農業人工智能技術精選(九篇)
前言：一篇好文章的誕生，需要你不斷地搜集資料、整理思路，本站小編為你收集了豐富的農業人工智能技術主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。
第1篇：農業人工智能技術范文
近年來人工智能高速發展，計算機視覺、自然語言處理、機器人技術、語音識別等人工智能技術逐漸走入我們的視野，這些技術在改變人類生活方式的同時也極大的影響了當前的金融行業，本文將簡要介紹人工智能技術，并分析和探討人工智能技術在金融行業的一些應用狀況。
【關鍵詞】人工智能 金融
人工智能作為計算機科學的一個重要分支，近年來得到了廣泛的社會關注。計算機視覺、自然語言處理、機器人、語音識別等人工智能技術為逐漸走入我們的視野，例如前不久Alphago與李世石的人機大戰，此外還有近年來興起的智能聊天機器人（如微軟小冰、Siri等）、無人駕駛技術等，這些技術在一定程度上提高了人們生活的便捷度，為人們略顯單調的生活增添了樂趣，同時也給各個行業帶來巨大的變革。在這個過程中，作為與人們生活息息相關的金融行業也開始步入了智能時代，隨著互聯網金融平臺和金融科技公司的興起，人工智能技術被廣泛應用在銀行、保險、投資理財等金融行業中，如智能投資顧問、股票交易預測、金融支付驗證、投資理財推薦、貸款審批等等。
1 人工智能技術概述
1.1 什么是人工智能
人工智能是指使計算機擁有人類智能系統，令其具備一定的自主計算、思考、學習能力，從而高效地完成一些復雜的任務。由于人工智能是基于計算機系統運作，與人相比其受環境的影響也大大降低。同時人工智能技術使得計算機擁有人類難以企及的大數據分析功能，其處理海量、非結構化數據以及推斷和演繹問題的能力，使人工智能被廣泛啟用在圖像、視頻、語音、文本等數據處理中。
1.2 人工智能主要研究領域介紹
1.2.1 機器視覺
機器視覺是指利用成像系統代替人類的視覺器官，通過計算機程序對各類圖像進行分析、處理和解釋。借助設定的算法，計算機能夠對圖像中所蘊含的視覺信息，如物體的形狀、位置、姿態、運動數據進行快速地分析評估，例如拍照相機中的人臉檢測、自然場景圖像中的文字定位和識別等。近年來機器視覺已經在公共安全監控、金融支付驗證以及醫療圖像診斷等領域有著重要的應用。
1.2.2 自然語言處理
自然語言處理是研究在人與人交際中以及在人與計算機交際中的語言問題的一門學科，它通過算法或規則對龐多復雜的語言、文字信息來進行各類分析、處理或理解。該領域研究的問題主要有機器翻譯、信息檢索、自動文摘、文檔分類、問答系統等，如通過機器翻譯實現從一種語言到另一種語言的自動翻譯；通過文檔分類實現垃圾郵件的自動過濾，此外，百度、谷歌等搜索引擎通過信息檢索技術使得知識通過問答的方式得到普及。
1.2.3 語音識別技術
語音處理是指運用特定程序使得機器具備識別人的語音的功能，從而完成人類所的各項任務。這三個研究領域作為人工智能最主要的分支，近年來吸引了許多的學者來進行研究，并且各大互聯網公司也基于這些領域做出了很多應用產品。除此之外，人工智能還有專家系統、神經網絡等重要的研究領域。
2 人工智能在金融業的一些應用
2.1 金融支付驗證
首先是金融支付方面，相比于比較常見的密碼輸入驗證的方法，生物特征識別技術可以使得密碼驗證的安全性大大提高。目前基于生物特征驗證的金融支付方式主要有三類：指紋驗證、人臉驗證和虹膜驗證。
第一類是指紋驗證，它是通過將采集的指紋圖像與備份指紋圖像來進行對比驗證，近年來許多智能手機開始支持指紋驗證支付，該驗證方式相比于傳統的密碼支付更為安全快捷；第二類是人臉驗證，其通過提取人臉圖像的特征，形成一個描述該面像的特征向量，將之與原先采集的人臉屬性進行比對驗證，在今年的CeBIT上馬云演示了螞蟻金服的人臉驗證支付功能。第三類便是虹膜驗證，也稱視網膜圖像驗證，一個虹膜圖像中約有266個單位的讀取點，其復雜程度遠遠超過了其他生物特征，是目前公認的安全性和保險性最高的身份驗證方法，目前一些發達國家已開始把這種身份驗證技術用于銀行提款機。
2.2 智能客服
在銀行服務方面，可以通過語音識別技術、自動問答技術來構建金融領域專用的自動問答機器人來實現遠程客戶服務、業務咨詢和業務辦理等，這樣不僅可以使得用戶能夠及時得到滿意的答復，提升用戶的滿意度，而且可以減輕人工服務的壓力，降低企業的運營成本。在2015年雙十一期間，螞蟻金服95%客戶服務已經由智能問答機器人完成，并且實現了自動語音識別。
此外，在銀行網點安放可交互型的機器人來替代大堂經理，對客戶進行語音交流、業務咨詢和辦理等，這樣在一定程度上可以增強銀行服務的科技感、提升客戶體驗，并且減輕工作人員壓力。例如交通銀行推出的機器人“嬌嬌”、民生銀行退出的機器人“ONE”、農業銀行推出的機器人“智慧小達人”等。
2.3 智能投資顧問
智能投資顧問是指根據理財客戶的一些指標如年齡、經濟實力、消費行為、理財需求、風險偏好等，通過機器學習算法以及現代資產組合優化理論來構建標準化的數據模型，并利用網絡平臺和人工智能技術對客戶提供個性化的理財顧問服務。這種智能推薦服務類似于目前電商網站的個性化產品推薦服務，相比于傳統的個人投資顧問，智能投Y顧問更加的可信、客觀和可靠。近年來，國內外從事智能投顧的企業也越來越多，如：德意志銀行推出的機器人投顧“Anlage Finder”、京東金融推出的智投、小金所的機器人投資顧問等。隨著這些歷史數據的不斷增大以及算法模型的不斷完善，智能投顧將會個性化和智能化。
3 結論
隨著互聯網金融平臺和金融科技公司的興起，現如今的金融行業已經廣泛的與人工智能技術相結合，除了上述介紹的三種應用外，人工智能技術還可以用于算法交易、銀行貸款風險分析、客戶分析和聚類、行業景氣程度分析等等。我們有理由相信隨著人工智能技術的不斷提高，必定會給金融行業帶來廣泛而深刻的變革。
參考文獻
[1]楊皓東，江凌，李國俊.國內自然語言處理研究熱點分析―基于共詞分析[J].圖書情報工作，2011，55（10）：112-117.
[2]姚華.支付寶如何利用大數據分析進行交易風險管控[J]. 計算機與網絡，2015，41（19）：49-49.
[3]樊GG，曲雙石.金融產業升級： 從互聯網到人工智能[J].當代金融家，2016（06）：46-48.
[4]張雪飛，李潔清.淺談我國商業銀行的個人理財業務[J].活力，2009（04）：44-44.
第2篇：農業人工智能技術范文
關鍵詞：智能技術；電氣自動化；工程應用
中圖分類號：TM76 文獻標識碼：A
智能技術又被稱為人工智能技術，它融合眾多學科。隨著社會發展，人們對生產力發展水平的要求越來越高。為了滿足社會發展需要，不斷提高社會生產力，但是提高社會生產力最有效的方法就是運用先進科技指導生產。目前，我國人工智能技術已經融入到電氣自動化控制之中，可以幫助企業突破各方面制約。本文主要探討和分析智能技術在電氣自動化領域中的應用。
1 人工智能技術概述
人工智能技術自誕生至今得到非常廣泛的應用，不管是工業化生產現場自動化控制，還是各種實體機器人技術，又或者是智能遙感和診斷方面，都運用了這項技術。由此可見，人工智能技術已經成為各項研究中最活躍的技術之一。
人工智能技術主要通過計算機編程完成各種活動，它可以自動獲取相關信息并辨別，最后再模擬各種活動。隨著社會經濟的發展，我國在人工智能技術方面的研究已經逐漸系統化。人工智能技術不僅可以提高設備的自動化水平，實現更加精準的操作，還能減少人力和物力的投入，進而提高經濟效益，推動各企業智能自動化操作。
人工智能技術有以下3點優勢：
①參數調節更加簡單。人工智能技術與傳統技術相比，其可行性更高，操作更加簡便。相關參數可以根據系統收集到的數據自動調整，大大提高設備的自動化程度。
②受外界因素影響小。在自動化方面，應用人工智能技術不需要特別設置參數，而且對動態參數準確性要求不高。由此可知，人工智能技術操作環境比較簡單，受外界因素影響小。
③人工智能技術精度很高，失誤率低。在操作過程中，人工智能技術是根據計算機編程序操作的，精度很高，能大大提高產品性能。該技術對操作環境和動態模型沒有很高要求，初始參數設置完畢后，基本不會有變動。因為這項技術的抗干擾能力較強，在實際操作時，會大大縮小最終結果與預先設計結果之間的誤差。
2 智能技術在電氣自動化中的應用
2.1 對數據信息的收集與整理功能進行優化
在電氣自動化系統正常運轉的時候進行數據信息的收集與整理是為了實時掌握系統運行的實際情況，假如發現運轉不正常要及時制定相應的應對措施。電氣自動化系統在運轉過程中數據信息都是隨時變化的，從而對數據的收集與整理工作產生重要影響，有時候還會發生數據丟失的問題。通過運用人工智能技術以后，保證了數據信息收集的及時性與穩定性，使得信息更加的安全可靠，從而提升了電氣自動化系統的控制能力，為電氣設備的安全運行提供了重要保障。
2.2 在自動化系統運行中實施監視與報警
電氣自動化系統的運行是依靠編程控制器等自動化裝置來完成的，在運行過程中自動化控制系統的各部分組件都必須依照設計模型與函數計算結果來進行科學的控制，假如系統中存在不合理的地方或是存在問題，則往往會引起自動化系統故障。在引入了人工智能技術之后，能夠實現對系統內各部分元件的實時監測，確保各部分的運行參數都在可控制的范圍之內，一旦發生意外狀況能夠及時報警并快速處理，對發生的故障進行處理，而相關的電氣系統操作人員也可能通過對監測數據的分析對自動化系統進行有效管理。
2.3 對自動化系統的設計進行優化
在使用電氣自動化控制系統的過程中，要經常檢查相關電氣設備。電氣設備運行設計是一項非常煩瑣、復雜的工作，對精準度有非常苛刻要求，它需要設計人員長時間連續工作。但是，設計人員要想在長時間高強度工作中做到“精準”，難度是很高的，而且原有設計方法也不能一次滿足設備對精準度要求，所以，還要在后期進行一系列調試。需要注意的是，很多設計結果都可以提前通過計算機進行分析，這樣就能有效避免系統設計后期調試的復雜性。在電氣自動化控制中，應用智能技術能使設計程序變得很簡單，不僅縮短了設計時間，還減少了人力資源的消耗，大大提高了設計精度。圖1為某智能建筑電氣設備自動化系統管理圖。
