人工智能方向培訓

前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇人工智能方向培訓范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發現更多的寫作思路和靈感。

人工智能方向培訓范文第1篇

前沿六：小數據

另外一個領域對人工智能來說是小數據。那些大公司，他們處于領先的地位，像百度、谷歌、微軟這些公司擁有大量的數據。人工智能的一個課程就是神經網絡課程，其實需要很多的培訓，需要很多的數據點、很多的例子，甚至數十億的數據。神經網絡它的存在有60年了，直到我們能夠大規模利用它們的時候，利用這些數十億樣品培訓人工智能，這些神經網絡才變成有用的。

今天，你要做人工智能的話，你需要很多的樣品和很多的數據。如果你想讓人工智能學習，比如說讓它能識別貓狗差別，你其實做的方法就是給它數百萬這樣的例子，像貓狗這樣百萬的例子，數百萬的貓狗的照片。成千上萬之后，它就開始能夠識別了。它看到這個貓就能夠識別它是一個貓，所以你要有很多的數據教育它。

但是非常有意思，如果是一個剛剛學走路的小孩，也許他只知道十二個這樣的例子，他能夠馬上知道貓狗之間的差異。他只知道十二個例子就能夠進行判斷了。前沿是什么呢？就是我們讓人工智能只需要小數據就能夠學習。這確實是一個顛覆性的，能夠讓我們現在的技術有顛覆型轉變。大公司沒有優勢了，創業公司，用小數據就可以，有人工感知了，這是另外一個前沿，十二個例子，人所需要的這些例子，如果我們能夠模仿人類的話就是非常有利的一個變化。

前沿七：人工智能的創造力

在人工智能另外一個領域就是創造力，我們認為創造力只是人的，大家可以從故事當中可以看到，不僅僅是人能做，有很多的信息，我們培訓機器人以及人工智能也能夠做到。谷歌有Alphago，Alphago是一個人工智能，它希望能夠打敗其他游戲玩家，因此它還會有一些深入的算法，教會電腦如何學習。

以Alphago來講，大家可能也會記得在第三場，第37步棋時候，Alphago會說這樣一個棋會打敗他，它打敗了李世石。這對于人工智能也是有創造性的，對于這招棋，大家會同意，可能沒有哪個人會下出來，它有創意，但是是以不同的方式，跟我們人是在創意上有所差異的。

前沿八：跟人工智能溝通

還有一個就是界面，我們如何跟人工智能溝通，它們怎么跟我們溝通。

大家可以想象一下，你能夠使用自己的身體調節姿勢，一些大的姿勢可以調節大的數據集。可以看下，不僅僅是大的體態姿勢，也可以有小的體態姿勢，能夠讓我們的納米級的雷達感受到，一些小的體態也能夠感受到，這個時候大體態和小體態可以調整我們數據，我們有不同的方式，能夠與我們的人工智能和相關機器人進行互動。

好了，這是我們一個及時的翻譯，這是我們的所謂的中英文的同聲傳譯，大家也可以看到現場，你能聽到我說英文，你說中文。在十年時間之后這將會另外一個人工智能界面。我們認為，這些最終的終極界面會是虛擬現實。我們實際上可以能夠用我們一些體態進一步進入我們電腦的內部，我們可以創造出虛擬現實。

我這里要補充一點，人們會奇怪當我們的設備、汽車正在進行無人駕駛的時候我們怎么做，我們實際上可以在汽車內部進行虛擬現實。所以蘋果的汽車這塊還是有限，當你進行蘋果汽車駕駛過程，你可能需要一個界面，這個界面能夠和你電腦相連，那時我們車上的寬帶可能要比家里寬帶還要多，比你家里還大，才可以實現我們如何和設備溝通？不僅僅是溝通、講話，還是有體態，包括身體語言的溝通，這是一個前沿。

