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【中圖分類號】TP393【文獻標志碼】A【文章編號】1673-1069（2020）08-0180-02
1引言
人工智能技術與大數據技術是新時期計算機網絡技術快速發展的產物，在這一背景下，人工智能技術、大數據技術應用水平得到了很大提升，各個行業都需要將人工智能技術、大數據技術、計算機技術進行有效融合，積極探索先進技術的應用形式，明確計算機網絡技術發展趨勢，為技術研發控制工作的開展提供支持，滿足計算機網絡技術的科學發展需求。基于此，文章闡述了人工智能技術的相關內容，介紹了人工智能在計算機網絡技術中的應用，總結了實踐應用及優化措施。
2人工智能技術概述
人工智能技術將計算機科學、心理學、生理學、語言學等進行了有效融合，這項技術賦予了機器人工智能功能，機器可以針對復雜、危險的工作進行有效處理，既能夠提升工作效率，又可以保障人身安全[1]。目前，人工智能技術呈現出綜合性特點，為計算機科學技術的進步、發展提供了技術支持，技術人員需要將人工智能技術作為核心，針對數值計算、問題求解進行優化，可以將其發展成知識處理，人工智能還可以處理各項不確定信息，加深對系統資源狀態的實時了解、追蹤，以獲取更多有效的信息內容，向用戶提供更多的信息。人工智能技術的寫作能力比較強，能夠針對很多資源、信息進行整合，用戶可以共享、傳輸各項信息，根據多寫作的分布式人工智能思想、網絡管理，提高網絡管理工作效率、效益。在網絡智能化管理過程中，人工智能具有很大優勢，具備很強的學習能力、推理能力，其在網絡管理中的應用能夠快速、準確處理各項信息，還具備記憶功能，可以存儲更多信息，構建信息庫，針對信息進行總結，產生高級的信息。
3計算機網絡技術中人工智能應用現狀
在科學技術的快速發展中，計算機網絡涉及范圍日益擴大，人工智能技術和計算機網絡進行有效融合，人民群眾越來越關注人工智能技術優勢及發展。在日常工作、生活過程中，人們可以利用人工智能技術，有效地處理模糊信息，改善了傳統計算機網絡技術局限性的影響，人工智能技術還能夠根據網絡環境強化信息監控力度，提高工作的準確性。同時，人工智能技術能夠確保各項管理工作的協調性，利用人工智能技術可以制定信息約束管理系統，配合人工智能技術全面監測各項網絡信息，突出各個管理層相互協作的特征。現階段，人工智能技術的應用范圍更加廣泛，并處于快速發展時期，在未來社會的發展中人工智能技術水平也將提升，為人民群眾的生活、工作提供更多便利。
4人工智能在計算機網絡技術中的應用
4.1網絡安全管理
在信息技術的快速發展中，網絡安全管理是完善、探索過程中的關鍵管理工作，網絡安全管理工作為提升網絡技術應用提供了基礎保障，通過確保網絡技術應用安全，可以為生產工作的有效性提供支持。在這一背景下，技術人員利用大數據技術、人工智能技術，可以有效地規劃網絡安全管理工作要點，滿足網絡安全管理中的各項技術應用需求，其主要原因是大數據技術、人工智能技術的應用，有效地提升了網絡安全管理系統的防護能力，為網絡安全管理提供了防護保障。例如，在大數據時代，為了滿足計算機網絡技術、人工智能技術應用需求，應建立網絡安全防護中的人工智能防護體系，可以將智能攔截防護技術、人工智能技術進行融合，組建技術控制中的核心防護網絡體系，將其作為計算機網絡技術傳輸的信息防護形式。另外，在網絡安全管理過程中，利用人工智能技術、大數據技術，可以有效地整合網絡安全防護體系，提升網絡安全防護技術水平。
4.2數據采集與分析
現階段，在數據采集分析過程中，技術人員需要強化人工智能技術的應用，工作人員在應用計算機技術的過程中，會產生龐大的數據量，需要挖掘更多的數據，大數據時代信息逐漸呈現出多樣性、數據總量大等特點，單純地依賴傳統技術采集數據壓力相對較大，而利用人工智能技術可以有效地解決數據采集問題，科學、合理地采集、分析更多數據，有效地提升數據分析效率。
4.3計算機網絡系統管理及評價
為了滿足大數據時代的多元化功能、服務需求，需要將計算機網絡技術、人工智能技術進行融合。在計算機網絡安全管理過程中，技術人員需要將人工智能滲透到計算機網絡技術中，確保網絡管理的安全性，其具備的問題求解技術、專家知識庫能夠促使計算機網絡綜合管理。現階段，計算機網絡呈現出瞬變性、動態性、復雜性特點，人工智能技術的應用可以將復雜的計算機網絡綜合管理進行簡單化處理，為綜合管理提供便利[2]。同時，以人工智能技術基礎發展的專家決策、支持方法，已在信息系統管理中得到了有效應用，并取得了很大效果，專家系統可以自主吸收、總結專家的經驗、知識，將更多的經驗、知識錄入系統中，針對系統知識進行完善，能夠利用匯集的專家經驗自主解決、處理更多相似問題。另外，人工智能技術在計算機網絡管理、系統評價中的應用，可以有效地解決復雜工作。
5人工智能在計算機網絡技術中的優化措施
5.1提升人工智能的智能化程度
現階段，技術人員需要強化人工智能技術研究力度，不斷提升智能化水平，充分發揮出人工智能在計算機網絡中的作用，為了提升人工智能技術的智能水平，需要針對場景、數據模擬效果進行強化，如人工智能技術的應用可以根據計算機網絡技術特點，創新、優化人工智能系統。
5.2政府與企業參與技術創新
人工智能技術屬于高新技術，在應用、推廣過程中，工作人員需要進行改革創新，政府、企業是人工智能技術的創新主體，對于政府部門來說，企業創新具有很大優勢。政府部門需要根據人工智能技術研發相應的政策支持，營造良好的環境，在人工智能技術創新過程中，需要大量資金、優秀人才作為支持，政府部門需要發揮領導作用，鼓勵企業進行創新，還需要加大資金投入力度，促使人工智能技術向高層次進行發展。
5.3強化網絡安全維護人工智能應用環境
人工智能在計算機網絡技術中的應用，需要強化網絡安全維護工作，促使人工智能技術更好地應用到計算機網絡技術中，相關部門需要強化網絡安全維護工作，營造良好的人工智能技術應用環境，重視信息泄露問題，確保各個部門放心使用人工智能技術，實現人工智能技術應用的預期效果[3]。
科學技術在國民經濟和生活中占有著非常重要的地位，而對科學技術的學術性和探討研究也逐漸的成為了國家的目前首要任務之一，擁有一個解決智能自動調節控制問題的機械電子系統非常的具有重要現實意義，國家對其的建設和研究采取了很大的努力，期望能夠建設一個完善的智能自動調節控制機械電子系統。建設完善的機械電子智能控制系統，能夠有效地通過控制人員的指揮處理危險故障，并且能夠在特殊區域智能工程的操作，為生產業的發展提供了有力的支持，令國家以及機械電子生產企業的服務效率和生產質量進一步的優化。
1 機械電子工程與人工智能的關系
機械電子系統的內部構造及功能存在著一定的不穩定因素，這就使得機械電子系統在輸出與輸入關系的處理上有著相當的難度。雖然傳統的機械電子工程技術在解析數學方面也同樣具有著精密性，但是，這些老舊的方法僅僅只能適用于一些相對來說比較簡單的系統[1]。然而，現代的生產應用所需求的系統是比較復雜和繁瑣的，往往會要求一個系統能夠同時處理多種不同的信息類型。人工智能系統在對信息進行處理時，還存在一定的復雜性和不確定因素，所以現在人工智能處理方式逐漸以知識為基礎，正成為成為現代解析數學方式的替代手段。
人工智能構建系統所應用的辦法中，主要包含的是模糊推理系統和神經網絡系統。神經網絡系統不僅能夠達到對人腦結構的模擬人技術構成，還能夠能夠對數字信號作出分析并且給出參考數值。與神經網絡系統不同的是，模糊推理系統則是通過對人腦的功能進行，進而達到對語言信號有效分析的目的。在輸出輸入的準確度上，神經網絡系統的準確度相對來說比較高，并且且呈光滑曲面，而模糊推理系統的準確度就比較低，而且還呈階梯狀。模糊神經網絡系統能夠對兩者功能的在一定程度上進行最大融合，這對信息的合理表現是非常有實際意義的，為其提供了一個比較合適的完全表達空間，令信息的有效表達得到了保證。而邏輯推理規則能夠達到節點函數的增強效果，這樣一來，就為神經網絡系統提供了函數連結可能性，實現了兩者最大化的發揮了兩者的功能[2]。
2 人工智能技術在機械電子工程中的應用
通過上文的介紹，可以看出由于機械電子工程發展具有不穩定性，盡管通過推導數學方程或者采用建設規則庫的方法有效的提高數學解析的精密性，但是由于方法較為老舊和傳統，致使在數據輸入和輸出方面存在較大的困難程度，急切需要采用先進智能化的技術來實現機械電子工程的改革。模糊推理系統通過采用合理規范的方式對信息進行保存，具有非常明確的機械含義，神經網絡系統采用分布式的方法對信息進行保存，確保神經部件與神經部件之間的緊密練習，有效的提高計算量以及計算速率。通過對這兩種方式的綜合采用，能夠保障人工智能技術作用的有效發揮，實現人工智能技術和機械電子工程兩者的共同進步。
總而言之，隨著科學技術的飛速發展，每個學科間的融合和交叉點就會越來越多，這為人工智能技術和機械電子工程的發展帶來了更為廣闊的發展前景，所以要對二者的關系進行合理的處理，進而實現這一領域的不斷進步[3]。
3 基于人工智能技術下的機械電子產品實例
本文列舉了人工智能技術下的智能移動機器人的實例，對人工智能技術下的機械電子工程進行闡述：