2.4 提高了自動化控制的準確度
電氣自動化控制是整個自動化生產中最重要的環節，而在自動化控制過程中，需要運算和分析超大量的數據。智能技術的應用可以通過遺傳算法、模糊算法、非線性函數等計算相關數據，從而提高電氣自動化控制的準確度。而且智能技術的電氣自動化控制也方便調節，能夠很好地抵抗外界干擾。例如，將智能技術中的遺傳算法應用于電氣自動化控制中，可以有效計算設備移動的軌跡、移動曲線的跟蹤和障礙物避開等方面的情況，進而加快控制系統的模型建立速度。對模型空間進行多點計算，制訂多種運行軌跡，能夠使電氣自動化控制獲得更好的效果。
2.5 滿足故障的診斷需求
故障診斷是電氣自動化中非常重要的一個環節，傳統技術對電氣設備的故障診斷是不具備時效性的，診斷時耗費的時間比較長，所需的人力也比較多，這對企業資源是一種極大的浪費。另外，電氣設備的故障是突發性的，傳統技術不能做到實時診斷，有時可能無法及時發現故障，進而造成電氣設備的損壞，最終導致整個電氣系統運行失效，失去了故障診斷對電氣設備可靠性的保證。在故障檢測中，智能技術有很多種，例如神經網絡、專家系統等。這種智能技術在檢測電氣自動化設備時，具有非常高的時效性，能夠實時接收電氣設備的故障信息，并迅速制訂合理的解決方案，調整電氣設備中的故障，完成智能修復。但是，在電氣故障檢測中，智能技術的運用也需要以龐大的數據資源為基礎，再加上智能語言的支持，可以說是利弊并存的。要在一定程度上持續補充和完善智能技術的數據庫資源，進而為電氣自動化設備提供故障檢測技術以及資源支持。
2.6 神經網絡控制技術的應用
神經網絡技術的應用可以實現快速定位，對非初始速度的變化進行科學的控制，其性能方面非常強大。神經網絡系統具備多樣性的特點，能夠實現反向學習算法，在系統運行過程中可以結合各項參數進行工作速度進行合理的調整。現階段智能化的神經網絡系統主要用于對模式的識別與數據的處理上，而效果非常明顯。神經網絡系統的非線性函數預測性能也是非常優秀的，也常常被用于電氣傳動系統的自動化控制系統。除此之外，神經網絡系統的一致性也是其主要特點之一，在自動化控制中無須利用數字模型，而且還具有抵抗噪聲的干擾。
2.7 PLC輔助系統的應用
目前PLC技術在控制領域中應用非常廣泛，可以彌補傳統繼電裝置中存在的不足，在電氣自動化控制中有著非常顯著的優勢。在集控室中主要包括人機接口與PLC兩個部分，雖然現代自動化控制水平較高，但是有些環節依然需要通過人工操作來完成。在引入PLC系統之后，電氣控制方面安全性明顯提高，在幅度的提升了電氣設備的自動化控制水平，更重要的是為電氣系統的運行提供了安全保障。
結語
將智能技術應用于電氣自動化中，可以有效提高電氣自動化的運行效率，降低企業人力成本。隨著我國科技的發展，智能技術也在不斷完善，電氣自動化對人工智能技術的要求也越來越高。所以，要不斷研究智能技術，將智能技術與電氣自動化這兩者進行更好地融合，在一定程度上為我國工業生產創造便利。
參考文獻
[1]牛美英，渠基磊，吳志鵬，等.人工智能在電氣工程自動化中的應用[J].價值工程，2013（23）.
[2]莫家寧.智能化技術在電氣工程自動化控制中的應用探討[J].機電信息，2013（6）.
第3篇：農業人工智能技術范文
一、判斷題(每題2分)
1.智慧社區包含的核心內容是它可以起到一個重要的橋梁作用，通過信息的收集，通過大數據的分析，通過物聯網使服務的提供能夠和需求結合在一起，最終使人們得到更加優質的、更加相對便宜的、更加有效的、更加個性化的服務。
正確
錯誤
2.家庭規模縮小強化了代際支持能力。
正確
錯誤
3.中國的預期壽命排名較低。
正確
錯誤
4.從老齡研究的角度，智慧養老能夠解決根本性的問題。
正確
錯誤
5.社區老年服務集成平臺的預測作用包括準確得知老年人生活的種種需求。
正確
錯誤
6.對于如何高效率、低成本地解決養老問題只針對城市地區而言。
正確
錯誤
7.大數據的價值重在挖掘，而挖掘就是分析。
正確
錯誤
8.大數據在我們日常生活中很少接觸到。
正確
錯誤
9.以大數據應用促進醫藥分離改革，遏制虛高藥價。
正確
錯誤
10.當前世界的四大趨勢包括“經濟全球化”、“全球城市化”、“全球信息化”和“城市工業化”。
正確
錯誤
11.美國在人工智能方面取得了較好的成果。
正確
錯誤
12.《在英國發展人工智能》中提出了：數據、技術、研究、政策上的開放和投入四個方向。
正確
錯誤
13.1956年10月，中國科學院籌建了中科院自動化及遠距離操縱研究所（后更名為中科院自動化所）。
正確
錯誤
14.20世紀80年代初期，錢學森等主張開展人工智能研究，中國的人工智能研究進一步活躍起來。
正確
錯誤
15.人工智能在醫療領域還存在一些問題。
正確
錯誤
16.只要人類搞清楚的問題都容易被機器人所取代。
正確
錯誤
17.醫聯合體發生在基層和專科醫院之間。
正確
錯誤
18.作為影響深遠的顛覆性技術，人工智能可能改變就業結構、沖擊法律與社會倫理、侵犯個人隱私、挑戰國際關系準則等，對企業管理、個人安全、社會穩定乃至全球治理帶來挑戰。
正確
錯誤
19.我國新一代人工智能發展的指導思想和基本原則是要推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合，培育新增長點，形成新動能。
正確
錯誤
20.2016年9月開始，微軟的技術與研發部門和人工智能(AI)研究部門相互分離，各司其職。
正確
錯誤
二、單項選擇(每題2分)
21.醫療健康數據的應用包括：藥物研究、病人行為及其相關數據、（ ）、管理醫療社保基金。
A.臨床研究 B.科學研究 C.涉密研究 D.門診診斷
22.發展網信事業戰略的目標：加強領導、統籌規劃和依靠（ ）緊密協同。
A.產、學、用 B.產、學、研 C.社會分工 D.產、學、研、用
23.基礎技術提供平臺主要是（ ）平臺，這些云平臺為人工智能實現大規模的實時計算提供了計算基礎。
A.云計算 B.互聯網 C.云計算、大數據 D.大數據
24.2017年谷歌無人駕駛汽車可以對不同場景進行學習，如（ ）、城市道路、過橋等。
A.泥濘路 B.平路 C.鄉間小路 D.山路
25.騰訊AI政務基于騰訊微信、QQ等平臺自身連接能力，提供（ ）、智能服務、智能分析和智慧應用等服務。
A.精準推送 B.實名認證 C.智能核身 D.勾勒用戶圖像
26.牢牢把握新一代人工智能發展戰略機遇，堅定不移地把發展人工智能放在提高社會生產力、提升國際競爭力、增強綜合國力、保障國家安全的戰略支撐的（ ）位置。
A.全局核心 B.重點突出 C.關鍵部分 D.戰略中心
27.微軟自然語言計算組成立于 1998年，專長于（ ）、輸入法、問答、社交、文本挖掘等。
A.翻譯 B.收集 C.處理 D.校對
28.2016年5月，美國白宮成立了（ ）和機器學習委員會，協調全美各界在人工智能領域的行動，探討制定人工智能相關政策和法律。
A.人工智能 B.制造 C.無人駕駛 D.I技術
29.歐盟的人腦計劃旨在通過計算機技術模擬大腦，建立一套（ ）的生成、分析、整合、模擬數據的信息通信技術平臺。
A.創新 B.全自動 C.全新的、革命性 D.智能
30.德國“工業4.0”計劃涉及到的機器感知、（ ）、決策以及人機交互等領域。
A.規劃 B.識別 C.應用 D.操作
31.2017年，日本政府制定了人工智能產業化路線圖，計劃分（ ）階段推進利用人工智能技術，大幅提高制造業、物流、醫療和護理行業效率。
A.4個 B.2個 C.5個 D.3個
32.人工智能的發展要素：算法+（ ）+數據。
A.編程 B.數學 C.模擬 D.計算能力
33.國家加大對人工智能關鍵技術研發的支持力度，人工智能已成為我國的戰略（ ）。
A.發展重點 B.中心 C.要素 D.核心
34.百度、騰訊、阿里巴巴、科大訊飛等企業積極布局人工智能領域，搶占產業（ ）。
A.發展制高點 B.發展先機 C.發展 D.發展機遇
35.對人工智能發展態勢的判斷中的新挑戰是指人工智能發展的（ ）帶來新挑戰。
A.不確定性 B.負面影響 C.積極性 D.不穩定性
36.碳云智能成立于2015年10月，希望建立一個健康大數據平臺，運用人工智能技術處理這些數據，幫助人們做（ ）。
A.日常起居 B.健康管理 C.醫療檢查 D.生活管理
37.百度的Apollo（阿波羅）計劃，即百度將向汽車行業及自動駕駛領域的合作伙伴提供一個開放、完整、安全的軟件平臺，幫助他們結合車輛和硬件系統，快速搭建一套屬于自己的完整的（ ）系統。
A.自動駕駛 B.自動操作 C.智能駕駛 D.無人駕駛
38.我國新一代人工智能發展的總體部署中構建一個體系是指構建（ ）的人工智能科技創新體系。
A.對外開放 B.互惠互利 C.合作共贏 D.開放協同
39.互聯網醫院要依托于（ ）建設。
A.現有實體 B.信息共享 C.互聯網 D.分級診療
40.《打造智慧社區，優化居家養老（下）》認為，發展智慧養老服務可以帶動我國哪些經濟領域的發展（ ）。
A.制造業 B.服務業 C.娛樂業 D.農業
三、多項選擇(每題2分)
41.人工智能的智能硬件其交互方式出現（ ）直接交互。
A.手勢 B.語音 C.體感 D.眼神
42.人工智能能夠對（ ）的安全進行防護。
A.個人 B.醫療 C.金融 D.城市
43.（ ）的融合創新是智能安防發展的重要切入點。
A.人工智能 B.體感 C.音頻 D.視頻
44.人工智能產業體系的融合產業有（ ）。
A.智能金融 B.智能客服 C.自動駕駛汽車 D.智能制造
45.人工智能應用類企業的切入領域有（ ）。
A.機器人 B.智能家居 C.教育培訓 D.醫療設備
46.廣泛開展人工智能科普活動，做到（ ）。
A.支持開展形式多樣的人工智能科普活動
B.鼓勵科學家參與人工智能科普
C.建設和完善人工智能科普基礎設施
D.支持開展人工智能競賽
47.智慧社區的淵源包括（ ）。