前沿九：充分利用機器人

還有一個大家非常關注的就是利用，我們如何把人工智能和機器人利用充分，包括我們的一些家庭的工作、國家的事業都可以用機器人來做。

我最喜歡一個新的機器人就是種生菜機器人，這個機器人做的是精準農業。精準農業，當然能夠替代很多的農場勞動力，但是我們的想法，就是我們可以能夠把個體的職務跟單個植物管理對應，我們逐個關注農場當中的植物，記住每個植物生產的位置，這樣的情況可以定制化的，并且降低我們化學農藥以及水、化肥和其他材料使用量，沒有哪個農戶可以達到關注植物的個體層面，可以想象這會帶來顛覆式革命。我們還可以意識到，機器人它也會承擔其他任務，那個時候，這些任務效率是第一的。所以很多的一些崗位，很多的一些人所做的崗位，這些崗位過程中，效率是非常重要的，那么這些任務，會被機器人取代。

對于我們的生產力來講，是機器人所擅長的，我們將來會有更多類似這樣的崗位。對于人能做的一些崗位，比如科學創新，實際上是不利于機器發揮它的效率的。機器人不會處理它的關系，因此，它可能效率相對比較低一點。復雜、解決效率比較高的任務交給機器人，其他的任務交給人解決，我們崗位更多的是能夠創新一些新的東西，一開始的時候我們將會嘗試我們不斷的開發，能夠更習以為常，習以為常之后我們進一步交給機器人。與此同時，我們讓人做主要創新的事情，其他效率的事情交給機器人做。

所以這個方面，它的力量就是從軍方角度來講會有這樣的士兵，這些士兵能夠實現人機混合組隊，這種情況將會是我們未來發展的一個重要的方向，是部署我們工作重要的發展方向。我們與機器攜手，而不是與機器對抗。

前沿十：從人工智能到人工智能

最后一點，就是這樣一個想法，我把它稱之為人工智能到人工智能。

我們從這個邊界角度來講，我們需要構建人工智能的網絡，尤其是有相似功能的人工智能，我要強調一點，我們說到共享經濟，我們說到互相合作，但是對我們未來20年，我們將會有全球層面的合作。像臉譜網有20億人的鏈接，這種合作達到一定的層級，它的分享，分享圖片，分享一些小的八卦消息，這也是星球層面進行的合作和共享。所以我們將會有20億的人，再加上我們剩下50億人，加到一起之后我們得到了所謂的人工智能的一個網絡。這將是一個真正的一個前沿，我們開始考慮到，可能能夠進行構建網絡，并且和人工智能，和另外一個人工智能，人工智能和人類溝通，人和人工智能，人工智能和人工智能，都可以溝通。

這是一個前沿，我們從來沒有到那里去過，我們也可以看到我們日常生活當中，我們能夠使用技術工具，互相合作，互相協作，更大規模實施動態協作，這是20年前所不可能想象的。

人工智能方向培訓范文第2篇

關鍵詞：科技管理；企業；人工智能；能力投放

中圖分類號：G4文獻標識碼：A文章編號：（2021）-9-290

引言：

隨著計算機技術的不斷向前發展，傳統的數據處理方式以及應用流程已經無法滿足企業各項活動正在進行中的實際需求。為了解決這一問題，研究人員經過多年的努力之后提出了一種科技管理概念。所謂的科技管理實際上是通過一系列科學方法的合理利用對企業內部有限的各類資源進行優化整合，從而實現更加高效的管理行為。當前科技管理工作在進行中不斷向著信息化、智能化的方向靠攏，為了讓智能技術作用得以全面發揮，有必要對企業人工智能能力投放策略進行全面的研究。