智能控制指的就是是能夠對信息進行處理、反饋以及執行控制決策的能力，是控制理論研究的另一個新的高峰，主要是取代那些傳統的而且已經無法滿足現實需要的控制系統，智能控制系統研究的對象具有高度非線性、復雜的任務以及不確定的數學模型等主要特點。在新時代因素的影響下，越來越多種形式的智能控制系統不斷的被應用到各行各業之中，更是在目前對機器人的智能化控制研究中起了很大的作用，主要通過神經控制以及網絡控制來實現機器人的自由移動等活動。
智能移動機器人的設計水平隨著信息化時代的發展而不斷優化，智能移動機器人的應用已經不單單局限于與單一的對象，而是需要做到多種不同方面的功能拓廣，我國的智能移動機器人的研究一定要要保證跟上時代的腳步，不然就只有面對被其他國家追趕上的后果。只有使現有的智能移動機器人技術與功能滿足新興業務的發展需求，才能保障我國國民經濟持續穩定的發展，并且使得我國在未來的國與國之間的競爭中具備相當的科技以及經濟上的優勢。
4 結語
在市場競爭白熱化和經濟全球化的日漸嚴峻國際形勢下，創新能力逐漸成為了一個國家的的根本核心競爭力，而對于我國目前的情況來說，影響我國技術創新能力強弱的主要因素是我國在各項創新資源上的配置、利用和開發的水平較低。因此，建立一個更加完善的技術創新平臺就顯得非常具有實際意義。使其能將各種創新型資源進行整合，并且為各類創新主體提供更多更加優質的創新服務，而對人工智能技術下的機械電子技術的設計研究則正好滿足了當下的這種需求。
參考文獻：
中圖分類號：TM73 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2013）01-0032-05
0 引 言
智能電網是當今世界電力系統發展的重大變革，也是21世紀電力系統的重大科技創新和發展趨勢。2003年，美國“未來能源聯盟”首次提出智能電網的概念。同年，美國能源部了“Grid 2030”設想[1]，將美國的未來電力系統描述為一個完全自動化的電力傳輸網絡，能夠監視和控制每個用戶和電網節點，保證從電廠到終端用戶整個輸配電過程中所有節點之間的信息和電能的雙向流動。2005年，歐洲技術論壇（ETP）提出了“Smart Grid”概念[2]，計劃通過智能電網的建設，向所有用戶提供高度可靠、經濟有效的電能，充分開發利用大型集中發電機和小型分布式電源，提高電網公司運營效率，降低電能價格，加強與客戶的互動，應對來自市場、安全和電能質量、環境等方面的壓力。
國內也高度重視智能電網建設。2010年6月7日，總書記在兩院院士大會上的講話中提出，要“構建覆蓋城鄉的智能、高效、可靠的電網體系”。國家科技部于2009年11月24日的《關于加快我國智能電網技術發展的報告》中提出了明確的目標和任務。國家電網公司于2009年5月了“堅強智能電網”愿景及建設路線圖。南方電網有限責任公司在2010年7月提出了“建設一個覆蓋城鄉的智能、高效、可靠的綠色電網”的目標。2011年2月，陜西省地方電力（集團）有限公司作為專業的配電網公司，聯合清華大學提出了建設“多指標自趨優”智能配電網的目標。
智能電網涉及能源、環境、社會、經濟和管理等多個學科，由于其具備系統工程和創新技術的特點，目前智能電網的研究趨向發散，對智能電網的認識多從企業自身出發，尚未收斂到智能電網本質的研究，影響和干擾了對智能電網發展方向的研判。本文在分析國內外智能電網相關研究的基礎上，結合實踐應用，溯源了智能電網的本質——智能，提出了智能電網分代標準，建立了智能電網分代模型，探討了智能電網分代的社會經濟意義。
1 國外智能電網分代研究狀況
分代研究在計算機和戰斗機等領域已經取得了共識。計算機按照所采用的電子元件，歷經了電子管計算機、晶體管計算機、集成電路計算機、大規模集成電路計算機，現在正在研發信息獲取、存儲、處理、通信與人工智能相結合的第五代計算機。20世紀40年代中期，以噴氣式發動機為動力的戰斗機出現后，按時代和技術水平，戰斗機歷經三代，目前正在研制第四代戰斗機。
由于智能電網尚未大規模應用，與計算機、作戰飛機等其他領域分代研究更注重“回頭看”的方法不同，智能電網分代更注重“向前看”，這個特點導致智能電網分層次、分步驟、分階段的研究異彩紛呈，莫衷一是。國外智能電網分代的相關研究綜述如下。
1.1 智能電網演進模型
2010年1月，加拿大學者Hassan Farhangi從功能和投資回報率（ROI）兩個維度，提出了如圖1所示的智能電網的演進模型[3]。他認為，由于化石燃料的成本猛增，電力公司無法擴大發電能力以滿足用戶對電能不斷上升的需求，只有從配電網著手，加強需求側管理，才能保障電力公司擁有較高的ROI水平。模型表示，智能電網最初的投資用來滿足計量設備由機電式到單向自動抄表（AMR）的功能轉變，AMR具有節約人力以及時間成本的優勢，但是由于其只具有單向通信能力，無法支持電力公司依據從電表獲取數據采取調控措施。高級計量架構（AMI）能夠提供雙向的通信系統，旨在為電力公司提供實時的能耗數據，允許客戶以價格為基礎，對能源使用做出選擇。智能電網演進的最終目標是分布式控制與微網相結合的互聯電網。
1.2 智能電網持續發展理論
2011年7月，美國GridNet公司執行副總裁兼首席戰略官Andres Carvallo和能源與IT行業學者John Cooper合作出版了“The Advanced Smart Grid — Edge Power Driving Sustainability”一書，提出了智能電網持續發展理論[4]。書中認為第一代智能電網（Smart Grid 1.0）實現了發電廠到終端計量設備的電流與信息流的傳輸，典型的第一代智能電網是美國科羅拉多州博爾德市智能電網的建設。下一代智能電網（Smart Grid 2.0）將是一個集成的、先進的智能電網體系，從戰略上進行頂層設計，在組織、運行、系統集成與建模等多個維度進行柔性規劃，下一代智能電網的一些技術已經在美國奧斯汀市智能電網研究項目Pecan Street中浮現。書中對第三代智能電網（Smart Grid 3.0）進行了展望，并將其定義為一個基于互聯網絡的重新設計的能源系統。
1.3 智能電網層次理論
IBM高級電力專家Martin Hauske認為智能電網的基本概念有3個主要元素：首先是廣泛連接資產與設備的傳感器；其次是數據的搜集與整合體系；最后是依據數據進行相關分析，以優化運行和管理的能力。與之對應，智能電網也就有三個層面的含義[5]：首先是利用傳感器對發電、輸電、配電、供電等關鍵設備的運行狀況進行實時監控；然后將獲得的數據通過網絡系統進行收集、整合；最后通過對數據的分析、挖掘，達到對整個電力系統運行的優化管理。因此，智能電網可以被認為是通過傳感器把各種設備、資產連接到一起，形成一個客戶服務總線，通過對信息進行整合分析，從而降低成本，提高效率和可靠性，促進管理和運行達到最優化。
1.4 智能電網成熟度模型
智能電網成熟度模型是IBM、美國生產力和質量中心（APQC）及全球智能電網聯盟（GIUNC）合作研究的成果[6]。智能電網的成熟度分為5個階段：第1階段，只有對智能電網的設想，主要工作是對技術的試驗和評價，以及建立業務模型；第2階段，企業在至少一個智能電網的重要業務領域進行投資和實施；第3階段，企業對智能電網的組成部分進行重新配置，實現業務領域整合或產業鏈升級；第4階段，實現企業范圍的跨業務綜合觀測及綜合控制，力爭形成新的經濟或商業模式；第5階段，企業有能力在新的業務、運行、環境等機會出現時，充分利用并發展壯大。
綜觀國外的相關研究，智能電網演進模型以計量系統為主線，沒有加入交易環節，同時忽視了人工智能在電網中的應用。智能電網持續發展理論有對智能電網分代以及各代相應功能的描述，但是缺乏對智能電網本質的分析，特別是對三代智能電網核心的描述。智能電網層次理論以傳感器為基礎，觸及到智能電網的基本，但是數據收集與整合體系等沒有體現人這一重要因素的參與，理論闡述不夠全面。智能電網成熟度模型實質上是智能電網的推進步驟。因此，上述研究都沒有涉及智能電網的本質。
2 智能電網的本質——智能
對國外智能電網的研究和實踐進行分析，能夠為國內的相關研究帶來啟示和借鑒。從人類認識事物的基本方法來看，對智能電網進行分代研究，必然要從智能電網的本質著手。智能電網可以認為是人工智能在傳統電網中的應用，而人工智能又起源于人類智能，因此，必須從人類智能出發，探求智能電網的本質——智能。
2.1 人類智能的發展階段
人類智能經歷了從初級到高級、從簡單到復雜的演化過程。這種過程只在個體的前十幾年表現得尤為突出，正是這一過程決定了每個人一生智能水平的高低，也決定了人類群體智能水平的多樣性。
1983年，美國學者Howard Gardner提出多元智能理論，將智能分為語言智能、數學邏輯智能、空間智能、身體運動智能、音樂智能、人際智能、自我認知智能、自然認知智能等8個方面。瑞士心理學家Jean Piaget從時間維度對人類智能演化規律做出經典總結，提出了人類智能發展理論[7]，將個體從出生到青年時期的智能發展水平分為感知運動階段、前運算階段、具體運算階段和形式運算階段。
