人工智能医疗发展前景模板(10篇)

导言：作为写作爱好者，不可错过为您精心挑选的10篇人工智能医疗发展前景，它们将为您的写作提供全新的视角，我们衷心期待您的阅读，并希望这些内容能为您提供灵感和参考。

篇1

政策催化进一步加强

 

国内AI有望“弯道超车”

 

目前，各国政府都高度重视人工智能相关产业的发展。自人工智能诞生至今，各国都纷纷加大对人工智能的科研投入。美国主攻军用机器人技术，欧洲主攻服务和医疗机器人技术，日本主攻仿人和娱乐机器人。可以说，人工智能成为各国“大脑”计划的重要内容。

 

当下我国社会面临老龄化压力、经济转型和制造业升级，对此，国务院在印发的《中国制造2025》中明确指示，要把智能制造和高端技术创新作为重点建设工程，特别提出要发展和培育一批产值超过100亿元的人工智能核心企业。

 

国内市场的扶持政策频出。2015年7月，国务院印发《“互联网+”行动指导意见》，将发展人工智能提升到国家战略层面;2016年1月，科技部部长万钢提出“科技创新-2030项目”，智能制造和机器人成为重大工程之一。

 

在2016年3月两会召开期间，《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要(草案)》正式出炉，其中提到，要大力推进先进半导体、机器人、智能系统、智能交通、精准医疗、智能材料等新兴前沿领域的创新和产业化，形成一批新增长点。

 

政策和资金的支持、人才储备、技术的积累和突破等都为人工智能的发展提供了基础条件。科技部高技术研究发展中心研究员刘进长认为，我国人工智能与机器人技术的快速发展，一是因为国家的高度关注与政策支持，二是得益于金融界的重视与大企业的不断进入。

 

“2014年，中国市场的工业机器人销量猛增54%，我国智能语音交互产业规模达到100亿元，指纹、人脸、虹膜识别等产业规模达100亿元。”广证恒生副首席分析师赵巧敏向《经济》记者分析称，在利好因素的促进下，我国人工智能技术攻关和产业应用发展势头良好。

 

在她看来，目前国际巨头在人工智能技术上还没有完全形成垄断。我国在人工智能的研究上与发达国家相比，甚至与美国相比都不算落后，这是难得的历史机遇，是提升综合国力和影响力的绝佳机会。

 

“我国完全有可能利用市场需求优势、用户数据优势等，抢占人工智能技术和产业的制高点，实现人工智能技术‘弯道超车’。”赵巧敏称。

 

人工智能大潮来袭

 

千亿市场规模可期

 

人工智能已经开始进入一个新的阶段。从Siri识别到无人驾驶，都是人工智能的实现载体，涉及到的技术和领域跨越多学科，包括深度学习、智能识别、专家系统、神经网络、智能机器人等。

 

未来，人工智能需求将会激增。据BBC预计，到2020年，全球人工智能市场规模将达到183亿美元，约合人民币1190亿元。

 

“目前人工智能的应用领域主要还是以工业制造为主，但是随着经济结构的转型，以及不断攀升的劳动力成本，未来包括机器人在内的人工智能产品的市场需求将会不断扩大。”爱建证券研究所研究员刘孙亮向《经济》记者表示，随着人均可支配收入的增加，以及人口老龄化时代的来临，人工智能家庭化的现象将会普及，届时家用助老服务机器人、医疗机器人以及家用清洁机器人的市场需求将会激增。

 

国内著名的咨询机构艾瑞咨询在参考人工智能行业全球市场规模后预计称：在不包括硬件产品销售收入、信息搜索、资讯分发、精准广告推送等的情况下，预计2020年中国人工智能市场规模将达到91亿元人民币。

 

而目前市场的关注点还只是在智慧金融、智能家居等应用领域，对于人工智能的发展空间来说，这只是冰山一角。

 

赵巧敏表示，由于人工智能属于基础型技术，与机器人和大数据联系紧密，其水平的提升将带来多领域的应用扩展，大幅拓宽传统产业的发展之路，造成未来5-10年的巨大颠覆性影响，产生10-100倍的溢出效应，由此将打开万亿规模的市场空间。

 

“仅仅以工业机器人领域为例，在智能化水平提高后，将降低固定资产投资成本近30%，降低人工成本近60%-70%，在汽车整车、零部件制造、食品工业及物流等行业产生8-10倍的产业集群带动作用，对应着800亿-1000亿元的市场规模。”赵巧敏说。

 

实际上，中国人工智能的商业化应用环境甚至能创造更大的市场空间。我国人工智能的商业应用水平已经十分繁荣，这一概念已经渗透了教育、金融、医疗、文体娱乐等领域，且获得了很好的市场反响。

 

“市场关心的IT和互联网领域几乎所有的主题和热点，例如智能硬件、O2O、机器人、无人机和工业4.0，发展突破的关键环节都是人工智能。”赵巧敏表示，人工智能的发展是必然趋势，它将成为未来30年内我国技术发展的重心，也会给互联网领域带来新的突破，给人们的生活带来翻天覆地的变化。

 

在人工智能应用领域，我国已经发展得较为全面，包括家居领域、安防领域、医疗领域、企业领域、金融领域和教育领域。

 

然而尽管目前我国自主知识产权的文字识别、工业机器人、娱乐机器人等智能科技成果已经进入大规模实际应用，但市场空间仍然很大。中泰证券首席宏观策略师罗文波向《经济》记者表示，我国机器人的“密度”只有德国、日本的1/10，行业发展空间巨大。

 

VC青睐人工智能

 

巨头加速并购

 

人工智能一直是硅谷大佬们疯狂追求的领域，谷歌、Facebook、IBM均重金投资人工智能，是目前AI领域的领导者。微软、谷歌和Facebook等全球科技巨头都认为2016年是AI迅速进化的关键节点。

 

Google希望在人工智能领域复制Android的成功，并力图打造一个机器人帝国;Facebook计划在2016年制造出能够在家务和工作上帮助自己的人工智能;苹果4天内接连收购两家人工智能初创公司……

 

据罗文波统计，目前全球人工智能企业已经超过了900家，大多集中在北美和西欧。这些人工智能初创企业总估值超过87亿美元。“随着日本、北美、欧洲的‘大脑’计划大规模布局人工智能，2040年全球很有可能实现广义的人工智能。”

 

除互联网巨头外，敏锐的资本方也在积极布局人工智能领域，近年来风投不断加大对人工智能初创企业的投资，持续布局人工智能这个重要风口。

 

“2014年人工智能企业融资总量首次超过10亿美元，2015年融资总量更是超过12亿美元。2016年到现在，全球在人工智能领域的投资已经超过4亿美元。”渤海证券研究所证券分析师齐艳丽向《经济》记者表示，随着科技巨头在人工智能领域的布局将提速，VC/PE在人工智能领域的投资也将随之爆发。

 

“反过来，资本层面的爆发也将持续带动人工智能行业加速爆发。”齐艳丽认为，虽短期看人工智能仍处于大规模投入期，较难变现，但未来人工智能应用于无人驾驶汽车、辅助诊断、刑侦监测等领域将会产生巨大的商业价值和社会价值。

 

在全球市场火爆的背景下，国内市场也充满了巨头和风投的博弈与布局。

 

出于对人工智能行业商业前景的看好，国内巨头纷纷进军人工智能领域，百度、阿里、腾讯均在人工智能领域发力。

 

其中，百度2014年研发投入接近70亿，同时涉足了深度学习与自动驾驶领域，并推出了“百度大脑”计划;阿里巴巴推出了国内首个人工智能平台DTPAI;腾讯推出了撰稿机器人Dream writer，开放了视觉识别平台腾讯优图，同时成立了腾讯智能计算与搜索实验室。一些具有创新性眼光的巨头公司也相应进入，让整个行业迎来了爆发的机会。

 

“互联网巨头公司和创业公司是我国AI技术基础研究主力军。在国家政策大力支持下，无论是科研机构还是企业都在加大人工智能研究的力度，由此也取得了较为不错的成绩。”据罗文波介绍，截至2015年底，我国人工智能领域已有近百家创业公司，约65家获得投资，共计29.1亿元。人工智能领域布局如火如荼。

 

巨头的基础层切入为人工智能基础领域的研究带来了巨大的资金优势和人才支持，使得部分技术达到世界一流水平。例如，我国的视觉、语音识别的技术已经处于国际领先水平。

 

