人工智能數字化技術精選(九篇)

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第1篇：人工智能數字化技術范文

關鍵詞：智能技術；無人化數字棉紡工廠；網絡化；大數據

中圖分類號：TS118 文獻標志碼：A

Building Unmanned Digital Cotton Spinning Mill Based on Intelligent Technology

Abstract： Chinese textile industry is in a critical period for industrial upgrading， and this requires textile machinery producers strengthen their R&D on digital， intelligent spinning equipment to help cotton spinning mills use less labor or build unmanned workshop. Nowadays， although domestic cotton spinning industry has the largest production capacity around the world， most domestic cotton spinning machines are not so good in intelligent performance. To meet the requirements of market， it is significant for textile machinery producers to develop cutting-edge textile machinery applying new ideas and technology， and help to build new intelligent unmanned cotton spinning mill.

Key words： intelligent technology； unmanned digital cotton spinning mill； internet-based； big data

1 引言

近幾年，我國紡織行業的生產成本普遍上漲，大量企業出現了用工成本大幅度上升和招工難并存的局面，而企業自身科技創新能力不足、產品附加值不高，也嚴重了影響紡織企業的競爭力。

與此同時，全球經濟發展方式正在發生深刻變革，科技創新孕育新的突破，“智能制造”已成為世界制造業發展的大趨勢。《經濟學人》2012 年4月發表的“第三次工業革命：制造業與創新”專題報道中闡述了目前由技術創新引發的制造業的深刻變化，指出數字化與智能化的制造技術是“第三次工業革命”的核心技術。

在發達國家，汽車、電子電器、工程機械等行業已大量使用工業機器人自動化生產線，出現了數字化、智能化工廠。近年來，物聯網、云計算、人工智能等領域內各項新技術得到了快速發展和廣泛應用，這將對紡織行業向數字化、網絡化、連續化和集成化、智能化方向轉型發揮強勁的驅動作用。

目前歐、美等發達國家和地區已經有紡織工廠實現了從原料到成品的全流程智能化生產，生產狀況和車間環境實現了集中監控和遠程控制，工人勞動強度大幅降低。作為紡織科技的重要載體，數字化、智能化的紡織工廠將是紡織行業未來重要的發展方向，是現代紡織工業化與信息化深度融合的應用體現。

2 經緯紡機新型無人化棉紡工廠

棉紡是紡織行業最重要的組成部分之一。在國內，棉紡機械較早推廣使用數字化技術，棉紡工廠的自動化水平有了很大的提高，但與國際新技術相比在高速、高產、高質、連續化、智能化及穩定性、可靠性等方面還有很大差距。國外先進紡機具備了高度智能化的功能，生產自動化、連續化程度很高。

作為中國最大的棉紡織成套設備供應商，經緯紡織機械股份有限公司（以下簡稱“經緯紡機”）擁有30多家分、子公司，產品覆蓋清、鋼、并、粗、細、絡、捻、織、染等工藝流程。經緯紡機通過原始創新、集成創新和消化吸收再創新，加強產、學、研間的技術合作與交流，利用棉紡裝備開發平臺協同分、子公司研發和應用當代先進的數字化、智能化技術，致力于打造新型無人化數字棉紡工廠。圖 1 描述了經緯紡機新型無人化數字棉紡工廠的構想。

經緯紡機新型無人化數字棉紡工廠主要由智能化單元設備、車間數據采集與監控系統、智能物流與搬運系統、基于大數據和云計算的智能數據處理與分析等系統組成。數字棉紡工廠提供的棉紡成套工藝方案包括：精梳/緊密紡成套工藝、普梳成套工藝、氣流紡成套工藝。緊密紡流程：清梳聯合機（含清花設備、異性纖維分檢機、梳棉機）頭并并條機條并卷聯合機精梳機末并并條機自動落紗粗紗機集體落紗環錠細紗機細絡聯型自動絡筒機。轉杯紡流程：清梳聯合機并條機轉杯紡紗機。

無人化數字棉紡工廠能夠把傳統上分為多個工序的棉紡裝備通過自動化、連續化、數字化技術集成為一個智能化的整體進行管理，將原來需要大量人工管理的生產流程統一在系統智能管控之下，將原來大量需要人工搬運的原料和半成品實現自動輸送，將原來大量需要一線工人掌握高超技能的操作簡化為裝備的自動化標準操作，各項生產工藝數據實現自動采集分析、預測。無人化數字棉紡工廠是現代紡織工業化、信息化、智能化融合的綜合體現，也是實現智能化紡織的必經之路。 2.1 棉紡單機設備由機電一體化走向智能化

智能化紡織機械是在原有機電一體化設備的基礎上，通過數字化和計算機技術，融合傳感器技術、信息科學、人工智能等新思想、新方法，模擬人類智能，使其具有感知、推理和邏輯分析功能，以實現自適應、自學習、自組織、自主決策能力。比如，紡織過程各種工藝參數、運行狀態能夠在線檢測、顯示和自動調節；機臺具有自適應的生產控制、智能化加工編程、故障自動診斷、遠程監控等功能。智能化紡織機械是新型無人化數字棉紡工廠的重要組成部分，表 1列出了幾種主要棉紡單機的作用和智能化功能。

綜上所述，棉紡機械單機的智能化主要體現為：（1）在機電一體化的基礎上進一步融合機器視覺、模式識別等技術實現質量在線監測系統，如異纖分檢機、自動絡筒機的斷紗智能檢測裝置和空管自動識別裝置；（2）先進控制技術的應用：并條機自調勻整系統、細紗機集體落紗全過程恒張力控制技術、半自動轉杯紡紗機張力精確控制系統；（3）先進的驅動技術，有變頻調速、交流伺服、步進電機等；（4）聯網接口、RFID射頻識別、現場總線和人機界面，實現工藝參數、運行狀態的在線監測、顯示和自動調節，使機器運行在最優狀態，具備故障顯示和自動排除、遠程診斷和服務等功能。

2.2 棉紡工序連續化

隨著紡織工廠自動化水平的提高，單機自動化已經無法滿足紡織行業發展的需求。通過智能化技術將紡紗工序進行合理的硬連接或軟連接，實現工序連續化已經成為棉紡工廠目前的迫切需求，并為最終實現紡紗全自動化鋪平道路。

2.2.1 聯合機

聯合機是將不同工序設備進行有機的自動聯結，如：清梳聯、粗細聯、細絡聯等，使部分紡紗工序連續化，實現少人或無人管理的從原棉到成品紗的連續生產。

（1）清梳聯：將清花工序與梳棉工序組合成一條新的生產線，實現棉纖維的抓取、開松、除雜、混合、梳理自動聯接，直接生成棉條。該設備精確配合自調勻整系統，對棉流、棉箱、棉層、棉條進行智能控制；工藝參數在線調整、數據實時采集、傳遞；設備故障自動診斷和維護。