A.原始社會 B.工業社會 C.農業社會 D.信息化社會
48.智慧社區的三級指標包括（ ）。
A.保障體系 B.便民服務 C.社區治理與公共服務 D.主題社區
49.中國人口老齡化面對的挑戰有（ ）。
A.人口流動頻繁，家庭養老能力不足
B.代際關系變化，老年居住空巢增加
C.預期壽命延長，照料需求壓力加大
D.家庭規模縮小，代際支持能力弱化
第4篇：農業人工智能技術范文
人類將在與機器的共生共存中，開啟一個新的時代？
近年來，人工智能已經從科學的神壇走入了經濟的大潮，成為了各大公司爭相競逐的新戰場。
在中國，BAT紛紛在人工智能領域布局：李彥宏聲稱“互聯網的未來在于人工智能”，百度的百度大腦、無人駕駛汽車初具規模；騰訊發揮微信、QQ的強大優勢，在語音識別、圖像識別、人臉支付領域發力；阿里巴巴則以阿里云為基礎，將人工智能的基礎――數據生態系統做大。而國外的谷歌、微軟、FACEBOOK、IBM等巨頭，也在人工智能領域全力推進，從當年IBM的深藍到今天的阿爾法狗，僅僅是巨頭們在人工智能領域嘗試的冰山一角。 什么是人工智能
盡管隨著人機大戰，人工智能已經成為了一個耳熟能詳的熱詞，但究竟什么是人工智能，卻在行業內都難以有一個確定的定義。其實簡單地說人工智能就是對人的意識、思維過程的模擬，但之所以人工智能的定義難以確認，關鍵在于對“智能”的定義難以確認，在人工智能領域經常有一句話說：我們連人的智能是什么都不知道，何談人工智能？因此目前大家普遍認可的還是由約翰?麥卡錫（John Mccarthy）在1956年的達特矛斯會議（Dartmouth Comference）上提出的：人工智能就是要讓機器的行為看起來就像是人所表現出的智能行為一樣。簡單地說，如果說機器人是要在完成人類四肢的工作，那么人工智能則是要完成人類大腦的工作。
人工智能為什么這么火
其實人工智能早在60年前就被正式提出，幾十年來也一直在飛速發展，但似乎在過去的日子，普通人更多地是通過《終結者》、《我，機器人》等科幻電影了解到人工智能，但為什么今天人工智能突然成為了大家關注的焦點呢？來自微軟研究院的芮勇認為，除了這些年所謂算法的演進和提升外，幾個物質方面因素的發展也將人工智能的應用成為了可能。首先在于背后計算能力的飛速發展。人工智能背后需要有強大的計算能力的支撐，我們看到是阿爾法狗擊敗了李世石，其實阿爾法狗只是一個程序，在背后則是強大的超級計算機的運算。據中國最大的超級計算機制造者――浪潮公司的科學家劉軍介紹，目前，超級計算機的性能發展迅速，一臺超級計算機已經能夠達到一百萬臺電腦的運算能力，因此，在計算能力上將人工智能需要的超級運算成為可能。其次，人工智能需要對海量的數據進行分析，就必須擁有海量的數據，而幾十年的互聯網的發展，讓人類社會中海量數據的產生于收集成為了可能。第三，4G技術的普及，讓數據隨時隨地的鏈接已經成為常態，也讓大量數據的傳輸成為可能，使用場景的便利化，給人工智能走進日常生活提供了多種可能。如果說人工智能原來是一粒種子，但陽光、溫度、濕度等外在條件還未具備，因此一直蟄伏在科學家的研究室里，那么今天，正是人工智能即將破土而出的時刻。
既然人工智能時代已經到來，那么無論是科學層面、經濟層面，還是我們生活中的人工智能三大猜想就無可回避地出現在我們的面前，讓我們看看中外人工智能專家將給出什么樣的答案。 人工智能是否會比人聰明？
在硅谷的美國宇航局艾姆士研究中心，有一所一出生就聲名顯赫的大學―“奇點大學”。其校長雷?庫茲韋爾認為，伴隨生物基因、納米、機器人技術幾何級的加速度發展，2045年左右，人工智能將來到一個“奇點”，跨越這個臨界點，人工智能將超越人類智慧，人們需要重新審視自己與機器的關系。人類將在與機器的共生共存中，開啟一個新的時代。那么，人工智能真的將比人類聰明嗎？
對于這個問題，科大訊飛董事長劉慶峰堅決認為，人工智能一定能夠超越人類，因為通過互聯網萬物互聯，可以把所有人類的智慧匯聚到后臺，通過深度神經網絡來展現，所以人工智能到時候不是跟單個人比，它是把所有人的智慧匯聚在后臺，來跟單個人比，所以它在絕大部分場合下會表現得比人類更聰明。微軟亞洲研究院院長洪小文則認為人工智能在大多數情況下比人類更具有能力，但它仍舊無法與人類的智能相比，因為，人類最可貴的能力在于創造力，而這一點上人工智能無法與人類抗衡。被稱為中國人工智能布道者的搜狗創始人王小川指出，原來我們都認為人工智能缺乏創造力，但現在人工智能的發展已經否定了這一點。拿阿爾法狗在人機大戰中的表現來看，它的很多招法都是傳統圍棋理論所難以接受，對人類棋手而言匪夷所思的。因為以前是人類告訴機器方法該怎么做，到阿爾法狗的時候，人類開始不用告訴計算機方法，只告訴人工智能目標：就是要贏，這個方法和答案讓它自己找。但即便如此，也不能認為機器能夠比人聰明，因為必須要人類為人工智能設立一個目標，它才能夠產生后面的學習。
所以對于人工智能而言，可以在很多時候輕松擊敗人類，但它仍受到兩方面的限制，第一條是它只能從人類已有的各種各樣的行為和判斷的數據中去學習，創造不了人類沒有經歷過的全新的方向。第二是機器設計不了規則，必須由人來設立規則或者說是算法。 人工智能是否會取代人類？
當機器有了智能，自然而然就會讓人們想到他與人類的關系，所以在《終結者》中出現了“審判日之戰”，在《黑客帝國》中出現了人與MATRIX（矩陣）的對決，而科幻作家阿西莫夫則防患于未然地提出了“機器人三定律”，那么，人工智能的發展真的會取代人類嗎？
小I機器人的創造者袁輝對此持悲觀態度，他認為整個目前人類文明是在走向一個下滑的階段，所以在這種階段下面，人類最后會被終結，這可能是一個時間的問題。從本質上說，這是人類自己的問題，人類創造了人工智能這樣的一個物種，這個物種與人類是和諧共存還是競爭，完全取決于人類的發展。而搜狗董事長王小川則預測當人類面對人工智能的時候，會與人工智能共同進化，人工智能將最終會成為人類的一部分，人工智能既會幫助人類，也會約束人類，二者將是一種合體的關系，最終人會變成新人類，會進化成新的物種。
科大訊飛董事長劉慶峰承認因為人工智能可以在后臺匯聚人類的各種智慧，所以在很多的復雜的活動中可以超越人類，但是最終是被人類所管理和控制的。因為機器沒法自己設定規則，所以它一定是在人類定的大規則下來為人類服務的。最后人和機器會相互耦合在一起，推動整個世界的進程。
其實，在人類發展的進程當中，每一個新技術的出現總會伴隨著爭議、誤解甚至是擔憂或者是恐懼，在十九世紀工業革命的時候，英國的產業工人擔心機器搶了自己的工作，于是紛紛去燒機器、毀機器；兩百年前，在美國大約70%的人口都是農業人口，而大型機器和生產線出現后，幾乎搶奪了所有的農業人口的工作。但現在美國只有1%的農業人口，而那69%的人并沒有因此而失去他們的生活或者是工作，反而在機器創造的更多的新領域創造了新的工作，尋找到了新的生活。相比那個時候，人類進化了，因此人類就是在不斷認知自我的過程當中，去擁抱越來越美好的新生活。 人機大PK
盡管有預言人工智能將逐漸地接管人類的種種職業，但那畢竟是未來，現在，人工智能在一些常見的領域到底達到了什么樣的水準？讓我們看看人機在幾個職業上的PK。
項目：語音識別
規則：由人工智能和人類速錄師同時聽一段聲音，并將其轉化為漢字，看誰的準確率高。
結果：
1、速度：雙方速度幾乎一樣，都是在語音播放的同時完成了錄入。
2、準確率：準確率都達到99%以上。
應用場景：目前，語音技術主要應用領域是：導航和音響系統、智能可穿戴設備、制造業、智能家居、電信領域、醫療領域、教育等領域。預計在2017年以前，全球語音識別市場將達到1330億美元。
視角延伸
1、在嘈雜的環境，多人對話的情況下，人工智能尚缺乏足夠的辨別能力。
2、對于方言，人工智能的準確率明顯降低，需要專門的數據庫予以支撐。
3、人工智能的語音識別已經拓展到多種語言，已經初步達成了實時翻譯功能。
4、在未來萬物互聯時代，語音識別將成為人機對話、打通各個平臺的接口。
項目：駕駛
規則：無人駕駛汽車在高峰期于北京東三環行駛，看行駛的平穩度與安全性；無人駕駛汽車在專業賽車場進行18米S彎繞樁跑，就是賽車手考賽車水平的時候，會有這一段考試，從頭到尾如果是人駕駛一般要14分鐘，用智能機器人可以做到13分鐘多一點，就是說比賽車手還少一點時間。
結果：
1、實地無人駕駛順利完成，放置于車頂的打火機，硬幣等物件沒有掉落。
2、專業賽車場進行的18米S彎繞樁跑，人駕駛一般要14分鐘，人工智能可以做到13分鐘。
應用場景：當前，世界大型汽車制造商都在致力研究無人駕駛汽車技術。該技術在減少擁堵和安全隱患等方面大有作為。根據業內預測到2020年，無人駕駛汽車市場將達到6億美元。
視角延伸
1、人工智能還不能處理很多復雜的情況，在技術上仍然具有很大挑戰。
2、無人駕駛的目標第一是解決因為人為的因素造成的安全性；其次能夠將人類從駕駛的煩瑣中解脫出來。
3、專家預測，未來五年無人駕駛的發展方向將是“增強駕駛”，即汽車同時具有人類駕駛與無人駕駛功能并存，人與車的關系就如同當年人與馬的關系一樣。
4、無人駕駛設備能否小型化將成為無人駕駛能否走向應用的一大門檻。
項目：圖像識別
規則：由人工智能和人類同時識別三張明星在不同化妝、衣物時的圖像，看誰能準確地認出；同時識別三種長得相似的普通人的照片，看是否能夠辨認出這是否是同一個人。
結果：
第一次辨認結果人工智能勝過了人類。
第二次因為有一張圖片面部有頭發遮擋，人工智能表示無法識別。
應用場景：目前，圖象識別技術主要應用在：導航、遙感圖象識別、天氣預報、環境檢測、通信、軍事和公安刑偵、臨床診斷和病理研究等領域。
視角延伸
1、使用圖像識別技術，在大量攝像頭拍攝的畫面中無論要找罪犯還是要找失蹤的人口，效率將會比人類識別高出很多。
2、跟人臉識別和語音識別相結合起來，將極大地提高對個人身份的辨識度，在金融支付領域具有廣闊前景。
3、圖像識別將進一步發展成表情識別，可以在第一時間感知人類情緒，并采取相應措施。如在駕駛中如果智能攝像頭能夠感知司機情緒不穩定，可以提前采取措施，減少事故發生可能性。 觀點大碰撞