而近两三年，风投也开始加速了在这一领域的投资步伐。2014年开始，我国人工智能领域投资金额、数量、参与投资机构数量均大幅增加，2015年更是实现了跨越式的增长。“2015年我国投资人工智能的机构数量已经高达48家，是2012年投资机构数量的6倍;投资额为14.23亿元，是2012年投资额的23倍。”赵巧敏表示。

 

短期看好应用开发

 

长期关注技术研究

 

二级市场一向是搜寻热点的风向标。人工智能市场的火爆也催热了资本市场的相关行业。在市场空间巨大、产业前景明朗的背景下，占据资金优势的上市公司纷纷瞄准人工智能领域，分享广阔蓝海。

 

随着人工智能的不断进步和发展，最先实现产业化的AI应用层将最早迎来投资机会。银河证券分析师杨华超向《经济》记者分析称，无人驾驶、工业4.0、智慧医疗等主题将成为未来中长期的热点，建议关注相关主题的优质标的。“同时，AI数据层和应用层作为准入门槛较高的环节，之前具有技术积累和数据资源的公司将优先受益，可以关注目前已经在人工智能领域已经有技术和规模优势的公司。”

 

对此，罗文波则建议投资者，选择人工智能领域的标的，要分长短期来考量。“短期可关注在人工智能商业化应用有所突破的企业，长期可关注具备技术研究实力的公司。”

 

在他看来，具备竞争力的上市公司主要有两类，一是与机器人硬件制造相关的公司，它们一般拥有较好的智能制造业基础，在未来产业升级过程中，拥有强大的竞争优势;二是在人工智能商业化应用有所突破的公司。

 

对此投资逻辑，赵巧敏也表示认同，“短期看好应用开发领域，特别是基于当下较为成熟的感知智能技术如语音、视觉识别的服务、硬件产品等的应用开发将是短期的投资亮点”。

 

“目前下游应用领域也面临着大量需求，如人口老龄化对服务机器人的需求、定制化生产对3D打印的需求、物流配速对无人机的需求等。”赵巧敏分析称，穿戴设备、3D打印、无人驾驶、服务机器是最值得看好的应用场景。

 

而从长期来看，在以现有技术为基础的应用领域基本饱和之后，只有技术研究才能推动新一轮的应用创新，赵巧敏称。技术研究是长期的投资关注点，“应该关注核心技术模块提供商和数据传输、运算、存储过程所涉及的基础设施运营商”。

 

篇2

1 引言

人工智能（AI）是上世纪50年展起来的新兴学科，主要内容包括：知识表示、自然语言理解、机器学习和知识获取、知识处理系统、计算机视觉、自动推理和搜索方法、智能机器人、自动程序设计等方面。在过去的几十年里人工智能涌现出了大量的方法，大致可分为两大类：第一类是基于Newell和Simon的物理符号系统假说的符号处理方法。这种方法大多采用从知识阶段向下到符号和实施阶段的自上而下的设计方法，第二类是采用自下而上设计的“字符号”方法。

2 人工智能的发展

全球对人工智能的研发经历了已经有70年的发展，从上个世纪的50年代开始一直到今天，历经了两次大起大落，但伴随着深度学习的重燃、庞大的大数据支撑以及计算能力的不断提升和成本的不断下降这些因素的出现，尤其是在摩尔定律、大数据、互联网和云计算、新方法这些人工智能进步的催化剂作用下，将迎来人工智能新的春天。

3 人工智能在医学领域上的应用

3.1 在神经网络中人工智能的应用

在医学诊断中人工智能的应用会出现一些难题，例如知识获取比较难、推理速度慢、自主学习以及自适应变化能力弱。研究人脑连接发现了以人工神经为特点可以解决在获取知识中所出现的瓶颈和知识种类繁琐问题，能够提高对知识的推理能力，包括自主学习，自组织等方面的能力，促进了神经网络在医学专家系统中的快速发展。

人工智能领域ANN，有不同于其他人工智能的方法，在传统的结构上，它只是AI分支中的一个，只能通过逻辑符号来模拟人脑的思维方式，进一步来实现人工智能，与之相比，不同的ANN是学习和训练为一体来达到智能的。ANN具有学习的能力及特殊方法，用户不用编写复杂的程序来解决所遇到的问题，只用提供有效的数据就可以完成。迄今为止，医学领域中对大部分的病理原因无法解释，无法确定病理原因，加上各种疾病的表现种类复杂多变。在医学的日常实践中，疾病相应的治疗只能以经验为基础来判断。所以，ANN有着记忆，学习和归纳总结为一体的人工智能服务，在医学领域有很好的应用发展趋势。

3.2 在中医学中人工神经网络的应用

在中医学中，所提出的“辨证论治”中的“证”具有模棚性、不确定性的特点，主观性比较强，因此中医的诊断方法和治疗手段与医师的经验水平有很大联系。数年来在实验研究，临床观察，文章整理，经验总结上，都有着对“证”的研究思想的深入调查。一部分“辨证”的过程可以用人工神经网络来替换使用。恰当的中医症状可以作为基本输入和适当人工神经网络模型，人工神经网络能够根据以往的学习“经验”来进行综合分析，从而提出中医诊断方法。

由神经元结构模型、网络连接模型、网络学习算法等几个要素组成了人工神经网络。具有某些智能系统的功能。 按照网络结构来划分，人工神经网络有很多不同的种类，例如感知器、BP网络、Hopfield网络等，目前应用最为广泛的神经网络就是其中的BP网络。这种前沿网络非 BP网络所属，网络的结构与权值能够表达复杂的非线性 I/0映射关系。凭借 BP网络优良的自主学习功能，既可以通过误差的反向传播方法，对照已知样本反复进行训练，也可以调整网络的权值，直到网络的 I/0关系在某一块训练指标下最接近样本为止。

3.3 人工智能在临床医疗诊断中的应用

计算机编写的程序主要根据专家系统的设计原理和方法来模拟医生的医学诊断，以及通常治疗手段的思维过程来进行。医疗专家系统是临床医疗诊断中人工智能的很好体现，不仅能够处理较为复杂的医学治疗问题，还能当做医生诊断疾病的重要工具，更重要的是传承了专家们的宝贵医学治疗经验。

3.4 人工智能技术在医学影像诊断中的应用

目前，在医学影像中存在着的问题，比如：误诊率高、缺口大。这些问题需要通过人工智能的方法来解决。在医学影像技术领域人工智能的应用包括主要的两个方面，分别是：第一个方面为图像识别，第二个方面为深度学习，其中人工智能应用最核心的部分实深度学习。这两个部分都是基于医学影像大数据所进行的数据上的挖掘和应用。这两个方面所进行的数据挖掘及其应用都是依据医学影像大数据来完成的。

Geoffrey Hinton教授是神经网络领域的大师，2006年，他与其博士生在《Science》和相关的期刊上发表了论文，第一次提出了“深度信念网络”的概念。2012年，由斯坦福大学Fei-Fei Li教授举办的ImageNet ILSVRC大规模图像识别评测任务是由Hinton教授的研究团队参加的。这个任务包括了120万张高分辨率图片，1000个类比。Hinton教授团队使用了全新的黑科技多层卷积神经网络结构，将图像识别错误率突破性地从26.2%降低到了15.3%。 这个革命性的技术，让神经网络深度学习以迅速的速度进入了医疗和工业的领域范围，随后这一技术被陆续出现的医疗影像公司使用。例如：国际知名的医学影像公司Enlitic和国内刚刚获得有峰瑞资本600万天使轮融资的DeepCare。都是不断积累大量影像数据和诊断数据，继续对神经元网络进行深度的学习训练，从而有效的提高了医生诊断的准确率。

人工智能不仅能使患者的健康检查快速进行，包括X光、B超、核磁共振等。另外还能大量减少医生的读片时间，提升了医生的工作效率，降低误诊率。

4 总结

人工智能软件工作效率远远超过了人类大脑，不仅能够更快速的找到数据的模式和相似性，还能有效帮助医生和科学家提取重要的信息。随着人工智能的发展及其在医学领域的逐渐普及和应用，两者的互相融合在未来必定成为医学发展的重要方向。

参考文献

[1]冯伍，张俊兰.人工智能在医学上的应用[J].电子设计工程，2010（01）.

[2]杨琴，陈家荣.人工智能在医学领域中的应用[J].科技风，2012（12），100-101.

[3]王宇飞，孙欣.人工智能的研究与应用[J].信息与电脑，2016（05）.