（2）粗細聯軌道自動輸送系統：與自動落紗粗紗機配合，使用空中電動軌道小車系統EMS（Electrified Monorail Systems）牽引運紗單元將滿筒粗紗送至滿筒紗庫，待細紗機發出需求信號后再將滿筒粗紗送至細紗機；將細紗機用完的空管送回空管庫，待粗紗機發出需求信號后再將空管送至粗紗機，供粗紗機自動落紗使用，實現粗細聯。

（3）細絡聯：在細紗機和自動絡筒機之間增加一個軌道聯接系統，其主要功能是將經細紗機自動落紗裝置落下的管紗自動運輸到自動絡筒機進行絡紗，并將空管自動運回到細紗機。經緯紡機研發的新型細絡聯型自動絡筒機，可以與細紗機直接連接，自動落紗、生頭、插管、換管、空管返回，實現了管紗從細紗機到絡筒機的自動輸送，改善紗線的清潔情況，避免紗線的接觸損傷，減少毛羽增量，生產效率大大提高。

2.2.2 智能化柔性物流倉儲系統

自動導引車AGV（automated guided vehicle）、電動軌道小車系統EMS與機器人技術在一些現代制造企業，比如汽車制造等領域已廣泛應用，但是在棉紡行業中尚無應用。AGV、EMS系統配有電磁、磁條、光學、視覺等自動導引裝置，按規定的導引路線自動行駛，用于多功能運輸，是一個完全自動化、智能化的系統。

AGV、EMS系統具有自動導航、優化路線、自動作業、交通管理、車輛調度、安全避碰、自動充電、自動診斷、多傳感器控制、網絡交互等功能。數字棉紡工廠利用AGV、EMS系統與機器人技術，實現智能物流系統的柔性搬運、傳輸、打包等功能，包括條桶智能輸送系統、精梳棉卷智能輸送系統、粗紗空中輸送系統、筒紗智能整理輸送與包裝系統等。

2.3 網絡化、智能化系統實現棉紡工廠管控一體化

2.3.1 棉紡設備網絡監控和管理系統

棉紡設備網絡監控和管理系統利用傳感器、通信、總線、數據庫、物聯網等技術，把棉紡廠單機設備的運轉數據、產量數據、質量數據（如異纖分檢機、電子清紗器等）、設備的用電數據、人員、環境溫濕度、空壓、除塵系統、電力供應、ERP數據等相互獨立的信息流集成在一個平臺上，消除生產過程的黑箱運行，實現紡織工廠的敏捷化、透明化、數字化生產和現代化管理。

該系統以數據采集為基礎，實時顯示設備的狀態，記錄主機設備運行的各種數據；可按班組、員工、品種自動統計報表；實時記錄設備的每個狀態變化，如細紗機的落紗次數、落紗時間、落紗長度；把數據轉換為狀態的管理報警，如速度過高、CV值過高的報警；車間環境智能監控系統，可對溫濕度、空壓、粉塵濃度等環境狀況進行監控，使得電力供應統一調度，工廠少人或無人值守，為各種設備的運行維護提供有利工具。

該系統通過有線或無線網絡把棉紡工廠的各個單元聯接起來，消除信息孤島，構建全廠信息流，實現生產高效的管理；可對整個工廠的各種資源（如設備、能源、人員等）進行優化配置，提高效率，降低能耗；提高棉紡工廠的智能化、信息化、管控一體化水平。

2.3.2 大數據、云計算技術、物聯網技術的融合

隨著信息化的發展，棉紡工業將應對大數據時代來臨的挑戰。數字化紡織工廠設備（棉紡設備、輔助設備）眾多，棉紡設備網絡監控和管理系統實時采集成千上萬個傳感器的數據，并生成各種統計圖表。企業ERP系統每天都在生成大量數據和報表。圖 2 展示了數字化棉紡工廠信息數據處理流程圖。這些數據不僅體量巨大，而且種類多樣、實時性強。面對大數據，處理數據的效率就是企業的生命，傳統關系型數據庫對其難以存儲，單機數據分析統計工具也無法對其處理。

擁有數千萬臺機器的大規模并行運行的云計算平臺為這些海量數據提供了廉價的存儲空間和超強的計算能力。云存儲不僅為數字棉紡工廠提供了遠端大容量存儲空間，而且可以對這些數據進行管理，如對重要數據進行本地與云端的兩級備份。另外，還可通過web方式、PC客戶端、手機客戶端等形式訪問數據，對設備狀態進行監控，對生產進行控制和管理等。

大數據的核心是要獲得數據價值，數據需要理解才能轉化為有用的信息，最關鍵的部分是數據分析。打造智能化的數字棉紡工廠，就要依靠專家系統與智能軟件對大數據進行自動分析、歸納推理，從中挖掘出潛在的模式，調節紡織機械設備達到最優的狀態，進而更好地控制生產，同時將有用的信息反饋給管理者幫助其正確決策、執行，減少風險。隨著網絡化、數字化技術的發展，基于機器學習、統計學、數據庫、可視化等技術的數據挖掘方法有了很大的進步。利用數據挖掘技術對采集的數據進行分類統計、對比分析、關聯分析、聚類分析、異常分析、預測分析等，能夠及時發現設備的問題，并對生產異常狀況進行報警、預測、判斷和敏捷響應。

大數據和云計算技術相輔相成，與棉紡設備網絡監控和管理系統、企業ERP等系統的融合，將會對棉紡企業帶來革命性的影響，改變企業傳統的管理和運營模式，成為企業的神經系統及決策中心，能有效降低管理成本，提高生產、商務和服務的智能化水平。

3 結論與展望

新型無人化數字棉紡工廠實現了從原料到筒紗的自動化生產流程；從工廠環境輔助設備的監控到設備運轉數據的采集；從設備單元的自動化、智能化到工廠生產的連續化、網絡化、智能化，并最終實現少人化、無人化管理。智能棉紡設備具有高速、高產、高效的性能，能極大提高成紗品質和產品附加值。聯合機和基于AGV、EMS、機器人系統的物流倉儲系統實現了棉紡工序之間的剛/柔性聯接，保證了全流程運行的穩定性、可靠性、連續性，極大地提高了生產效率。大數據和云計算技術將助力棉紡設備網絡監控和管理系統、ERP系統，提高棉紡工廠的信息化水平。因此，利用智能化技術，融合新思想、新技術，打造新型無人化數字棉紡工廠將成為當前和今后一段時期內紡織裝備企業的主要任務之一。

建設新型無人化數字棉紡工廠，將對加快棉紡企業的轉型升級，提高生產效率、技術水平和產品質量，降低能源、資源消耗，節約用工成本，實現紡紗生產過程的數字化、智能化、網絡化，提高企業競爭力，在應對國際挑戰中發揮重要作用。因此，智能化數字棉紡工廠將會給紡織行業、紡機制造業帶來巨大的經濟效益和社會效益，具有良好的發展前景。