對于人工智能，過去很多人定義過，它要有比較高的自感知能力、自主決策和控制能力、對安全和意外的自動預警和防范處理能力等，它要能在較少人為干預的條件下完成工作和服務。但要強調的是未來人工智能跟過去不同的地方，未來的人工智能一定是終端跟云端協同創新實現的智能控制與服務的。有了網絡以后，人工智能就不僅是靠機器內的軟件硬件系統來操縱，還可以在使用終端和云端之間實施交互協同來實現，它的水平和能力會遠遠超過歷史上單部機器的智能行為。其實阿爾法狗也有很多東西是在云端計算，而不在終端。所以這是一個未來的方向。
人工智能技術可應用的領域是非常廣泛的，可以說是無處不在。它可以應用在生產制造業，還可以應用在各種服務領域。比如金融服務、醫療服務等都可以用人工智能技術；學習方面，也可以用來提升學習效率；還有農業領域，可以借助人工智能技術判斷施什么樣的肥料、怎么樣防治病蟲害等，快到收獲季節還可以通過人工智能技術預測預判市場銷售，這對農產品的行銷也都會有大的幫助。
“中國制造2025”提出創新驅動、質量為先、綠色發展、結構優化、人才為本，智能制造是核心。制造經歷過不同的時代，第一次工業革命以后是機械制造時代；第二次工業革命以后是機電結合了起來；后工業階段，上世紀80年代以后又加了電子、機械電子一體化；而信息網絡出現以后，現在和未來的制造是網絡智能的時代的網絡協同智能制造，制造過程、運行服務過程都將數字化、網絡化、智能化，這是制造業發展的方向和技術創新的核心。
鄔賀銓：中國在人工智能應用方面走得很快
人工智能研究的起步，一般被認為是在20世紀50年代，那時候中國還沒有開始研究。不過，人工智能在前50年里還停留在科學家的圈子里，沒有走向應用。這些年中國人工智能的研究跟其他新生領域的研究一樣，取得一些好的成果，但是總體上與國外還是有差距的，在一些有影響的文章發表、人工智能原創的技術，包括支撐人工智能的產業等方面我們還有差距。
不過，應該說中國的人工智能在個別領域做的還是很不錯的。比如說，科大訊飛在中文的語音識別上是領先的，百度、阿里、騰訊也在關注人工智能，不但自己在培養專家，也從海外引入一些高端人才，努力縮短我們與國外的差距。
中國機器人也做的不錯，嚴格來說，我們機器人是廣義的機器人，傳統講的機器人是工業機器人。我們的機器人產品以面向社會消費應用為主，產能產量已經占到世界較大市場。沈陽自動化所和新松機器人等公司從事機器人研究很長時間了，他們在做工業的機器人，也取得了不少的成績和應用。但是在大型生產線上，目前應用的工業機器人還是以國外產品為主。
中國在無人駕駛車的應用方面跟美國相比也不會差距很遠。現在百度的無人駕駛車，按照現在的水平也有望在未來的一兩年內應用了。不過，無人駕駛需要很多技術，而現在國產車內的車載電子系統還是進口的，如果說不能在汽車總線上突破，我們的無人駕駛車在核心技術上還是有不少差距。
總體來說，在人工智能的應用上中國走得很快，展望未來不僅會縮小與國際的差距，也會走在前面。中國正處于經濟發展方式轉變和兩化融合的重要階段，需要大量的生產自動化手段，中國的人工智能的市場非常大。
張潼：人工智能的核心技術就是讓機器學習
現在企業界很多研究院，包括阿里、騰訊、滴滴、360等關心的都是機器學習的核心能力。總體來講，一個是大數據，另外一個是對于大數據處理和加工的能力。把一個原材料變成你真正所需要的系統或者產品，這是它的能力。從機器學習的技術來講，如何實現規模更大、創新還有實時更新的效果，這一系列的技術能力使得所有公司都非常感興趣。
總體來講，數據處理的核心能力就是機器學習能力，還有高性能計算。處理大數據也要有計算平臺，最后是一系列應用，包括廣告、無人車，包括其他行業的探索。
此外，現在的醫療有各個環節，其中一個環節和互聯網緊密相連，當病人患病的時候，去醫院之前往往會自己看看是什么毛病，會有自我診斷或者自我詢查信息的過程，但是百度搜索信息不太足夠，因為只能找到相關網頁，并不直接相關。其他的一系列互聯網公司也會有這樣的平臺去幫助查詢者對接，像對接醫生和對接專業的知識一樣。
從我們的角度來講，實際上可以利用人工智能的能力去做這種系統，這種系統有幾個形式，比如說病人會用口語化的形式表達，醫生比較專業，病人不知道很多專業名詞。如何把口語化和專業知識對接需要設定自然語言的病癥，這也是病人希望交流的形式。
從機器智能角度上要有交互、引導以及對話，另外還要把信息綜合起來，這樣會有更好的理解。如互聯網+零售業，百度怎么和零售業相結合，這是研究院思考的問題。如果打通線上線下，就知道這些客戶線上的行為和喜好，以幫助線下的商家找新客戶。而利用機器學習建模技術把這些人的喜好或者類別分列出來。
如何理解大數據和人工智能的關系，大數據是它的源泉。世界上很多國家很重視收集數據的能力，因此也使得它在下一階段將有大大提升。此外還有機器學習，AlphaGO、無人機就是例子，它的核心技術就是智能化，下一個十年也將會有更加細致的發展。人工智能會促進一系列的新技術成為可能，這種可能會推出新的產業。
Jim Lawton：機器人需要更加智能化
長時間以來，機器人只能在不變的工作環境下工作。我們需要為機器人定制適合的工作環境，這個安排在一些工廠行得通，但是大部分工廠的工作環境不一定能配合。
我們通過編程讓機器人執行一些任務，機器人會按照設定好的程序工作，但這不是智能機器人。更加智能的機器人是這個行業重要的突破和創新。我們現在擁有更優秀的機器人――能夠在不完美的環境下工作。操作任務自動化進程不斷地在創新。此外，隨著機器自主學習及深度學習等人工智能的進步，認知任務的變化也是日新月異。
人機協作將主要在兩個方面發生變化。一方面，以往我們需要請專家為機器人編程，然后執行任務。現在則通過演示來培訓機器人。在未來，人類員工將“告訴”機器人去做什么，機器人只需要“看”著去學，從人類那里學習，也可以從另一臺機器人那里學習。另一方面，我們深信只有人類能自主工作。制造業的新趨勢是結合傳達實時遙測數據的機器人和能累積結構化和半結構化數據的軟件數據平臺，然后供人類理解及詮釋信息、并且做出明智的決定以提升工作流程，促進持續創新。
因此來說，人類和機器人將并肩工作，共同解決問題，提升工作流程，并能一起處理更多的任務。操作任務和認知技術自動化相結合是制造業創新時代的必然趨勢。
SEARI在去年11月成為Rethink Robotics在華首家分銷合作伙伴。協作機器人是Rethink Robotics的核心優勢，Rethink Robotics通過其智能協作型的機器人Baxter和Sawyer，可完成目前90%傳統自動化方案不能完成的工作，從而不斷革新制造業的生產方式。
協作機器人和傳統的工業機器人有很大的區別。傳統機器人對精準定位、速度、精度、剛性等方面有硬性要求，相對而言，易用性、操作靈活性及安全性正是協作機器人的優勢，國內很多企業對兩者的比較已經有一定的了解。
在過去幾個月，我們的銷售團隊已經走訪一百多家企業，向它們推廣Rethink Robotics的方案，獲得非常好的反響。但協作機器人真正進入中國市場還需要有一個磨合的過程，現在不少國內制造業的工廠都是幾年前、甚至十多年前建好的，當時的廠房設計是按照人手操作的思路來設計的，完全沒有把機器人的元素考慮在內。
第5篇：農業人工智能技術范文
美歐人腦研究計劃搶占人工智能制高點
2013年，美國和歐盟先后宣布啟動人腦研究計劃，成為人類科技領域的重大事件。2013年1月，歐盟委員會宣布，“人腦工程項目”被選入歐盟“未來新興旗艦技術項目”，作為歐盟第七框架科研計劃中信息通信技術研究子計劃的一部分，通過打造基于信息通信技術的綜合性研究平臺，繪制詳細的人腦模型，促進人工智能、機器人和神經形態計算系統的發展。2013年4月，美國總統奧巴馬正式宣布了“運用先進創新型神經技術的大腦研究計劃”，由美國國家衛生研究院、國防高級研究計劃局及國家科學基金會等單位組織實施。
美歐人腦研究計劃涉及各種交叉學科，主要內容包括，一是模擬人腦體系結構和信息系統，開發出“神經學計算系統”、“神經學機器人”等新型信息計算科學平臺；二是使用某種超級計算機中功能強大的多層模擬系統，繪制出人腦工作的復雜神經回路圖像和模擬網絡；三是探索神經網絡如何存儲、處理信息，以機器模擬方式建立針對環境和外部事物的超級洞察力。
美歐人腦研究計劃不僅將使美歐等國占據人類科研活動的戰略制高點，而且將對信息技術、產業和經濟帶來革命性的意義。一是可能催生顛覆性的生物計算產品，模擬人腦構建出基于自然語言交互、遺傳同程算法等技術的生物形態計算產品。二是可能催生顛覆性的網絡產業，基于生物智能神經學技術的協議、標準和設備，從而引起整個網絡架構和聯網模式的徹底變革。三是可能催生信息化發展領域產生革命性的變化，新型生物形態計算產品將在工業、農業、保健、醫療、商業、節能環保等領域獲得廣泛深入的應用，推動數字制造技術、互聯網技術和再生能源技術的重大創新與融合，使得信息化發展領域產生革命性的變化。四是推動國民經濟產生新的增長極限，人腦研究計劃在經濟領域將增加就業，改善全球幾十億人民的生活狀況，從而成為美國經濟增長的新型極限。
國際競爭日趨激烈，我國應加快人工智能發展
國際人工智能競爭日趨激烈，我國面臨不進則退、緩進亦退的局面。國內互聯網企業在數據、應用等方面的規模優勢，以及國內快速發展的互聯網基礎設施將為我國推進人工智能創新發展奠定基礎。與此同時，深度學習、人腦模擬等人工智能技術新賽場將為我國實現新技術突破帶來機遇。
盡管我國在人工智能領域面臨重大的發展機遇，但應深刻認識到，人工智能創新發展需要以堅實的理論研究、強大的技術能力以及雄厚的產業基礎作為支撐，在上述方面我國與發達國家還存在一定差距，存在頂層設計和統籌規劃力度不足、前沿創新能力不強、基礎積累薄弱、應用深度受限、公共服務平臺建設不足等問題。我國要認清發展以人工智能為代表的新技術新領域的緊迫形勢，從頂層建立人工智能的國家發展戰略，促進人工智能技術創新、促進人工智能在各行業各領域的融合應用。
我國發展人工智能的總體目標與重點任務