篇3

DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2017.07.119

0 简介

人工智能（（Artificial Intelligence）），它是一门新的技术科学，主要用于模拟、延伸以及扩展人类的智能的方法、理论、技术以及应用系统。人工智能主要就是对人类的思维、意识的信息过程的合理化的模拟。人工智能它并不是人的智能，但是，它却能像人那样的思考，而且也可能会超过人类的智能。总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些复杂工作。

1 人工智能的运用现状

目前，在很多方面人工智能有着运用，其中一个主要表现就是全球人工智能公司数量在急剧的增加，专家系统在目前来看是在人工智能各领域中最为活跃，且最为有成效的一个领域。它是一类基于知识的系统，并可以解决那些一般仅有专家才能够解决的复杂问题。我们这样定义专家系统：专家系统是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统，它是基于程序系统依靠人工智能技术，来模拟人类专家求解复杂问题的过程，大多情况下，专家系统的水平甚至可以超过人类专家。专家系统的基本结构图如下图所示：

2 人工智能的影响

人工智能对经济的影响：人工智能的的确确会影响到社会、生活、文化的方方面面，特别是对于实体经济将来会有巨大的影响。以后，每个行业几乎都会产生颠覆性的变化。在人工智能的研究上，中国并不落后，将来的中国一定可以从中获得非常大的收益。一成功的专家系统可以为它的用户带来很明显的经济效益。用比较经济的办法执行任务而不需要具有经验的专家，从而极大地减少开支。专家系统深入各行各业，带来巨大的宏观效益，促进了IT网络工业的发展。

人工智能对文化的影响：在人工智能原理的基础上，人们通常情况下会应用人工智能的概念来描述他们的日常状态和求解问题的过程。人工智能可以扩大人们知识交流的概念集合，描述我们所见所闻的方法以及描述我们信念的新方法；人工智能技术为人类的文化生活提供了巨大的便利。如图像处理技术必将会对图形艺术和社会教育部门等产生深远影响。比如现有的智力游戏机将会发展成具有更高智能的一种文化娱乐手段。随着技术的进步，这种影响会越来越明显地表现出来。当然，还有一些影响可能是我们目前难以预测的。但可以肯定，人工智能将对人类的物质文明以及精神文明产生更大的影响。

人工智能对社会的的影响：一方面，AI为人类文化生活提供了一种新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。另一方面，人工智能能够代替人类进行各种脑力劳动，所以，从某种意义上来讲，这将会使一部分人失去发展的机遇，甚至可能失业。由于人工智能在科技以及工程中的应用，一部分人可能会失去介入信息处理活动的机会，甚至不得已而改变自己的工作方式；人工智能还可能会威胁到人类的精神。一般人们觉得人类与机器的区别就是人类具有感知精神，但如果有一天，这些相信只有人才具有感知精神的人也开始相信机器能够思维和创作，那他们就会感到失望，甚至于感到威胁。他们会担心：有朝一日，智能机器的人工智能可能会超过人类的自然智能，从而使人类沦为智能机器的奴隶。

3 人工智能的发展趋势

有机构预测，2017年人工智能投资将同比增长300%以上，在技术上将会更迅猛发展，工控自动化商城的智能语音、智能图像、自然语言以及深度学习等技术越来越成熟，就像空气和水一样将会逐步地渗透到我们的日常生活。行业专家关于2017年人工智能的发展方向主要有以下几点：（1）机器学习目前正在被应用在更复杂的任务以及更多领域中，且被更多的人作为挖掘数据的方式。无监督的学习会取得更多进展，但也存在很大的挑战，故在这一方面离人类的能力还是差得很远的。计算机在理解和生成自然语言方面，预计最先会在聊天机器人和其他对话系统上落地。 （2）深度学习、其他的机器学习、人工智能技术的混用，是成熟技术的典型标志。将深度学习应用到医疗领域中（医疗图像、临床数据、基因组数据等），各种类型数据上的研究以及成果将会大大的增加。 （3）聊天机器人和自动驾驶汽车可能会取得较大的进展，预计更多人类基准将会被打破，特别是那些基于视觉以及适合卷积神经网络的挑战。而非视觉特征创建和时间感知方法将会变得更加频繁、更加富有成果。

4 结论

人工智能是人类长久以来的梦想，同时也是一门富有挑战性的学科。尽管人工智能带来很多问题，但当人类坚持把人工智能只用于造福人类，人工智能推动人类社会文明进步将毋庸置疑。就像所有的学科一样，人工智能也会经历各种挫折，但只要我们有信心、 有毅力，人工智能终将成为现实，融入到我们生活的方方面面，为我们的生活带来更大的改变。

参考文献：

[1]朱祝武.人工智能发展综述[J].中国西部科技，2011，10（17）：8-10.

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1 康复机器人研究的意义及现状

1.1 社会发展的必然需求

截止2014年底，我国国60岁以上老年人口已经达到2.12亿，占总人口的15.5%。据预测，本世纪中叶老年人口数量将达到峰值，超过4亿，届时每3人中就会有一个老年人。

民政部部长、全国老龄办主任李立国表示，我国空巢和独居老年人近1亿人，60岁以上失能半失能老年人约3500万人，帮扶困难老人已成为我国老龄事业的重中之重。

伴随老龄化过程中明显的生理衰退就是老年人四肢的灵活性不断下降，进而对日常的生活产生了种种不利的影响，已严重影响老年人生存质量。此外，由于疾病、自然灾害、交通事故等突发事件造成的残疾人数量也与日俱曾。截止2015年9月，我国有各类残疾人8500万，通过人工及现有的助残设备已不能满足患者的要求。老龄化、残疾人这些特殊群体理应得到更多的关注，保证其生存质量的康复和服务产品质量也应有相应提高，因此，康复机器人及设备的研究和应用有着极为广阔的发展前景。

1.2 技术发展的内在需求

近年来，随着计算机技术、人工智能、图像处理、以视觉、听觉为代表的传感技术等电子信息技术的反战，给生物医药工程领域的医用康复机器人发展带来的极大的契机。用于科学诊断、手术辅助、脑中风、帕金森综合征后遗症辅助康复机器人得到了广泛应用。而将人工智能、视觉、听觉、图像处理等技术融入康复机器人技术成为未来康复机器人发展的内在需求。

1.3 产业升级的必然趋势

随着我国泉州2025计划的提出，机器人技术已成为我国未来工业产业升级的需要突破的核心技术。当前，我国机器人，尤其是以助残、手术辅助为代表的康复机器人核心技术还未能突破，核心部件、主控系统还需进口，成本较高。国产康复机器人在整个市场占有率偏低。康复机器人的技术突破成为我国工业产业升级的关键节点。

2 康复机器人研究现状及进展

2.1 医疗手术机器人研究现状及进展

经过半个多世纪的发展，工业机器人技术日趋成熟，并成为机器人应用市场的主流。随着老龄化、残疾人口的不断的增多，康复机器人的收到各国的极大关注。微创外科手术机器人、介入治疗机器人，上肢、下肢康复机器人、智能价值、智能轮椅、外骨骼辅助机器人、航天员运动能力恢复机器人已经开始用于临床，并取得了一定成果。

目前，用于辅助医生进行手术的外科手术机器人是在外科一生的操控下，协助医生共同完成手术过程，一般情况下，外科医生利用一个远程手术场景，操纵一个主输入装置，根据手术的要求，向放置于手术室内的手术机器人下达手术指令。手术机器人根据该指令执行相应的操作。与传统的微创手术相比，手术机器人具有比医生更高的操作灵巧性、超越人类手术动作距离的局限，易于实现更微笑的手术动作，手术精准性也更高。

由美国直觉外科公司制造的达芬奇手术机器人是目前手术机器人领域应用做最广的手术机器人之一。该手术机器人融合了三维高清晰度视觉系统，在视觉辅助系统的帮助下，控制能完成精细运动的机械手，该机械手的弯曲及旋转运动自由度均不是人类手腕可比拟。该手术机器人可提供灵巧操作、精准定位、术前规划，手术创面大幅减小，患者恢复迅速。

目前，达芬奇手术机器人已经累计销售3000多台，为超过250万患者成功实施微创手术。由于昂贵，我国拥有数量还不足三十台。研究适应我国国情的手术机器人以迫在眉睫。近年来，我国科研工作者和医疗卫生部门紧密合作，积极开展手术机器人的研发工作，取得了一定成果。例如，针对腹部手术的手术机器人、利用视觉、互联网技术，结合人工智能的神经微创外科手术机器人，介入治疗机器人、脊柱外科手术机器人均已实现国产化，进入动物试验阶段。