參考文獻

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第2篇：人工智能數字化技術范文

關鍵詞：電氣；自動化控制；人工智能技術

前言

隨著社會的飛速發展，傳統的生產已經不能滿足現如今生產力的發展需求，于是，人工智能技術被開發和推廣。人工智能技術具有智能化、自動化等特點，其發展潛力巨大，不僅可以提高生產效率，還能確保生產質量。與此同時，電氣自動化控制也是一門新興專業，主要運用在電力電子技術、信息處理、工業過程控制、運動控制等方面。將人工智能技術應用在電氣自動化控制中，使其自動化、智能化的水平顯著提高，設備運用更加高效、流暢。人工智能技術能夠降低電氣企業的運營成本，還可以增加其運行的穩定性，是一次巨大革新。

1人工智能技術簡介及其重要性

人工智能技術在近年來飛速發展，廣泛的應用在各個領域，是全球尖端技術之一。它是利用計算機系統模擬人的思維方式，將計算機智能化，以便于應用到更高層面。因此，人工智能技術離不開計算機技術的支持，是運用計算機技術進行模擬，從而實現人工智能控制。通常情況下，人工智能技術是用來解決一些比較復雜、困難的問題，而且有時還需要用到智能機器人。人工智能技術是模擬人腦的思維過程，通過收集各類信息，不斷的整合、編輯、反饋，使它具有智能化、人性化等特點。所以，現在很多企業都在使用人工智能技術，用于日常生產，以達到智能化、自動化的目的。人工智能技術以計算機理論為基礎，是新的科學技術，其重要性有目共睹。它不僅是眾多學科的交互、融合，被廣泛應用，而且它模擬人腦，具有人類智能本質，可以用于生產，代替人類工作。人類的大腦最為復雜、精密，能夠用人工智能技術模仿出人腦思考過程，可見這一技術是多么的偉大。而且這項技術逐步完善，取得了一定的成果，深受企業的青睞。然而，人工智能技術雖然取得了一定的成果，但由于其還不是相當的成熟，其中或多或少的存在著些許不足，還需繼續完善與改進，以便更好的運用在各個領域中，取得更高的成績，為國家的發展做出貢獻。

2我國人工智能技術的發展現狀

我國已經開始轉向積極培育人工智能產業，將以舉國之力振興相關企業和新技術，目標是在2018年之前形成千億元級的人工智能市場應用規模。我國以互聯網巨頭百度和騰訊控股為代表，已有100多家企業涉足，正在形成百花齊放的局面，在因競爭過熱而被指存在泡沫的背景下，中國的人工智能產業能否起飛還是一項重要的問題。中國之所以積極致力于人工智能開發，是由于認為其有助于電子和汽車等現有產業的升級。中國的優勢是每天有數十億人利用的無數的互聯網數據，李彥宏表示擁有數十億條搜索數據和多達百億的位置信息。數據越多，人工智能的學習效率就越高。雖然明星企業正在成長，但是也有不少問題存在。很多人指出人工智能魚龍混雜，很多企業宣布涉足人工智能業務只是為了推高股價。

3人工智能技術在電氣自動化控制中的應用

3.1人工智能技術在電氣設備中的應用

在電氣設備中應用人工智能技術，最主要的就是其設計問題。因為一般的電氣設備都比較龐大，其線路也較為復雜，從而導致設計工作費時費力，而且工作效率還比較低。這不僅需要設計人員有較高的知識儲備，還要求其具有很強的專業技能以及豐富的工作經驗。但是，即使設計人員全都符合要求，由于巨大的工作量和落后的生產條件，也使得工作效率提升不上來。然而，在電氣設備的設計中引入人工智能技術就可以很好的改善這一狀況，人工智能技術，特別是智能機器人，是專門用來解決一些比較復雜、困難的問題。因此，用人工智能技術與計算機制圖軟件相結合，輔助設計工作，就可以提高工作效率，確保設備質量，縮短設計周期。

3.2人工智能技術在電氣過程控制中的應用

電氣過程控制在電氣自動化控制中占據著重要的位置，所以在這其中應用人工智能技術，不僅可以提高電氣自動化控制的水平，還可以實現過程控制智能化。其中，人工智能技術是利用一些控制程序，在計算機系統的協助下實現電氣過程控制的。而且，在這過程中，也要根據實際情況來具體分析、判斷，適當地調整控制程序，以達到電氣過程控制的需要。因此，若要提高人工智能技術，先要做好程序編制。人們也越來越重視程序控制工作，不斷地完善與改進控制程序，從而加強人工智能技術。

3.3人工智能技術在故障檢測中的應用

除了電氣過程控制外，故障檢測也是電氣自動化控制中的重要部分。如果故障檢測的不及時、不準確，那么會直接導致系統存在安全隱患，甚至是停止運行。由此可見，故障檢測有著重要的作用，要不定期地進行檢測，從而避免事故發生。但僅僅靠人力來達到這一效果是特別困難，這就要利用到人工智能技術。它不僅可以全面、系統地檢測電子自動化控制裝置，還能及時地發現設備存在的故障，從而將故障排除，確保設備正常運轉。

4結語

綜上所述，人工智能技術的作用巨大，在電氣自動化控制中，可以對電氣設備控制、電氣過程控制以及故障檢測產生重大的影響。因此，我們應重視人工智能技術的發展，不斷地探索與研究，使其得到進一步的提高，讓全世界看到中國的實力。

參考文獻：

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[4]賈剛,張萌.淺談電氣自動化控制中的人工智能技術[J].信息技術,2011(02):293-294.

第3篇：人工智能數字化技術范文

關鍵詞：人工智能技術；電氣自動化控制；應用

中圖分類號：F470.6 文獻標識碼：A 文章編號：

引言

隨著高科技滲透到社會生活的方方面面，給人們的生活及生產帶來極大的快捷與方便。人工智能技術作為現代高科技的產物之一，目前已為很多人所熟知，并且出現在很多的生活及生產領域，其中人工智能技術在電氣自動化過程中的有效運用就是一個很好的事例，并且由于人工智能技術的應用，大大減少電氣自動化運營的成本，提高電氣自動化的運作效率.

一、人工智能技術內涵及特點

1、人工智能技術內涵

人工智能技術是指探索人類智能的有關理論，且以此為依據對它進行模擬、延伸及拓展的一項方法與技術。它是計算機技術的一個組成部分，主要是了解人類智能出現的本質并對它進行模擬，以實現智能機的生產。人工智能技術的主要研究領域有機器人和專家系統等。人工智能化技術跨越很多學科，例如心理學和邏輯學以及語言學等，但是計算機科學是人工智能技術的重要基礎。一般情況下，人工智能技術研究的均為一些復雜問題，并力求通過智能機器來完成這些復雜的工作。人的大腦是最精密的機器，但人腦的思考過程也可以被模仿，事實上智能機在編程過程中就是對人腦進行模仿，并對搜集的信息進行研究，從而實現回饋。所以，模擬人腦已成為大多數行業實現自動化的一個手段。