1建立人工智能能力投放動作準出標準

對于企業而言，要想使其科技管理工作進行得更加富有實效，在人工智能能力投放動作推出標準制定之前，首先應該結合企業各項工作的實際需求全面明確人工智能能力投放鏈。就我國當前情況而言，國內的電力計算機信息化企業要想跟上時代的發展，應該以更加多元化的方式將智能能力進行展示，從而讓更多的受眾對該技術進行認可；其次，企業應該全面明確人工智能能力投放的實際內容以及投放中所需要用到的載體。對于科技管理工作而言，電力計算機信息化企業在人工智能能力投放中所包含的主要內容有技術能力以及技術成果，根據這些展示內容的實際情況選擇合理的投放載體。而投放載體根據其內容及形式的不同又可以更將其進一步劃分為內部載體以及外部載體兩種類型。對于企業而言，技術能力指的更多是人工智能技術。因此投放的具體標準是如何才能有效利用人工智能技術完成企業各項業務的賦能作業。在過去，企業管理工作在進行中無論是生產銷售還是物流等環節其勞動都十分密集。在實際運作中普遍是以人力來換取產量，拿時間來換取利潤。采用這種運營模式企業的生產效率相對較低，而且企業在運營中需要投入大量的人力成本。而人工智能能力投放標準的有效制定可以使得這一問題得到妥善解決。因此，對于傳統的電力計算機信息化企業而言，要想跟上時代的發展，使自身經濟效益得到有效保障，就應該不斷結合企業發展的需求，進一步加大人工智能技術的引入力度。使得人工智能能夠在更多工作當中，代替傳統的人工勞動。同時還需要引入更加先進的人工智能系統，輔助工作人員更好地完成各項工作，全面降低工作人員的勞動量。通過人工智能技術的合理投放，不僅可以使得企業各項工作的運行效率得到實質性的提高，同時還能夠進一步降低企業在運行當中所需要投入的經濟成本，使我國社會文明邁上一個臺階。對于電力計算機信息化企業而言，人工智能能力投放的實際標準應當根據載體的不同進行合理劃分。具體來說，內部載體在人工智能技術實際投放的過程當中應該想方設法使其能夠應用于科技研發領域。通過各類平臺的有效搭建，使得企業內部工作人員的體驗感得到切實加強。通過不同企業之間的交流培訓以及員工之間的交流共同實現對企業內部開發人員的培訓工作，使得各個部門的技術人員之間能力實現共享。同時積極召開研討會議，使不同工作人員能夠就自己的技術心得進行有效討論，為公司帶來更多的經濟效益；應用于新聞宣傳，通過人工智能技術使有關于企業的各類信息能夠在員工之間實現實時傳輸，使信息的時效性得到有效保障，從而給企業帶來更多的經濟效益；

對于外部載體來說，在人工智能技術投放的過程當中應該將其應用于技術沙龍的建設。使企業的每一個節點運行專題實現分享，同時還應該特別針對各項工作進行中所存在的缺陷進行全面探討，以期研究出合理方式使得這些問題得到解決；應用于產、學、研合作，實現企業于高校之間的互動創新。不斷的將研究成果轉化為實際成果；應用于企業和政府連接的渠道建設，使得企業內部的各個示范性項目得到及時的展示。

2實施基于科技管理視角的投放效果評估

為了保障各企業內部已經引入的人工智能技術能力得到更加全面地發揮，各大企業需要不斷結合自身的科技管理理念對人工智能技術的實際投放效果進行有效的評估。為了保障評估最終結果的有效性，經過多年的發展當前企業的評估體系已然包含了4個。主要維度分別為產業貢獻、技術價值、人才培養以及品牌影響力。根據不同維度的具體內容為其制定有針對性的評估指標，并且根據企業各項工作的實際完成情況對其進行量化性的評分工作。在這些內容當中，產業貢獻主要包括企業所生產的具體產品，要求根據產品的實際名稱進行有效填寫產品成熟度。這項內容主要是參照技術成熟度TEL通用定義及等級劃分，全面圍繞不同項目所生得到的核心產品，從基本原理到實際應用設計9層評估等級。實現產品價值對各個項目成果已經產生的經濟效益未來預期的產品價值。項目成果未來可能產生的經濟效益技術價值主要包括技術水平。各個項目的最終成果對原有技術體系的改革或者是經過審定第三方評價達到國內領先技術水平，為本企業形成的技術壁壘，對企業長期發展所提供的支撐。企業在發展中所申請的專利數量、專利授權數等等。而人才培養重點包括新獲高級職稱人員數量，新獲中級職稱人員數量或本單位專家數量等等。評價的體系框架如圖所示。