雖然多元智能理論并不著眼于各個智能在個體層面的發展順序，但是結合Jean Piaget的認知發展理論，同時根據Howard Gardner對每種智能概念的描述，可以對智能的8個組成部分以發展為時序，在多元維度上進行歸類。在感知運動階段，空間智能和音樂智能是人類智能重點發展的部分；到了前運算階段，語言智能和身體運動智能在兒童身上表現較為明顯；數學邏輯能力和自我認知能力在具體運算階段得到了迅速發展；最后，從青少年階段開始，終其一生，對自然的認知，人際交往能力隨著閱歷的豐富、經驗的積累而日趨成熟。
2.2 人工智能是對人類智能的模擬、延伸和擴展
人類智能的演進規律遵循著Jean Piaget的人類智能發展理論，這些研究成果也深刻地影響著另一個與之緊密相關的學科，即以計算機為基礎的人工智能的研究。人工智能最初被定義為“讓機器的行為看起來就像人所表現出的智能行為一樣”，到后期逐漸演變為讓機器擁有自己的思維。對比人類智能發展的歷程，人工智能的演進呈現出與之相似的路徑。
（1） 人工智能發展的初級階段是對人類智能的模擬。通過傳感器遠程傳送信號，需要操作者通過計算機終端控制機器執行動作，這類似于人類智能的感知運動階段，具體的應用如排爆機器人、勘探機器人等。
（2） 人工智能發展的中級階段是對人類智能的延伸。著眼于通過程序算法實現機器的邏輯運算和自我認知能力，類似于人類智能的前運算和具體運算階段。智能機器人通過處理器分析傳感器收集的信息，在無人操控的狀態下執行動作。有些智能機器人還能通過對人類語言的識別和模擬實現與人類的語言交流，如日本的ASIMO智能機器人，可以通過“腦—機”系統達到人類思維直接控制機器人的效果。
（3） 人工智能的更高階段，智能將成為一種系統層面的應用。人工智能體現出自我思維和機器情感等人類特有的能力，通過自我思維產生對外部環境的認識，通過機器感情與外部環境產生更為復雜的交互，這些能力使得人工智能發生了從模擬、延伸到擴展人類智能的突破。
2.3 智能電網是人工智能在傳統電網中的應用
智能電網建立在電力電子技術、傳感與測量技術、控制仿真決策技術、信息與通信技術、人工智能技術等基礎技術之上，以實現發電、儲能、輸電、配電、用電等環節的智能化為目的。其中，人工智能技術在推動智能電網發展中起著重要作用。
（1） 人工智能的應用能夠推動整個電力系統的發展。傳統電網存在大量非線性的、模糊的、不確定、不精確、不完全真值的問題，人工智能技術應用的目的就是解決上述問題。基于人工智能的電網故障檢測與診斷、具有靈活自愈功能的配電自動化等技術的應用表明，在期望能取得低代價的解決方法和魯棒性方面，人工智能的應用顯著改善了傳統電網對不確定、高度非線性環境的適應能力。
（2） 人工智能技術的應用體現了智能電網的本質。智能電網的本質是智能，現代人工智能技術是對人類智能的模擬，因而人工智能的應用是電網“智能化”的根本體現，人工智能技術應用使智能電網回歸到了它的本質——智能。從這種意義上說，人工智能技術是否應用是評價一個電網是不是智能電網的基本依據。
（3） 人工智能技術在電網中的應用程度體現了智能電網區別于傳統電網的特征。傳統電網未能完整地體現人工智能“感知、思維、行為”三要素，導致人的參與程度較低，傳統電網始終徘徊在由工業化主導的階段，在信息化與工業化融合時，遇到了重重困難。智能電網中，人工智能技術的廣泛應用將使得電網逐步具有模擬人類智能的能力，從而減少人的參與程度。
（4） 未來智能電網的發展中，人工智能是推動智能電網躍進發展的革命性力量。未來智能電網將是一個具有自預測、自診斷、自愈、自組織和自管理特性的電網。智能電網的躍進發展將主要依靠電網的自學習能力，人的干預將退居其次。人工智能的應用，使得電網的自學習成為可能。在可以預見的將來，除了人工智能技術，其他技術均無法有效增強電網的自學習能力。
3 智能電網分代原則、標準與模型
以上分析了智能電網的本質，以下在智能電網的本質基礎上提出智能電網分代的原則、標準以及智能電網分代模型。
3.1 智能電網分代原則
智能電網分代必須遵循以下原則：
（1） 惟一性原則：下一代和上一代的智能電網必須按照智能電網的本質進行劃分。
（2） 革命性原則：下一代智能電網必須在整體，而不是局部取得標志性進展和突破。
（3） 連續性原則：下一代智能電網發展的關鍵要素必須蘊含在上一代智能電網的發展過程中。
3.2 智能電網分代標準
智能電網的本質是智能。人工智能是人類智能應用于傳統電網的紐帶，人工智能將人類智能的8個方面歸納為“感知、行為、思維”3個要素，上述3個要素也是智能電網分代的標準。
感知是客觀事物通過感覺器官在大腦中的直接反映。在多元智能的8個方面中，感知體現語言智能、空間智能、音樂智能。感知在人工智能技術中的體現有語音識別、機器視覺等。
行為是器官對外界刺激所產生的反應。行為體現身體運動智能，行為在人工智能技術中的體現有機器人學、智能控制等。
思維是主體處理信息及意識的活動。思維體現數學邏輯智能、人際智能、自我認知智能、自然認知智能，思維在人工智能技術中的體現有知識系統、專家系統、神經網絡、進化計算等。
3.3 智能電網分代模型
智能電網發展的各階段均須具備人工智能3個要素的全部或部分，不具備3個要素的電網屬于傳統電網。依據3個要素在傳統電網中滲透與融合的深度和廣度，建立智能電網分代模型如圖2所示。
圖2中將智能電網劃分為具有以下特征的三代智能電網：
（1） 第一代智能電網：自感知智能電網（Self-sensing Smart Grid）。第一代智能電網在傳統電網的基礎上具備自主感知能力，是人工智能在電網中應用的初級階段。智能電網關鍵設備能夠自主感知電屬性（負荷等）和電相關屬性（溫度等）的變化，需要人參與進行決策并采取行動，第一代智能電網只具備簡單的自主決策和初級的自主行為能力。典型的自感知智能電網設備及系統如電子式及光學式互感器、智能環網柜、智能在線監測系統、智能終端等。
（2） 第二代智能電網：自適應智能電網（Adaptive Smart Grid）。第二代智能電網在第一代智能電網自主感知能力的基礎上，具備一定的自主決策能力和自主行為能力，是人工智能在電網中應用的中級階段，較少需要人參與就能根據感知結果進行決策并采取行動。這種感知、決策和行為是獨立的，即只在單一設備或系統局部的感知域內進行決策并根據決策結果驅動單一設備或系統局部采取行動，以達到局部最優。典型的自適應智能電網應用系統如智能調度系統、智能自愈系統等。
（3） 第三代智能電網：自趨優智能電網（Self-approximate-optimization Smart Grid）。第三代智能電網在第二代智能電網自主決策和自主行為能力的基礎上，是人工智能在電網中應用的高級階段，更少需要或不需要人參與就能根據感知結果進行決策并采取行動。這種感知、決策和行為是系統的、全局的，即在整個系統感知域（或子集）內進行決策并根據決策結果驅動相關（部分或全部）設備采取行動，使得電網自身狀態趨向最優。目前，已經提出來的自趨優智能電網如智能廣域機器人（Smart Wide Area Robot，Smart-WAR）[8]。
4 智能電網分代的社會經濟意義
技術創新與人類解放之間的歷史發展進程表明，人的勞動方式在逐漸變化，技術創新使人在生產勞動中逐漸從事必躬親的執行者演變成監督者、命令者，這種角色的演變，反映出技術創新在人的實踐過程中所具備的強大能動作用。智能電網作為當前電網行業最重要的技術創新形式，同樣發揮著著解放人類勞動的作用，亦即電網運行中人的參與程度不斷減弱。
第一代智能電網通過技術創新實現自我感知，不但極大地拓展了認知的深度和廣度，而且還使人的身體在一定程度上獲得了解放。
第二代智能電網通過技術創新實現自我行為，將會極大地減輕人的勞動強度，甚至取代了勞動者在電網運行過程中僅有的操作、監督和控制工作，使人得以在很大程度上從體力勞動中解放出來。
第三代智能電網通過技術創新實現自我思維，“電腦”開始代替“人腦”控制電網運行，機器人勞動取代人的勞動，使人的活動逐漸從電網運行中淡出，這將使人的思維勞動強度得以極大的減輕。
以智能電網建設為標志的技術創新為電力產業提升運行管理水平，開發新產品和服務，以及延伸整個產業鏈奠定了堅實的技術基礎。隨著技術手段的革新與經營管理模式的轉變，電力產業尤其是電網企業的供給可能性邊界將極大擴展，不僅能夠滿足目前存在的潛在需求，而且還能在未來引領和創造新的需求，在供需雙方良性互動的作用下，電力產業將不斷優化升級，產業整體影響力和競爭力都會獲得顯著的提升。
5 結 語
智能電網分代是一個全新的課題，但是分代研究在計算機等其他領域并不鮮見，對這些領域進行分代的目的是通過研究“上一代是什么”來推測“下一代是什么”，因此有必要通過分代研究來預測和引導智能電網的發展方向。與其他領域分代研究更注重“回頭看”的方法不同，智能電網尚未大規模應用，分代更注重“向前看”，正是人類智能與人工智能的發展規律，奠定了我們“向前看”的基礎。未來，伴隨智能電網的深入推進，實踐應用總結出的成果和經驗，將有助于深化對智能電網本質的認識，理論的可行性與實踐的迫切要求，也必將對智能電網分代研究起到促進作用。
參 考 文 獻
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[5] IBM論壇2009. 點亮智慧的地球[EB/OL]. [2012-09-25]. http：///cn/forum2009/wisdom.shtml.