2.2 功能恢复性机器人研究现状及进展

目前，功能性恢复机器人的研究重点集中于上肢、下肢的功能恢复、运动辅助、可穿戴设备的研究上。国内以哈尔滨工业大学、清华大学、中科研、上海交通大学为代表的研究单位掌握功能恢复性机器人研究的技术核心。其中上海交通大学和复旦大学合作展开了“神经的运动控制与控制信息源的研究”。其研究目的是提取神经信息，利用神经信息来控制电子假手.具备7个自由度的运动模拟假手以研制完成，具备很高的应用前景。

功能性恢复机器人的研究主要集中于肌肉电信号的拾取、肌肉电信号特征分析、脑电波的信号的拾取、脑电波信号的特征分析上。

3 康复机器人的发展趋势

3.1 机械本体技术：康复器械的机械本体技术应向着智能化、集成化、轻型化、微型化、舒适化及美观化的方向发展。以碳纤维、石墨烯、记忆合金为代表的新型材料相继问世，且价格逐步降低，将对康复机器人的机械本体制造、研究产生极大的促进。此外，传统的针对上、下肢的康复机器人已不能满足当前的需要，以单关节为控制和新的额关节康复机器人、用于脊柱矫正的脊柱矫正机器人逐步出现，极大的拓展了康复机器人的应用领域。

3.2 人工智能技术：人工智能技术的引入，将极大的促进康复机器人的智能化水平。融入以视觉跟踪技术、听觉传感器、压力传感器为核心的感知系统，融入VR虚拟技术、融入智能穿戴设备，以嵌入式控制系统为核心，将极大的促进人工智能技术在康复机器人领域的应用，实现康复机器人的高度智能化，集成化。

康复机理的研究：充分利用现有的医学临床经验，与医疗卫生领域的专家紧密合作，积极开展康复机器人相关肌肉、病理研究，对康复机器人的研究提供理论支撑。

结束语

经过多年的发展，康复机器人取得了一定的成果。但随着社会经济的发展，康复机器人的研究与发展还未能有效满足社会需求，智能化、集成度水平还有待提高。因此，开展康复机器人的研究具有广阔的应用价值及技术价值。

参考文献

[1]Gert K， Boudevijn K， Hermano IK. Effects of robot-assisted therapy on upper limb recovery after stroke： a systematic review.Neuro-rehabilitation and Neural Repair，2008，22：111-121.

[2]Grdienke P， Michile J A， Catherina G M， et al. Systematic reviewof the effect of robot-aided therapy on recovery of the hemipareticarm after stroke.Journal of Rehabilitation Research and Development，2006， 43：171-184.

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工业仪表智能化技术是集计算机应用、自动控制、电子、自动化仪表等于一体的跨学科的专业技术。近年来，随着微电子技术、计算机技术的高速发展，智能仪表在工业领域大量普及，呈现出生命力极强的发展前景。

一、工业仪表智能化技术概述

工业仪表“智能化”主要是采用超大规模集成电路和微处理器技术，使用嵌入式软件将“人工智能”、“专家控制”等理论方法和技术运用到仪表内部操作中，以实现工业仪表自主完成某些测量任务，甚至在相关程序的指导下实施某个预定控制动作，能进行较为复杂的计算和误差修正的数据处理。整体来说，即使得工业仪表拥有自主适应、自主学习、自主校正、自主协调、自主组织、自主修复等“拟人智能”的特性或功能。工业仪表智能化技术的应用，不仅能完成输入信号的非线性、压力与温度的补偿、零点错误、故障诊断、量程刻度标尺的变化等基本职能，还能在此基础上实现对工业过程的控制，不断拓展扩散控制系统的功能。这种以电子数字显示形式出现的智能产品，提升仪表性能的同时还能通过网络组成新型的过程来控制系统，更有利于信息通信。智能仪表具有科学自动的操作体系，是一个专用的微型计算机系统。通常情况下，硬件和软件共同构成智能化仪表，其中信号的输入通道、微控制器、标准通信接口、人机交换通道等构成智能化仪表典型的硬件部分。而软件部分则主要包括接口管理程序、监控程序及数据处理程序三大部分。

工业仪表智能化技术所具有的特点如下：首先，开发性强，可靠性高。微处理器与智能仪表的有机结合能够实现“硬件软化”，使用软件替代相关硬件来实现操作者想要的功能，需要对功能做出调整时，仅仅对程序做出适当改变便可。这就在一定程度上减少了元器件，降低了故障发生率，大大促进了仪表可靠性的提升。其次，性能好，精度高。其运算和逻辑判断功能能够有效的消除众多因素引起的误差，使得仪表的测量精度不断提升。再次，具有友好的人机对话能力。通过键盘输入命令能够控制仪表的测量和处理功能。最后，具有可程控操作能力。GP -IB、RS232C、USB等通信接口的应用，使仪表与计算机结合起来，进而拥有可程控操作功能，便于完成更复杂的测试任务。

二、工业仪表智能化技术的发展现状

20实际90年代，仪表的智能化特征突出表现出来，主要是：仪表的设计方面受飞速发展的微电子技术影响而有所创新;在此阶段问世的DSP芯片加强了仪表的数字信号处理功能;具有强大数据处理能力的微型机的发展，更是便利了工业仪表的应用。此外大力增强和普及的图像处理功能、得到广泛应用的VXI总线等都彰显出这一时期仪表的智能化特征。

近年来，仪表的智能化检测控制功能得到全面的发展，国内生产和研究出越来越多的智能化测量监控仪表，比如，智能节流式流量计，通过自动进行差压补偿来实现流量的节省;在程序控温方面有较大成就的智能多段温度控制仪;在数字 PID和其他各项复杂控制规律上进行调节的智能式调节器;智能色谱仪能够实现对各种谱图的分析和数据处理等。而在国际上更是有众多智能测量仪，比如产自美国HONEYWELL公司的DSTJ-3000 系列智能变送器、产自美国 RACA-DANA 公司的 9303 型超高电平表、产自美国 FLUKE 公司的超级多功能校准器 5520A、产自美国 FOXBORO 公司的数字化自整定调节器等。上述智能仪表中，智能变送器能够实现差压制状态下的复合测量，自动补偿变送器本体的温度、静压等，具有精准度高的特点。9303 型超高电平表能够使用微处理器减弱甚至消除电阻中电流流经时产生的一定量的热噪声。而超级多功能校准器 5520A更是在内部应用了三个微处理器，具有强大的稳定性及较完善的线性度。最后数字化自整定调节器巧妙的将专家系统技术运用到设计中，使得调节器能够像经验丰富的控制工程师一样随着现场参数的变化自主整定调节器。

三、工业仪表智能化技术的发展趋势

总的来说，与传统仪表相比，工业仪表智能化技术推动者现代仪表向新的方向发展，尤其是随着计算机和智能机器的发展，进一步推动仪表呈现出虚拟化、网络化、人工智能化发展趋势。

（一）虚拟仪表

一般来说，测量仪器的三大功能为数据采集、数据分析和数据显示，而在虚拟现实系统中，进行数据分析和数据显示在一定程度上可以完全使用PC机上的软件来替代，这也就是说，只要另外拥有相关数据采集硬件设备，就能通过这些设备与PC机进行联合，共同组成全新的测量仪表。我们将这种基于PC机的测量仪器统称为虚拟仪器。并且在虚拟仪器的使用过程中，针对相同的硬件系统，仅仅采取不同的软件编程，就能享受到功能完全不一样的测量仪表，以更好的完成测量。由此可见，虚拟仪器的核心便是其中完整的软件系统，这便是另一个角度上将软件视为仪器的现实依据。相对于传统智能仪表中运用计算机技术的渗透特征，虚拟仪表强调在通用计算机的同时，采取措施更好的将仪器技术渗透到其中。软件系统既身为虚拟仪器的核心，就需要它具有通用性、通俗性、可视性、可扩展性及升级性，以满足为用户谋取利益的基本要求，这就决定了虚拟仪表与传统智能仪表相比更为前瞻的应用前景和市场。

（二）网络化

现阶段，随着网络和计算机技术的飞速发展和快速进步，工业控制和智能仪表系统设计领域越来越多的渗透着网络技术，这些网络技术自身含有的通讯功能能够帮助智能仪表实现系统的构建，并且能够在一定程度上对新的、初设计完成的智能仪表系统进行远程升级、系统维护及相关功能重置等方面的保障。比如，由LATTICE半导体公司提出的In System Programming（在系统编程技术，简称ISP），作为一种对软件进行修正、组态或者重组的最新技术，它能够使人们在产品设计、制造、售后等每个阶段都能组态或重组产品的器件、电板路甚至整个电子系统的逻辑和功能。相对于传统技术中存在的一些限制和连接弊病，ISP运用先进技术予以消除，以更好的进行在板设计、制造和编程。此外，编程ISP不必像传统仪表一样需要专门的编程器及复杂的流程，这是因为ISP器件完全可以通过印刷电路板（PCB）进行处理，也可以通过PC机、 INTERNET 远程网、嵌入式系统处理器等进行编制。