我國將依托互聯網平臺提供人工智能公共創新服務，加快人工智能核心技術突破，促進人工智能在各行業各領域的推廣應用，培育若干引領全球人工智能發展的骨干企業和創新團隊，形成創新活躍、開放合作、協同發展的產業生態。圍繞“發展產業、創新應用、提升水平”，我國在《關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》中明確提出了以下三方面重點任務：一是培育發展人工智能新興產業，二是推進重點領域智能產品創新，三是提升終端產品智能化水平。
——培育發展人工智能新興產業
一是建設支撐超大規模深度學習的新型計算集群，構建包括語音、圖像、視頻、地圖等數據的海量訓練資源庫，加強人工智能基礎資源和公共服務等創新平臺建設。百度、騰訊、中科院自動化所、清華大學等均已開展深度學習理論、算法、建模、應用等方面的研究，整體上與國外頂尖水平相接近，少數領域已經趕上國際領先水平。
二是進一步推進計算機視覺、智能語音處理、生物特征識別、自然語言理解、智能決策控制以及新型人機交互等關鍵技術的研發和產業化，推動人工智能在智能產品、工業制造等領域的規模商用，為產業智能化升級夯實基礎。百度利用自身的技術優勢，加快深度學習等人工智能技術創新，并積極布局無人駕駛汽車、智能機器人等尖端項目的研發。
——推進重點領域智能產品創新
一是鼓勵傳統家居企業與互聯網企業開展集成創新，不斷提升家居產品的智能化水平和服務能力，創造新的消費市場空間。海爾智慧生活生態圈，以開放平臺的模式來制造互聯網家電，將電視、冰箱等產品變成智能終端，向用戶提供消費提醒、生活信息、食品監控以及健康咨詢等多種服務。
二是推動汽車企業與互聯網企業設立跨界交叉的創新平臺，加快智能輔助駕駛、復雜環境感知、車載智能設備等技術產品的研發與應用。上汽集團與阿里巴巴開展戰略合作，投資10億元建立“互聯網汽車基金”，共同推進“互聯網汽車”的開發和運營平臺建設，促進汽車行業的跨界創新和轉型發展。蘇州智華汽車電子有限公司與清華大學合作研發車道偏離、前撞預警和全景泊車輔助等無人駕駛輔助系統，并已經在廈門金龍、鄭州宇通、鄭州交運集團，以及長安汽車、東風日產等市場實現量產商用。
三是支持安防企業與互聯網企業開展合作，發展和推廣圖像精準識別等大數據分析技術，提升安防產品的智能化服務水平。海康威視與百度、阿里巴巴、騰訊、京東、樂視等互聯網公司合作打造智能安防體系，涉及硬件定制、雙品牌合作、智能硬件對接和云平臺對接等。
——提升終端產品智能化水平
一是著力做大高端移動智能終端產品和服務的市場規模，提高移動智能終端核心技術研發及產業化能力。華為相繼推出Mate系列和Ascend P系列產品，聚焦全球市場，通過高端品牌獨立運營提升終端銷量，2014年華為智能手機全球出貨量為7500萬部。
第6篇：農業人工智能技術范文
關鍵詞：互聯網；人工智能；客戶信息
一、人工智能及作用（技術）
管理信息系統中的三大要素：信息、技術和人。龐大的信息通過被識別、篩選過濾得到人們所需信息，然后被收集起來發揮其作用，人們利用更精確的信息做出更有效的決策，并改進當前的落后技術，創造更高效快捷實用的技術。而這些技術能夠更好的被人們利用起來從而服務于人。
圖1 管理信息系統三要素關系
人工智能（AI）是計算機科學的一個分支。它是研究運用計算機模仿人類的各種行為如推理、證明、識別、理解、設計、學習、思考、規劃以及問題求解等的技術和軟件，用以解決需要人類專家才能處理的復雜問題，如診斷、預測、分類等。企業中使用最廣泛的人工智能系統主要有四個類別：專家系統、神經網絡、遺傳算法和智能。
專家系統（ES）作為人工智能中的一個重要分支，在財務管理、醫藥、生產等一些特定領域發揮了巨大作用。專家系統是一種智能的計算機程序，能夠獲取企業的專業知識，以便運用知識和推理能力解決問題。專家系統通常由知識庫及其管理系統、綜合數據庫、知識獲取機制、推理機、解釋器和人機交互界面六部分組成。
圖2 專家系統基本結構
神經網絡即人工神經網絡（ANN）是模擬人類分辨事物的能力，可以發現和辨別模式的人工智能系統，并且它不需要預先設定得出結論的步驟。神經網絡具有自適應和自學習的特點。神經網絡應用廣泛，主要方向有：識別、預測、分類等，用于字跡識別、語音識別、圖像識別、財務預測、疾病研究、檢測與評估。由于神經網絡可以從大量的信息中發現模式，因此又常被稱為預測系統。
遺傳算法（GA）從字面上看，“遺傳”二字就可以表達出該系統的重點，它是通過模擬生物進化過程中自然選擇和適者生存規律等遺傳機理從而產生一個問題的逐步改進的解決方案。遺傳算法已經成功的被應用于銷售、管理、設計、工業等領域，解決了很多問題。遺傳算法應用了三種進化概念：選擇、交叉、變異。選擇即優勝劣汰，優先考慮較好的結果；交叉是產生新個體的主要方法，將幾個好的結果組合在一起期望其產生更好結果；變異是產生新個體的輔助方法，隨機組合然后評估結果的好壞。
智能（IA）又稱為智能體，是在用戶沒有明確具體要求的情況下，根據用戶需求代替人或輔助人來執行各種復雜的工作的軟件。其特點是智能性、主動型、協作適應性。智能在許多領域起著重要的作用，如電子商務、信息服務、教育娛樂等。
二、人工智能的應用
1.專家系統判別目標客戶群
互聯網時代，用戶需求更加細分，市場應該更關注和滿足用戶的個性化，那就要從收集客戶信息入手，首先得了解目標客戶才能掌握市場。那么，專家系統可以幫我們判斷客戶群體，也就是解決為誰生產產品以及生產的產品是為誰所需的問題。專家系統利用其處理大量信息且能匯集來自各種渠道的信息和推理能力解決診斷、指令性問題，對客戶群體進行識別，合理判斷出目標客戶群，才能為客戶提供更好的產品。例如寶潔公司根據對用戶群體細致的細分，發展到現在一共擁有五大洗發水系列品牌。海飛絲主打去屑，飄柔洗護二合一，潘婷維他命配方滋養修復，沙宣領導專業創新，伊卡璐草本環保清新自然。利用專家系統，通過對客戶數據的分析，針對不同需求可以向客戶推薦相應洗發水從而提高銷量。從產品出發尋找客戶，就是要求根據產品自身特性，在調查分析同類產品市場需求的基礎上，應用專家系統篩選和鎖定產品銷售的目標客戶群體，解決好“賣給誰”的問題。
2.神經網絡做預測
企業每天都會收集到大量信息，要使得信息發揮其價值作用，接下來使用神經網絡的發現和預測功能就可以從大量客戶信息中進行分析并預測產品的銷量和盈虧，包括各種商品的銷售情況、庫存、商品結構、資金占用比、客人數等多個角度進行詳細的統計分析與預測。美國第二大零售店塔吉特，給每位前來購物消費的顧客一個編號，每個編號里記錄該顧客的所有個人信息，包括個人信息：聯系方式、住址、郵箱等；消費信息：購物偏好、購物頻率等。塔吉特擁有一套數據預測系統即神經網絡系統，它通過對消費者的消費習慣進行多次的測試和大量綜合數據分析得出結論。根據這些結論我們可以得到很多有用的信息，如：明年某產品的預期進貨量、預期收益和對資金的運作規劃等。
3.遺傳算法優化服務
遺傳算法系統當然必不可少，它可以優化整個系統并為客戶提供更好的服務。塔吉特根據顧客一段時間內的消費記錄，利用專家系統識別消費群體，利用神經網絡系統進行數據分析，將顧客購買的物品分類并考察購買頻率，找到內在需求數據，進一步判斷消費者的身份。這時我們需要遺傳算法這個優化系統根據這些數據得出一些可以用來組合營銷的產品，例如我們熟知的啤酒和尿布、煙和酒、玩具和學習用品等。通過遺傳算法決策者可以適時調整商品結構，增加了商品的競爭力，使商品結構與配置趨于更優化合理的狀態。遺傳算法就可以用于解決組合優化問題、調度問題以及物流配送問題。沃爾瑪的送貨車隊可以說是全美最大的，車隊采用電腦進行車輛調度，遺傳算法可以為其提供最優化的合理路線，并通過全球衛星定位系統對車輛進行定位跟蹤，確保送貨的可靠性和及時性。
4.智能挖掘推廣
智能更能發揮出錦上添花的作用，智能可以用來進行目標客戶的銷售推廣。在判斷出消費者身份后，進而可以用廣告、贈送優惠券、發郵件或信息提醒告知顧客近期的優惠活動，其中智能系統發揮了巨大作用。塔吉特超市中曾出現過這樣一件事：一位男子怒以為超市給他17歲的女兒嬰兒尿片的優惠券是個大烏龍，但超市的神經網絡預測系統通過購物數據分析出她的女兒在一段時間內的消費情況，包括購買的物品類別和購買頻率得出結論他的女兒是一位準媽媽，這才贈送了優惠券。智能中的信息在其中無疑很重要，最知名的信息是采購者，又稱為購物機器人，它是位于網上的智能，可以幫助顧客盡快找到所需產品和服務。亞馬遜就利用這種智能技術根據消費者的消費情況在你瀏覽商品時就為你推薦你可能喜歡的商品，就像我們在用音樂播放器播放音樂時會有一個選項叫“猜你喜歡”為你推薦你可能喜歡的歌曲。網站通過將空間出售給別的商家進行商品銷售或者以點擊次數收費也就是為網頁鏈接站點付費。
三、總結
一個企業的利潤=收入-成本，從戰略的角度看，我們將收入看作線上部分，將成本看作線下部分。利用人工智能技術營銷客戶就是增加線上部分即增加收入來獲得更大的利潤，增加線上的方法還有推出新產品、提供增值服務及互補性產品等，減少線下部分可以采取優化生產流程、降低運輸和人力成本等方法，當然線上線下兩者結合對于利潤的增加效果更突出。
總體上利用各種人工智能技術建立新型客戶關系管理系統，首先先了解消費者，其次為其推薦商品并滿足其需求，最后挖掘顧客的潛在需求。實現銷售自動化，建立起完善的客戶服務及支持系統，準確的分析市場營銷活動。利用人工智能技術建立競爭優勢，如顧客忠誠計劃：使顧客成為店家的會員，辦理會員卡或者積分卡，有些商家則以顧客的手機號碼作為積分號或者會員號使會員機制更加簡便易記，用好的服務和產品讓顧客成為最好的產品宣傳者，變成產品的粉絲，就像我們熟知的蘋果商品的“果粉”、小米商品的“米粉”一樣。讓消費者為產品代言，必須要做到的就是與時俱進，利用起身邊的科技產品先進系統，完善優化自己的客戶管理系統。人工智能不僅僅是人工智能，它能做到的還有很多很多。總之，信息為人們所收集創造出更先進的技術，技術又被人們應用起來收集更有用的信息為人們所服務。
參考文獻：
[1]胡勤.人工智能概述[J].電腦知識與技術，2010（5）.
