人工智能技术创新模板(10篇)

导言：作为写作爱好者，不可错过为您精心挑选的10篇人工智能技术创新，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

此外，“百度云”品牌战略升级，带来的不仅是40余款产品，更可无缝接入百度三大智能平台，把云计算最核心的技术能力全面对外开放，构建云生态。无疑，这更令合作伙伴振奋，更有想象力，也能够真正地携手推动中小企业360行一同砥砺前行。就像百度CEO李彦宏所说，“未来百度会把这些技术能力充分地开放出来，跟各行各业去进行结合，真正地提升每一个行业的运营效率，打开每一个行业没有被开发的潜力。”

可以预见，百度云此次战略升级，构建出的不仅是全业务云计算平台，更是一个有着更强生命力、更系统化的云生态。而开放技术能力，其背后的社会价值和社会意义更是远高于单纯商业内容。

篇2

基于信息时代，互联网成为支持社会生活的重要手段，而计算机网络技术发挥互联网核心技术的作用。面对社会需求的多样化，计算机网络功能亟待丰富。人工智能是应用学科的一种，与现代社会关系紧密，以计算机网络的融合更显自身的智慧性与高效性。只有依托人工智能的优势，才能有效应对错综复杂的网络环境，提升网络运行效率。为此，人工智能技术与计算机网络的融合代表了时展的趋势与方向。

一、基于专业角度准确掌握人工智能技术的涵义

对于人工智能，主要是以计算机以及相关机械为手段，实现对人类大脑的模仿，承担复杂的工作与劳动，有助于专业复杂推理的解决。人工智能技术是新技术的代表，对改进生产模式、提高效率意义深远。从特质上分析，人工智能技术代表新兴技术类型，具备较高的模仿能力，这也是智能技术能够成为计算机网络核心的关键，加快数字计算与转变的发展进程，促使复杂的问题更加简洁化。

二、正确认识人工智能与计算机网络之间的关系

从人工智能范畴分析，其囊括多种学科知识，涵盖多个领域，是理论与实践的融合。人工智能与计算机网络关系紧密。具体讲，人类思维具有复杂性，但是，针对一些基础性思维，人工智能技术能够进行模拟操作。人工智能与计算机网络之间具有不可分割的关系，彼此之间影响巨大。借助人工智能，能够对计算机系统进行目的性设计与研发，同时，依托网络，进行数据库资源的整合，达到真正意义的模拟人脑。具体讲，在人工智能的支持下，计算机网络拥有图像、影像等信息编辑处理程序，对人类大脑思维方式进行模拟，凸显系统性与全面性的特征，严谨性较强。其次，依托人工智能技术，计算机网络所具备的数据信息处理能力更加灵活，突破时空限制，满足集中处理的需求。再次，人工智能促使计划更具全面性与可行性。

三、全面分析人工智能技术在计算机网络中的应用

（一）人工智能技术支持计算机网络信息动态监控，强化网络安全性的维护

随着计算机网络技术影响力的不断扩大，其在提升便利的同时，安全隐患也随之出现，网络环境也亟待整治，网络信息安全性需要引起重视。网络信息的安全性离不开监控的实效性与动态性。依托人工智能技术，计算机网络应用更具安全性，尤其是借助智能防火墙与入侵检测等人工智能技术，强化对传统防火墙不足之处的有效弥补，切实提升安检效率。另外，在人工智能的应用下，智能识别技术被添加至防火墙，能够更加快速地判别信息性质，及时分辨垃圾、无价值信息。依靠智能防火墙，计算机网络中数据信息更具专业性与有效性，降低违法现象的发生。除此之外，人工智能技术能够有效增强入侵检测功能，对维护网络安全具有强大推动作用，保证信息的安全性与保密性。

（二）人工智能技术实现了对计算机网络管理设计的优化，管理水平大幅提升

立足计算机数据信息传输网络，智能化功能机构的形成离不开人工智能技术的支撑。在新的发展时期，技术创新成为主流，为了契合时展，要依托人工智能技术，强化设计水平的提升。人工智能之所以具有强大优势，主要源于其实现了多种技术的融合，突破了单一技术的制约。立足计算机数据信息的处理以及控制应用，工程技术精度要求较高，人为操作很难达到，人工智能却能够轻松实现，依托信息与系统设计，人工智能技术能够实现对信号与系统更加高效与全面的分析。由此可见，人工智能技术的存在使得网络管理设计水平得到大幅提升。

（三）人工智能技术丰富计算机网络功能，全面扩大计算机网络社会影响力

纵观信息技术领域，人工智能技术的突出特征是对计算机网络自主学习建设的强大支撑，促使计算机功能更加多元性，尤其是重视满足社会实际需求，加强标准化建设，加快智能化道路的创新与进步。另外，可以与多种先进操作软件进行联合使用，促使操作系统更加优越，实现对于网络数据信息资源的高度融合，在根本上使得计算机网络的影响力不断扩大。

（四）人工智能技术提升计算机网络技术管理评价水平，增强系统资源的规范化与专业性

对于人工智能技术，其作用也体现在计算机网技术管理与评价之中。具体讲，在人工智能技术应用之前，计算机网络技术管理存在一定复杂性，结合人工智能技术，有利于构建技术与专家知识库，提升计算机网络技术管理水平，强化评估的科学性与高效性。这种专家知识库日趋成熟，应用效果突出，能够通过专家系统进行知识与经验的总结，随后传递至系统，提升整个系统数据资源的规范性与专业性。

四、展望人工智能技术在计算机网络中的应用前景

篇3

中图分类号：TM73 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2013）01-0032-05

0 引 言

智能电网是当今世界电力系统发展的重大变革，也是21世纪电力系统的重大科技创新和发展趋势。2003年，美国“未来能源联盟”首次提出智能电网的概念。同年，美国能源部了“Grid　2030”设想[1]，将美国的未来电力系统描述为一个完全自动化的电力传输网络，能够监视和控制每个用户和电网节点，保证从电厂到终端用户整个输配电过程中所有节点之间的信息和电能的双向流动。2005年，欧洲技术论坛（ETP）提出了“Smart　Grid”概念[2]，计划通过智能电网的建设，向所有用户提供高度可靠、经济有效的电能，充分开发利用大型集中发电机和小型分布式电源，提高电网公司运营效率，降低电能价格，加强与客户的互动，应对来自市场、安全和电能质量、环境等方面的压力。