（三）人工智能化

作为计算机应用的一个全新的领域，人工智能旨在使用计算机来实现对某些人类所具有的独特的智能进行模拟，就目前来说，人工智能主要涉及医疗诊断、机器人、专家系统、推理证明等领域，并随着计算机技术和网络技术的发展，逐渐向智能仪表研究和应用中渗透。智能仪表逐渐趋向人工智能化，其进一步发展将会或多或少的带有一定的人工智能，就是说人工智能使得仪表在视觉、听觉、思维等方面拥有一定的能力，进而替代人的一部分脑力工作。在这种情况下，即使没人进行干预，智能仪器也能自发自主的完成检测或控制功能。更为重要的是，在现代仪表中渗透人工智能，能够使人们在面对传统方法解决不了的难题时，有新的思路和方法。

四、结语

伴随着微电子技术、计算机技术及测量控制技术等的不断发展和彼此渗透，工业仪表智能化技术得到大量普及和发展，使得智能仪表极大的扩充了传统仪表的应用范围，表现出广阔的发展前景。可以预见，不久的将来，社会各个领域都将迅速普及各种功能的智能仪表。

参考文献

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[4]王平.浅探智能仪器及其发展趋势[J].硅谷，2010，（2）.

[5]隋洪敏.自动化仪器仪表的发展方向探讨[J].硅谷，2013，（3）.

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引言

计算机技术是当今社会应用最为广泛的一项科学技术，而其中的多媒体技术更是集智能、声音、图像、数据以及视频等要素为一身的特点，为人们的工作和学习提供了巨大的帮助。尤其是在教育事业上，计算机多媒体技术通过其良好的视觉和听觉效果，更加便于学生们对相关知识要点的理解，从而在很大程度上提升了学生们的学习效率。在当今的教育环境中，无论是在义务教育中的初级阶段，还是在各类高等院校的教育中，都可以发现多媒体技术的应用。并且借助于信息全球化的发展，计算机多媒体技术将会在未来的各个领域中得到更加广泛的应用。本文的主要立足点就在于计算机多媒体技术的应用与发展。

一、计算机多媒体技术的基本内容

（一）计算机多媒体技术的定义

计算机多媒体技术主要是指通过融合两种或者两种以上媒体的一种人机交互式信息交流和传播的媒体。其中包括了音频、文字、图像、视频以及动画等多种要素。虽然各种媒体的表现形式上会存在一定的问题，但是存在形式都是相同的，都是以数字化的形式存在，即为计算机二进制数字文件。严格意义上来说，虽然计算机多媒体技术的发展时间虽然不长，但是其作用和功能却是其他技术所不能取代的，在很大程度上为人们的工作和学习提供了重要的辅帮助。

（二）计算机多媒体技术的特点

计算机多媒体凭借其自身的优势和特点，在当今的社会中得到了广泛的应用。其特点和优势主要包括多媒体信息的表现与交互、音频采集技术以及数据压缩技术。其中多媒体信息与交互是指在多媒体的平台下，可以使各类媒体形成一种良好的共存关系，并且在共存的状态中能够做到彼此间的优势互补，通过合理的媒体安排来使其发挥出更好的效果。音频采集技术是指将模拟信号采样生成数字信号，在经过计算机处理后储存到相应的介质中。当前在采集信息上运用的技术主要有VFW技术以及DirectShow技术，二者都能够很好的实现信息采集任务。而数据压缩技术则主要是指为了得到更好地视听效果来对相关要素进行处理的过程。由于多媒体技术包含了多种媒体形式，其中具有数据、文本、三维动画以及图像等多种要素，要想得到最佳的表现效果就要对这些要素进行科学的处理和安排。

二、当前计算机多媒体技术的应用现状

随着计算机技术的不断发展，计算机多媒体技术也得到了相应的进步和提升，在人们当前的工作生活中几乎随处都可以看到多媒体技术的应用。人们工作和学习的效率也因为多媒体技术的出现和应用得到了很大的提高。从技术分类角度来看，多媒体技术可以分为数据处理技术的应用、通信技术的应用以及人工智能多媒体应用。其中多媒体数据处理的应用主要是指对文字、图像以及声频和视频要素的整合处理，使相关信息更好的展现在人们面前的一种手段。而计算机多媒体通信技术的应用是指通过利用图像、文字以及数据的新型通信方式，来为人们提供更多高质量的服务。在通信技术应用的方面，当前的通信方式主要有有线通信方式和无线通信方式，这两种方式都是当前运用的比较广泛的通信方式。计算机多媒体技术的通信功能相对于电话等传统的通信方式更具有图文并茂的优势，并且在利用的形式上也更具有简化的便利。人工智能是指利用机器代替人们进行相应的劳动和工作，而人工智能多媒体应用就是在一定程度上将人工智能同多媒体技术之间进行结合，从而使多媒体技术具备智能化的特点，有利于人们对多媒体技术的使用和了解。而在具体的应用中，多媒体技术有可以被分为在通信系统中的应用、在编著系统中的应用、在工业领域中的应用、在医疗影像诊断系统中的应用以及在教育领域中的应用。多媒体技术在通信方面的应用在一定程度上实现了人们面对面的交流，打破了人们之间的地域限制，提高了信息的瞬时性。而在编著方面的应用则为很多多媒体电子出版物和软件出版提供了良好的服务，能够以最佳的效果实现相应的工作任务。在工业领域中的应用主要是通过多媒体的教学方式，利用多媒体PC来开拓市场，进行相关员工的培训。这种形式不仅可以在很大程度上降低企业的生产成本，还有助于对市场的动态予以科学的掌握和分析，进而对路适销增强自身的竞争力。多媒体技术在医疗影像系统方面的应用是当今医疗事业进步的一个重要标志。通过对计算机多媒体技术的应用，可以强化对医疗影像的分析和处理工作，从而得出更具有说服力的结果。在教育方面的应用则主要是以多媒体课件的形式展现，在声文并茂的条件下，教师以及学生们可以通过效果良好的图像和视频等因素加深对相关知识的理解，进而提升学生们的学习效率和质量。

三、计算机多媒体技术的未来发展前景分析

随着社会的不断发展和变化，人们对于计算机多媒体技术的要求也将不断增加，为了使其能够更好的满足人们的需求，就要对其进行适当的发展和完善。未来计算机多媒体技术的发展应该主要从三方面进行，分别是计算机多媒体技术的集成化、多媒体终端的智能化和嵌入化以及计算机多媒体技术的网络化。在计算机多媒体技术的未来发展中应当对视觉、听觉以及味觉等多方面的因素进行整合，“显示”效果并不能被作为多媒体技术的最终追求目标。要使相互合成之后的展现效果得到最大程度的提升，满足人们的各类需求，给人们带来更好的使用体验。并且在表达方式上也要变得更加细腻，提升人机交互的自然醒和高效性。而对于多媒体终端的智能化和嵌入化方面，则是要努力提升计算机多媒体中的多媒体性能，并将计算机芯片嵌入到各类电器之中，利用多媒体技术的影响去开发更多的智能化电器。在多媒体所需要的系统和软件上进行不断地创新和发展，最终达到多媒体终端设备智能化的目的。最后，在计算机多媒体技术的网络化发展上也要进行不断地探求和努力。在信息化、网络化不断发展的今天，要想使多媒体技术能够得到更加广泛和高效的应用，对其进行相应的网络化建设是必不可少的。

结束语：当前计算机的发展已经步入到了成熟的阶段，无论是在硬件设施上的发展还是在软件的发展和创新上都已经变得较为完善，在这样的环境和条件下可以为多媒体技术的发展和应用提供重要的技术支撑和保障。然而，在不断进步的同时必然也会伴随着不断发现的一些问题，目前图像和音频的压缩编码规范性还有待提高，并且在一些隐私性较强的资料上也没有做到很好的强化。所以说未来的多媒体技术尽管具有计算机技术方面的优势，但仍然还有很长的发展道路要走，只有对计算机多媒体技术进行更加严格合理的规范，才能够使其具有更好的发展前景，并更好的应用在教育事业以及医疗事业等各项领域。