3制定企業人工智能能力投放持續改進機制

為了讓電力計算機信息化企業在發展的過程當中，其人工智能能力投放實現可持續發展。需要根據評估的最終結果，制定出企業人工智能能力投放持續改進準則。通過這樣的方式，可以及時對區技術在應用中所產生的問題進行改進。具體的改進流程分為以下4個內容：分別是確定改進目標、尋求可行方案、測定最終結果、正式采用。各單位需要根據自身實際情況，結合這4個總體步驟分別根據自身工作實際需求設計出相應的改進機制。

人工智能方向培訓范文第3篇

人工智能在培訓行業的應用，除非已經進化到像電影《黑客帝國》中的場景一樣，可將所需知識直接下載至腦中，否則，還是得回歸學習的本質。人工智能無法替代人類學習，學習是個性化的，并且還要經歷內化的過程，才能最終完成。然而，這并不代表人工智能在培訓行業沒有用武之地，恰恰相反，“智能化”學習技術的發展正為培訓行業注入一股新動能，而其中有些應用值得重點關注。

輔助系統

在學習環境中，與傳統學習管理平臺注重管理與記錄不同的是，智能化輔助系統會提供給學習者（learner）個性化的反饋。學習者參加完測驗后，可以更好地了解自己的弱項，進一步獲取相關的學習資源及后續所建議的學習路徑。智能化輔助系統扮演了助教的角色，有效指導并促進學習者的學習。在工作環境中，智能化輔助系統可以依照角色或流程等屬性，即時提供給任務執行者（performer）個性化且適量的內容，扮演了教練的角色，加速問題解決并提升工作成效。

課程規劃

想像一下，你所經歷的學習與工作都留下了記錄，你曾經去過哪兒、看過什么、讀過什么，都被記錄分析。之后通過電腦演算模型，人工智能就可以根據你的程度與需求，為你匹配相關的資源，選取真正對你有用的內容，提供多元與個性化的學習歷程（learning experience），從而摒棄以往齊頭并進式的課程規劃。

內容資源

通過學習元件（learning objects）或知識元件（knowledge objects）在元數據（meta data）的標簽，內容資源可以具備學習者能力、角色、工作場景及業務流程等屬性。之后，結合智能推薦引擎，內容便可以依照單一或多元屬性呈現，作為獲取知識的來源被自動推送給學習者，或者作為問題解決的資料來源被推送給任務執行者。

精確搜索

語言可能是模棱兩可的，通過建立知識圖譜（knowledge graph），學習者可以快速縮小搜索范圍。智能化搜索也可以更好地理解學習者搜索的信息，總結出與搜索話題相關的內容。由于知識圖譜構建了一個與搜索結果相關的完整知識體系，所以學習者往往會獲得意想不到的發現。在搜索中，學習者可能會了解到某個新的知識或新的聯系，從而進行一系列全新的搜索與學習。

數據分析

學習無處不在，當學習或者歷程記錄可以通過xAPI這類學習技術標準，來收集多元數據的時候，學習數據就不會只停留在以往SCORM課件閱讀的紀錄模式，而是可以實現學習歷程數據的集中。過去單純的學習記錄也可以上升到預警及預測的層次，甚至通過數據收集與深度分析，提供學習者如何建構所學內容的意義、如何形成理解、以及學習過程中所做決策的報告，這對教學設計會有莫大的幫助。

項目運營

人工智能方向培訓范文第4篇

關鍵詞：人工智能；風險保障；風險分析；對策

2016年，弱人工智能程序Alpha Go戰勝了圍棋大師李世石一事在世界范圍內產生了巨大反響，人工智能概念在全球范圍內瞬即成為熱點頭條，人們開始關注并期待著人工智能可能帶給世界及生活的貢獻與改變。贊許之余，仍需指出，雖然從目前來看人工智能的發展對于威脅人類尚有很大距離，但隨著大量資本投入到人工智能產業中，人工智能產業駛向了發展的快車道。加速進步的人工智能會對人類社會產生極大的不確定性，新技術的產生會使現有風險不斷異化，產生新的風險規律，一些穩定的邏輯會逐漸被替代，整個世界的打開方式會變得大不一樣。