国内也高度重视智能电网建设。2010年6月7日，总书记在两院院士大会上的讲话中提出，要“构建覆盖城乡的智能、高效、可靠的电网体系”。国家科技部于2009年11月24日的《关于加快我国智能电网技术发展的报告》中提出了明确的目标和任务。国家电网公司于2009年5月了“坚强智能电网”愿景及建设路线图。南方电网有限责任公司在2010年7月提出了“建设一个覆盖城乡的智能、高效、可靠的绿色电网”的目标。2011年2月，陕西省地方电力（集团）有限公司作为专业的配电网公司，联合清华大学提出了建设“多指标自趋优”智能配电网的目标。

智能电网涉及能源、环境、社会、经济和管理等多个学科，由于其具备系统工程和创新技术的特点，目前智能电网的研究趋向发散，对智能电网的认识多从企业自身出发，尚未收敛到智能电网本质的研究，影响和干扰了对智能电网发展方向的研判。本文在分析国内外智能电网相关研究的基础上，结合实践应用，溯源了智能电网的本质——智能，提出了智能电网分代标准，建立了智能电网分代模型，探讨了智能电网分代的社会经济意义。

1 国外智能电网分代研究状况

分代研究在计算机和战斗机等领域已经取得了共识。计算机按照所采用的电子元件，历经了电子管计算机、晶体管计算机、集成电路计算机、大规模集成电路计算机，现在正在研发信息获取、存储、处理、通信与人工智能相结合的第五代计算机。20世纪40年代中期，以喷气式发动机为动力的战斗机出现后，按时代和技术水平，战斗机历经三代，目前正在研制第四代战斗机。

由于智能电网尚未大规模应用，与计算机、作战飞机等其他领域分代研究更注重“回头看”的方法不同，智能电网分代更注重“向前看”，这个特点导致智能电网分层次、分步骤、分阶段的研究异彩纷呈，莫衷一是。国外智能电网分代的相关研究综述如下。

1.1 智能电网演进模型

2010年1月，加拿大学者Hassan　Farhangi从功能和投资回报率（ROI）两个维度，提出了如图1所示的智能电网的演进模型[3]。他认为，由于化石燃料的成本猛增，电力公司无法扩大发电能力以满足用户对电能不断上升的需求，只有从配电网着手，加强需求侧管理，才能保障电力公司拥有较高的ROI水平。模型表示，智能电网最初的投资用来满足计量设备由机电式到单向自动抄表（AMR）的功能转变，AMR具有节约人力以及时间成本的优势，但是由于其只具有单向通信能力，无法支持电力公司依据从电表获取数据采取调控措施。高级计量架构（AMI）能够提供双向的通信系统，旨在为电力公司提供实时的能耗数据，允许客户以价格为基础，对能源使用做出选择。智能电网演进的最终目标是分布式控制与微网相结合的互联电网。

1.2 智能电网持续发展理论

2011年7月，美国GridNet公司执行副总裁兼首席战略官Andres　Carvallo和能源与IT行业学者John　Cooper合作出版了“The　Advanced　Smart　Grid　—　Edge　Power　Driving　Sustainability”一书，提出了智能电网持续发展理论[4]。书中认为第一代智能电网（Smart　Grid　1.0）实现了发电厂到终端计量设备的电流与信息流的传输，典型的第一代智能电网是美国科罗拉多州博尔德市智能电网的建设。下一代智能电网（Smart　Grid　2.0）将是一个集成的、先进的智能电网体系，从战略上进行顶层设计，在组织、运行、系统集成与建模等多个维度进行柔性规划，下一代智能电网的一些技术已经在美国奥斯汀市智能电网研究项目Pecan　Street中浮现。书中对第三代智能电网（Smart　Grid　3.0）进行了展望，并将其定义为一个基于互联网络的重新设计的能源系统。

1.3 智能电网层次理论

IBM高级电力专家Martin　Hauske认为智能电网的基本概念有3个主要元素：首先是广泛连接资产与设备的传感器；其次是数据的搜集与整合体系；最后是依据数据进行相关分析，以优化运行和管理的能力。与之对应，智能电网也就有三个层面的含义[5]：首先是利用传感器对发电、输电、配电、供电等关键设备的运行状况进行实时监控；然后将获得的数据通过网络系统进行收集、整合；最后通过对数据的分析、挖掘，达到对整个电力系统运行的优化管理。因此，智能电网可以被认为是通过传感器把各种设备、资产连接到一起，形成一个客户服务总线，通过对信息进行整合分析，从而降低成本，提高效率和可靠性，促进管理和运行达到最优化。

1.4 智能电网成熟度模型

智能电网成熟度模型是IBM、美国生产力和质量中心（APQC）及全球智能电网联盟（GIUNC）合作研究的成果[6]。智能电网的成熟度分为5个阶段：第1阶段，只有对智能电网的设想，主要工作是对技术的试验和评价，以及建立业务模型；第2阶段，企业在至少一个智能电网的重要业务领域进行投资和实施；第3阶段，企业对智能电网的组成部分进行重新配置，实现业务领域整合或产业链升级；第4阶段，实现企业范围的跨业务综合观测及综合控制，力争形成新的经济或商业模式；第5阶段，企业有能力在新的业务、运行、环境等机会出现时，充分利用并发展壮大。

综观国外的相关研究，智能电网演进模型以计量系统为主线，没有加入交易环节，同时忽视了人工智能在电网中的应用。智能电网持续发展理论有对智能电网分代以及各代相应功能的描述，但是缺乏对智能电网本质的分析，特别是对三代智能电网核心的描述。智能电网层次理论以传感器为基础，触及到智能电网的基本，但是数据收集与整合体系等没有体现人这一重要因素的参与，理论阐述不够全面。智能电网成熟度模型实质上是智能电网的推进步骤。因此，上述研究都没有涉及智能电网的本质。

2 智能电网的本质——智能

对国外智能电网的研究和实践进行分析，能够为国内的相关研究带来启示和借鉴。从人类认识事物的基本方法来看，对智能电网进行分代研究，必然要从智能电网的本质着手。智能电网可以认为是人工智能在传统电网中的应用，而人工智能又起源于人类智能，因此，必须从人类智能出发，探求智能电网的本质——智能。

2.1 人类智能的发展阶段

人类智能经历了从初级到高级、从简单到复杂的演化过程。这种过程只在个体的前十几年表现得尤为突出，正是这一过程决定了每个人一生智能水平的高低，也决定了人类群体智能水平的多样性。