2、人工智能技術特點

人工智能技術是計算機領域的一個分支，是隨著計算機技術的發展而產生的，它的突出特點就是可以代替人類復雜的腦力勞動，運用計算機編程解決一些諸如信息收集、識別信息資料或者圖形文字等，然后根據分析，做出相應的處理方案。在電氣自動化中應用此技術可以很好的提高電氣系統計算的精確率，從而促進系統與設備運作的效率，此外還可以極大降低人力資源成本，很好的提高企業的經濟效益。電氣化領域人工智能技術的應用主要表現為人工智能控制器，下面將重點闡述一下該控制器的具體運作過程。

二、人工智能控制的優勢

不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去討論。但AI控制器，例如：神經、模糊、模糊神經以及遺傳算法都可看成一類非線性函數近似器。這樣的分類就能得到較好的總體理解，也有利于控制策略的統一開發。這些AI函數近似器比常規的函數估計器具有更多的優勢，這些優勢如下：

(1)它們的設計不需要控制對象的模型(在許多場合，很難得到實際控制對象的精確動態方程，實際控制對象的模型在控制器設計時往往有很多不確實性因素，例如。參數變化，非線性時，往往不知道)。

(2)通過適當調整(根據響應時間、下降時間、魯棒性能等)它們能提高性能。例如：模糊邏輯控制器的上升時間比最優PID控制器快1.5倍，下降時間快3.5倍，過沖更小。

(3)它們比古典控制器的調節容易。

(4)在沒有必須專業知識時，通過響應數據也能設計它們。

(5)運用語言和響應信息可能設計它們。

(6)它們有相當好的一致性(當使用一些新的未知輸入數據就能得到好的估計)，與驅動器的特性無關。現在沒有使用人工智能的控制算法對特定對象控制效果十分好，但對其他控制對象效果就不會一致性地好，因此對具體對象必須具體設計。

(7)它們對新數據或新信息具有很好的適應性。

(8)它們能解決常規方法不能解決的問題。

(9)它們具有很好的抗噪聲干擾能力。

(10)它們的實現十分便宜，特別是使用最小配置時。

(11)它們很容易擴展和修改。

三、人工智能技術在電氣自動化行業中的應用

1、人工智能技術在電氣設備中的應用

通過實踐我們發現，在電氣自動化化行業里，電氣化系統的正常運行是一個非常繁瑣的問題，其牽扯到很多領域和學科的知識，所以，需要高素質的人才才能夠駕馭得了。同時，他們一定要具有較強的責任感，來保障設備能夠正常運行。然而，經過程序編寫和網絡操作，人工智能技術就成為一種很好的能夠代替人腦勞動的技術，它能令電氣設備實現自動化，這大大減少了勞務所需要的資金，同時也極大地提升了工作速度和精準度。

2、電氣控制過程中人工智能技術的有效運用

電氣控制過程在整個電氣領域中具有至關重要的作用，如果可以實現自動化，就可以很好的提高工作的效率，降低工作的成本，節省人力資源，其中，神經網絡的控制、模糊控制與專家系統的有效控制是人工智能技術在電氣自動化領域中應用的主要表現，下面，我將以模糊控制為例，闡述一下人工智能技術是如何在電氣化領域中運作的。為將此問題有效闡述，首先我們要區分好直流傳動與交流傳動問題，因為模糊控制主要是通過直流與交流傳動在電氣傳動中發揮作用的。模糊邏輯控制在電氣的直流傳動控制中包括Sugeno及Mamdani。在具體的應用過程中，Mamdani主要是用來做調速控制用的，至于Sugeno則具體來說Mamdani的一個例外。至于在交流傳動中的應用問題，則主要是通過用模糊的控制器來取代一些常規的調控速度的控制器來發揮作用的。

3、人工智能技術在平常操作中的應用

電氣行業與我們平常的生活和學習有密切聯系，所以，將以前繁瑣的操作進行簡化，提升電氣系統的操作效率是很有必要的。在平常的電氣系統操作過程中應用人工智能技術，便能夠使復雜的操作程序變得簡單，在家中利用電腦就可以完成有關操作，從而實現遠程遙控。不僅如此，我們還可以簡化界面，將有些重要的信息及時進行保存與處理，便于以后的查詢和使用。除此以外，利用人工智能技術還能夠自動生成報表，這節省了很多時間，提高了工作效率。

4、人工智能技術在事故和故障診斷中的應用

模糊理論、神經網絡與專家系統是人工智能故障診斷技術的主要構成部分，其在電氣事故以及故障的診斷中非常重要。受多方面原因的影響，電氣行業時常會有故障問題產生，假如對故障診斷不正確或者不及時，引起的損失將會是非常巨大的。以前的故障診斷方式是非常復雜的，并且準確性不是很高。例如，就變壓器而言，以前常用的故障診斷方式是先將變壓器油里分解出來的氣體收集起來，之后再對收集的氣體進行分析，以判斷是不是存在故障。此種方法不僅浪費時間，而且浪費精力，并且需等待很長時間才會有結果，還會出現診斷不正確的情況。此外，傳統的故障解決方法亦很復雜。因此，效率低下的傳統故障診斷與解決方式所帶來的損失是不可小視的。而將模糊理論、神經網絡與專家系統有效地結合起來，就可以將上述問題有效解決，同時，還能夠提高故障診斷的準確程度，并且判斷和解決故障的效率也會有所提高。

5、人工智能技術可以簡化電氣自動化的控制流程

電氣自動化領域的操作流程非常的繁瑣，對于操作的步驟要求也非常嚴格，一旦出現細微的操作問題，則可能引起嚴重的機器故障發生，并造成無法估量的損失。如何保證電氣設備能夠有效穩定的運作，并在控制過程中盡量實現操作的簡單化、程序化是每個研究人員關心的難題。人工智能技術的出現與發展有效的解決了這個難題，通過對日常資料的儲存與分析，可以在機器發生事故時采取有效及時的措施，最大程度上保證社會的和諧發展。此外，人工智能技術通過對電氣設備的遠端操控，實現了控制流程的簡單化、程序化，方便技術人員對電氣設備進行定期的檢查與維修，節約時間的同時，也降低運行成本。

結束語

計算機技術的發展促進了人工智能技術的不斷創新與發展，這項技術已經在社會各個領域中起到了極大的作用,方便了人們的生活，并不斷促進社會進步。電氣自動化控制行業與居民的安定生活、社會的和諧發展息息相關，因此更應大力發展人工智能技術。

參考文獻

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第4篇：人工智能數字化技術范文

關鍵詞：智能技術；自動化；實際應用

1 人工智能技術應用在電氣自動化控制中的優勢

1.1 使操作方法更加簡便

將人工智能技術應用到電氣自動控制中，主要是在3個方面的應用，分別為模糊控制、運作效率和專家系統。專家系統也是一個很好的應用方面，通過專家系統，只要輸入處理指令就可以快速的得出正確的結論數據。模糊控制是在電氣自動化控制中應用最常見的一個方面，因為模糊控制的操作比較簡單，將模糊控制系統融入設備中，就可以實現自動控制系統的智能化控制。將人工智能技術應用到電氣自動控制系統中，可以使整個控制過程更加優化，實現了生產控制的自動化，使電氣自動化操作的方法更加簡便。