中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）30-0200-02
隨著大數據和“互聯網+”時代的到來，網絡、計算和信息技術也取得飛速發展，人類社會正朝著信息化時代邁進，給各行各業和人們的日常生活與工作也帶來了深刻的變革。同時，信息技術的發展與創新，離不開人工智能技術的支持。通過人工智能技術的應用，能推動信息技術變革，讓人們各項工作的開展都有技術支撐。例如，當前迅速發展的SEO技術，就離不開人工智能技術的應用。尤其是在現代社會，上網人數越來越多，對網速要求也越來越高，廣大網民在互聯網搜索信息時，很多問題離不開人工智能技術的應用，這就迫切需要全面分析和認識人工智能技術，并對其應用進行研討。本文將結合大數據和“互聯網+”的時代背景，探討分析人工智能及其在SEO技術中的應用，并提出相應策略，希望能為人工智能的有效利用，作用的充分發揮提供啟示與參考。
1 人工智能的概念與特點
在技術不斷發展和創新的時代背景下，人工智能出現并逐步受到重視與關注，對各行各業帶來深遠影響，下面將介紹人工智能的概念與特點。
1.1 人工智能的概念
人工智能又被稱為人造智能，它的英文全稱是“Artificial Intelligence”，簡稱為“AI”。目前，人工智能是指用計算機模擬或實現的智能，根據這種含義，人工智能又被稱之為機械智能。人工智能是隨著技術創新而發展的，該技術最早出現于1956年，其出現和發展與心理學、邏輯學、計算機科學、腦科學、神經生理學、信息科學等緊密相聯。實際上，這些技術的發展和綜合應用，對人工智能的誕生和發展具有積極作用，使之能夠更好服務于各行各業。總之，人工智能是一門綜合性的交叉學科和邊緣性學科，也是這些學科不斷發展和進步的結果，對人們的生活與學習，各行各業發展產生重要影響。通常來說，人工智能是指那些與人的思維相關的活動，包括決策、問題求解和學習自動化等內容。并且，人工智能與人類生產生活和各項活動密切相關。同時也貫穿于計算機應用的多個程序，例如，計算機能夠執行下棋、猜謎語等任務，通常可以認為計算機在某種程度上具有“人工智能”的特征。計算機在具體應用中，通過設置相應的程序，讓計算機能夠思考下棋的程序，能根下棋的具體內容對此作出判斷，完成整個下棋任務。目前，計算機中有關下棋的程序比較完善，功能相對成熟，甚至可以建立具有人類“專家”角色的實驗系統。需要注意的是，人工智能雖然可以完成下棋任務，但仍然存在不足，因為計算機人工智能系統的下棋技術沒有國際象棋大師的技術那樣好。計算機程序能對每個可能的走步空間進行搜索，對比賽中可能的走法進行綜合全面考慮，甚至可以考慮比賽中后面的幾個走步，與一般棋手一樣考慮走步。并且將人工智能應用到計算機當中，計算機可以同時搜索幾千種走法，這比一般棋手的技術可能會更高。通常來說，一般棋手只能考慮十步左右。然而，盡管如此，計算機不能戰勝人類最好的棋手，因為，“向前看”不是制勝的關鍵，也不是下棋勝負的決定性因素。從這里可以簡單得知，用計算機來表示和執行人類的智能活動就是人工智能。同時，人工智能的出現與計算機技術發展和進步息息相關，如果沒有計算機出現，人工智能也不可能出現，也將難以得到有效應用，其作用也難以有效和全面發揮。
1.2 人工智能的特點
人工智能的應用中，為促進其作用發揮，離不開計算機和互聯網技術的支持。在高度發達的信息時代，隨著云計算和互聯網技術應用，人工智能的特點和優勢進一步顯現，其顯著特點表現在以下方面。此外，由于人工智能的應用，有利于保障計算機安全和穩定運行，同時也為網絡運行提供支持。
1）輔助信息的模糊處理。通過人工智能技術的應用，可以將不明確的信息進行模糊處理，為順利完成某項任務創造條件。在具體的某項任務處理過程中，采用模糊處理手段對網絡進行分析，能避免固定數學模型對程序的限制，有利于進行類似人類的各項操作，讓計算機完成具有人類智能的操作任務。此外，模糊處理方式的應用，增加了網絡管理新形式，有利于更好管理計算機系統當中的不確定信息，防止對系統運營帶來不利影響，也有利于網絡跨越式發展。
2）幫助網絡層次化管理。計算機網絡和系統應用中，在人工智能的輔助下，有利于更好實現網絡的層次化管理。網絡的構成內容復雜，包括不同層次和不同信息。而整個管理過程中，通過人工智能的應用，能實現上級對下級的有效約束，下級對上級進行監控。并且還可以增進上級與下級的聯系，相互協作，共同完成任務，促進網絡系統更好運行和發揮作用。
3）具備一定的學習能力。人工智能的靈活性較好，具有較為強大的功能，有利于增進不同管理者之間的聯系與合作，讓不同網絡相互協作，聯系在一起。同時，人工智能具有一定的學習能力，可以增進人工智能對信息技術進行處理的能力，探尋系統當中比較難的詞匯，對其進行全面分析。并確定詞匯的含義，進而對網絡進行全面監控和有效管理，促進網絡系統作用的充分發揮。
4）耗費的資源相對較少。在計算機系統當中，通過人工智能技術的應用，所耗費的資源相對比較少，還能節約成本，降低不必要損失。在人工智能的支持下，可以對數據進行全面分析，對其中存在的問題進行處理，進而有利于用戶在較短時間內獲取他們需要的信息資源，滿足人們搜索信息資源的需要，節約時間，提高工作效率。
2 人工智能及其在SEO技術中的應用
作為重要的技術措施，人工智能的出現和應用，給很多行業帶來變革，也大大方便人們的日常生活。下面將結合SEO技術的基本情況，就人工智能應用進行介紹和分析。
2.1搜索算法是關鍵
SEO是“Search Engine Optimization”的英文縮寫，它的基本含義是搜索引擎優化。其出現和應用，對提高人們的搜索效率，更好開展各項工作具有積極作用。事實上，SEO技術指的是網頁內外各種可以用來提高網站在搜索引擎中排名的設計策略。搜索引擎的構成包含多方面內容，并且每個部分缺一不可，分別發揮相應的作用，進而讓整個系統更好運營。在這些構成內容當中，搜索算法是關鍵的組成部分，也是促進人工智能系統充分發揮作用，有效滿足人們日常生活和工作需要的關鍵。
2.2搜索是基本技術
利用人工智能技術解決實際問題時，搜索是最基本的技術，也是解決問題過程中不可忽視的內容。具體應用中，符號智能、計算智能，解決具體問題的應用、智能行為本身，都離不開搜索技術的應用。
2.3應用啟發式搜索法
在搜索路徑對信息進行控制的過程中，增加被解問題的某些特征，進而更好指導搜索，讓搜索朝著最有希望達到目標節點的方向前進，進而滿足實際工作需要，節約成本，降低勞動強度。啟發式搜索法指導排序時，可以分為局部排序和全局排序兩種不同方式。
2.4啟發信息的三種模式
決定要擴展的下一個節點，防止在寬度或深度優先搜索過程中，出現盲目擴展現象。擴展節點的過程中，決定要生成的后繼節點，防止盲目生成所有可能的節點。決定需要從搜索樹中拋棄或者剪切的節點，促進節點生成和計算順利進行，有利于搜索順利進行，更好完成相應的工作任務。
2.5搜尋算法的應用
啟發式通常用于資訊充分的搜尋算法，圖1展示的是啟發式搜索符號，包括開始節點、一條弧的代價、不同的節點等內容。在圖1中，最好優先貪婪算法會為啟發式函數選擇最低代價的節點，如果h（h）是可以接受的，未曾付出超過達到目標的代價，那么在計算和具體應用中，一定會找到最佳解。