[2]Stephen Haag.建援，譯.信息時代的管理信息系統[M].嚴機械工業出版社，2011.
[3]楊峰，邵培基.面向零售業的商務智能系統的應用[J].西安郵電學院學報，2009（3）.
[4]高新亞，郭清.淺談網絡營銷中的客戶信息管理[J].當代經濟，2007（12）
第7篇：農業人工智能技術范文
關鍵詞 工業強省 智能化 發展方向 突破點
中圖分類號：TP18文獻標識碼：A
Intellectualization Development of Powerful
Province Depending on Industry in Guizhou
WU Maonian
(School of Science, Guizhou University, Guiyang, Guizhou 550025)
AbstractThe paper first discusses the position and function of intellectualization development of powerful Guizhou province depending on industry. Secondly, it proposes some breakthroughs and methods in intellectualization development of powerful province depending on industry.
Key wordspowerful province depending on industry; intellectualization; the direction of development; breakthrough
為了應對金融危機和保持經濟增長，國務院提出了行業振興規劃，國務院先后確立并通過了鋼鐵、汽車、紡織、裝備制造、船舶工業、輕工業、石化產、電子信息業、有色金屬和物流業十個行業振興規劃。經過幾年的初步發展已經初顯行業振興帶來的各種好處。2010年貴州省領導經過仔細調研，提出了工業強省戰略，隨后確立了貴州工業的十大振興計劃。它們是電力、煤炭、化工、裝備制造、有色、建材、煙酒、鋼鐵、高新技術、民族制藥和特色食品十大振興產業。振興計劃明確提出以產業振興為目標，以增強創新能力為核心，加強統籌部署，凝煉共性關鍵技術，集中力量加快推進。為了更好的發揮科學技術在工業強省中的地位和作用，貴州省科技廳在在2011年初啟動了，《貴州省科技支撐工業十大產業振興實施方案(2011-2015年)》①。實施方案明確，加快科技重大項目的實施與科技創新成果的推廣應用，支撐貴州省重點產業振興；發展高新技術產業，改造和提升傳統產業，推動產業結構的調整和升級，培育新興產業，創造新的市場需求和經濟增長點；加強企業技術創新能力建設，加快建立以企業為主體、產學研用緊密結合的技術創新體系，增強企業綜合競爭力；提升科技在推進新型工業化進程中的支撐能力，為加速發展、加快轉型、推動跨越做出切實貢獻。實施方案提出，五年間，全省科技投入保持持續增長，財政應用技術研究與開發資金年均增長20%，全社會研究與發展(R&D)經費投入占全省生產總值的比重達到1.2%；創新服務體系進一步完善；專利申請量保持35%的年均增長率，專利授權量保持30%的年均增長率；在化工、裝備制造、冶金、有色等重點領域形成產業集群，擁有一批具有市場競爭力的高新技術產品，高新技術產業產值占國內生產總值的比重達8%以上；節能環保、新材料、新能源、生物產業年均增長率達到25%左右，成為貴州戰略性新興產業領域新的增長點；民族醫藥產業發展能力不斷提升。
隨著對工業強省戰略認識的加深，各級領導逐步認識到新的省領導提出的工業強省中的工業已經不在是傳統意義下的工業，而是新型工業。那么新在那兒呢？本人認為將最新的科研成果與貴州的工業有機結合起來的工業化道理就是新型工業。綜合上述信息，作者認為貴州的工業強省道路應該著眼于新型工業，即是在工業的發展道路上需要大力引進現代科學技術。盡管貴州工業強省戰略還有不少問題，但作者認為在工業強省的大路上我們應該做到放眼世界新科技成果、重視國內新技術和高級人才、立足用好用足貴州省內的工業基礎和人才。作者在此探討一下貴州工業化道路上的人工智能技術應用做一個較為詳細的說明，其他的新科學技術的應用類似。
人們普遍認為，計算機將會向網絡化、智能化、并行化方向發展。二十一世紀的信息技術領域將會以智能信息處理為中心。人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）②，是一門由計算機科學、控制論、信息論、語言學、神經生理學、心理學、數學、哲學等多種學科相互滲透而發展起來的綜合性新學科。作為一門邊緣新學科得到世界的承認并且日益引起人們的興趣和關注。不僅許多其他學科開始引入或借用AI技術，而且AI中的專家系統、自然語言處理和圖象識別已成為新興的知識產業的三大突破口。對人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究學派。這就是：符號主義學派、連接主義學派和行為主義學派。人們普遍認為，計算機將會向網絡化、智能化、并行化方向發展。二十一世紀的信息技術領域將會以智能信息處理為中心。
目前人工智能主要研究內容是：分布式人工智能與多智能主體系統、人工思維模型、知識系統、知識發現與數據挖掘、遺傳與演化計算、人工生命、人工智能應用（如：模糊控制、智能大廈、智能人機接口、智能機器人等）等等。人工智能研究與應用雖取得了不少成果，但離全面推廣應用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學科的研究專家共同合作。未來人工智能的研究方向主要有：人工智能理論、機器學習模型和理論、不精確知識表示及其推理、常識知識及其推理、人工思維模型、智能人機接口、多智能主體系統、知識發現與知識獲取、人工智能應用基礎等。
同時如下的這則2006年的信息也讓人興奮：“今年初，牡丹江市金躍集團與韓國文豪斯株式會社簽訂合作協議，欲引進人工智能高新技術及相關技術和產品落戶牡丹江，在中國大力開發人工智能高新技術市場。該項目研發的具有自主知識產權的最新一代人工智能高新技術，其研發成果已經遠遠超出了國內軟件的發展速度，在世界人工智能軟件研發領域也走在前列，在國內可首創人機對話的先河，市場潛力大，科技含量高。項目建成后，將形成集研發、推廣、銷售于一體的人工智能軟件研發和生產中心，該項目全面啟動后，年可實現銷售收入2~5億元人民幣，年可實現利稅1億元人民幣以上，年銷售利潤率40%。該項目成功運作不僅可填補我市高科技軟件研發技術的空白，而且還可帶動我市相關傳統產業提檔升級和市直利稅的增長。”
綜合貴州的實際省情和目前人工智能的發展，筆者認為可以從以下幾個方面去突破。
（1）結合貴州十大產業中的電力和裝備制造，智能化是一個重點發展的方向。現在智能電網的研究何義應用都正處于起步階段，抓住這個機會，加大科技投入這個領域，力爭或者具有世界先進水平的核心技術是重點。智能化機械制造業是目前的一個熱點研究，充分利用國家復合改性聚合物材料工程技術研究中心和省部共建教育部現代制造技術重點實驗室等的研究基礎，做好圍繞現在制造技術的裝備制造業發展。
（2）由于貴州十大產業中的煤炭、化工、有色、建材、鋼鐵均需要對資源的挖掘開采，具有智能化的資源開采設備開發和二次開發是重要的內容。同時科學合理的對資源開采也是一個關鍵。充分利用國家復合改性聚合物材料工程技術研究中心、省部共建教育部喀斯特環境與地質災害防治重點實驗室和省部共建教育部現代制造技術重點實驗室等的研究基礎，做好長期合理利用資源為貴州綠色、健康發展。
（3）民族制藥和特色食品應該是貴州的重要特產之一，在國內具有較好的基礎。首先貴州植物非常豐富，是民族制藥的重要基礎，現在已經形成了國內最大的民族制藥基地。現在國家也在大力加大中藥制藥力度，所以政府應該重視與相關部門聯系，充分利用教育部綠色農藥與農業生物工程重點實驗室、教育部西南藥用生物資源工程研究中心和貴州省中藥材繁育與種植工程實驗室等機構的研究基礎，加大新藥的開發使之具有自己的知識產權才是長遠之計。其次特色食品也是貴州省的一個品牌，比如國內知名的老干媽辣椒。盡管貴州具有很好的原材料，但是目前品牌單一和傳統的制作方法使得產量較低，必須加大科研程度，使得具有智能的機器能代替目前的手工制作，增加產量。
注釋
第8篇：農業人工智能技術范文
計劃強調，要加強人工智能領域專業建設，形成“人工智能＋X”復合專業培養新模式。計劃的重點任務之一，是要完善人工智能領域人才培養體系，并且推動高校人工智能領域科技成果轉化與示范應用。高校在人才培養中起到了至關重要的作用，雖然人工智能尚未成為一級學科，但國內不少一流的高校已經開始通過建立合作實驗室、增強人工智能分支教學等方式發展人工智能。
為了解各高校開展人工智能研究的情況，億歐盤點了10家在設有人工智能實驗室或有人工智能分支專業的高校。
清華大學：計算機科學與技術系
清華大學計算機科學與技術系（簡稱計算機系）成立于1958年，在2006年、2012年全國學位與研究生教育發展中心開展的一級學科整體水平評估中，以總分滿分100分的成績排名第一。2017年，在 USnews 推出的世界大學學科排名 Best Global Universities for Computer Science 中，計算機科學與技術學科緊隨 MIT之后位列世界第2名。在 QS 世界大學排名 （QS World University Rankings） 給出的全球計算機學科排名中為例第15名，其排名與得分逐年穩步提升。