1983年，美国学者Howard　Gardner提出多元智能理论，将智能分为语言智能、数学逻辑智能、空间智能、身体运动智能、音乐智能、人际智能、自我认知智能、自然认知智能等8个方面。瑞士心理学家Jean　Piaget从时间维度对人类智能演化规律做出经典总结，提出了人类智能发展理论[7]，将个体从出生到青年时期的智能发展水平分为感知运动阶段、前运算阶段、具体运算阶段和形式运算阶段。

虽然多元智能理论并不着眼于各个智能在个体层面的发展顺序，但是结合Jean　Piaget的认知发展理论，同时根据Howard　Gardner对每种智能概念的描述，可以对智能的8个组成部分以发展为时序，在多元维度上进行归类。在感知运动阶段，空间智能和音乐智能是人类智能重点发展的部分；到了前运算阶段，语言智能和身体运动智能在儿童身上表现较为明显；数学逻辑能力和自我认知能力在具体运算阶段得到了迅速发展；最后，从青少年阶段开始，终其一生，对自然的认知，人际交往能力随着阅历的丰富、经验的积累而日趋成熟。

2.2 人工智能是对人类智能的模拟、延伸和扩展

人类智能的演进规律遵循着Jean　Piaget的人类智能发展理论，这些研究成果也深刻地影响着另一个与之紧密相关的学科，即以计算机为基础的人工智能的研究。人工智能最初被定义为“让机器的行为看起来就像人所表现出的智能行为一样”，到后期逐渐演变为让机器拥有自己的思维。对比人类智能发展的历程，人工智能的演进呈现出与之相似的路径。

（1） 人工智能发展的初级阶段是对人类智能的模拟。通过传感器远程传送信号，需要操作者通过计算机终端控制机器执行动作，这类似于人类智能的感知运动阶段，具体的应用如排爆机器人、勘探机器人等。

（2） 人工智能发展的中级阶段是对人类智能的延伸。着眼于通过程序算法实现机器的逻辑运算和自我认知能力，类似于人类智能的前运算和具体运算阶段。智能机器人通过处理器分析传感器收集的信息，在无人操控的状态下执行动作。有些智能机器人还能通过对人类语言的识别和模拟实现与人类的语言交流，如日本的ASIMO智能机器人，可以通过“脑—机”系统达到人类思维直接控制机器人的效果。

（3） 人工智能的更高阶段，智能将成为一种系统层面的应用。人工智能体现出自我思维和机器情感等人类特有的能力，通过自我思维产生对外部环境的认识，通过机器感情与外部环境产生更为复杂的交互，这些能力使得人工智能发生了从模拟、延伸到扩展人类智能的突破。

2.3 智能电网是人工智能在传统电网中的应用

智能电网建立在电力电子技术、传感与测量技术、控制仿真决策技术、信息与通信技术、人工智能技术等基础技术之上，以实现发电、储能、输电、配电、用电等环节的智能化为目的。其中，人工智能技术在推动智能电网发展中起着重要作用。

（1） 人工智能的应用能够推动整个电力系统的发展。传统电网存在大量非线性的、模糊的、不确定、不精确、不完全真值的问题，人工智能技术应用的目的就是解决上述问题。基于人工智能的电网故障检测与诊断、具有灵活自愈功能的配电自动化等技术的应用表明，在期望能取得低代价的解决方法和鲁棒性方面，人工智能的应用显著改善了传统电网对不确定、高度非线性环境的适应能力。

（2） 人工智能技术的应用体现了智能电网的本质。智能电网的本质是智能，现代人工智能技术是对人类智能的模拟，因而人工智能的应用是电网“智能化”的根本体现，人工智能技术应用使智能电网回归到了它的本质——智能。从这种意义上说，人工智能技术是否应用是评价一个电网是不是智能电网的基本依据。

（3） 人工智能技术在电网中的应用程度体现了智能电网区别于传统电网的特征。传统电网未能完整地体现人工智能“感知、思维、行为”三要素，导致人的参与程度较低，传统电网始终徘徊在由工业化主导的阶段，在信息化与工业化融合时，遇到了重重困难。智能电网中，人工智能技术的广泛应用将使得电网逐步具有模拟人类智能的能力，从而减少人的参与程度。

（4） 未来智能电网的发展中，人工智能是推动智能电网跃进发展的革命性力量。未来智能电网将是一个具有自预测、自诊断、自愈、自组织和自管理特性的电网。智能电网的跃进发展将主要依靠电网的自学习能力，人的干预将退居其次。人工智能的应用，使得电网的自学习成为可能。在可以预见的将来，除了人工智能技术，其他技术均无法有效增强电网的自学习能力。

3 智能电网分代原则、标准与模型

以上分析了智能电网的本质，以下在智能电网的本质基础上提出智能电网分代的原则、标准以及智能电网分代模型。

3.1 智能电网分代原则

智能电网分代必须遵循以下原则：

（1） 惟一性原则：下一代和上一代的智能电网必须按照智能电网的本质进行划分。

（2） 革命性原则：下一代智能电网必须在整体，而不是局部取得标志性进展和突破。

（3） 连续性原则：下一代智能电网发展的关键要素必须蕴含在上一代智能电网的发展过程中。

3.2 智能电网分代标准

智能电网的本质是智能。人工智能是人类智能应用于传统电网的纽带，人工智能将人类智能的8个方面归纳为“感知、行为、思维”3个要素，上述3个要素也是智能电网分代的标准。

感知是客观事物通过感觉器官在大脑中的直接反映。在多元智能的8个方面中，感知体现语言智能、空间智能、音乐智能。感知在人工智能技术中的体现有语音识别、机器视觉等。

行为是器官对外界刺激所产生的反应。行为体现身体运动智能，行为在人工智能技术中的体现有机器人学、智能控制等。

思维是主体处理信息及意识的活动。思维体现数学逻辑智能、人际智能、自我认知智能、自然认知智能，思维在人工智能技术中的体现有知识系统、专家系统、神经网络、进化计算等。

3.3 智能电网分代模型

智能电网发展的各阶段均须具备人工智能3个要素的全部或部分，不具备3个要素的电网属于传统电网。依据3个要素在传统电网中渗透与融合的深度和广度，建立智能电网分代模型如图2所示。

图2中将智能电网划分为具有以下特征的三代智能电网：

（1） 第一代智能电网：自感知智能电网（Self-sensing　Smart　Grid）。第一代智能电网在传统电网的基础上具备自主感知能力，是人工智能在电网中应用的初级阶段。智能电网关键设备能够自主感知电属性（负荷等）和电相关属性（温度等）的变化，需要人参与进行决策并采取行动，第一代智能电网只具备简单的自主决策和初级的自主行为能力。典型的自感知智能电网设备及系统如电子式及光学式互感器、智能环网柜、智能在线监测系统、智能终端等。