f（n0）=到達一個目標的最低代價（最優）路徑的代價
f（n）=g（n）+h（n）=到達一個目標的最低代價路徑的代價――僅通過節點n
g（n）=從n0到n的最佳路徑的代價
h（n）=從節點n到一個目標的優化路徑的代價
2.6 n-puzzle的應用
為直觀形象了解啟發式算法的好處，下面將進引入這方面的經典問題――n-puzzle的應用。該問題在計算錯誤的拼圖圖形、計算任意兩塊拼圖的曼哈頓距離總和、距離目的地的距離時，都會得到具體應用。在應用過程中，必須保證應用條件在可以接受的范圍之內。曼哈頓距離是一個簡單的n-puzzle問題，假設移動一個方塊到想要的位置，不考慮移動其他方塊問題，計算中采用的是啟發式函數式。
2.7 利用啟發式算法
搜尋問題中，每個節點都有b個選擇，同時還要明確到達目標的深度d。最為簡單，操作方便的算法是搜尋bd個節點，然后才能探尋到最佳答案，順利完成計算任務。事實上，為順利完成計算任務，首先應該了解兩個節點的距離和位置，并在啟發式算法的應用中，一般采用某種切割機制來降低分叉率，達到提高搜尋效率的目的。啟發式算法的計算工作簡單，計算效率比較高，能有效滿足實際工作需要，可以為搜尋樹的每個節點提供較低分叉率，對提升計算能力也具有積極作用。
3 結束語
總之，人工智能是技術創新和發展的結果，其出現和應用對各行各業以及人們的生活和工作產生重要影響。為此，實際工作中應該重視人工智能的應用，完善系統設置，注重技術創新，讓人工智能更好服務于各行各業。本文介紹了人工智能及其在SEO技術中的應用，并探討了具體的應用對策。事實上，在SEO技術當中，通過啟發式搜索算法的應用，能夠獲得需要解決的問題，包括需要搜索的單詞或短語，方便讀者了解這些內容，然后熟練應用相應的算法完成工作任務。使用者在獲取單詞或短語的基礎上，有利于快速瀏覽所需要的關鍵字，進而節約勞動力，縮短單詞的搜索時間，在搜索中查找需要的信息，進而能夠快速完成工作任務，促進人工智能在SEO技術中取得更好的應用效果。
參考文獻：
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摘要：隨著現代工業的不斷發展，基于人工智能技術的電氣自動化控制，已應用于實際的生產生活之中，并取得良好的應用效果.本文分析了人工智能技術在電氣自動化控制中的應用現狀，并在此基礎之上，論述了人工智能技術在電氣自動化控制中的具體應用，旨在強化對人工智能技術的認識，并為今后相關領域的研究提供一定的參考.
關鍵詞 ：人工智能；自動化控制；控制應用
中圖分類號：TM92文獻標識碼：A文章編號：1673-260X（2015）05-0050-03
在科學信息時代，人工智能技術的出現是現代社會發展的必然產物，更是推動工業現代化發展的重要技術支撐.當前，人工智能技術正處于不斷發展的階段，其在實際生產生活中的應用，充分表現出其強大的現實應用價值.一方面，人工智能技術作為一門新興科學，具有十分廣泛的現實應用價值；另一方面，現代社會發展需要人工智能技術的參與，尤其是現代工業的發展，需要人工智能技術作為支撐.對此，本文立足于人工智能技術的認識，闡述了人工智能技術在電氣自動化控制中的應用.
1 人工智能技術
在科學技術快速發展的大背景之下，人工智能技術孕育而生.作為一門新的科學技術，在現代社會的發展中起到重要的作用.人工智能技術的形成，不僅有計算機技術理論的支撐，也有其他學科交互交叉下的共同構建.人工智能技術的本質，主要在于通過對人類智能的模擬，進而創造出可以替代人類從事復雜工作的機器人.當前，人工智能技術的研究領域比較集中，主要在兩個領域：一是專家系統；二是機器人系統.模擬人類智能，最為突出的問題就是，大腦問題，人類大腦精密且復雜，如果要模擬，那需要如何實現呢？在現代技術之下，這一模仿成為了可能，進而逐步發展期人工智能技術.在實際的生產生活之中，人工智能化已應用于諸多領域，并取得了良好的應用效果，這也充分證明了人工智能技術強大的現實意義價值.此外，將人工智能﹑專家系統嵌入到仿真環境是減少仿真中的人力消耗，提高仿真自動化程度和仿真精度，是拓寬一體化仿真規模的不可缺少的技術.如下圖1所示，是人工智能技術與仿真學科的交叉.
當然，人工智能技術已應用于實際的生產生活之中，但這項技術仍處于不斷成熟發展的階段，人工智能技術也存在一些問題，需要在今后的技術創新之中進行優化與改進.隨著自動控制理論的研究發展，人工智能技術在電氣自動化控制中的應用主要在專家系統、運作效率和模糊控制三個方面.從實際情況來看，由于模糊控制系統具有操作簡單，且易于設備的融入，所以人工智能技術在電氣自動化控制系統中的應用，仍主要集中在模糊控制.
2 人工智能技術在電氣自動化控制中的應用現狀
電氣自動化控制是現代社會發展的必然結果，也是推動現代文明前景的重要力量.基于人工智能技術的電氣自動化控制，一方面提高了電氣自動化的控制效率；另一方面，降低了成本投入，符合工業企業發展的需求.所以，對于電氣自動化控制而言，人工智能技術的應用，無疑具有重要的現實意義.
2.1 人工智能技術在電氣自動化控制中的應用價值
人工智能技術的優越性非常顯著，主要在于人工智能技術實現了對信息的收集、反饋及處理，在很大程度上替代了人類進行復雜的工作.所以，在電氣自動化控制領域，人工智能技術的應用，勢必是跨越式的發展.首先，基于人工智能技術的電子自動化控制，實現了更優的生產、流通等生產過程，在很大程度上實現了真正意義上的自動化；另一方面；電氣自動化的實現，在很大程度上減少了人力的投入，降低了成本投入，提高了生產效率.對此，人工智能技術在電氣自動化控制中的應用，推動了電子自動化行業的升級，促進了產業的結構優化.
2.2 人工智能技術在電氣自動化控制中的應用現狀
在電氣設備的設計過程中，需要完備的知識理論作為支撐.而且，電氣設備設計具有復雜性和系統性的特點，這就強調設計工作的有效性.人工智能技術應用在電氣自動化控制中之后，人工智能控制功能已成為現實，并集中體現在以下幾個方面：
2.2.1 人工智能控制實現了數據的采集及處理功能.這一功能的實現，首先實現了對電氣設備的數據采集，而且在實際生產之中，可以對相關數據進行處理及保存，這就大大提高了電氣自動化的控制效率.
2.2.2 人工智能控制實現了系統運行監視機報警功能.對于電氣系統中的主要設備，這一功能可以對其模擬數據值實時監視.與此同時，對于電氣設備的開關量，實現了智能化監視，并對于電氣設備運行狀態的變化進行電話報警、記錄等，以便于事故的先前處理.
2.2.3 人工智能控制實現了操作控制功能.電氣自動化控制的一大特點，就是通過鼠標或鍵盤，便可實現對電氣系統的控制.所以，對于電氣控制系統的操作人員而言，基于控制程序就可以實現同期并網帶負荷或體積操作.這樣一來，極大地提高了控制的效率，適合當前的工業發展需求.
2.2.4 人工智能控制實現了故障錄波功能.人工智能控制的這一功能的實現，主要在于通過對故障錄波的模擬、順序記錄、波形的捕捉等，以實現對故障錄波的智能化捕捉，這在很大程度上提高了電氣設備運行的效率及安全.