計算機系包含了國內計算機專業最全的學科方向，設有高性能計算機與處理器、并行與分布式處理、存儲系統、大數據與云計算、計算機網絡、網絡與信息系統安全、系統性能評價、理論計算機科學、數據工程及知識工程、軟件工程、計算機與VLSI設計自動化、軟件理論與系統、生物計算及量子計算、人工智能、智能控制及機器人、人機交互與普適計算、計算機圖形學與可視化技術、CAD技術、計算機視覺、媒體信息處理等研究方向。
計算機系現設有高性能計算、計算機網絡技術、計算機軟件、人機交互與媒體集成4個研究所；智能技術與系統國家重點實驗室；計算機基礎與實驗教學部等科研教學機構。
計算機系還設有國家級計算機實驗教學示范中心，包括：計算機原理實驗室、微型計算機實驗室、計算機網絡實驗室、操作系統實驗室、計算機軟件實驗室、計算機控制系統實驗室、智能機器人實驗室、計算機接口實驗室、學生科技創新實驗室等。此外，計算機系還與騰訊、搜狗、微軟、思科等國內外著名公司建立了面向教學或研究的聯合實驗室。
北京大學：智能科學系
智能科學系成立于2002年7月，主要從事智能感知、機器學習、數據智能分析與智能計算、智能機器人等方向的基礎和應用基礎研究，側重于理論、方法以及重大領域應用上。
北大智能科學系依托于視覺聽覺信息處理國家重點實驗室，實驗室以實現高度智能化的機器感知系統為目標，在生物特征識別研究方面處于國際領先地位。智能科學系在著名的軟件與人工智能專家、我國載人飛船工程軟件專家組組長何新貴院士和長江特聘教授查紅彬教授的帶領下，重點開展機器視覺、機器聽覺、智能系統與智能的生理心理基礎等研究。以北大智能科學研究人員為技術核心的北大指紋自動識別系統，是國內唯一能與國外系統抗衡的自主知識產權，是中國第一家也是唯一的一家提供公安應用全面解決方案的系統，擁有中國指紋自動識別技術產品第一市場占有率。
人工神經網絡說話人識別新方法的研究獲得教育部科技進步一等獎；國家空間信息基礎設施關鍵技術研究獲得2000年中國高校科學技術二等獎，入選2000年中國高校十大科技進展。
復旦大學：類腦智能科學與技術研究院
復旦大學類腦智能科學與技術研究院于2015年3月籌建成立，是復旦大學校內的獨立二級研究機構。其前身為復旦大學第一批跨學科交叉國際化研究中心——計算系統生物學研究中心，成立于2008年。研究院基于復旦大學既有的數學、統計學、計算機科學、生物學、信息學、臨床醫學、語言學、心理學等多學科綜合交叉研究優勢，以計算神經科學為橋梁，著力開展大腦機制解析、腦疾病智能診療、類腦智能算法、類腦智能軟硬件、新藥智能研發、通用智能等相關領域的科學研究、技術研發和人才培養。
研究院率先探索打通國際與國內、科技與產業的全鏈條、全球化產學研合作機制，充分發揮高校培養和儲備高端智能人才、發現和培育前沿技術的綜合優勢，推動產學研源頭創新與合作，致力于成為推動腦科學、人工類腦智能與產業應用融合發展的重要科技創新平臺。
研究院目前在建五個核心功能平臺和一個國際合作研發中心，主要包括：一是以腦高級認知功能的多信息反饋處理機制研究為核心的神經形態計算仿真平臺；二是以多尺度多中心重大腦疾病數據庫和算法開發為基礎的智能診治數據示范平臺；三是依托高端醫療影像設備集群，為生物醫學轉化研究和信息產業智能化提供試驗技術支撐的綜合生物醫學影像平臺；四是以開發深度學習、強化學習和自組織學習等機器學習算法以及可穿戴設備、類腦芯片、健康服務機器人等為目標的類腦智能軟、硬件開發平臺；五是集孵化加速、產業聯盟、投資基金為一體，為類腦智能創新項目及企業提供應用技術資源和孵化服務的類腦智能產業化平臺；六是依托已有的歐洲人類腦計劃、美國腦計劃等國際合作的數據、學術資源，建設類腦智能國際合作節點和人才培養中心。
中國科學院：自動化研究所
中國科學院自動化研究所成立于1956年10月，是我國最早成立的國立自動化研究機構。目前設有類腦智能研究中心、智能感知與計算研究中心、腦網絡組研究中心等12個科研開發部門，還有若干與國際和社會其他創新單元共建的各類聯合實驗室和工程中心。另有漢王科技、三博中等四十余家持股高科技公司。
近年來，自動化所共獲得省部級以上獎勵30余項。數量逐年增加，質量不斷提高；專利申請和授權量連年攀升，多年位居北京市科研系統前十名繪制的“腦網絡組圖譜”第一次建立了宏觀尺度上的活體全腦連接圖譜；虹膜識別核心技術突破國外封鎖，通過產學研用相結合走出“中國制造”之路；基于自動化所語音識別技術的“紫冬語音云”在淘寶、來往等阿里巴巴旗下移動客戶端產品中得到推廣；“分子影像手術導航系統”通過國家藥監局醫療器械安全性及有效性檢測認證并進入臨床應用；“智能視頻監控技術”和“人臉識別技術”分別成功應用于2008年北京奧運會、2010年上海世博會的安保工作中，為社會安全貢獻自己的力量；研制的AI程序“CASIA－先知1．0”采用知識和數據混合驅動的體系架構，在2017首屆全國兵棋推演大賽總決賽中7：1的懸殊比分戰勝人類頂級選手，展示了人工智能技術在博弈對抗領域的強大實力……
在共建機構方面，自動化所與新加坡媒體發展管理局聯合成立中新數字媒體研究院，聚焦交互式語言學習、視頻和分析等領域；與瑞士洛桑聯邦理工大學（EPFL）在京成立中瑞數據密集型神經科學聯合實驗室，在類腦智能研究方面展開合作；與澳大利亞昆士蘭大學（UQ）共建中澳腦網絡組聯合實驗室，在“計算大腦”研究方向上進行遠景規劃；還與香港科技大學共建智能識別聯合實驗室，在模式識別、無線傳感器網絡等領域展開合作。
廈門大學：智能科學與技術系
早在上世紀八十年代初，廈門大學就已開始從事人工智能領域的研究，相繼在專家系統、自然語言處理與機器翻譯等領域取得過一系列成果。為此，1988年經學校批準成立“廈門大學人工智能與計算機應用研究所”，后于2004年更名為“廈門大學人工智能研究所”。2006年12月，經國家教育部批準，廈門大學正式設立“智能科學與技術”本科專業，并于2007年6月經學校批準成立“廈門大學智能科學與技術系”。
廈門大學智能科學與技術系現有一個本科專業（智能科學與技術），三個碩士學位授予專業（模式識別與智能系統、計算機科學與技術、智能科學與技術），兩個博士學位授予專業（計算機科學與技術、智能科學與技術）。
目前該系承擔多項國家863、國家自然科學基金、福建省科技基金等項目，擁有“福建省仿腦智能系統重點實驗室”、“智能信息技術福建省高校重點實驗室”和“廈門大學語言技術中心”三個平臺，此外還有“藝術認知與計算”、“自然語言處理”、“智能多媒體技術”、“人工大腦實驗室”、“智能中醫信息處理”等多個研究型實驗室，為培養高質量的學生提供了必要的保障。
上海交通大學：計算機科學與工程系
上海交通大學計算機科學與工程系成立于1984年。近年來，隨著計算機科學與技術在人們生活中的應用不斷深入，特別是隨著云計算、物聯網、移動互聯網、大數據等技術的興起，交通大學計算機系不斷調整學科方向，形成了高可靠軟件與理論、并行與分布式系統、計算機網絡、智能人機交互、密碼學與信息安全等研究方向。
該院系下設三個重點實驗室：智能計算與智能系統重點實驗室、上海市教委智能交互與認知工程重點實驗室、省部共建國家重點實驗室培育基地及上海市可擴展計算與系統重點實驗室。其中，上海交通大學－微軟智能計算與智能系統聯合實驗室目前是教育部－微軟重點實驗室，成立于2005年9月，是交通大學和微軟亞洲研究院在多年良好合作的基礎上，為了更好發揮各自在并發計算、算法與復雜性理論、仿腦計算、計算機視覺、機器學習、計算智能、自然語言處理、多媒體通訊以及機器人等領域的優勢，實現“使未來的計算機和機器人能夠看、聽、學，能以自然語言的方式與人類交流”這一共同使命而成立的。實驗室在科學研究、人才培養、學術交流等方面也取得了很好的成績。實驗室累積200余篇，成果發表于CVPR，ICCV，WWW等國際頂級會議上。
南京大學：計算機科學與技術系
南京大學的計算機科學研究起步于1958年，建立了計算技術、計算數學、數理邏輯等專業開始培養計算機相關領域專門人才，1978年在上述三個專業基礎上成立了計算機科學系，1993年更名為計算機科學與技術系。
依托該系師資，先后成立了南京大學計算機軟件研究所、計算機軟件新技術國家重點實驗室（南京大學）、南京大學計算機應用研究所、南京大學多媒體計算技術研究所、南京大學軟件工程中心（江蘇省軟件工程研究中心）、南京大學信息安全研究所等科研機構。主要科研方向有：軟件自動化與形式化、分布與并行計算及新型網絡、新型程序設計與軟件方法學、多媒體與信息處理、人工智能與機器學習、系統軟件及信息安全等。
建系30年來，共承擔國家973計劃、國家863計劃、國家攀登計劃、國家自然科學基金、國家科技攻關等重大科技計劃項目以及省、部、委科研項目和企事業委托或國際合作的研發項目300余項，科研成果獲得各種獎勵80余項，其中國家科技進步獎一等獎1項、二等獎4項、三等獎2項，省部委自然科學獎和科技進步獎特等獎2項，一等獎8項，二等獎37項。3000多篇，出版專著、教材50多部，申請國家發明專利33項。部分成果被轉化為產品，產生了較大社會效益和經濟效益。
哈爾濱工業大學：計算機科學與技術學院
哈爾濱工業大學計算機專業創建于1956年，是中國最早的計算機專業之一。在1985年，發展成為計算機科學與工程系，并建立了計算機科學技術研究所。2000年，計算機科學與技術學院成立；同年，建立了軟件學院，后經國家教育部、國家計委批準為國家示范性軟件學院。目前。哈工大計算機科學與技術學院擁有計算機科學與技術國家一級重點學科、7個博士點和7個碩士點、1個博士后科研流動站、一個國家級教學團隊、一個國家級科技創新團隊、一個國防科工委創新研究團隊。