（2） 第二代智能电网：自适应智能电网（Adaptive　Smart　Grid）。第二代智能电网在第一代智能电网自主感知能力的基础上，具备一定的自主决策能力和自主行为能力，是人工智能在电网中应用的中级阶段，较少需要人参与就能根据感知结果进行决策并采取行动。这种感知、决策和行为是独立的，即只在单一设备或系统局部的感知域内进行决策并根据决策结果驱动单一设备或系统局部采取行动，以达到局部最优。典型的自适应智能电网应用系统如智能调度系统、智能自愈系统等。

（3） 第三代智能电网：自趋优智能电网（Self-approximate-optimization　Smart　Grid）。第三代智能电网在第二代智能电网自主决策和自主行为能力的基础上，是人工智能在电网中应用的高级阶段，更少需要或不需要人参与就能根据感知结果进行决策并采取行动。这种感知、决策和行为是系统的、全局的，即在整个系统感知域（或子集）内进行决策并根据决策结果驱动相关（部分或全部）设备采取行动，使得电网自身状态趋向最优。目前，已经提出来的自趋优智能电网如智能广域机器人（Smart　Wide　Area　Robot，Smart-WAR）[8]。

4 智能电网分代的社会经济意义

技术创新与人类解放之间的历史发展进程表明，人的劳动方式在逐渐变化，技术创新使人在生产劳动中逐渐从事必躬亲的执行者演变成监督者、命令者，这种角色的演变，反映出技术创新在人的实践过程中所具备的强大能动作用。智能电网作为当前电网行业最重要的技术创新形式，同样发挥着着解放人类劳动的作用，亦即电网运行中人的参与程度不断减弱。

第一代智能电网通过技术创新实现自我感知，不但极大地拓展了认知的深度和广度，而且还使人的身体在一定程度上获得了解放。

第二代智能电网通过技术创新实现自我行为，将会极大地减轻人的劳动强度，甚至取代了劳动者在电网运行过程中仅有的操作、监督和控制工作，使人得以在很大程度上从体力劳动中解放出来。

第三代智能电网通过技术创新实现自我思维，“电脑”开始代替“人脑”控制电网运行，机器人劳动取代人的劳动，使人的活动逐渐从电网运行中淡出，这将使人的思维劳动强度得以极大的减轻。

以智能电网建设为标志的技术创新为电力产业提升运行管理水平，开发新产品和服务，以及延伸整个产业链奠定了坚实的技术基础。随着技术手段的革新与经营管理模式的转变，电力产业尤其是电网企业的供给可能性边界将极大扩展，不仅能够满足目前存在的潜在需求，而且还能在未来引领和创造新的需求，在供需双方良性互动的作用下，电力产业将不断优化升级，产业整体影响力和竞争力都会获得显著的提升。

5 结 语

智能电网分代是一个全新的课题，但是分代研究在计算机等其他领域并不鲜见，对这些领域进行分代的目的是通过研究“上一代是什么”来推测“下一代是什么”，因此有必要通过分代研究来预测和引导智能电网的发展方向。与其他领域分代研究更注重“回头看”的方法不同，智能电网尚未大规模应用，分代更注重“向前看”，正是人类智能与人工智能的发展规律，奠定了我们“向前看”的基础。未来，伴随智能电网的深入推进，实践应用总结出的成果和经验，将有助于深化对智能电网本质的认识，理论的可行性与实践的迫切要求，也必将对智能电网分代研究起到促进作用。

参 考 文 献

[1]　US　Department　of　Energy.　Grid　2030：　A　national　vision　for　electricity's　second　100　years[R].USA：　US　Department　of　Energy　Initiative，　2003.

[2]　European　Commission.　European　technology　platform　smartgrids：　vision　and　strategy　for　Europe's　electricity　networks　of　the　future[EB/OL].　[2012-09-20].　http：//ec.europa.eu/research/energy/pdf/smartgrids_en.pdf.

[3] FARHANGI　Hassan.　The　path　of　the　smart　grid　[J].　IEEE　Power　and　Energy　Magazine，　2010，　8（1）：　18-28.

[4] CARVALLO　Andres，　COOPER　John.　The　advanced　smart　grid：　edge　power　driving　sustainability　[M].　Boston：　Artech　House　Publishers，　2011.

[5]　IBM论坛2009.　点亮智慧的地球[EB/OL].　[2012-09-25].　http：///cn/forum2009/wisdom.shtml.

篇4

未来是人工智能的时代。人工智能技术会对很多行业产生影响，但是受到冲击最大的将是制造业。未来，很多硬件都会应用传感等物联网芯片和人工智能技术，制造业将会被大大改变。随之带来巨大改变的就是工业和信息化产业，有人说人工智能将会打破现代工业格局，给传统工业带来毁灭性打击，也有人说人工智能只是个手段，现代工业也可以利用这一手段完成提档升级，促进人工智能与现代工业融合发展。无论怎么说，人工智能的迅猛发展对工业和信息化产业来说，既是巨大的机遇，也是巨大的挑战。

我国《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》提出，到2018年基本建立人工智能的产业、服务和标准化体系，实现核心技术突破，形成千亿级的人工智能市场应用规模。未来重点扶持的智能家居、智能汽车研发与产业化、智能无人系统应用、智能终端应用、智能机器人研发与应用等项目成为发展的重要内容。

【试题】

篇5

深度学习+小样本

“人机围棋大战”的背后，是人工智能领域机器学习技术的突破，即机器在模拟人脑运算方面取得的重大进展。实际上，人工智能技术已走过60年历程，直到近年机器学习技术中的“深度学习”技术取得突破，才迎来春天。

“深度学习”意为使机器模仿人脑神经网络的学习、判断和决策能力。比如，AlphaGo机器人以半年时间集中模仿学习了3000万步人类围棋大师的走法，并从自我对弈中积累胜负经验。

然而，“深度学习”局限性明显。原百度研究院副院长、地平线机器人CEO余凯坦言，肥沃的数据“土壤”才能“训练”出“深度学习”模型，但目前数据源、数据算法、数据应用的市场高度分离，未形成完善的“大数据+人工智能”产业链，导致人工智能技术的发展仍然面临数据源不足和技术垄断两大挑战。