1.2 使控制性能得到提升

在人工智能技術的應用中，可以采用多種控制方法，人工智能技術是在計算機技術上發展起來的一門學科和技術，是在計算機平臺上模擬人的大腦進行圖像和數據的智能分析和處理，使用計算機來代替人類的工作，從而有效地減少人力資源的投入，將控制成本控制在最低。人類的大腦本身就是最精密和復雜的系統，人工智能技術是對人類大腦思考的過程進行模擬和模仿，從而實現人工控制的智能化。通過細微的調整就可以實現對相關數據的調節，從而使設備的性能加強。因此，將人工智能技術應用到電氣自動化控制中，可以大大提升控制性能。

1.3 保持高度的一致

與傳統的控制方法相比，人工智能技術的應用可以實現多個系統進行同時控制，并且不同方面的控制可以保持較高的一致性。在傳統的控制方法中，控制的對象非常單一，很統一對某一樣東西進行控制，控制過程具有單一性，對其他的一些對象的控制效果不明顯。而人工智能技術的應用，其控制算法是對單一控制的缺點上進行改進的，無論是對未知的數據還是特點的數據，對所有的控制都能夠保持一致的效果。

2 人工智能技術在電氣自動化控制中的實際運用

2.1 人工智能技術對故障和事故的預防處理

在現階段，雖然在對電氣自動化控制的過程中出現設備故障和人工事故的概率在不斷減少，但也是一種不可避免的現象。將智能化技術應用到遺傳算法中，在電氣工程的故障診斷中具有非常廣泛的應用。遺傳算法本身和電氣工程的故障診斷的關系比較復雜，非線性關系，具有不確定性。而將人工智能技術應用到遺傳算法中，可以提高遺傳算法的精確度，從而實現電氣工程的智能化診斷。將人工智能技術運用到電氣自動化控制中，無論是在變壓器的故障處理上還是發動機的故障處理上都表現出很大的優勢。例如，在變壓器的運行過程中，如果出現了故障，采用傳統的故障分析，需要先收集變壓器的氣體，然后對氣體進行分析，根據分析的結果來對變壓器的故障進行分析，并且在檢修的過程中需要消耗大量的人力和時間。而采用人工智能技術進行故障分析，計算機會自動依據很多知名專家的技術作為指導對問題進行分析，然后找到解決故障的方法，整個過程非常快速，工作的效率非常高。

2.2 對產品的優化設計

在人工設計中，或者由于設計者掌握的知識不全面，或者由于經驗性不足，設計出來的效果往往不如人意。在傳統的系統中，往往是采用經驗和實驗結合的方式來進行設計。電氣設備的設計是一項非常復雜和系統的工作，在設計過程中，需要同時考慮到電磁場、電路以及設計的經驗性知識。電氣自動化設備的運行同樣也是一個比較復雜的過程，電氣設備的運行涉及很多領域和學科，因此對電氣設備的控制也應該具備更高的知識儲備和素質。將人工智能技術運用到電氣自動設備中，代替人的大腦進行工作，通過程序編寫就可以對計算機進行操作了，從而實現了電氣設備的自動化運行，提高了設備的運行速率和精度。而將人工智能技術運用到設計過程中，電氣設備和工程的設計已經從傳統的手工設計向人工智能設計轉變，CAD的設計應用非常廣泛。通過CAD設計，可以在較短的時間內設計出更好的產品。在CAD設計中，還可以模擬產品的設計效果，從而對設計不完善的地方不斷進行改善，提高設計效果和設計質量。對電子產品進行設計時，充分利用人工智能技術，無論是在制作的進度上還是精度上都得到了大大的提升。

2.3 簡化了自動控制的流程

電氣自動化的操作具有一定的復雜性，在傳統的電氣自動化控制中，操作過程具有一定的復雜性，電氣工程的自控流程比較復雜，對每一個細節的操作都提出了較高的要求，在一個細節中發生了一個細小的操作失誤，都會對整個系統造成事故，為企業帶來巨大的損失。而利用人工智能技術，就可以簡化電氣自動化控制的過程，降低操作難度，工作人員只需要在辦公室操作電腦就可以實現電氣自動化的控制。引入人工智能技術之后，還可以實現對電氣自動化操作的遠程控制，并且使整個操作過程更加簡化。另外，在設備的運行過程中，如果科研人員遇到了難題，通過人工智能技術的使用，可以借助計算機設備對各項問題進行分析，并及時解決，簡化了工作流程，保證電氣自控的工作質量。人工智能技術可以更好地對資料進行收集、整理和分析，出現故障的時候也能夠自動尋找解決方法。

3 結語

在我國科學技術不斷發展的過程中，我國電氣自動化技術也在不斷發展，將人工智能技術運用到電氣自動化控制中，是將電氣自動化控收集整理制技術和人工智能技術的有效融合，不僅可以對生產過程中的故障和人工事故進行有效的處理，同時還能夠優化對產品的設計，使整個自動控制的流程更加簡單，從而大大提高電氣自動化控制的水平和質量，有效控制成本，從而促進電氣行業的高速持續發展。

參考文獻：

[1] 呂博.人工智能技術在電氣自動化控制中的應用思考[J].科技傳播，2016（13）：158-159.

[2] 王萬年.人工智能技術在電氣自動化控制中的應用[J].通訊世界，2016（12）：135-136.

[3] 華文珠.人工智能技術在電氣自動化控制中的應用思路分析[J].現代職業教育，2016（11）：166-167.

作者簡介：陳坤（1995―），男，遼寧莊河人，沈陽理工大學。

第5篇：人工智能數字化技術范文

關鍵詞：人工智能技術；電氣自動化控制；應用；探討

中圖分類號：F407.6 文獻標識碼：A 文章編號：

隨著時代的進步與社會的發展以及人們生活水平的提升，對社會生產力的發展水平提出了更高更好地要求。而電氣自動化產業作為推動社會經濟發展的動力之一，在實際的發展過程中存在著一些問題，需要進行創新與改革，以提升電氣自動化產業的生產力水平。將人工智能技術應用到電氣自動化控制領域中，不僅有助于優化電氣自動化產業的生產控制流程，降低企業的生產成本，而且有助于提升企業的生產效率，增強企業的市場競爭力。

關于人工智能技術的研究

(1)關于人工智能技術含義的研究

所謂人工智能（AI），是指研究開發用于延伸、模擬、擴展人的智能的方法、理論、技術以及應用系統的一門技術科學，屬于計算機科學的分支。其意圖了解并掌握智能的實質內容并開發生產出一種以人類智能相似的方式作出反應的職能及其，其內容包括語言識別、機器人、自然語言處理、圖像識別、專家系統等。其涉及控制論、信息論、仿生學、自動化、心理學、生物學、語言學、數理邏輯、哲學以及醫學等多門學科。人工智能技術是指以通過利用機器設備達到智能效果并依賴機器完成復雜性、危險性、難度高的工作的技術。