新事物的產生伴隨著舊事物的滅亡，如同阿里巴巴的出現引起了實體店的倒閉與轉型，人工智能的發展將會取代人類更多的工作。當下，一方面不能因為人工智能的不穩定因素就對其放棄開發與使用，但另一方面則需對如下理念獲得清醒認知，即：無法控制的人工智能定會給人類社會帶來危害。為此，將需要展開系統研究，從而準確把握人工智能所帶來的風險，創新風險管理模式，采取有效的風險防控措施，并將風險防范意識從研發創造的源頭一直滲透到使用過程中，就需要世界各國與國際組織的大力扶持與人工智能專家們的不斷努力。

1人工智能產業發展現狀

據Venture Scanner的調查報告，截至2016年11月，全球范圍內總計1 485家與人工智能技術有關公司的融資總額達到了89億美元。與任何一個行業相比，89億美元的融資量都顯得微不足道，但同比2016年年初的48億美元的融資總額，人工智能a業已然大獲豐收。伴隨著我國BAT等科技巨頭積極規劃的戰略布局的成功推出，國內人工智能產業發展同樣十分迅速，及時了解行業現狀尤為重要。本小節將在如下要點方面針對國內外人工智能產業的發展現狀給出綜合闡釋與分析。

1.1企業

根據《烏鎮指數：全球人工智能發展報告（2016）》，全球人工智能企業集中在少數國家，其中美國、中國、英國企業數分別為2 905、709、366，總共占據全球企業的65.73%。

中國人工智能企業主要集中在北京、上海、廣東等發達地區，發達地區的人工智能企業約占全國的85%左右。其中，北京市為人工智能企業集中創新地。

經濟發達地區的信息化程度較高、互聯網發展迅速、融資環境優良，適合各類高新產業的成長發展。上述數據也表明了人工智能企業在經濟較為發達地區的發展要更為迅速。

1.2融資

全球人工智能企業的融資情況與企業分布的情況大致相同，美國人工智能企業在2016年融資總量約為180億美元，中國企業為25.7億美元，英國企業為8.16億美元。

中國2015年人工智能行業獲投金額約為100億人民幣，同比上升40%左右，略低于全球平均水平，其中機器人領域的投資比例則居于全領域首位。

1.3成果

全球專利數據庫的數據表明，美國人工智能行業申請的專利總數約為2.7萬件，中國為1.6萬件，日本位列全球第三、約為1.5萬件。將美國和中國的公司總數和融資金額分別與專利成果相對比，中國人工智能企業創造專利成果的效率要遠遠高于美國。2017年2月美國《大西洋月刊》中的刊文指出：中國的大學及公司在研發和使用人工智能方面已開始超越美國同行。

中國人工智能企業專利數量按地區分布明顯，集中在北京、上海、江蘇、廣東和浙江五個地區，占總體60%左右。其中，機器人方向的專利占總體的38%左右。

1.4政策

近年來，世界各國和國際組織紛紛出臺相關政策扶持人工智能產業。以美國、歐盟和中國為例，制定計劃內容即如表1所示。

2人工智能產業發展的風險分析

科技創新必然將帶來社會進步，但同時也必將面臨新的問題侵擾及風險。現如今世界正處在第三次工業革命之中，在享受著快捷、便利與智能的同時，卻也并行涌現了諸如失業、信息泄露等風險。但是當人工智能的收益遠大于其風險的時候，就需要準確把握風險的類別及規律，采取合理的手段管控風險。隨著人工智能產業的發展，技術會更加成熟，產業結構不斷優化，風險的種類和性質也會逐漸變化，弱人工智能與強人工智能所帶來的風險后果也將截然不同。在此，針對人工智能產業在發展過程中的各類可能新風險則可展開如下的研究論述。