参考文献：

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随着互联网、自媒体、云计算、物联网等信息技术的成熟与普及，互联网逐渐渗透到社会生活的各个领域，形成了“互联网+传统行业”的发展格局，这些不仅深刻影响着教育、医疗、社会治理、公共服务、商业模式等，也对计算机技术的发展产生了深远影响，逐步形成了以应用为导向、各种技术相互融合的计算机应用技术发展趋势。在这种情况下应当从“互联网+”的视角考察计算机技术的基本特征、发展趋势等，以更好地发挥计算机技术在服务传统行业、推动产业转型等方面的重要作用。

一、“互联网+”背景下计算机技术的发展现状

进入21世纪以后，互联网技术快速发展并广泛普及，人类的生产及生活方式发生了巨大变化，比如互联网技术和互联网思维开始影响人类生活的方方面面，改变着人类的社会交往、商业活动、社会治理等，变成了人类生存方式的重要组成部分。特别是随着大数据、人工智能和物联网的广泛普及，人类社会进入了万物互联的新时代，这些深刻影响着计算机技术的发展，使计算机技术更新速度更快、运行方式更多元化、实用性和功能更加强大、自我防御和修复能力更完善等。

(一)计算机技术运行速度快。从运行速度看，随着“互联网+”的快速发展，人类对计算机的运行速度提出了更高要求，比如天气预报、用户数据分析、科学研究等活动都需要计算机拥有超级运算能力，这些对计算机发展提出了明确要求，所以许多计算机公司都将计算速度作为计算机技术发展的核心指标，同时政府也加大了对计算机运算能力研究的投入，比如我国就成立了国家超级计算中心，专门负责计算机运算速度研究工作。

(二)计算机技术运行方式更加多元。从运行方式上看，随着芯片技术的发展，计算机开始向小型化、微型化的方向发展，笔记本电脑、平板电脑、智能手机等成为计算机技术发展的新方向，这些智能终端不仅体积小、携带方便，而且功能强大，能够较好地满足用户的各种上网需要。

(三)计算机技术基本功能更加实用。从基本功能上看，随着“互联网+”的深入发展，电脑成了网上购物、电子支付、社会交往、网络学习、生活娱乐等活动的重要平台，可以说人们每天的生活都离不开电脑，从而使计算机技术发展更加多元化，计算机性能更具有实用性，比如有些电商就以CRM系统实现了销售存储一体化管理，利用计算机技术极大节省了人工成本。

(四)计算机技术运行更加安全。从运行能力看，在“互联网+”时代人们对计算机的要求更高、更全面，要求计算机操作简便、运行安全等，在这种情况下计算机安全技术有了长足发展，计算机可以通过相关设备监理一套完整的防御体系，极大提升了计算机运行的安全性。

二、“互联网+”背景下计算机技术的应用领域

近年来中国大力推动工业信息化进程，将“互联网+”作为推动产业转型升级、社会治理创新的重要方式，在这种情况下计算机技术与商业、国防、社会等领域的结合越来越紧密，形成了许多计算机边缘技术。

(一)计算机技术在商业领域的应用情况。从发展过程看，“互联网+”首先产生于商业领域，而后在社会生活的各个领域推广开来。从总体上看计算机技术在电子商务、网上支付、网络媒体等领域的应用范围最广，并且推动了这些行业的繁荣发展，比如计算机技术与传感技术、物联网技术、网络技术、大数据技术的有机结合，催生了许多重要的产业形态，推动了淘宝、京东、今日头条等一大批互联网公司的诞生。

(二)计算机技术在工业领域的应用情况。计算机技术在能源、电力等领域也有许多应用，推动了智能电网的发展。比如一些新能源电力系统经常受到恶劣天气的攻击，像雾霾天气、冰雪天气等往往会影响发电质量，为了更加准确地获取相关数据，就需要以计算机技术快速获取相关数据，以便在第一时间传输到相关人员手中。此外，互联网技术与传统制造业的深度融合也推动了计算机应用技术在工业生产活动中的应用，促进了工业智能化、工业自动化的发展，促进了计算机技术与传感技术、物联网技术、自动控制技术、工业机器人技术等现代信息技术的融合发展，大大提升了传统制造业的信息化水平。

(三)计算机技术在国防领域的应用情况。计算机技术在国防领域有着广泛应用，像雷达、无人机、导弹等尖端武器上都应用了大量的计算机技术，特别是无人机技术与计算机技术有着密切联系，军事侦察、电子干扰等都离不开计算机技术的有效应用。美国等发达国家就利用无人机精确打击各种战略目标，并能够在复杂的自然环境和高偶然事件中完成供给任务。这些都说明计算机技术在国防领域拥有广阔的应用前景。此外，随着空天战、网络战的发展，卫星、网络等成为军事打击的重要目标，这些对计算机技术的依赖程度越来越高。

(四)计算机技术在社会领域的应用情况。“互联网+”不仅改变了商业模式、工业生产和现代战争，也给社会领域带来了翻天覆地的变化，推动了教育、医疗、社会治理等与互联网技术、计算机技术的融合。比如随着“互联网+教育”的发展，电子图书馆、网络大学、多媒体课堂、慕课、网络付费学习等有了长足发展，这些推动了计算机技术与现代教育的融合发展。在社会管理活动中，信息管理及查询系统、指纹识别系统、人脸识别系统等有了广泛应用，这些推动了计算机技术在信息管理方面的应用。此外，计算机技术在精准医疗、健康体检等医疗活动中也有着广泛应用，医生可以利用计算机技术、互联网技术、传感器技术等精准了解病人的病情、成因等。

三、“互联网+”背景下计算机应用技术的发展前景

从总体上看“互联网+”不仅深刻改变了人类社会的商业模式、工业生产、社会管理、教育医疗等，也深刻影响着计算机技术的发展趋势及前景。因此应当从“互联网+”的时代背景出发分析计算机技术的发展问题，把握计算机技术的发展趋势。

(一)各种新型计算机将不断涌现。1．光计算机。随着“互联网+”和大数据技术的发展，人们对计算机的运行速度要求越来越高，但是传统计算机无法满足人们的运算需要，于是各种崭新的计算技术不断涌现，比如当前科学家就在考虑以光子代替电子和电流为载体，以纳米电浆子原件作为计算机的核心原件，对海量数据信息进行处理。与传统计算机相比，光计算机以光内连技术、空间光调制器等为基础，具有运算速度极快、耗电量非常低、存取信息方便等特征，在天气预报、水文变化、资本市场等方面具有广阔应用前景。2．量子计算机。量子计算机业有计算速度快的特点，并且在理论上已经成熟，在实践上也处于实验室阶段。英特尔、IBM、华为等企业不仅在研发大规模集成电路，还在研发量子计算机，谷歌、微软就相继宣布研发了200秒内可以完成普通计算机1万年完成的计算任务的量子计算机。中国专家潘建伟、陆朝阳、汪喜林等也通过调控6给光子的偏振、路径等，实现了18个光量子比特纠缠;中科院、浙大、背景计算科研中心等共同开发了量子芯片，在国际量子计算机研究中处于领先地位。3．纳米技术。纳米技术在计算机领域仍有广阔的应用前景，并成为计算机技术发展的新趋势。与传统电子元器件相比，纳米技术原件的体积远远小于普通电子原件，而且拥有导电性能超强、质地优良等特征，所以说纳米芯片成了当前硅基芯片的良好替代产品。当前纳米技术已从微电子方向向传感器方向发展，未来将成为传统计算机的重要替代方式之一。4．化学计算机、生物计算机。化学计算机、生物计算机等新型计算机技术也都处于理论和实验阶段，化学计算机是以炭基制品代替硅基芯片，实现信息传输和存储，能够以较小体积实现快速运输;生物计算机是以生物传感器实现信息计算、传输和存储的计算机，它能够直接受人脑控制，不过这一计算机尚处于理论研究阶段。

(二)计算机技术将与信息技术深度融合。1．计算机技术将与网络技术深度融合。毫无疑问，人类已经进入互联网时代，互联网已经成为人们学习新知识、浏览新闻、休闲娱乐、社会交往、商业活动的重要组成部分，这些彻底改变了人类社会的存在当时，也促进了计算机和互联网的深度融合，在这种情况下许多人都将计算机等同于互联网，这些充分说明了计算机和互联网的融合程度。随着网络化的深入发展，计算机技术将会与网上购物、网上学习、网上办公、电子商务等更加紧密地连接在一起。3．计算机技术与人工智能技术的融合。随着人工智能的发展，计算机技术与人工智能技术的融合将成为必然趋势，如今智能家居、无人驾驶、无人超市、工业机器人等在社会生活的应用越来越广泛，成为信息技术发展的新趋势。比如小米、华为、海尔等科技企业都在大力推动智能家居的发展，这些必然对计算机的计算速度、运行方式等提出更多要求，推动计算机技术与大数据、云计算的融合发展。