(2)關于人工智能技術特征的研究

人工智能技術的特征內容包括：人工智能技術伴隨著計算機技術的產生與發展而產生，可以在生產生活中代替人類復雜性的腦力勞動，運用計算機設置的編程程序來有效解決難度高、復雜的問題，比如說信息的收集與識別、圖形文字的識別，根據數據分析結果制定相應的解決方案，將人類從繁重的工作中解放，減輕人類的勞動強度，提升生產與生活水平。

針對電氣自動化存在問題的研究

(1)問題之一——電氣自動化的監視系統存在問題

電氣自動化的監視系統存在問題的主要表現是：傳統的電氣自動化監視系統不能完全實現對企業內部電氣自動裝置與微機機電保護裝置的故障報告的監視，操作人員不能直接檢查這些信息，對裝置設備的運轉情況不能完全掌握。同時很多企業對電氣自動化設備的監視主要采取中央信號光字牌的手段，但由于電氣自動化設備的更新換代速度較快，監視系統對設備運轉與故障信息的報告力度已經不能滿足企業生產發展的需要。

(2)問題之二——電氣自動化的控制系統存在問題

電氣自動化的控制系統存在問題的主要表現是：一是很多發電廠的升壓站隔離開關操作依然使用較為傳統的按鈕操作方式，一旦傳統的開關接點出現異常狀況，會影響整個生產操作流程無法進行；二是很多企業的斷路器與隔離開關采取硬操作的方法，不僅無形中延長了操作時間，提升了操作成本，而且增加了操作技術難度與操作人員的工作量。

針對人工智能技術在電氣自動化控制中應用的研究

(1)應用之一——人工智能技術在電氣控制中的應用

人工智能技術在電氣控制中的應用表現：電氣控制在電氣領域的生產發展過程中發揮著至關重要的促進作用，將人工智能技術應用其中有助于降低電氣控制成本，提升日常工作效率。其中模糊控制、神經網絡控制、專家系統控制屬于人工智能技術在電氣控制應用中的主要體現。模糊控制主要通過交流傳動與直流傳動在電氣控制流程中的電氣傳動過程中發揮應有的作用，其中模糊控制器替代常規性控制器來解決交流傳動中存在的難點，而模糊邏輯控制在電氣直流傳動控制過程中的應用撥款Mamdani 與Sugeno，前者在調速控制中應用最為廣泛。而Mamdani控制器的內容包括反模糊化、知識庫、模糊化、推理機等。

(2)應用之二——人工智能技術在電氣設備中的應用

人工智能技術在電氣設備中的應用表現：由于在電氣自動化的生產過程中，電氣自動化系統的正常運轉需要涉及多方面的學科知識與領域，需要專業速度高、業務能力好、富有責任感的操作人員進行駕馭，以保障電氣設備的安全運行。而將人工智能技術應用其中，主要通過計算機網絡編程與程序進行操作，不僅有助于將操作人員從繁重的手動操作工作中解放出來，代替腦力勞動，而且有助于降低生產成本與人力資源成本，提升電氣自動化生產工作效率，提升企業的經濟效益。

(3)應用之三——人工智能技術在日常操作中的應用

人工智能技術在日常操作中的應用表現：傳統的電氣化設備操作流程與步驟十分嚴格與復雜，一旦出現操作失誤會造成嚴重的操作故障，不僅影響企業的生產進度，而且影響人們正常的工作、學習與生活，甚至會影響社會的穩定與發展。將人工智能技術應用其中，有助于優化電氣化領域的操作流程與步驟，或者對家用計算機進行改革以實現對家庭電氣設備的遠程操作。另外通過有效簡化電氣化領域的界面操作步驟，存儲重要的資料信息，有助于為以后的電氣化操了提供資料參考。

(4)應用之四——人工智能技術在故障與事故診斷中的應用

人工智能技術在故障與事故診斷中的應用表現：由于電氣自動化領域在生產發展過程中會由于各種各樣的原因產生各種類型的故障，如果不能及時地給予準確判斷，會給企業或者個人造成較為嚴重的經濟損失。但傳統的故障與安全事故診斷方法的步驟相對較為繁瑣，且診斷結果的精確率較低。比如說變壓器出現故障，很多技術人員所采取的方法是從變壓器的油箱中提取少部分油，對其進行分解提取其中的氣體，運用化學方法對氣體進行實驗分析，根據實驗結果判斷故障的類型與位置。這種類型的方法不僅浪費時間又浪費精力，不利于故障的有效排除。同時在診斷的過程中還可能出現由于故障原因分析錯誤而導致巨大經濟損失的問題。而神經網絡、模糊理論、專家系統作為人工智能技術的重要內容，三者相互配合，不僅有助于避免傳統診斷事故與故障方法中存在的問題，而且有助于提升故障與事故診斷的工作效率與降低人力資源成本。

(5)應用之五——人工智能技術在電氣傳動控制過程中的應用

人工智能技術在電氣傳動控制過程中的應用表現：人工智能技術在電氣傳動控制過程中的應用主要表現在直流傳動與交流傳動兩個方面，前者包括人工神經網絡與模糊邏輯控制，后者包括神經網絡與模糊邏輯。其中人工神經網絡具有一致性的非線性的函數估計器，在電氣傳動控制系統的應用過程中不需被控制系統的數學模型，對噪音不具有敏感性。再加上人工神經網絡所特有的并行結構適應于各種傳感器的輸入，比如說診斷系統與監控系統。

(6)應用之六——人工智能技術在電氣設備設計中的應用

人工智能技術在電氣設備設計中的應用表現是：由于電氣設備的設計工作涉及到電路、設計、電氣等多個學科的理論知識，運用傳統的老技工手工憑經驗設計或者實驗方法很難達到最好的設計效果。而將人工智能技術應用其中，采取優化設計的方法從產品的研發、設計、成品出售等各個環節進行優化，有助于優化配置企業的人力、物力、財力資源，減少設計時間與研發周期，全面提升產品的質量。其中優化設計的方法包括專家系統法與遺傳算法，其中遺傳算法以決策變量的編碼作為運算的對象，以適應度作為搜索信息，自動獲取與指導優化的搜索空間，有助于優化電氣設備設計的方案與流程，促進電氣自動化控制的發展。

四、結語：

隨著科學技術的發展與生產力的進步，電氣自動化控制系統在社會生產與生產各個方面中應用較為廣泛，給人們的生產生活帶來極大的便利。但在現實生活中，電氣自動化控制系統在應用過程中存在著一些問題與矛盾，嚴重影響著電氣自動化產業的發展進程。將人工智能技術應用其中，有助于降低電氣自動化產業生產過程中的人力資源與物質成本，提升電氣自動化產業的生產工作效率，推動電氣自動化領域的創新與改革，增加企業的社會效益與經濟效益。