3 人工智能技術在電氣自動化控制中的應用分析
目前，基于人工智能技術的電氣自動化控制，實現了本質性的優化，諸多功能的實現，擴大了人工智能技術在電氣控制領域中的應用價值.在此，筆者主要闡述了人工智能技術在電氣自動化設備、電氣控制過程，以及事故診斷中的應用，強化對人工智能技術在電氣自動化控制中的應用認識.
3.1 人工智能技術在電氣自動化設備中的應用
實質上，電氣自動化系統非常復雜，涉及多個領域與學科.一方面，電氣自動化設備的操作，需要操作人員具有良好的綜合素質，以及完備的專業知識；另一方面，電氣自動化的復雜性，強調操作的有效性，方可減少因為操作失誤或不當，而造成的事故或停機.對此，在對這些現實問題的解決中，人工智能技術無疑起到釜底抽薪的效果.首先，人工智能技術以計算機為理論核心，通過程序的編寫，可以實現計算機下的智能控制.也就是說，電氣設備的操作智能化，代替了人腦勞動操作的不足.這樣一來，不僅提高了工作的效率，而且降低了成本投入；其次，人工智能技術的應用，提高了電氣自動化設備運行的科學性，優化了設備運行的現實環境.如圖2所示，電氣自動化設備人工智能化的系統.
3.2 人工智能技術在電氣控制過程中的應用
在電氣自動化的過程中，電氣控制過程是最為核心的部分.人工智能技術在電氣控制過程中的有效應用，無疑是提高電氣自動化控制的重要基礎.首先，在電氣控制的過程中實現電氣自動化，在很大程度上提高了工作運行的效率.并且，自動化的實現了更加科學化發展，降低運作的成本，尤其是在人力成本上，降低了人力在生產工作中的投入；其次，在電氣自動化控制方面，人工智能技術的應用相對比較集中，以專家系統、模糊控制和神經網絡控制為主.
3.2.1 模糊控制.模糊控制以模糊推理、模糊語言變量等為理論基礎，并以專家經驗作為模糊控制的規則.從其基本思路而言，模糊控制就是在被控制的對象的模糊模型的基礎之上，運用模糊控制器，進而實現對電氣控制系統的控制.其中，如圖3所示，是模糊控制系統的組成框架圖.模糊控制是一種自動控制系統，以模糊邏輯的推理規則為理論基礎，并采用計算機控制系統構成具有反饋通道的閉環結構的數字控制系統.
3.2.2 專家控制.專家控制是以專家系統理論為主體，并有機結合了控制理論技術，是對專家經驗效仿下的人工智能控制技術.所以，專家控制技術在電氣控制過程中的應用，表現出顯著的特點就是自動化控制的靈活性高，可實現對控制率的靈活選取；具有較好的適應性，能夠通過對調控器的參數調整，適應不同的工作環境；可提高電氣設備的運行效率和設備的運行安全.
3.2.3 網絡神經控制.網絡神經控制的原理就是基于對人腦神經元的活動模擬，以逼近原理為依據的網絡建模.當前，網絡神經的研究比較廣泛，相關技術也日益成熟，在電氣控制過程中的應用也日益廣泛，且具有良好的應用效果.
為了更好地闡述人工智能技術在電氣控制過程中的應用，本文以模糊控制為例進行具體的闡述.具體而言，模糊控制在電氣控制過程中的應用，其作用的發揮主要基于直流和交流傳動的實現.在直流傳動中，其主要的傳動控制是Mamdani、Sugeno.其中，mamdani是調速控制，而Sugeno則所有不同.此外，在交流傳動中，其人工智能的有效實現依托于模糊控制器.如下圖4所示，是模糊控制器的原理圖.
3.3 人工智能技術在平常操作中的應用
隨著現代工業的不斷發展，我們的生活與電氣行業的關系日益緊密，電氣的安全穩定運行，對我們的生產生活具有重要的意義.電氣操作強調操作流程的嚴格規范，在傳統電氣領域，由于操作復雜性，在操作的過程中不僅要花費大量的時間，而且操作不當或操作失誤，都有可能帶來嚴重的后果.所以，隨著電氣行業的現代化發展，基于人工技能技術的應用，在很大程度上簡化了電氣領域的操作過程.一方面，傳統繁瑣的操作步驟得到進一步的簡化，提高了電氣操作的效率；另一方面，自動化的實現，降低或杜絕了人工操作失誤所帶來的問題，在很大程度上提高了電氣系統運行的安全穩定性.
3.4 人工智能技術在故障診斷中的應用
人工智能技術以模糊理論、專家技術，以及神經網絡控制為核心，在故障診斷領域也具有十分重要的應用價值.在電氣系統運行中，變壓器、發動機等的故障，不僅影響電氣系統運行的效率與安全，而且在檢修方面具有較大的難度.在傳統的故障診斷中，一是故障診斷的方法復雜，且準確診斷率較低；二是故障診斷需要花費大量的時間與人力，與當前的工業發展需求相沖突.例如，在對變壓器的故障診斷中，傳統的診斷方法是首先需要對變壓器油產生的氣體進行收集與分析，基于分析的數據判斷變壓器是否發生故障.這就需要花費較多的時間和人力，如果數據分析不準確，則會影響診斷的準確率，降低變壓器運行的穩定性和安全性.所以，人工智能技術的應用，實現了對變壓器故障診斷的自動化，極大地提高了故障診斷的效率和準確性.
4 結束語
快速發展的科學技術，改變了我們的生活.人工智能技術的出現，推動了現代文明的發展.作為一門新興高科技，其在現實中的應用價值是無限的.首先，基于人工智能技術的電氣自動化控制，轉變了傳統的電氣控制模式，實現了跨越式發展；其次，人工智能技術提高了電氣自動化控制的效率，無論是在人力上，還是在物力上，都大大降低了成本的投入，表現出良好的現實意義價值.
參考文獻：
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2016年，全球市場進入存量換機階段，互聯網手機唱衰之聲初現，眾多品牌被市場淘汰，榮耀在當年GMIC上給出了自己的答案：“無懼風停”，繼續其產品是第一生產力的宗旨，并結合自身經驗，告誡行業，成功沒有捷徑。
到了2017年，互聯網手機迎來新拐點，部分品牌疲態盡顯、創新無門，行業充斥著“互黑”、“吹噓”等不良行為，更有甚者裸地照搬友商產品的工業設計。業內唱衰互聯網手機的聲音此起彼伏，對其前景表示擔憂，這也促使部分品牌放棄性價比標簽，開始戰略轉型，乃至迫于成本壓力跟風漲價。互聯網手機品牌紛紛開始鋪設線下渠道尋求庇護。
互聯網手機進入線下渠道，這是對線下渠道的傷害。在線下渠道，互聯網手機廠商的銷量增長有限，并且對于渠道商來說這就是虧本的買賣。榮耀將堅持線上為主線下為輔的銷售渠道體系。
面對行業的迷茫前景，我認為2017年，互聯網手機將迎來新的拐點。雖然將不可避免地遇到挑戰，但互聯網輕資產、快溝通、易購買的優勢依舊存在，互聯網手機能夠更快地捕捉消費者不斷變化的需求。互聯網手機的紅利還遠遠沒有挖掘出來，未來還大有可為。
不忘初心，為消費者創造價值
榮耀的崛起源自一直以來對品質、創新和服務的極致追求，更源自于以消費者價值為核心的不懈努力。消費者的真正需求從未改變，產品綜合體驗是核心，只有擁有高品質、真創新、好體驗的產品，才能在行業中突圍。作為互聯網手機的代表，榮耀正以行動引領互聯網手機進入下半場。
榮耀一再強調“品質是自尊心”，其零容忍的態度已成為業界公認的模范。在產品投放市場之前，每一款機型的樣機都要經歷總計數千萬次的各類測試，鑄就了代表頂級制造的榮耀品質。
此外，榮耀注重引領式創新，從技術創新到商業創新，再到服務創新，不斷滿足消費者需求，為其創造更多價值。
技術創新
技術創新包括平行雙鏡頭、快充、電池、芯片、系統等多方面軟硬件結合技術。以新品榮耀V9為例，該機型主打“速度”，通過發揮軟硬件智能結合效應，有效解決安卓手機長期使用中的卡頓問題，滿足了年輕人對“快”的追求。
商業創新
獨創線上為主線下為輔的輕資產銷售渠道體系，與合作伙伴共建榮耀式生態系統，雙線融合完善用戶體驗。其中值得一提的是，據賽諾市場報告，榮耀在短短兩年間即成長為中國線下市場第五大品牌，依靠創新與誠信贏得了合作伙伴及市場的認可。
服務創新
專注于年輕人的生活，傾聽其聲音。通過音樂、游戲、運動等方式，以榮耀制噪者、榮耀電競堂、攜手全球FISE極限運動巡回賽等活動，全方位溝通與鏈接全球年輕人的生活方式，這也助力榮耀轉型為年輕科技潮品，成為全球現象級的科技品牌。
手機：人工智能的先行者
互聯網手機是人工智能規模化發展的重要載體。互聯網、手機與人工智能三閉環，將是未來人工智能的發展方向之一。