(三)计算机技术的应用范围会越来越广。随着信息化时代的到来，以计算机技术为基础的互联网、物联网、人工智能等将会深刻改变人类社会的方方面面，这将使计算机技术的应用范围越来越广泛。比如随着GIS技术的发展，计算机技术将被广泛用于农业资源规划、林业数据分析、土地资源开发、自然灾害预警等方面。计算机技术将进一步推动农业资源管理，对土地资源进行利用规划，对农业进行区域化管理，促进农业信息技术更加精细化。计算机技术可以用于林业发展中，通过对大量地理信息、林业数据的分析等，推动森林防火、林业资源开发等，提高林业管理的数字化程度。计算机技术可以用于土地资源信息采集和处理，促进土地信息资源整合，有效解决土地资源信息逐级上报、弄虚作假等问题，推动土地资源管理信息化和科学化。计算机技术还将用于自然灾害预测、灾情评估、灾后救援等活动中，极大提高人力对自然灾害的处理能力。

篇8

从目前的趋势看，未来10年典型的颠覆性技术主要来自四大方面：人工智能、新材料、基因工程和分享经济。之所以称之为颠覆性技术，是因为现在的生活方式和理念都有可能将被这些技术极大地改变甚至颠覆。

人工智能。由人工智能技术衍生的机器人、自动驾驶、虚拟现实等将致力于智能化提升人类生产生活效率，将人从繁重或简单重复的体力劳动中解放出来，寻求更高层次的需求。

――机器人技术：主要包括工业、农业、医学和家庭机器人。工业机器人造就了“黑灯工厂”，即不需开灯的全机器人工厂；农业机器人实现了农业生产的高度机械自动化；医学上，达芬奇机器人已经能帮助医生完成更高质量、低创伤的手术，且能进行远程操作；家庭生活中，多款家庭机器人已经出现，比如日本的Pepper机器人，能够帮助看家、与你聊天、陪小孩学习等。

――自动驾驶技术：自动驾驶采用了人工智能、计算机视觉、激光雷达、机器对机器通信等高精尖技术，并已实现部分商业化应用。麦肯锡估计，自动驾驶技术到2025年的经济规模将达到万亿美元，降低交通事故每年将挽救3万-15万个生命，大幅降低汽车的废气排放达90%。自动驾驶将帮助社会实现更少的汽车、更高的效率、更清洁的环境。

――虚拟现实技术：虚拟现实利用图像识别和处理、机器学习、360度摄像等技术旨在实现一种新的人与虚拟世界互动的方式，可能成为计算机、手机之后下一个万亿级别的平台。

新材料和储能技术。由新材料技术衍生的太阳能和风能发电、储能技术发展将改变世界能源格局，减少人类对化石能源的依赖，大幅改善环境质量。

――太阳能：随着晶硅制造成本在过去10年大幅降低90%，太阳能的发电成本相比于火力发电等传统技术已经有一定的竞争力，未来在成本进一步降低后有望取代火力发电成为主流发电模式。

――电池储能技术：太阳能、风能，电动车等产业的发展一直受制于储能的瓶颈。目前新的技术已经在实验室出现，氧化铝电池、锂氧电池、燃料电池等都可以实现电池效率的大幅提升，下一步的目标是降低成本，实现商业化。电池成本如果大幅下降，电动车行业直接受益，太阳能和风能发电的间歇性问题也将获得解决，清洁能源将可以提供持续稳定的电力供应。

基因工程。由基因工程衍生的基因检测、基因修复、基因擦除等技术使得免疫治疗、精准化治疗人类疾病和器官再造变得可能，从而大幅延长人类的健康寿命。

分享经济。由分享经济衍生的住房、汽车等个人物品分享将大幅降低人类对土地、房产、汽车的需求，提升资源利用效率。分享经济是互联网信息技术高速发展的产物，陌生人之间“点对点”的信息低成本共享已经实现。信息的共享可以让资源获得更有效利用。房屋、汽车、礼物等多种私有物品未来都会以共享模式存在，物品的固定持有成本将大幅下降，让更多的人能够享用这些资源。

简言之，新技术将大规模提升生产力，提高资源利用效率，将人从繁重的劳动中解放，让人类有更长的寿命、更多的自由时间追求创造性、追求快乐、追求自我实现。

颠覆性技术带来的重大影响

当颠覆性技术到来，我们都在憧憬技术带来的便捷，可随之而来的对生活、对社会的巨大影响还没有被广泛认知。我们需要也必须看清将要发生的变化，尽早做出战略调整。

――多个传统行业或遭遇颠覆。历史上，技术进步带来的行业颠覆比比皆是：汽车在美国普及仅用13年，彻底让马车变成了娱乐项目，数码相机10年时间就将胶片相机送进博物馆，有线电话取代了电报，智能手机取代固定电话等。未来只会有更多颠覆技术出现，不做改变的传统行业必然受到冲击甚至是被颠覆。

例如电动车行业，电动车的硬件制造很简单，整车能动部件只有18个，而一般汽车的能动部件超过2000个，当电动车进一步普及，不仅是汽车制造和销售企业受到冲击，配套的零部件生产行业也将逐渐凋零。此外，Facebook推行的太阳能无人机、谷歌正在实验的平流层热气球和低轨道通信卫星等将把互联网信号带到世界各地。未来，电信服务、通信塔公司和有线电视等行业势必将被“天空飘来的Wifi信号”部分取代甚至彻底颠覆，传统通信行业已经失去了短信业务，正逐渐失去联网业务，未来甚至失去通话业务。

篇9

本期我们邀请中国科学院计算所和国内一些相关研究机构的专家，介绍主体计算的关键技术发展和应用趋势，以飨读者。

技术起源

主体计算技术源于分布式人工智能(DAI，Distributed Artificial Intelligence)研究，是人工智能研究实用化和在分布式计算环境下软件智能化发展的重要技术。

人类活动大部分都涉及社会群体，大型复杂问题的求解需要多个专业人员或组织协作完成。为了解决复杂问题的求解，自20世纪50年代起就已经提出了智能主体概念，但是一直到20世纪80年代以后，随着计算机网络、计算机通信和并行程序设计技术的发展，对主体的研究才逐渐成为一个新的热点。

智能主体的概念始于1970年人工智能研究的物理符号假设，认为智能任务可以通过对符号的内部表示进行操作，因而“符号的内部表示+推力进程”形成了智能主体的初型。20世纪70年代末到80年代初，随着计算机科学与技术的进展，基于初型的主体可以模拟更为复杂的人类智能行为。

20世纪80年代末以来，关于主体的研究和应用得到了迅猛的发展，来自不同领域的研究者构造了各自需要的软件。而主体也有各种名字，如用于接口上的intelligence interface，用于知识处理的Knowbot(知识机器人)，用于人机、网络通信的Usebot和Netbot等。相应地，与应用开发相关的软件体系结构、语言、逻辑程序设计也取得了显著的进展，如面向主体的程序设计语言、主体开发环境等。总之，对各种软件主体来说，总的趋势是主体、多主体系统开发是面向实用的，旨在向最终用户提供直接(ends-ends)的服务发展。

早期分布式人工智能研究的问题主要是分布式问题求解，其目标是要创建大粒度的协作群体，它们之间共同工作以对某一问题进行求解。进入20世纪90年代以来，随着计算机网络、计算机通信等技术的发展，特别是互联网和WWW的普及，对于智能主体以及多主体系统的研究己成为分布式人工智能研究的热点。主体计算被认为是软件开发的下一个重要突破口。面向主体的程序设计(AOP, Agent-oriented Programming)也被认为是面向对象程序设计(OOP, Object-oriented Programming)的一次革命。面向主体的程序设计是一种以计算的社会观为基础的崭新的程序设计范例，它已经成为人工智能程序设计的主流，反映了人工智能领域日益重视对主体动态性的研究和主体之间丰富交互活动的开发。而多主体系统作为群体智能的体现，更能体现人类的社会智能，具有更大的灵活性和适应性，更加适合开放、混合和动态的世界环境。早期关于Agent 的研究侧重于智能主体和多主体系统两个方面，但一般来说这两个方面并没有严格的区分，我们统一把它们称为智能主体的研究。