參考文獻：

[1]周超.人工智能技術在電氣自動化控制中的運用[J].硅谷[J]，2012（08）

[2]趙勇.關于人工智能技術在電氣自動化控制中的運用探討[J].城市建設理論研究，2011（13）

第6篇：人工智能數字化技術范文

【關鍵詞】人工智能；電力系統；應用

人工智能技術簡稱AI，是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，與基因工程、納米技術并稱為21世紀三大尖端技術。由于它是利用計算機來模擬人類的智能活動，因此完全擺脫了傳統方法的束縛，能解決傳統方法難以解決甚至根本無法解決的問題，當前，隨著國家電網建設“堅強的智能電網”進程的不斷深入，電力系統規模不斷增加，數據量增多，管理上越發復雜，因此，將人工智能應用于電力自動化控制系統，能有效減少運行成本，提高工作效率，現就該問題進行粗淺探討，以供參考。

一、人工智能技術概述

人工智能技術自上世紀50年展至今，在理論研究方面已取得突破性進展，在具體應用方面，主要如下：（1）專家系統（ES）。所謂專家系統，即一個計算機程序集，該程序利用當前的輸入信息、知識庫及一系列推理規則來完成由某一領域專家才能完成的工作。專家系統的特點在于其符號表達、邏輯推理及漸進式搜索能力。家系統在電力系統運行控制中的應用領域包括報警信號處理、電壓控制、故障診斷、恢復控制、運行規劃等。（2）人工神經網絡（ANN）。人工神經網絡是模擬的生物激勵系統，由大量的神經元以一定的方式連接而成的，單個神經元的作用是實現輸入到輸出的一個非線性函數關系，它們之間廣泛的連接組合就使得整個神經網絡有了復雜的非線性特性，神經網絡將大量的信息隱含在其連接權值上，根據一定的學習算法調節權值，使神經網絡實現從m維空間到n維空間復雜的非線性映射。神經網絡具有良好的快速并行處理能力及分類能力，因此被廣泛地應用于電力系統的實時控制、檢測與診斷、短期和長期負荷預測、狀態評估等諸多領域。（3）模糊集理論（FL）。FL發展于上世紀60年代中期，它是多值邏輯的擴展，能夠完成傳統數學方法難以做到的近似推理。其具體應用為：應用多目標模糊決策方法，進行故障測距和故障類型識別；給出模糊集理論的配電系統潮流與狀態估計方法；采用模糊推理估計配電系統負荷水平，歸納各類用戶隨不同因素的變化；用模糊集方法構造變壓器保護原理，區別內部故障、涌流、過激以及電流互感器飽和情況下的外部故障；尋求維持電力系統安全運行和充分利用輸電容量之間的折衷解；運用于配電系統損耗模糊計算模型，提高計算精確度等。（4）啟發式搜索（HS）。啟發式搜索主要有遺傳算法（GA）和模擬退火（SA）算法兩種，啟發式搜索通過隨機產生新的解并保留其中較好的結果，并避免陷入局部最小，以求得全局最優解或近似最優解。以上兩種方法，都可用來求解任意目標函數和約束的優化問題。

二、人工智能技術的在電力自動化的應用

（1）在電源規劃中的應用。電源規劃是電力系統中電源布局的戰略規劃，當前，人們對高質量電能的需求越發突出，因此，加強電力建設，擴充新電源勢在必行。電源規劃問題之所以復雜，其中一個重要原因即是每個規劃時期備選機組狀態的數目龐大，而對于每個具體的規劃項目，這些狀態大多是不可行的，而利用專家系統，可以根據實際規劃工作時的具體約束條件對方案進行裁減，盡早刪除大量不可行的方案，從而減少優化計算的工作量，提高規劃效率。同時，利用遺傳算法，可以實現站址和站容的優化。（2）在電能質量分析中的應用。20世紀80年代末以來，隨著微電子技術和電力電子技術的發展，基電能質量越來越被人們所關注。為提高電能質量，建立電能質量檢測和分析識別系統，對其進行正確的檢測、評估和分類就顯得十分必要。傳統的電能質量檢測手段主要是以人工方式和便攜式電能質量測量儀器為主，對線路和變電站進行現場數據采集，工作量大，采集的數據不系統也不全面，時間延續性短，誤差較大，效率低。而采用人工智能技術能有效克服傳統方法的缺陷。如電力系統中諧波診斷的任務是對一組電流或電壓的采樣信號確定出各次諧波的含量或感興趣的諧波成分含量，采用人工神經網絡，可以在避免噪聲和間諧波的情況下分析諧波問題。又如，電力系統電源側電壓及負荷變化將引起用戶側電壓波動，長時間的電壓偏移將使得供電電壓質量得不到保證，因此，保持電壓偏移在允許范圍內是衡量電能質量標準的一項重要內容。而基于專家系統而設計的變電站無功控制裝置，能將已有的無功電壓控制經驗或知識用規則表示出來，形成專家系統的知識庫。并能像有經驗的調度員那樣，在面臨不同運行工況時，根據上述的規則由無功電壓實時變化值有效地作出合理的電壓調節決策。此外，人工智能技術在電能質量分析中的應用，還包括電能質量的擾動分析、電能質量的數據管理和數據挖掘，等等。（3）在故障診斷中的應用。電力系統可能出現的故障種類繁多，具有復雜性、不確定性及非線性等特點，從一次系統的故障看，可分為線路和元件故障兩大類；從二次系統的故障看，則可粗略地分為保護系統、信號系統、測量系統、控制系統及電源系統五類故障，若采用傳統的方法診斷效率低，準確率不高，而采用人工智能技術，能大大提高故障診斷的準確率。專家系統、神經網絡、模糊邏輯是人工智能技術用于故障診斷的方法，例如人工智能故障診斷技術運用于發電機及電動機進行的故障診斷時，將模糊理論與神經網絡相結合，不僅保留了故障診斷知識的模糊性，還結合了神經網絡學習能力強的優點，共同實現對電機故障的診斷，大大提高了故障診斷的準確率。（4）在電力系統無功優化中的應用。謂電力系統無功優化，就是指當電力系統的結構參數及負荷情況給定時，通過對某些控制變量的優化，在滿足所有指定約束條件的前提下，使系統的一個或多個性能指標達到最優的無功調節手段，它是保證電力系統安全，提高運行經濟性的手段之一。將人工智能技術應用于電力系統無功優化中，主要有如下幾方面：如，針對傳統方法在處理配電網無功優化時不能處理多元約束問題的缺陷，模糊優化法通過引入模糊集理論，能使一些不確定的問題得到解決，使用模糊優化法，可優化配電網的電容器投切，減少了配電網的網損并提高了其電壓質量。使用禁忌算法，能有效地處理不可微的目標函數，解決配電網補償電容器優化投切0-1組合優化問題，并可以處理補償電容器分檔投切的組合優化問題。而使用人工神經網絡，可以將網損最小作為優化目標，用人工神經網絡模型對多抽頭的配電網電容器進行實時控制，等等。（5）在電力系統繼電保護中的應用。通過專家系統，能把保護、斷路器的動作邏輯以及運行人員的診斷經驗用規則表示出來，形成故障診斷專家系統的知識庫，進而根據報警信息對知識庫進行推理，獲得故障診斷的結論。輸電網絡中保護的動作邏輯一級保護與斷路器之間的關系易于用直觀的、模塊化的規則表示出來能夠在一定程度上解決不確定性問題，能夠給出符合人類語言習慣的結論并具有相應的解釋能力等。此外框架法專家系統善于表達具有分類結構的知識，能夠比較清楚的表達事物之間的相關性，可以簡化繼承性知識的表述和存儲，在輸電網絡報警信息處理和故障診斷中也有少量應用。（6）在抑制電力系統低頻振蕩中的應用。大規模電網互聯易產生低頻振蕩，對電力系統的安全造成嚴重威脅。低頻振蕩產生的原因，源于系統缺乏阻尼，目前，低頻振蕩抑制措施中研究較多的是電力系統穩定器FACTS和PSS阻尼控制器，以上兩種辦法均存在一定缺陷，即存在魯棒性差的問題，而人工智能技術能模擬人類處理問題的過程、容易計及人的經驗和具有一定的學習能力，將神經網絡、模糊理論、GA等人工智能技術應用于FACTS控制器和自適PSS的研究，能解決阻尼控制器參數的魯棒最優整定，有效抑制電力系統低頻振蕩問題。