“数据高度集中在谷歌、脸书、亚马逊、BAT等互联网巨头手中，长此以往，将导致人工智能技术垄断，反而不利于技术创新和国家安全。”香港科技大学计算机科学及工程学系主任杨强说。

杨强强调“深度学习+小样本”理念，即将大数据训练好的模型迁移到类似场景加以改进应用，打破了“逢模型必大数据”的局限。

“比如，将骑自行车的经验应用到骑摩托车上，就是‘迁移学习’。”杨强说。

2005年，微软举办的世界数据挖掘大赛中有关于搜索技术的竞赛题目，杨强团队利用“迁移学习”，将机器在其他领域的经验迁移过来。

在IT行业，“迁移学习”已有局部应用。

人工智能公司“第四范式”创始人戴文渊在百度负责名为“凤巢”的广告营销系统期间，利用“迁移学习”将百度搜索算法应用到问答社区“百度知道”，使后者点击率提升4成;腾讯将大规模在线电商推荐任务迁移到新领域，大大减少了数据需求量;微软也利用“迁移学习”分析了电商产品的舆情取向;香港科技大学利用“迁移学习”技术，将大数据训练出的对话模型迁移到具体行业的小数据领域，实现精准的“人机对话”，在服务业具有极强的应用价值。同时，杨强还在华为创立人工智能领域实验室，利用“迁移学习”技术研发了10多个智能移动终端的专利，并已注册。

“迁移学习”的应用障碍

多位受访专家认为，机器学习是当前人工智能技术的核心，“迁移学习”是机器学习技术发展的新阶段。杨强带领团队将研究不断深入，使中国占据了这一领域全球研究的制高点。

专家们认为，中国迫切需要发展“迁移学习”技术，并实现推广与应用。

但是，眼下“迁移学习”应用仍然有限。而造成这种情况的因素，是多方面的。

其实，在谷歌的人机围棋大战之前，人工智能少人问津。AlphaGo的胜利，源于谷歌团队此前收购了人工智能公司Deep Mind，获得了“深度学习”技术，Deep Mind人才主要来自多伦多大学，其研究长期默默无闻。这反映了人工智能长期“冷门”的现状，企业对前沿技术的敏感性不强。

由于人工智能产业处于发展初期，企业对“迁移学习”技术的需求也有限。目前，中国人工智能领域还没有一家以此为主业的上市公司，也没有出现一家龙头企业。百度虽然以人工智能为发展方向，但人工智能并非主要收入来源。

再者，产、学、研结合不够紧密。企业缺少渠道了解“象牙塔”技术，因此，难以应用先进研究成果。

如何保护隐私

专家认为，“迁移学习”技术的研究应用对中国具有战略意义，也是中国在人工智能科技方向获得全球领先地位的重要契机。

篇6

2016年，全球市场进入存量换机阶段，互联网手机唱衰之声初现，众多品牌被市场淘汰，荣耀在当年GMIC上给出了自己的答案：“无惧风停”，继续其产品是第一生产力的宗旨，并结合自身经验，告诫行业，成功没有捷径。

到了2017年，互联网手机迎来新拐点，部分品牌疲态尽显、创新无门，行业充斥着“互黑”、“吹嘘”等不良行为，更有甚者裸地照搬友商产品的工业设计。业内唱衰互联网手机的声音此起彼伏，对其前景表示担忧，这也促使部分品牌放弃性价比标签，开始战略转型，乃至迫于成本压力跟风涨价。互联网手机品牌纷纷开始铺设线下渠道寻求庇护。

互联网手机进入线下渠道，这是对线下渠道的伤害。在线下渠道，互联网手机厂商的销量增长有限，并且对于渠道商来说这就是亏本的买卖。荣耀将坚持线上为主线下为辅的销售渠道体系。

面对行业的迷茫前景，我认为2017年，互联网手机将迎来新的拐点。虽然将不可避免地遇到挑战，但互联网轻资产、快沟通、易购买的优势依旧存在，互联网手机能够更快地捕捉消费者不断变化的需求。互联网手机的红利还远远没有挖掘出来，未来还大有可为。

不忘初心，为消费者创造价值

荣耀的崛起源自一直以来对品质、创新和服务的极致追求，更源自于以消费者价值为核心的不懈努力。消费者的真正需求从未改变，产品综合体验是核心，只有拥有高品质、真创新、好体验的产品，才能在行业中突围。作为互联网手机的代表，荣耀正以行动引领互联网手机进入下半场。

荣耀一再强调“品质是自尊心”，其零容忍的态度已成为业界公认的模范。在产品投放市场之前，每一款机型的样机都要经历总计数千万次的各类测试，铸就了代表顶级制造的荣耀品质。

此外，荣耀注重引领式创新，从技术创新到商业创新，再到服务创新，不断满足消费者需求，为其创造更多价值。

技术创新

技术创新包括平行双镜头、快充、电池、芯片、系统等多方面软硬件结合技术。以新品荣耀V9为例，该机型主打“速度”，通过发挥软硬件智能结合效应，有效解决安卓手机长期使用中的卡顿问题，满足了年轻人对“快”的追求。

商业创新

独创线上为主线下为辅的轻资产销售渠道体系，与合作伙伴共建荣耀式生态系统，双线融合完善用户体验。其中值得一提的是，据赛诺市场报告，荣耀在短短两年间即成长为中国线下市场第五大品牌，依靠创新与诚信赢得了合作伙伴及市场的认可。

服务创新

专注于年轻人的生活，倾听其声音。通过音乐、游戏、运动等方式，以荣耀制噪者、荣耀电竞堂、携手全球FISE极限运动巡回赛等活动，全方位沟通与链接全球年轻人的生活方式，这也助力荣耀转型为年轻科技潮品，成为全球现象级的科技品牌。

手机：人工智能的先行者

互联网手机是人工智能规模化发展的重要载体。互联网、手机与人工智能三闭环，将是未来人工智能的发展方向之一。

篇7

百度副总裁，百度美国研发中心总经理

毕业于美国斯坦福大学并获得计算机科学硕士学位。曾任职于Google、阿里巴巴、Oracle等知名企业，有二十余年的硅谷与国内研发管理经验，其中十余年致力于互联网营销技术创新，是人工智能与大数据领域资深实践者。2010年5月正式加盟百度，目前全面负责百度搜索公司大商业体系。