人工智能的這種神奇魅力吸引了各大科技公司，谷歌、Facebook、IBM等國外科技巨頭紛紛通過成立人工智能實驗室、并購初創公司等方式，在人工智能領域進行多點布局。百度亦不例外，在人工智能方面的研發可謂不遺余力，更是第一個把人工智能提到核心技術創新地位的國內互聯網公司。
2015年底，百度挖來NEC美國智能圖像研究院的負責人林元慶擔任百度深度實驗室主任，由他帶領深度學習實驗室研發具有統治級別的人工智能技術。在本刊的專訪中，林元慶表示，“我覺得中國的互聯網節奏非常快，尤其是人工智能的發展。現在人工智能的剛需已經很明顯了，可以說非常旺盛，關鍵是如何把剛需挖掘出來，做出來，這才是重要的。”
百度大腦是百度人工智能的核心
《網絡傳播》：百度大腦目前有哪些階段性成果，其價值體現在哪里？
林元慶：百度大腦已建成超大規模的神經網絡，擁有萬億級的參數、千億樣本、億級特征訓練，能模擬人腦的工作機制。通過深度學習、大規模計算和大數據三大部分，百度大腦目前已經具備了語音、圖像、自然語言理解和用戶畫像四大前沿能力。以語音識別為例，目前百度語音識別的準確率能夠達到97%。在人工智能時代，百度大腦將是百度向社會輸出人工智能技術能力的核心，經過長期的投入與布局，未來百度大腦不僅將像百年以前的電力一樣成為商業新能源，更將深入到生活中，將電影中的場景變為現實。
《網絡傳播》：百度大腦宣布對廣大開發者、創業者及傳統企業開放其核心能力和底層技術開放，是出于何N考慮？
林元慶：百度大腦開放共享的思路，實際上是希望在時代變革大幕開啟之際，助力廣大合作伙伴全面共享人工智能時代，完成下一幕的轉型升級。百度大腦未來將與各行各業結合，衍生出不同領域的行業大腦，比如醫療大腦、交通大腦、金融大腦等。目前，百度大腦已經應用到教育、金融和娛樂等多個行業。
人工智能滲透百度所有產品線
《網絡傳播》：今年基本上全球各大互聯網公司都把人工智能作為最核心突破的領域，在這一領域，百度和其他公司的戰略方向有何不同？
林元慶：百度在人工智能領域起步早，布局領域廣，并且已經有很深的積累，既實現了對內業務的支持，也進行了大量對外技術的輸出。目前，百度的人工智能幾乎已經滲透到百度所有的產品線當中，以此改進百度全線產品的用戶體驗并提升用戶黏性。比如說手機百度的語音搜索、鳳巢的推廣系統以及百度外賣的調度系統、百度金融結合人工智能給用戶的畫像等等。接下來百度一方面將進一步提升各項人工智能技術，打造平臺化的對外輸出能力；另外一方面還將著力把這些人工智能技術和能力應用到具體行業和垂類中，提升行業的效率，促進行業變革。
《網絡傳播》：雖然業界普遍認可人工智能的巨大前景，但在目前來看，人工智能在短期內還很難看到盈利，那么，怎么看人工智能的普及和商業化？
林元慶：人工智能已經為百度的搜索業務提供了巨大幫助。人工智能的發展和普及有四大關鍵性的支柱――機器學習算法（特別是深度學習）、大數據、大規模計算，以及可供以上要素不斷訓練迭代的大應用。目前，人工智能在前三個領域都已經有了一定程度的突破，同樣關鍵的是人工智能技術的大規模應用，只有在制造業、醫療、汽車駕駛、娛樂等各個領域各個場景的不斷應用，才能形成“數據-技術-產品-用戶-更多數據-更強技術”這樣的一個正向循環。在這些不斷擴展的應用中，商業化也就是自然伴隨而來的事情了。
互聯網的下一幕是人工智能
《網絡傳播》：如何看人工智能在2016年的“爆發”？
林元慶：1956年夏天，“人工智能”首次被提出，但在之后的半個世紀都沒有能夠解決人工智能的問題。上世紀70年代到90年代，美國一直有人工智能的課程，但卻沒有實際的應用，在當時，任何一個領域都看不到有價值的人工智能應用。上世紀90年代以后，數據量越來越大，計算的能力也越來越強，機器學習逐漸興起；到2006年，深度學習的概念被提出，特別是在2010到2012年間，深度學習在語音識別和圖像識別領域取得了突破性進展。深度學習的成功極大地推動了人工智能的商業化。實際上，在2013年，《MIT科技評論》就已經把深度學習列為當年的十大技術突破之首，但今年確實是人工智能大規模商業化落地的一年。
《網絡傳播》：人工智能將會如何影響各行各業？
1人工智能定義詳解與發展
1.1人工智能定義詳解
人工智能（ArtificialIntelligence），簡稱AI智能。人工智能的主要作用是用于模擬、延伸以及拓展人類智能的理論、方式、技術以及應用系統的全新技術科學，它同時屬于計算機科學的一個分支技術。作為計算機技術的一個分支，人工智能試圖理解智能的實質意義，且產生一種新型的、能夠以人類思維相似的方式作出相對的反應的智能機器，基于此，雖然人工智能無法真正擁有人類智慧，但是人工智能在未來的創新發展過程中，極有可能會超越人類的智慧，具備更先進的思維方式。
1.2人工智能的發展
目前國內的計算機網絡中所產生的數據和信息一般使用數字、符號、文字等形式呈現在人們的眼前，在數據信息進行轉化的過程中對其自身的表達能力、判斷能力等方面具有較高的要求，逐漸成熟的人工智能技術可以幫助計算機網絡對該方面的能力進行有效加強，以此為基礎，保障數據信息的高效轉化。隨著信息化時代的來臨，國家對人工智能實施進一步的創新研發，現階段國內的人工智能已經能夠街互助自身特殊的編輯、數據處理、操作技術以及較高的分析能力，提前實現了信息翻譯、信息處理以及信息管理等方面的自動化革新。國家相關科研部門之所以重視起人工智能的創新發展的根本原因就是因為其自身具備先進的科技性和一定的合理性，能夠幫助工業領域、生產領域以及科研領域等領域有效提高工作效率，其發展意義主要體現在兩個方面上；首先是人工智能的快速成長強化了計算機網絡信息表達的圖標、音頻、視頻等表現形式，通過對人類思維的模仿，實現了模擬人類行為的目標，除此之外，還能夠很大程度上提高人們謹慎、全面以及系統等方面的相關能力；其次是其快速的發展對計算機網絡的信息處理空間產生了積極影響，拓展了計算機網絡中信息處理的場所與途徑，能夠將與計算機網絡相關的多項工程信息進行有機融合應用，真正實現了集成管控的應用目標，以此為基礎，達到智能化操作標準[1]
2人工智能在計算機網絡技術中的實際應用
2.1計算機網絡多種途徑信息的處理與集成
諸如網絡技術與計算機應用技術之類的現代先進技術介入了計算機網絡的創新發展后，為計算機網絡的未來發展前景帶來巨大的機遇，基于此，國內相關部門對人工智能的體現方式和研究方向進行革新。人工智能隨著在計算機網絡中應用時間的增加，對自身的數據處理方式進行了自我調整，由傳統的定向數據處理模式逐漸轉型向大批量、高密度、高頻率的數據處理模式發展。人工智能數據處理方式的轉變在日常的計算機網絡信息數據處理工作上等方面都有體現，例如，目前國內的網絡運營安全管理工作中，實現了人們對人工智能管理系統中添加防火墻功能的預期目標，相關安全系統就可以通過防火墻功能對存在與網絡中的各種不良信息進行自動攔截，并對往來信息數據進行高效的自動化識別與判斷[2]。
2.2人工智能在網絡管理方面的應用
計算機網絡數據管理工作具有一定的復雜性，所以計算機網絡的數據管理系統一般比較繁瑣，計算機網絡的管理工作之所以實施困難的原因主要是網絡的實時動態和變化速度較快，為保證對網絡數據的管理工作效率，人工智能技術應用將會發揮關鍵作用。一般情況下，人工智能技術可以通過對人工智能專家知識庫、問題求解技術的靈活運用實現對計算機網絡的綜合管理效率的提升。相關專家系統是一種較之傳統計算機技術具有更高智能化的計算機程序，通過對各領域的相關專業知識的累積，對其進行有效梳理后錄入至專家系統。以此為基礎，完成整個計算機系統的高效性與全面性的創新發展任務[3]。
關鍵詞：
人工智能；電氣工程；自動化
人工智能的運用是行業的一大進步，特別是在電氣工程自動化控制中的應用，已經開始引起業內重視與人們的關注。傳統的技術滿足不了當前需要，技術創新推進了行業進步與發展，現代技術和傳統學科相比，是全新的控制理念，是理念的創新與升華。人工智能是新學科，在傳統技術基礎上，實現了質的飛躍，徹底擺脫傳統技術和方法的束縛，使學科更具有廣泛性與融合性。人工智能和傳統理念相比，還具備較我的優越性，在生產中解決了許多難題，人工智能技術的應用使生產效率得到有效提高、大大節約了人力勞動成本，只有不斷進行深入研究，才能推進人工智能技術發展，實現電氣自動化控制領域的新突破。