目前主要研究方向包括：智能人機交互、音視頻編解碼技術、語言處理、自然語言理解與中文信息處理、機器翻譯、信息檢索、海量數據計算、計算機網絡與信息安全、傳感器網與移動計算、高可靠與容錯計算技術、穿戴計算機、企業計算與服務計算、智能機器人、生物計算與生物特征識別。
學院有一批研究成果達到國際先進水平，包括：國家信息安全管理系統、數字視頻廣播編碼傳輸與接收系統、大規模網絡特定信息獲取系統、計算機機群并行數據庫系統、并行數據庫系統、神州號飛船數據管理分系統、穿戴計算機系統、信息安全與實時監測系統、人臉識別系統、視頻編解碼技術、黑龍江省CIMS應用示范工程、農業專家系統等等。
中國科學技術大學：計算機科學與技術學院
中國科技大學于1958年建校時就設置了計算機專業。根據學科發展趨勢和國家中長期發展規劃，面向國家和社會的重大需求，計算機科學與技術學院將科研力量凝聚在高性能計算、智能計算與應用、網絡計算與可信計算、先進計算機系統四個主要的研究領域。
學院的支撐實驗室有：國家高性能計算中心（合肥）、安徽省高性能計算重點實驗室、安徽省計算與通訊軟件重點實驗室、 多媒體計算與通信教育部－微軟重點實驗室、中國科大超級運算中心和信息科學實驗中心。
其中，多媒體計算與通信教育部—微軟重點實驗室主要從事人機自然語音通信、語義計算與數據挖掘等方面的研究。人機自然語音通信方面，主要研究中文信息處理、人類視聽覺機理、語音語言學等。語義計算與數據挖掘方面，主要研究自然語言驅動的計算、多媒體內容的語義標注、自動問答、語義社會網絡、數據與知識工程、隱私保護與管理中的語義計算等。
依托多媒體計算與通信教育部—微軟重點實驗室，雙方聯合實施了聯合培養博士生計劃、實習生計劃、精品課程建設計劃、青年教師培養計劃等，取得了突出成果，探索出了一條企業和高校共同培養優秀人才的道路，為微軟亞洲研究院與其他高校的合作提供了一個經典范例。
華中科技大學：自動化學院
華中科技大學自動化學院是由原控制科學與工程系和原圖像識別與人工智能研究所于2013年合并組建的學院。原控制科學與工程系前身是成立于1973年的華中工學院自動控制系，1998年更名為華中理工大學控制科學與工程系；原圖像識別與人工智能研究所是1978年由教育部和航天部共同批準成立從事圖像識別和人工智能研究的研究機構。
科學研究工作主要涉及復雜系統控制理論、決策分析與決策支持、電力電子與運動控制、智能控制與機器人、計算機集成控制與網絡技術、信息檢測與識別、飛行器控制與狀態監測、生物信息處理、神經接口與康復技術、物流系統、國民經濟動員與公共安全、多譜圖像制導、目標探測的多譜信息技術、多譜信息的實時處理與系統集成技術、人工智能與思維科學、信息安全等方向。
模式識別與智能系統是自動化一級學科的重要二級學科。迄今為止，本系在原 “圖像識別與人工智能研究所”和“控制科學與工程系”的這兩個學科點承擔了百余項國家、國防與行業項目。近5年科研經費總額在8000萬元以上，包括973計劃，國家自然科學基金重點、面上和青年基金項目，863計劃，國家重大專項、國防重點預研與基金，國家科技支撐計劃，省部級科研項目，以及大型工程和企業科研合作項目等。
總結
第9篇：農業人工智能技術范文
【關鍵詞】流體傳動；液壓；氣壓；控制
隨著科學技術的不斷進步，最初以水為介質的液體傳動逐漸發展成一門綜合性較強的流體傳動及控制學科，它所涉及的領域十分廣泛，在工業進程中扮演著不可替代的角色。也正是有了流體傳動及控制技術，才將人類現代化進程更快的向前推進一步。
一、流體傳動及控制技術的起源與發展
流體傳動及控制技術最早的理論基礎是“帕斯卡原理”，從此以后，經過十數位科學家和學者研究，歷經300多年的經驗、理論與技術的沉淀，到了20世紀，流體傳動與控制技術已經走向成熟，能夠將眾多領域的理論與技術化為已用，形成一門理論知識雄厚，科技內涵豐富，控制技術多樣化、應用領域廣泛的先進科學。進入20世紀90年代后期，隨著自動控制技術，計算機技術，微電子技術，可靠性技術的發展以及新材料的應用，使傳統的液壓技術有了新的進展，也使用權液壓系統和元件的水平有很大提高[1]。目前，流體傳動與控制技術已經滲透到生產力紐帶的各個領域，無論是在工業上、農業上、醫藥衛生上，還是在航空上、國防上以及交通、服務行業上，都離不開流體傳動與控制技術。現階段，由于計算機技術的迅猛發展，人工智能技術、無線技術、GPS技術等等新技術不斷應用到流體傳動與控制技術中，使得流體傳動與控制技術與當代前沿技術的結合已經走向成熟，能夠為現代化建設提供有力的技術支持。
二、流體傳動及控制技術組成及特點
流體傳動及控制技術從工作介質角度由液壓傳動與控制技術和氣壓傳動與控制技術兩類組成。這兩種工作介質形成的技術各有其獨特的特點。
2.1液壓傳動及控制技術特點
液壓傳動是以水、油等液體作為工作介質，將壓力能量轉換成動力能量來傳遞動力，實現液壓傳動。液壓傳動的優點是能夠實現直線運動、功率與質量之比大、動態響應快等等；液壓傳動與控制技術的優點使得其應用領域越來越廣。然而，液壓傳動不夠節能、不夠環保的缺點同樣是其更快發展的瓶頸。主要體現在液壓傳動與控制技術的發展需要盡快解決泄露控制，以達到不污染外界和不被外界所污染的目的。另外，需要開發創新意識，尋找新的液體介質來替代石油基液壓油的使用，來降低污染，實現環保。而在節能方面，液壓傳動系統能量損失包括各元件中運動件的機械摩擦損失、泄漏損失、輸入和輸出功率不匹配的無功損失等幾方面。因此節能是液壓技術的重要課題之一， 隨著節能和環保要求的日益高漲，有效活用能源和降低噪聲已成為液壓行業的重要目標。綜觀國內外液壓技術發展歷程， 無時無刻不伴隨節能的需要及創新[2]。因此，隨著現代化技術的進步與人類環保意識的覺醒，液壓傳動與控制技術需要在節能、環保上進行改革與創新。
2.2氣壓傳動與控制技術特點
氣壓傳動是以氣體作為工作介質，通過氣體壓縮機，經過冷卻、干燥、除塵、凈化等等一系列的內部工作，將電動機的機械能轉換為壓力能輸送給氣動系統，利用凈化并帶有霧油的氣體經氣缸或氣馬達再將壓力能轉變為機械動力，進行動力傳遞，并由控制技術進行細化控制。氣壓傳動的優點是空氣原料取之不盡，處理方便，清潔環保無污染、成本低廉，氣動控制動作快，能夠有效防火、防爆、防電磁干擾、防塵防輻射等等。這些優點是液壓傳動無法替代的。正因為如此，氣壓傳動及控制技術在自動化生產線、食品、包裝、電子產品生產等領域得到廣泛應用。氣壓傳動的缺點是空氣可壓縮性大，氣壓傳動系統的速度穩定性差，給系統的速度和位置控制精度帶來很大的影響，另外，氣壓傳動系統的噪聲大，尤其是排氣時，需要加消音器。可見，噪聲污染是不可忽略的。
三、流體傳動及控制技術的應用現狀
流體傳動及控制技術已經很成熟，通過不斷的技術創新，流體傳動及控制技術已經在各個領域得到廣泛應用。
3.1流體傳動與控制技術與計算機技術相結合應用于制造行業
計算機技術具有精確、可控、智能化等特點，將其與流體傳動及控制技術相結合，使得制造行業的產品無論是外觀，還是性能上，都得到全新的升級，近乎完美，并能夠進行自適應控制，對系統故障執行自動斷電，實現快速定位，降低系統故障損失。
3.2人工智能技術與流體傳動及控制技術相結合在工業上的應用
由于人工智能技術能夠在模糊模型上產生作用，并能夠進行自學，能夠在運行過程中對自身進行不斷的修正和完善。因此，智能控制提供了解決“黑箱”、“灰箱”或大型非線性系統的有利工具。絕大部分流體傳動系統是本質非線性系統或“灰箱”系統，時變參數很多。智能控制的發展，為解決這些總是開辟了一條很好的途徑[3]。
3.3神經網絡控制技術在流體傳動及控制中的應用
神經網絡控制技術在液壓系統中的應用主要有：采用CMAC再勵學習控制策略進行電液位置伺服系統的快速跟蹤控制，結果顯示系統具有良好的處理非線性能力和抑制干擾能力；采用B樣條算法對位置伺服系統的液壓管道脈動進行控制，結果顯示了較好的魯棒性；采用模糊神經網絡對電液位置伺服系統進行控制，結果顯示出了較強的魯棒性和良好的跟蹤特性；對電液飛行模擬器采用BP網絡控制策略抗負載干擾，取得了較好的控制效果。此外，神經網絡還大量用于離線控制，如液壓系統或元件的故障診斷等[4]。
四、流體傳動及控制技術的新方向
首先，要尋找新的能源材料。流體傳動及控制技術雖有眾多優點，但其缺點是不可忽略的。因此，需要尋找新的流體能源材料，以解決目前油質介質對環境的污染和能源損耗。其次，要降低噪聲污染。無論是液壓傳動還是氣壓傳動，都會產生噪聲污染。這就要求在技術創新中要致力于發送相關的控制技術，提高設計能力，分析噪聲來源，發揮主觀能動性，在噪聲來源上進行技術改革，以達到降噪的目的。另外還要在節能環保、高度集成化、微小化、減少泄露、介質清潔、工作效率、傳動、控制以及故障自檢系統[5]等方面進行技術創新，以適應未來生產力發展的需要。
五、總結語
如今流體傳動及控制技術已經成為促進社會經濟發展、技術進步的一門重要學科，需要有更多的人才進行技術創新，克服流體傳動及控制技術的缺點，為現代化建設推波助瀾。
參考文獻
[1]群，張偉.流體傳動及控制技術的評述[J].機械工程學報，2003.39（10）.
[2]黃興.壓傳動技術發展動態[J].裝備制造技術，2006（01）.
[3]張立軍，相恒富.人工智能在流體傳動中的應用[J].機床與液壓，2009（02）.
