術思路，他們的成果至今還是管理學、工效學方面教科書的經典理論。

100年來，沿著經典科學管理奠定的“細分簡化標準化”研究思路，圍繞著如何提高工作效率和管理效率等核心問題，研究者們深入作業過程和管理過程進行大量研究，大大提高了生產和管理效率。隨著社會和科學技術的飛速發展，知識經濟時代的到來使人類勞動和工作方式已發生根本性轉變，以體力為主的操作性作業的“時間——動作”分析和動作要素分析等經典理論與方法已不能滿足以腦力勞動為支撐的知識作業研究的需要。然而，盡管經典科學管理與現代管理研究的對象有著本質的差異，經典科學管理深入作業過程和管理過程“細分簡化標準化”的研究思路，仍是研究知識作業（腦力勞動）工效可以借鑒的基本學術思路。這對于知識作業工效問題的研究具有理論方法和實現技術上的繼承性和延伸性，是在新的領域內的深入，也是對一般工程操作研究在知識作業研究方面的提升與拓展。人工智能研究所取得的成就充分說明了對某些腦力勞動進行標準化研究的可行性。如同對操作性作業的分析與研究一樣，通過對知識作業過程的研究，也可以類似于“時間——動作”研究和動作要素分析的基本理論方法和技術思路為指導，分解知識作業，抽取與定義知識作業的工作要素，探討知識作業的一般環節、程序、過程，合理地組織知識作業的工作要素并再設計標準化作業方式，以科學地提高知識作業的工作效率和基于個體工作效率的管理效率。

三、知識作業的工效學研究對知識管理的基礎性意義

工效學注重通過作業過程研究來提高系統效率，其基于作業過程的研究成果曾極大地豐富了管理學的內容，許多成果成為管理實踐中的基礎性要求。可以預見，在知識經濟時代，注重知識作業的效率研究將同樣有助于這一時代的管理實踐，并如同對體力勞動的作業研究是傳統管理（相對于知識管理）的基礎一樣，知識作業的效率研究必將奠定知識管理的基礎。

知識作業的工效學研究對于知識管理具有基礎性意義。其一：它可以提供較全面的知識工作職業分類標準，目前國內外還沒有這樣的一個分類標準（現有的分類標準涉及知識型職業較少，大多為技能型職業。可參見《中華人民共和國職業分類大典》）。要建立這樣一個分類標準，就必須深入各種知識作業過程，考察、細分和比較各職業之間的相對作業難度，從而建立他們之間可比較的等級劃分標準，給知識工作者一個社會化的價值評估標準。這將有利于更科學地定義腦力勞動和評價腦力勞動的價值，為企業聘用人才，激勵人才提供標準，對于社會對人才的培育以及人才自身的成長將起到積極的引導作用；其二：如同泰勒對體力勞動的“時間——動作”研究為體力勞動提供標準動作從而提高了傳統生產方式下的社會勞動生產率一樣，對知識作業的工效學研究可以為一些重復性腦力勞動設定標準化“操作程序”（從某種程度上講這就是這些腦力勞動機械化的前提），從而極大地提高這些腦力勞動的工作效率。控制理論的奠基人美國數學家N．Wieaer曾說過：“第一次工業革命是人手由于機器競爭而貶值，現在的工業革命便在于人腦的貶值，至少人腦所起的較簡單的較具有常規性質的判斷作用將要貶值”。可以預見，在腦力勞動作為主要勞動方式的知識經濟時代，通過知識作業的工效學研究，使一部分重復性腦力勞動程序化（貶值）將為整個社會勞動效率的提升起到基礎性作用。

參考文獻：

1．左美云．國內外企業知識管理綜述．科學決策，2000，（3）：32－37．