无论在PC时代，或移动时代，还是正在到来的人工智能时代，搜索一直是最便捷的信息获取途径。不同的是，用户将会拥有越来越智能、多样化的搜索手段。例如语音搜索，图像搜索等新兴搜索方式正在逐渐被广泛的使用。百度作为代表中国人工智能最高水平的互联网公司，在人工智能方面的应用体现在很多方面，从推出语音输入法，到开放深度学习平台，再到开放百度大脑平台，百度正在尝试在更多层面上将人工智能与搜索无缝衔接。

进入信息分发2.0时代，用户不仅需要更便捷智能地找到信息，也需要个性化的信息主动推荐；在“人找信息”的同时，实现“信息找人”。百度能够向用户提供双向智能适配的信息分发服务，通过搜索+推荐相结合，实现信息分发2.0。“手机百度信息流”是百度“信息分发2.0”落地的一个缩影。2016年，短短三个月其流量快速增长了20倍，背后是优质内容与用户信息需求的精准匹配，百度的人工智能技术始终扮演着重要角色。

人工智能在智能互联网的时代背景下，重新定义了商业关系，也必将带来商业模式的改变。2017年，在“人工智能+”新商业环境中，百度商业将会把更多领先的人工智能技术应用到整个产品和服务体系中，并向第三方合作伙伴开放，推动更多产品和服务智能化。百度将对大数据进行深度学习、深度应用、得到深度数据，从而帮助合作伙伴在商业决策、企业创新、行业重构上做出正确抉择，完成生产流程、产品设计、解决方案及市场策略向人工智能时代的跨越，并实现行业突破与升级。

百度商业的“因智而能”让营销理念正在从“Big Data”到“Deep Data”进行转变。数字化营销的目标从之前被动捕捉迎合消费者需求，进入到下一个层级“激发、诱导”消费者需求。未来随着技术发展，用户的注意力成稀缺资源，因此，只有精准触达目标用户，输出用户关注的内容，才能获得更大的商业价值。在数据层面，百度基于搜索数据的海量沉淀，百度大脑强大的数据处理技术，通过对用户的实时匹配计算和动态建模，将信息标签和人群标签智能匹配，通过“搜索”+“推荐”相结合，实现真正双向智能适配的信息分发服务。

基于百度营销大脑的意图引擎，百度打造了一种全新的人工智能营销思维。通过搭建搜索、地图、糯米等多元化的平台，可以化媒体、广告主及消费者间的沟通交流，并借助人工智能技术洞察消费者的意图，在合适的时间和合适的地点向消费者推荐需要的服务。更为重要的是，百度正在把这些人工智能技术开放给更多的合作伙伴，赋能包括商业在内的各行各业。同时，百度也将在语音交互、图片交互、自然语言交互等方面不断智能创新，与广大合作伙伴一起共享人工智能的红利。

2016营销感悟

篇8

人工智能的运用是行业的一大进步，特别是在电气工程自动化控制中的应用，已经开始引起业内重视与人们的关注。传统的技术满足不了当前需要，技术创新推进了行业进步与发展，现代技术和传统学科相比，是全新的控制理念，是理念的创新与升华。人工智能是新学科，在传统技术基础上，实现了质的飞跃，彻底摆脱传统技术和方法的束缚，使学科更具有广泛性与融合性。人工智能和传统理念相比，还具备较我的优越性，在生产中解决了许多难题，人工智能技术的应用使生产效率得到有效提高、大大节约了人力劳动成本，只有不断进行深入研究，才能推进人工智能技术发展，实现电气自动化控制领域的新突破。

1人工智能控制技术的优点

人工智能技术是高科技的产物，是人们长期研究的结果，当技术落地并实现推广后，就解放了人力劳动，推进了生产效率，这门新兴学科与各学科间形成良好配合与融合，与各个分支领域形成相通，综合性的利用了生产效能。（1）设计之前无需事先准备控制对象的模型。在进行设计时，需要根据实际工作需要做好调查，通过与工作的结合，使技术与实践相融合，但是在设计时，无法确定参数具体情况，一些变化无法控制，但是通过人工智能控制器就能完全实现解决，使动态方程更加精确，对操作对象的控制就会更加科学。（2）人工智能控制器能够在一定时间范围内，实现响应时间、下降时间、鲁棒性能等变化，使自身性能得到全面提升，增加了工作时效性。（3）人工智能控制器比传统的控制器调节更容易，在没有经过相关技术培训时，也能根据实际的数据、信息和语言等便捷的进行设计操作，操作起来较为简单方便，提高了工作效率。（4）人工智能控制器良好的一致性，也就是说，当驱动器出现特异时，如果对一些不具体的数字进行重新输入，也会在输入未知数据时得到有效控制，使相关数据得到良性评估。

2人工智能实际应用

随着人工智能技术的快速发展，一些科研单位院所已经把它当成一个重要课题，特别是在许多高等院校中，人工智能应用的研究已经进入到了电气工程自动化控制领域，研究成果不展出现，并投入实践中。人工智能的应用，不仅提高了工效，更在实际操作中，解放了人力劳动，实现了电气设备故障预测、诊断、优化、控制和保护。

2.1对电气设备进行优化设计

要想实现电气设备优化设计，就需要掌握大量的学科门类，使知识得到整合，设计是一项非常复杂的工作，要通过对电路、电磁场、电机、电器等的整合，使各类知识能灵活应用，这仅仅是基础，要想形成良好的设计思路，还要有丰富的实践经验，通过实践把知识进行创新，才能完成设计工作。传统意义上的产品设计主要是根据经验在实验室通过人工手动制作完成，要想得到良好的结果难度可想而知。而现在则需要使用计算机技术，通过计算机辅助做好设计（CAD），计算效果好，产品更新快，从根本上缩短了开发的周期，节省了大量的人力劳动。通过在CAD技术里引入人工智能，帮助设计人员提升所设计产品质量和设计的效率是当前普遍采用的方法。遗传算法是一种先进的计算方式，数据快、结果准，多数设计人员使用遗传算法及其衍生算法，使电气产品智能化优化设计更加科学合理。电气设备故障较复杂，多数是不确定和非线性的，只有掌握好了预兆与隐患，才能把设计更加优化，实现预兆和故障间的联络，有效解决模糊逻辑和神经网络的连接，实现多途径设计。