2.1倫理風險

學界和業界有許多關于人工智能倫理問題的討論，比如是否該賦予機器人人權？人工智能的倫理問題一直是輿論焦點，但始終也沒有定論，多年來人工智能行業在倫理擔憂中逐漸前進，諸如人工智能的使用過程中，偶爾難免會做出違背人道主義的事情，謾罵、毆打和虐待這些惡性事件就可能降臨到機器人的頭上，甚至當機器人變成發泄的工具、變態的玩具的時候，人類是否為這樣的行為找到了正當理由？當人工智能接近人類智能時，是否能夠守住人類的倫理與道德底線，給予其切實合理的倫理定位也仍是當下值得探索深思的開放性研究課題。

2.2技術風險

幾十年來人工智能的發展已經深入到各個領域，涉及數學、計算機科學、心理學、神經學等眾多門類，在機器人、識別系統、智能分析、智能設計等方面獲得了廣泛應用。歷史上由技術故障導致的機器人“傷人”事件早在20世紀70年代即已見諸報端，而人工智能技術的發展并沒有從根本上解決此類問題。2016年11月，第十八屆中國國際高新成果交易會上由于工作人員的操作失誤，使機器人撞向站臺，劃傷觀眾。由此可見，人工智能最為直接的現實挑戰就是技術風險。除了威脅人類日常生活安全，人工智能的技術風險也可能造成信息泄露等一系列伴生問題。諸如此類的技術問題從源頭上只能交給產品開發者來研究控制，如果不將“意外”的因素考慮進去，人工智能技術便不能進入真正的推廣普及。

2.3軍事風險

一個國家最先進的科技通常即會先行進入軍事領域尋求拓展應用，早在20世紀60年代人工智能僅是處于定義推出階段，世界各國便已開啟了人工智能在軍事領域的研究，無論從智能指揮系統等技術方面的應用還是替代士兵作戰的功能，人工智能在軍事領域的研究均已呈現向縱深及廣域展開態勢。未來的軍備競賽是兵器技術與人工智能的比拼，也是軍事費用與研究水平的比拼。必須指出，戰爭風險仍然存在，但當機器人士兵大量出現時，戰爭消耗變成了純粹的資本消耗，人身傷亡的減少會削弱道德與輿論的呼聲，戰爭則可能會變得更加頻繁與迅速。

2.4異化風險

國內外的諸多學者與專家都堅信，人工智能在未來會超越人類智能，人類正在創造一個比自身更加強大的物種。那么許多科幻電影的劇情便有可能真實上演，人工智能的異化與反抗便具備了發生可能。許多人工智能的專家也許仍持反面異議，因其會相信自己的技術水平而不是虛妄的預測。但是正如歷史已然證明，就像原子彈與克隆技術一樣，科學家們創造出來的成果往往并不能由本群體來決定是否投入使用。那么時下的當務之急就要合理把控這些風險，利用制度與立法規范人工智能的開發與使用，避免極端事件的發生。

3對策及建議

綜上可得，現今已然無法阻擋也不會阻擋科技創新的步伐，但卻必須在人工智能產生危機之前采取適當的預防性行動及相應的制度化措施來規避可能到來的危險。詳情闡述可見如下。

3.1立法與監督

2017年1月，歐洲議會法律事務委員會呼吁制定有關人工智能與機器人的法案。法律是規范人工智能的研發與使用的最佳選擇。許多可能會發生的風險，都可以由法律來提供約束化解，在研發方面，可以規定機器人“鐵律”、量化機器人的智能等級、限制人工智能的應用范圍等；在使用方面，可以限制公司對不同級別機器人的最大使用數量或占全體工作人員的比例并逐漸放寬該項措施，以降低失業潮所產生的不良影響。并且，有必要設立監管部門進行專項監督，從保障“人”的利益出發，規范市場行為，維護行業秩序，防止人工智能的肆意開發與過度使用。