1人工智能控制技術的優點
人工智能技術是高科技的產物，是人們長期研究的結果，當技術落地并實現推廣后，就解放了人力勞動，推進了生產效率，這門新興學科與各學科間形成良好配合與融合，與各個分支領域形成相通，綜合性的利用了生產效能。（1）設計之前無需事先準備控制對象的模型。在進行設計時，需要根據實際工作需要做好調查，通過與工作的結合，使技術與實踐相融合，但是在設計時，無法確定參數具體情況，一些變化無法控制，但是通過人工智能控制器就能完全實現解決，使動態方程更加精確，對操作對象的控制就會更加科學。（2）人工智能控制器能夠在一定時間范圍內，實現響應時間、下降時間、魯棒性能等變化，使自身性能得到全面提升，增加了工作時效性。（3）人工智能控制器比傳統的控制器調節更容易，在沒有經過相關技術培訓時，也能根據實際的數據、信息和語言等便捷的進行設計操作，操作起來較為簡單方便，提高了工作效率。（4）人工智能控制器良好的一致性，也就是說，當驅動器出現特異時，如果對一些不具體的數字進行重新輸入，也會在輸入未知數據時得到有效控制，使相關數據得到良性評估。
2人工智能實際應用
隨著人工智能技術的快速發展，一些科研單位院所已經把它當成一個重要課題，特別是在許多高等院校中，人工智能應用的研究已經進入到了電氣工程自動化控制領域，研究成果不展出現，并投入實踐中。人工智能的應用，不僅提高了工效，更在實際操作中，解放了人力勞動，實現了電氣設備故障預測、診斷、優化、控制和保護。
2.1對電氣設備進行優化設計
要想實現電氣設備優化設計，就需要掌握大量的學科門類，使知識得到整合，設計是一項非常復雜的工作，要通過對電路、電磁場、電機、電器等的整合，使各類知識能靈活應用，這僅僅是基礎，要想形成良好的設計思路，還要有豐富的實踐經驗，通過實踐把知識進行創新，才能完成設計工作。傳統意義上的產品設計主要是根據經驗在實驗室通過人工手動制作完成，要想得到良好的結果難度可想而知。而現在則需要使用計算機技術，通過計算機輔助做好設計（CAD），計算效果好，產品更新快，從根本上縮短了開發的周期，節省了大量的人力勞動。通過在CAD技術里引入人工智能，幫助設計人員提升所設計產品質量和設計的效率是當前普遍采用的方法。遺傳算法是一種先進的計算方式，數據快、結果準，多數設計人員使用遺傳算法及其衍生算法，使電氣產品智能化優化設計更加科學合理。電氣設備故障較復雜，多數是不確定和非線性的，只有掌握好了預兆與隱患，才能把設計更加優化，實現預兆和故障間的聯絡，有效解決模糊邏輯和神經網絡的連接，實現多途徑設計。
2.2對電氣設備的事故以及故障進行診斷
在電氣領域中，一直以來都使用傳統的方式進行操作，這種方式不但影響效率，更影響精準度。傳統的操作方式較為陳舊，不能滿足現在的生產需要，而傳統診斷方法又不能精確計算出故障點。而在電氣設備中，多發性的故障多是發動機、發電機和變壓器，這些設備是事故和故障出現頻率最高的部件，只有掌握了各部件的工作原理，才能有效提升數據收集力度。在傳統方式中，主要是通過對收集的變壓器油產生的氣體做分析，再形成判斷，這種方法浪費了時間，消耗了精力，生產效率不高，其計算結果也不一定精確，如果設備出現的問題，得不到快速有效解決，就會導致更大范圍的事故發生。在電氣故障和事故診斷中有效的運用融入了人工智能技術的神經網絡、模糊理論和專家技術主要技術可以很好解決傳統方法遇到的問題，大幅提升故障診斷準確率，進而成倍的提高生產效率，減少電氣損失。
2.3對電氣控制過程中的有效應用進行分析
電氣技術關系到國計民生，是當前普遍使用的技術，可以說，電氣控制過程是非常關鍵的，在整個生產過程中起著相當重要的作用，只有全面保證電氣化系統穩定，才能提高工作效率，怎么能夠實現電氣控制，實現良好的應用成果，這是行業內外面臨的主要難題。要想實現對電氣的合理控制，就需要專業技術人員進行操作，可以說，技術人員操作過程的要求是非常嚴格的，各道操作步驟較為復雜和繁瑣。通過人工智能的方式，有效解決了操作難題，通過人工智能和計算機的作用，使人力勞動得到解放，以往由人工操作的程序變得簡單起來。在運行過程中，一些重要的資料得到收集與保存，為日后的查詢與檢查提供了便利。
2.4對控制及保護功能進行實現
使用人工智能能夠快速實現對所有開關量、模擬量數據的收集，使各類數據能夠提供有效參考，可以按照設計者預先設計好的程序形成批量存貯。在形成數據的同時，一些關鍵點還能產生圖像，生成軟件起到了重要作用，完全實現了電氣系統歷史運轉情況真實畫面，通過顯示，使操作人員全面了解設備運行情況。對機器設備運行中的電流、電壓、隔離開關、斷路器等更能直觀的顯示。技術人員能夠根據實際情況建立圖表，實現系統資源的充分利用。對各主要設備模擬量數值、實際開關狀態進行實時智能監視，對出現故障的部位，能夠快速檢測并實現報警。智能化技術不需要人員進入現場，只要通過鍵盤或鼠標就能實現遠程控制，實現對隔離開關、斷路器等的調整與優化，并做好勵磁電流調整與更替。通過記錄，形成可利用的模擬量故障錄波，實現快速捕捉，使開關量變位在線參數設定及修改成為可能，通過日常工作，使各類故障形成線型描繪，使系統更加穩定可靠。
3結束語
綜上所述，隨著社會的不斷發展與進步，各類學科實現了大融合，特別是微電子技術、軟件技術等的創新，給人們的生活帶來便利，推動了技術不斷進步，各種成果實現應用。人工智能實了軟件和硬件齊頭并進發展的良好局面，各類先進的軟件得到開發，創新理念不斷涌現，人工智能越來越方便地被設計運用于各種領域。未來人工智能化技術將會得到更加廣泛的推廣與應用，這是一種社會趨勢，更是行業發展的必然，我們相信，電氣自動化控制與人工智能技術的廣泛融入，將具有廣闊的前景，并能夠更好的為人類社會服務。
2016 年 11月 26 日，以“大融合，大未來”為主題，第十屆中國醫院院長年會于廈門召開。英特爾（中國）有限公司作為醫療健康領域發展的長期推動者受邀參與了此次活動。在“大融合、大協同、大平臺”分論壇上，英特爾同與會嘉賓分享了前沿技術與醫療行業融合的新趨勢、新實踐；并攜手產業伙伴共同宣布“聯合創新實驗室”成立，旨在凝聚業界力量，共促醫療云、大數據、人工智能等技術在醫療健康領域的落地。
目前，大數據、云計算、物聯網等技術已經快速滲透到臨床服務中，重新定義了醫院的管理和運營；同時，人工智能等前沿技術也在為醫療行業的發展帶來新契機。醫院傳統的經營和服務模式正面臨變軌。會議期間，英特爾聯合18家成員單位宣布“聯合創新實驗室”成立。實驗室匯聚了包括醫療機構、科研機構、技術公司和科研服務公司在內的多方力量，旨在推動技術試點和科研工作，加快行業發展路線和標準制定，加速大數據、醫療云、人工智能等技術在大健康領域的落地。
浙江大學教授、浙江省數理醫學學會理事長孔德興分享了人工智能技術在甲狀腺疾病篩查、干預和治療過程中的應用。“依托英特爾至強平臺，我們針對甲狀腺超聲影像數據的特點對算法進行了改進和優化，并利用所獲得的大樣本對計算機進行訓練，經與浙江大學附屬第一醫院的聯合測試，其診斷準確率可達85%以上。我們期待，這項應用在未來可以拓展至更多領域”。
一直以來，英特爾都在挖掘計算的潛能，并驅動相應解決方案的開發和應用，作為“聯合創新實驗室”的成員單位，英特爾將繼續發揮其對行業的洞察和技術領先優勢，推動相關項目的發展，不斷促進醫療云、大數據、物聯網、特別是人工智能等創新技術在醫療行業的應用開發和實施。
“在近期的人工智能戰略中，英特爾宣布將通過一系列從前端到數據中心的全新產品、技術及相關投資計劃拓展人工智能的發展空間，加快發展速度，突破性能瓶頸，實現技術大眾化及社會效益最大化”，英特爾醫療與生命科學集團亞太總經理李亞東表示：“英特爾希望推動中國融入人工智能時代，在加速人工智能和醫療行業融合發展的道路上，我們將同產業伙伴一道加速技術創新和應用進程，使人工智能更快的惠及大眾。”