2.2对电气设备的事故以及故障进行诊断

在电气领域中，一直以来都使用传统的方式进行操作，这种方式不但影响效率，更影响精准度。传统的操作方式较为陈旧，不能满足现在的生产需要，而传统诊断方法又不能精确计算出故障点。而在电气设备中，多发性的故障多是发动机、发电机和变压器，这些设备是事故和故障出现频率最高的部件，只有掌握了各部件的工作原理，才能有效提升数据收集力度。在传统方式中，主要是通过对收集的变压器油产生的气体做分析，再形成判断，这种方法浪费了时间，消耗了精力，生产效率不高，其计算结果也不一定精确，如果设备出现的问题，得不到快速有效解决，就会导致更大范围的事故发生。在电气故障和事故诊断中有效的运用融入了人工智能技术的神经网络、模糊理论和专家技术主要技术可以很好解决传统方法遇到的问题，大幅提升故障诊断准确率，进而成倍的提高生产效率，减少电气损失。

2.3对电气控制过程中的有效应用进行分析

电气技术关系到国计民生，是当前普遍使用的技术，可以说，电气控制过程是非常关键的，在整个生产过程中起着相当重要的作用，只有全面保证电气化系统稳定，才能提高工作效率，怎么能够实现电气控制，实现良好的应用成果，这是行业内外面临的主要难题。要想实现对电气的合理控制，就需要专业技术人员进行操作，可以说，技术人员操作过程的要求是非常严格的，各道操作步骤较为复杂和繁琐。通过人工智能的方式，有效解决了操作难题，通过人工智能和计算机的作用，使人力劳动得到解放，以往由人工操作的程序变得简单起来。在运行过程中，一些重要的资料得到收集与保存，为日后的查询与检查提供了便利。

2.4对控制及保护功能进行实现

使用人工智能能够快速实现对所有开关量、模拟量数据的收集，使各类数据能够提供有效参考，可以按照设计者预先设计好的程序形成批量存贮。在形成数据的同时，一些关键点还能产生图像，生成软件起到了重要作用，完全实现了电气系统历史运转情况真实画面，通过显示，使操作人员全面了解设备运行情况。对机器设备运行中的电流、电压、隔离开关、断路器等更能直观的显示。技术人员能够根据实际情况建立图表，实现系统资源的充分利用。对各主要设备模拟量数值、实际开关状态进行实时智能监视，对出现故障的部位，能够快速检测并实现报警。智能化技术不需要人员进入现场，只要通过键盘或鼠标就能实现远程控制，实现对隔离开关、断路器等的调整与优化，并做好励磁电流调整与更替。通过记录，形成可利用的模拟量故障录波，实现快速捕捉，使开关量变位在线参数设定及修改成为可能，通过日常工作，使各类故障形成线型描绘，使系统更加稳定可靠。

3结束语

综上所述，随着社会的不断发展与进步，各类学科实现了大融合，特别是微电子技术、软件技术等的创新，给人们的生活带来便利，推动了技术不断进步，各种成果实现应用。人工智能实了软件和硬件齐头并进发展的良好局面，各类先进的软件得到开发，创新理念不断涌现，人工智能越来越方便地被设计运用于各种领域。未来人工智能化技术将会得到更加广泛的推广与应用，这是一种社会趋势，更是行业发展的必然，我们相信，电气自动化控制与人工智能技术的广泛融入，将具有广阔的前景，并能够更好的为人类社会服务。

篇9

关键词：

人工智能；电气工程；自动化

人工智能的运用是行业的一大进步，特别是在电气工程自动化控制中的应用，已经开始引起业内重视与人们的关注。传统的技术满足不了当前需要，技术创新推进了行业进步与发展，现代技术和传统学科相比，是全新的控制理念，是理念的创新与升华。人工智能是新学科，在传统技术基础上，实现了质的飞跃，彻底摆脱传统技术和方法的束缚，使学科更具有广泛性与融合性。人工智能和传统理念相比，还具备较我的优越性，在生产中解决了许多难题，人工智能技术的应用使生产效率得到有效提高、大大节约了人力劳动成本，只有不断进行深入研究，才能推进人工智能技术发展，实现电气自动化控制领域的新突破。

1人工智能控制技术的优点

人工智能技术是高科技的产物，是人们长期研究的结果，当技术落地并实现推广后，就解放了人力劳动，推进了生产效率，这门新兴学科与各学科间形成良好配合与融合，与各个分支领域形成相通，综合性的利用了生产效能。（1）设计之前无需事先准备控制对象的模型。在进行设计时，需要根据实际工作需要做好调查，通过与工作的结合，使技术与实践相融合，但是在设计时，无法确定参数具体情况，一些变化无法控制，但是通过人工智能控制器就能完全实现解决，使动态方程更加精确，对操作对象的控制就会更加科学。（2）人工智能控制器能够在一定时间范围内，实现响应时间、下降时间、鲁棒性能等变化，使自身性能得到全面提升，增加了工作时效性。（3）人工智能控制器比传统的控制器调节更容易，在没有经过相关技术培训时，也能根据实际的数据、信息和语言等便捷的进行设计操作，操作起来较为简单方便，提高了工作效率。（4）人工智能控制器良好的一致性，也就是说，当驱动器出现特异时，如果对一些不具体的数字进行重新输入，也会在输入未知数据时得到有效控制，使相关数据得到良性评估。

2人工智能实际应用

随着人工智能技术的快速发展，一些科研单位院所已经把它当成一个重要课题，特别是在许多高等院校中，人工智能应用的研究已经进入到了电气工程自动化控制领域，研究成果不展出现，并投入实践中。人工智能的应用，不仅提高了工效，更在实际操作中，解放了人力劳动，实现了电气设备故障预测、诊断、优化、控制和保护。

2.1对电气设备进行优化设计

要想实现电气设备优化设计，就需要掌握大量的学科门类，使知识得到整合，设计是一项非常复杂的工作，要通过对电路、电磁场、电机、电器等的整合，使各类知识能灵活应用，这仅仅是基础，要想形成良好的设计思路，还要有丰富的实践经验，通过实践把知识进行创新，才能完成设计工作。传统意义上的产品设计主要是根据经验在实验室通过人工手动制作完成，要想得到良好的结果难度可想而知。而现在则需要使用计算机技术，通过计算机辅助做好设计（CAD），计算效果好，产品更新快，从根本上缩短了开发的周期，节省了大量的人力劳动。通过在CAD技术里引入人工智能，帮助设计人员提升所设计产品质量和设计的效率是当前普遍采用的方法。遗传算法是一种先进的计算方式，数据快、结果准，多数设计人员使用遗传算法及其衍生算法，使电气产品智能化优化设计更加科学合理。电气设备故障较复杂，多数是不确定和非线性的，只有掌握好了预兆与隐患，才能把设计更加优化，实现预兆和故障间的联络，有效解决模糊逻辑和神经网络的连接，实现多途径设计。