3.2加強國際合作

人工智能所帶來的風險是世界性的，世界各國和國際組織應該積極加強合作交流應對風險。各國應在聯合國的通力協調下聯合建立用于研究人工智能風險與安全問題的組織，解決人工智能所產生的國際問題。國際問題只能借由國際合作交流來一致探索設計策略與合理模式，世界各國應牢固樹立人類命運共同體意識，在共同宗旨下推動世界在人工智能飛速發展的背景環境下實現平穩有序向前邁進。

3.3\用保險手段

隨著科技的發展，保險業在金融業的地位逐漸提高，新型保險產品可以幫助人工智能企業與個人分散風險。現在并未推出與人工智能相關的保險產品，保險公司有待開發針對人工智能與機器人的企業責任保險、個人人身保險與財產保險，當人工智能出現技術問題造成被保險人人身傷亡與財產損失時，保險公司的賠付會在一定程度上減輕企業與個人的經濟負擔。

3.4征稅與創新

針對機器人造成的失業現象，比爾蓋茨曾表示：可以對機器人征收所得稅，對因此產生的失業者進行培訓，增強對失業人群高新產業技能的培養。在政策創新方面，可以在社會工作總量不變的情況下以減少個體工作量或者或減少社會工作日天數來增加就業人數。當一個新技術得到了廣泛使用時，隨之而來還有其衍生行業與衍生產品，未來人工智能技術對人類社會改變仍然難以做出準確描繪，這就要求人類積極創新，盡快適應新科技帶給人類社會的改變。

人工智能方向培訓范文第5篇

關鍵詞：人工智能技術；電氣自動化；有效應用

隨著現代化科學技術的快速發展，人工智能技術也越來越成熟，其在很多方面都具有明顯的優勢，因此被廣泛地應用在工業、交通、航空等多個領域。人工智能技術在電氣自動化中的應用，極大地減輕了工作人員的工作量，明顯提高了電氣自動化系統的生產效率。

1 人工智能技術的原理

人工智能技術基于人類智能理論，通過擴展、延伸和模擬形成技術。近年來，計算機科學技術快速發展，人工智能技術主要目的是研究人工智能實質，模擬人工智能的思維方式，重點研究專家系統、圖像處理、語言、專家系統、機器人等，以計算機科學技術為基礎，涉及邏輯學、仿生學、自動化等多門學科[1]。同時，通過研究人工智能技術，加工制造智能化機器，代替人們完成一些復雜、困難的工作，人類大腦被譽為世界上最精密的儀器，而運用現代化科學技術可模擬人類大腦的思考過程，如智能控制系統的編程，通過處理、交換和分析人類智能信息，模擬人腦技能，實現各領域生產過程的自動化。

2 人工智能技術的特點

人工智能研究是一項專業性和技術性較強的工作，其主要采用遺傳、模糊神經、模糊、神經等算法，基于非線性函數方程式，和傳統函數估計器相比，函數近似器的各方面性能更加優越。人工智能技術在實際應用中具有以下優勢：第一，人工智能控制器具有良好的一致性，雖然驅動器在很多運行環節的特性存在一定差異，當人工智能控制器接收到一些未知數據時，也可快速完成分析估計。第二，和傳統控制器相比，人工智能控制器的操作調節過程中更加方便，即使工作人員沒有經過專業的技能培訓，也可結合簡單易懂的語言和信息，完成對智能控制系統的設計操作。第三，人工智能控制器可結合運行要求、下降時間、響應時間等變化，自動調節各個模塊性能[2]。第四，人工智能控制系統規劃設計時，不需要提前構建控制對象模型，由于信息的非線性和不確定性，結合人工智能控制器運行參數實際情況，應用動態方程，優化控制系統運行。