主要应用

在工业界和学术界，多主体系统作为一种新的设计和开发软件系统的模式已经被越来越多的人所接受。人们已经提出了许多基于主体的新的方法学、建模语言、开发平台、工具和编程语言，并将其应用到了许多领域当中。而面向主体的软件工程（Agent-Orient Software Engineering，AOSE）理论的出现和发展，为面向主体的软件开发走向大规模化和工业化发展道路提供了系统化的手段和重要的保障。

随着面向主体的技术的不断发展，越来越多面向主体的开发平台开始出现在人们的视野当中。这些主体平台是将主体技术推向应用的重要成果。主体平台通过提供一系列可重用的组件和服务来执行和部署Agents。如今大部分的多主体开发平台是作为中间件的形式，使用Java开发出来的开源平台。开源的平台主要包括JADE、Jadex、Tryllian ADK、SAP、AgentScape、Madkit等等。另外还包括一些商业的平台例如JACK，另外IBM、Microsoft、 Fujitsu等公司也纷纷开发出自己的基于主体的产品，如IBM的Aglet、Microsoft的Microsoft Agent和Fujitsu的APRIL。在国内，中科院计算所的史忠植研究员等研究了主体技术与网格计算结合的问题，将网格看成是许多交互的主体，并提出了一个基于主体的网格计算模型，建立了基于主体的网格智能平台AGrIP （Agent Grid Intelligence Platform）。AGrIP由底层支撑平台MAGE（Multi-Agent Environment）、中间件层和应用层组成。中间件层包括Web智能信息搜索引擎GHunt、多策略知识挖掘软件MSMiner、专家系统开发工具OKPS、范例推理工具CBRS、知识管理系统KMSphere、基于特征的多媒体信息检索系统MIRES等。通过多主体运行环境MAGE，集成这些中间件形成一个主体网格的协同工作环境。

经过近20多年的研究，主体的理论与技术有了长足的发展，不仅用于许多传统的人工智能应用，如机器人、定理证明、调度和自然语言理解等，而且已经在工业、商业、医疗卫生、电子商务和电力系统等很多新的领域中得到了应用。国外(主要是美国、加拿大、欧洲、澳大利亚等)智能主体技术的应用已经十分广泛，国内起步相对较晚，更多的是着重于认知模型和理论等方面的研究。国内中科院计算所智能信息处理重点实验室研制的多主体环境MAGE，则把智能主体技术推向应用。

主体技术作为一段个性化的、能持续生存的和具有某种自主特性的特殊程序，能够帮助甚至替代人来处理各种信息。例如，智能主体可以根据用户的兴趣对Web上的信息进行检索、分析、过滤和分类，解决互联网带来的信息超载，把人们从纷繁的信息海洋中解放出来。

当今智能主体技术被认为是处理电子商务中海量信息的关键技术之一，将智能主体技术应用于电子商务，可以构造一个基于智能主体的电子商务平台。将主体技术应用到电子商务系统中主要有以下功能: 买方主体可以帮助客户选择商品、选择卖方以及与卖方协商价格等; 卖方主体可以帮助商家提供商品信息、选择买方以及与买方协商价格等。主体作为买卖双方的中介，充分体现了它在自主性、个性化和时间延续性等方面的优势。基于智能主体的电子商务是目前分布智能和电子商务最活跃的研究领域。包括MIT媒体实验室、CMU机器人实验室在内的数家美国最著名的大学都有专门的研究小组，比较著名的原型系统包括Kasbah、TeteaTete、persona Logic、Firefly、Bargain Finder、Jango、Auction Bot等。

未来展望

现实世界中的系统都是开放系统，即在任何时候都会从系统之外接收新的信息及输出无法预期的结果，主体技术提供了一种研究大规模开放系统的途径，因此大有发展前景。

主体技术的研究与传统人工智能有着紧密联系。一方面主体技术研究要用到传统人工智能的成果(如已有的知识表示方法和推理机制等)上，另一方面由于主体技术自身的特点，研究者们利用其他学科(如社会学、经济学、生态学等)的方法对主体系统中涉及的人工智能的基本问题进行更深入的研究，这些成果不仅对主体系统，而且对人工智能其他领域的研究都会起指导作用。另外，主体技术可用于许多传统的人工智能应用，如机器人、定理证明、调度和自然语言理解等，而且已经在工业、商业、医疗卫生、电子商务、电力系统等很多领域中得到了应用。主体技术的发展对这些应用问题的解决也是十分有益的。

近年来，如何更好地模拟人类自身的智能行为，建造开放程度更高的、适应性更强的多主体系统已经成为当今主体领域研究的热点。

软件是现代信息产业的基础之一，也是当前信息技术和信息产业发展的重要内容。网络化软件已成为当前在国内外技术发展具有强劲势头的领域。以软件构件等技术支持的软件实体将以开放、自主的方式存在于互联网的各个节点之上，任何一个软件实体可以在开放的环境下通过某种方式加以，并以各种协同方式与其他软件实体进行跨网络的互连、互通、协作和联盟，从而形成一种与当前的信息Web类似的Software Web。这样一种Software Web并不能够像传统软件那样一蹴而就，它应能感知外部网络环境的动态变化，并随着这种变化按照功能指标、性能指标和可信性指标等进行静态的调整和动态的演化，以使系统具有尽可能高的用户满意度。我们将这样一种新的软件形态称为网构软件。网构软件是在开放、动态和多变环境下软件系统基本形态的一种抽象，它既是传统软件结构的自然延伸，又具有区别于在集中封闭环境下发展起来的传统软件形态独有的基本特征: 自主性、协同性、反应性、演化性、多态性。如何构建网构软件，同时如何测试系统的可靠性、可信性以及系统的可维护性和有效性，便成了一个非常大的问题。由于主体具有自治性、交互性、协作性、可通信性、自适应性等特点，所以是当前网构软件基本单元的最好实体。利用现有的主体技术，在日趋成熟的面向主体软件工程的指导下，建立基于主体的自治、协同、可靠、可信的网构软件模型也将是今后研究的重要方向。

小资料

什么是主体

究竟什么是智能主体Agent？作为DAI(Distributed.AI，分布式人工智能)的一个基本术语及AI的一个原语，迄今为止，Agent并没有一个明确的定义。在国内，Agent一词的译法亦无定论，通常翻译为“智能主体”、“主体”或“”等。但这些译法都不能准确表达Agent一词的丰富内涵。因此，许多研究者依据不同的研究内容和目标对术语“Agent”赋予不同的含义（本文中Agent翻译为主体）。一般认为，在AI中，智能主体被看做是处于一定环境下包装的计算机系统，在其他主体存在的情况下，能够连续、自主地处理环境中发生事件的功能总和，也就是能够适应于动态的环境。这里所说的“自主”是指系统主体工作时不要求由人经常不断地引导和干预。许多主体是与它的物理表征密切相关的。

一般认为，主体是能依据心理状态(信念、期望、意向)自主工作，并具有语义互操作和合作行为协调能力的软件实体，不仅为实施紧凑一致的协同工作提供有力的支持，也为建立面向分布式计算的开放性、可重构和可伸缩的新型计算环境建立了基础。每个主体具有一定的问题求解能力，如推理、规划、协商、通信及协调等能力。主体应能在多主体环境中协同工作和消解冲突，以执行和完成一些相互受益且自身无法独立求解的复杂问题。通常情况下，人们把主体看做是一个具有自治性、交互性、协作性和可通信性的实体。在实际应用中，可能还要具有自适应性、个性、社会性和实时性等特点。下面给出了智能主体系统的基本特性:

自治性(autonomy): 主体能够在没有人或其他Agent干预下完成其大部分功能，控制其内部状态;

社会能力(social ability)，或称为可通信性(communicability): 主体能够通过某种主体通信语言和其他主体或人交互，以实现其目标;

反应性(reactivity): 主体能感知周围环境并对其间的变化产生实时响应，这些动作的执行可以基于触发规则和预定义的执行计划;

能动性(pro-activity): 主体能够主动地进行基于自身目标和信念的活动，就是说主体感知周围环境变化，并做出基于目标的行为(goal-directed behavior)。

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1 机器人应用和发展前景综述

研制机器人的最初目的是为了帮助人们摆脱繁重劳动或简单的重复劳动，以及替代人到有辐射等危险环境中进行作业，因此机器人最早在汽车制造业和核工业领域得以应用。随着机器人技术的不断发展，工业领域的焊接、喷漆、搬运、装配、铸造等场合，己经开始大量使用机器人。另外在军事、海洋探测、航天、医疗、农业、林业甚到服务娱乐行业，也都开始使用机器人。

2 国内外机器人的主要应用方面

从机器人的用途来分，可以分为两大类：军用机器人和民用机器人。