2.2对电气设备的事故以及故障进行诊断

在电气领域中，一直以来都使用传统的方式进行操作，这种方式不但影响效率，更影响精准度。传统的操作方式较为陈旧，不能满足现在的生产需要，而传统诊断方法又不能精确计算出故障点。而在电气设备中，多发性的故障多是发动机、发电机和变压器，这些设备是事故和故障出现频率最高的部件，只有掌握了各部件的工作原理，才能有效提升数据收集力度。在传统方式中，主要是通过对收集的变压器油产生的气体做分析，再形成判断，这种方法浪费了时间，消耗了精力，生产效率不高，其计算结果也不一定精确，如果设备出现的问题，得不到快速有效解决，就会导致更大范围的事故发生。在电气故障和事故诊断中有效的运用融入了人工智能技术的神经网络、模糊理论和专家技术主要技术可以很好解决传统方法遇到的问题，大幅提升故障诊断准确率，进而成倍的提高生产效率，减少电气损失。

2.3对电气控制过程中的有效应用进行分析

电气技术关系到国计民生，是当前普遍使用的技术，可以说，电气控制过程是非常关键的，在整个生产过程中起着相当重要的作用，只有全面保证电气化系统稳定，才能提高工作效率，怎么能够实现电气控制，实现良好的应用成果，这是行业内外面临的主要难题。要想实现对电气的合理控制，就需要专业技术人员进行操作，可以说，技术人员操作过程的要求是非常严格的，各道操作步骤较为复杂和繁琐。通过人工智能的方式，有效解决了操作难题，通过人工智能和计算机的作用，使人力劳动得到解放，以往由人工操作的程序变得简单起来。在运行过程中，一些重要的资料得到收集与保存，为日后的查询与检查提供了便利。

2.4对控制及保护功能进行实现

使用人工智能能够快速实现对所有开关量、模拟量数据的收集，使各类数据能够提供有效参考，可以按照设计者预先设计好的程序形成批量存贮。在形成数据的同时，一些关键点还能产生图像，生成软件起到了重要作用，完全实现了电气系统历史运转情况真实画面，通过显示，使操作人员全面了解设备运行情况。对机器设备运行中的电流、电压、隔离开关、断路器等更能直观的显示。技术人员能够根据实际情况建立图表，实现系统资源的充分利用。对各主要设备模拟量数值、实际开关状态进行实时智能监视，对出现故障的部位，能够快速检测并实现报警。智能化技术不需要人员进入现场，只要通过键盘或鼠标就能实现远程控制，实现对隔离开关、断路器等的调整与优化，并做好励磁电流调整与更替。通过记录，形成可利用的模拟量故障录波，实现快速捕捉，使开关量变位在线参数设定及修改成为可能，通过日常工作，使各类故障形成线型描绘，使系统更加稳定可靠。

3结束语

综上所述，随着社会的不断发展与进步，各类学科实现了大融合，特别是微电子技术、软件技术等的创新，给人们的生活带来便利，推动了技术不断进步，各种成果实现应用。人工智能实了软件和硬件齐头并进发展的良好局面，各类先进的软件得到开发，创新理念不断涌现，人工智能越来越方便地被设计运用于各种领域。未来人工智能化技术将会得到更加广泛的推广与应用，这是一种社会趋势，更是行业发展的必然，我们相信，电气自动化控制与人工智能技术的广泛融入，将具有广阔的前景，并能够更好的为人类社会服务。

篇10

2机械电子工程与人工智能的特点分析

2.1机械电子工程的特点分析

机械电子工程是指在信息技术快速发展的背景下，发展起来的以机械电子工程为核心的柔性制造系统，是以计算机技术、机械工程与电子工程为核心的综合性学科，机械电子工程的特点主要包括以下几个方面：（1)性能丰富，结构简单，机械电子产品与其他产品最大的区别在于不仅性能丰富，而且结构比较简单，传统的机械产品虽然具有较高的性能，但是外形比较笨重，因此机械电子工程在未来具有非常好的应用前景；（2)多技术融合的设计，电子机械工程是综合计算机技术、机械工程以及电子工程等多个相关技术融合设计的，工程师在进行机械电子工程设计的过程中，需要对各种技术、策略进行考虑，并将所有的技术、策略进行整合，以此完成相关产品的设计。

2.2人工智能的特点分析

人工智能是复杂、综合的学科，主要包括哲学、控制论、心理学、信息论以及计算机等，人工智能在社会生产与生活中发挥了非常重要的作用，具有非常广阔的应用前景。人工智能分为不同的发展阶段：（1)初级阶段，人工智能的研究方向主要集中在博弈、证明以及翻译等方面，此阶段在机器人、专家系统、自然语言理解、计算机视觉等方面获得了非常大的成就；（2)第二发展阶段，该阶段主要集中在商业化产品以及知识工程的应用领域，在智能机器、计算机视觉、基础常识、不确定推理以及分布式人工智能等方面获得了很大的成就，第二发展阶段相对平稳，但是平稳的发展阶段已经从原来的单个体向分布式方向发展。在当今社会，人工智能已经成为一种复杂、系统的技术，并且在人类生产和生活中发挥了至关重要的作用，作为一门使用的技术，在推动时代的发展中占据着非常重要的地位。

3机械电子工程和人工智能的整合思路分析

3.1机械电子工程与人工智能的关系分析

机械电子工程具有一定的不稳定性，描述机械电子系统的输入和输出的关系相对困难，传统的描述方式包括：学习并生成知识描述法、建设规则库方法以及数学方程推导法三种，由于传统的描述方法的严密性和精确度不高，并不能够满足曰益复杂系统的实际要求。人工智能在处理信息中具有很大的优势，能够有效解决传统机械电子系统不确定性、不稳定性、复杂性等问题。因此，机械电子工程与人工智能的整合已经成为一种必然趋势。机械电子工程中人工智能技术的应用存在一定的差异性，并不能够对网络系统进行有效的描述，并且系统资料库创建过程中需要进行严密的数学分析，在分析的过程中会出现许多问题，导致网络系统的建设存在许多问题，导致网络系统出现崩溃的现象，这对于机械电子工程系统的发展是非常不利的。人工智能技术创新的工程方式能够帮助机械电子工程系统创建系统资料库，机械电子工程和人工智能之间存在的密切关系，对现代科学技术进行了强化，对于促进机械电子工程的发展具有非常重要的作用。