3 人工智能技術在電氣自動化中的應用

3.1 實現了電氣自動化系統的保護和控制功能

當前，人工智能技術的應用實現了對模擬量數據、開關量的自動化、實時動態處理和采集，并且根據系統的設計要求，批量化地定時進行存貯和整理，同時應用圖像生成軟件，模擬電氣自動化系統的實際運行情況，工作人員可直觀地看到斷路器、隔離開關、電壓、電流等設備和參數的變化[3]，工作人員結合電氣自動化系統實際運行要求，編制專業圖表，分析相關數據，在這個過程中需注意由于畫面和圖片所占的電氣自動化系統資源比較多，因此應充分考慮到電氣自動化系統控制端設備的運行性能和對軟件系統的要求，防止控制終端由于采集大量圖像占用大量資源，消耗運算資源，影響電氣自動化系統中其它程序的正常運行。另外，電氣自動化系統的操作控制，工作人員可通過鼠標或者鍵盤遠程控制斷路器和隔離開關，自動調整勵磁電流，修改或設定在線參數，提高電氣自動化系統運行的可靠性和穩定性。

3.2 診斷電氣故障

電氣自動化系統實際運行過程中，傳統診斷技術的效率和準確度較低，并且系統中變壓器、發電機、發動機等設備故障頻繁發生，以往工作人員多是分析變壓器油的氣體，結合油樣氣體成分判斷是否發生故障，這種診斷方法的時效性較差，需耗費大量人力和時間。由于電氣自動化系統的很多故障和事故都具有不確定性和突發性，系統故障和問題必須在第一時間快速進行解決，若診斷處理方法不合理或者故障處理不及時，會給國家、社會和企業造成巨大損失。而在電氣自動化系統中應用人工智能技術，運用專家系統、模糊理論和神經網絡，實現對電氣自動化系統的實時控制，一旦發現系統故障，自動進行故障診斷，極大地提高電氣自動化系統故障診斷的效率和準確性。

3.3 提高電氣控制有效性

人工智能技術在電氣控制中也發揮著非常重要的作用，電氣控制系統的安全、穩定運行是很多企業面臨的難題，并且電氣控制對于工作人員的操作控制的標準性和規范性有著很高的要求，而具體的操作控制步驟也比較復雜麻煩，因此我國專家學者一直致力于不斷提高電氣控制系統的操作控制水平。在電氣控制中應用人工智能技術，其利用自動化計算和計算機系統，代替工作人員完成某些工作，最大程度地減少了人為誤操作，極大地提高了操作控制準確性。同時，人工智能技術在電氣控制系統中的應用，應用直觀明了的界面化形式，簡化了電氣系統的操作和控制流程，基于計算機網絡系統，實現對電氣系統某些環節的遠程控制操作。另外，實時地儲存電氣控制系統重要資料和信息，為日后查詢提供便利，人工智能技術可自動生產報表，減少財力、物力和人力等資源的投入，有效提高電氣控制系統的精確度和工作效率。電氣控制系統中應用人工智能技術主要包括模糊控制、神經網絡控制、專家系統控制等多方面內容，電氣控制系統中的交流和直流傳動通過模糊控制來實現，用模糊控制器代替常規的調速控制器[4]，確保電氣控制的準確性。

3.4 提高電氣設備設計水平

電氣設備設計是一項專業、復雜的系統工作，設計人員需要熟練掌握電機電器、電磁場、電路等學科專業知識，還需積累豐富的電氣設計經驗。傳統的電氣設備設計主要是工作人員在實驗室根據相關設計要求手動的設計制作，一旦電氣設備產品成型很難再進行修改或者優化，不僅維護管理比較麻煩，而且難以獲得最佳的設計方案。隨著計算機技術的快速發展，電氣設備產品的手工設計已經無法滿足電氣系統發展要求，而應用人工智能技術可利用計算機系統進行輔助設計，如使用二維三維CAD，可根據設計要求隨時對設計方案進行修改和優化，有效縮短了電氣設備產品開發周期。同時，電氣設備產品設計中應用遺傳算法，優化電氣設備性能，由于電氣設備故障具有非線性和不確定性，通過應用人工智能技術，可建立設備故障和運行狀態之間的關系，提高電氣設備設計水平。

4 結束語

近年來，計算軟件技術、微電子技術的快速發展，促進了人工智能技術的發展，被廣泛地應用在各種領域。電氣自動化中應用人工智能技術，充分發揮了人工智能的多方面優勢，有效提高了電氣自動化系統運行的安全性和可靠性。

參考文獻

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