總之，隨著人工智能技術的不斷進步，新的方法將不斷涌現，其在電力系統中的應用也將越來越廣，如何綜合已有技術，揚長避短，并探索新的技術和理論方法，將其應用于解決未來電力系統的各種問題，是我們今后探索研究的主要方向。

參 考 文 獻

[1]蔡自興，徐光祐．人工智能技術及應用[M]．北京：清華大學出版社，2000

第7篇：人工智能數字化技術范文

“互聯網化”的智能停車

城市是人類社會高度進步，工業、現代化高度發展的集中體現之一。當城市規模擴大、人口密集度越來越高，城市本身因土地資源的稀缺無法隨之擴大時，城市曾經給人們帶來的便捷生活、舒適體驗也會隨之變成煩惱。

這萬千的煩惱里，停車難算是人們在都市生活中最有感觸也最為普遍遭遇的問題：伴隨著傳統停車場規劃車位少、過道空間狹隘、地下空間照明不足、環境差等現狀，帶來了大流量時期無空位停車或進場等待時間長、車輛刮擦事故等問題。

泊車機器人的概念在迪拜首先被提出，在德國得以發展，而全球首個最終落地實施的項目就是在浙江烏鎮第三屆世界互聯網大會會場試運行的?？低曋悄懿窜嚈C器人。2016年11月16日，來自全球各地的嘉賓在烏鎮親身體驗了智能停車場的方便與快捷。作為全球首個機器人智能停車應用案例，?？低悄懿窜嚈C器人呈現出真正“互聯網化”的智能停車體驗。

“將汽車駛入停車場入口處的指定位置后，拉上手剎、熄火、鎖好車門，剩下的事情就全都讓機器人去完成?！边@是體驗者對智能泊車系統的描述。車主只需通過智能停車場的App點擊取碼，當智能停車系統確認車輛熄火、車內無人后，系統將自動生成取車碼，并為泊車機器人規劃泊車位置和最優路徑，調度泊車機器人駛出，進行車輛停泊，整個過程可在 2分鐘內完成。

智能泊車機器人可以同時調度500輛汽車，讓同等面積停車場的車位數量增加20%～40%。比如此次烏鎮物聯網街的智能停車場，通過改造后，將此前的64個車位增加到了89個。

人工智能作用凸顯

作為以視頻為核心的物聯網解決方案和數據運營服務提供商，?？低暿侨蛞曨l監控數字化、網絡化、高清智能化的見證者、踐行者和推動者。數字化、網絡化、智能化，這是海康威視憑著對技術的敏銳開拓和市場的前瞻性研究捕捉到的產業發展趨勢。

如果說數字化時代的關鍵技術是視頻壓縮編碼，網絡化時代的關鍵技術是視頻編碼、網絡傳輸、SOC技術，那么智能化時代的關鍵技術，現在來看無疑就是深度學習、云計算、云存儲、大數據、深度學習協處理器設計技術。

關于智能化，?？低曉谧畛醭闪⒅悄芊治鰣F隊，聚焦研究如何快速實現背景建模和提取移動目標，以降低運動檢測的誤報，針對特定的場景做專用產品，成為諸多特定產品的領導者，比如常見的交通抓拍系列產品，獲得了很好的市場回報。最近幾年，不同于之前講的“智能化”也就是VCA的建模方法，人工神經網絡的深度學習快速興起，把人工智能技術推向一個新的高度。視頻智能分析是人工智能一個非常重要的應用方向，深度學習已經在視頻智能分析應用上取得了實質性突破。

人工智能的重要作用正逐步顯現。當前，比如用戶面對海量的視頻數據已無法簡單利用人海戰術進行“人眼”檢索和分析，需要人工智能作為助手或專家，實時分析視頻內容，探測異常信息，進行風險預測。在這一領域，?？低曈幸欢ǖ募夹g沉淀和積累，但是能否盡快抓住智能化時代，打開這個窗口期，在這一波技術浪潮中占領一席之地，則需要對這個行業更進一步深刻理解，研究適用于行業發展的人工智能技術新方向，制造出本行業的技術優勢。

?？低暟旬斍暗娜斯ぶ悄苎邪l重點聚焦在視頻結構化處理和大數據技術兩方面，并已經推出了一系列基于人工智能、深度學習技術的產品。2015年推出后端產品“刀鋒”“臉譜”系列，2016年推出前端智能感知產品“深眸”系列，已經在很多行業得以應用，不僅在前端實現各種復雜環境下人、車、物的多重特征信息提取和事件檢測，還能后端模仿人腦的記憶及思考，集目標提取、檢索、分析、存儲及行業應用于一體。

視頻結構化技術是融合了機器視覺、圖像處理、模式識別、深度學習等最前沿的人工智能技術，是理解視頻內容的基石；大數據技術為人工智能提供強大的分布式計算能力和知識庫管理能力，是人工智能分析預測、自主完善的重要支撐，其包含海量數據管理、大規模分布式計算和數據挖掘三大部分。

視頻的結構化處理，讓視頻大數據所包含的價值爆發出來，為更多行業的“可視化”管理和智能應用提供了很好的數據依據。小到一個商城的客流客情分析，大到一個城市的人、車、物等屬性分析，在這樣的技術應用下，“智慧城市”所能真正帶給人們的安全、便捷、智能不再遙遠。

人工智能任重道遠

當前，視頻結構化技術和大數據技術已經在公安、樓宇、交通、工廠、民用安防領域得到廣泛應用，但由于人工智能在當前國內的基礎還比較薄弱，總體上人工智能的發展，也面臨一定的困難。

從人工智能本身看，當前數據資源分散，開放和共享程度低，難以開展多維數據融合分析，使得人工智能缺乏更多有效的數據支撐；行業領域專業知識的積累還存在一定的薄弱環節，因而會出現對視頻內容的理解能力偏弱，同時也很少涉及大范圍場景的關聯行為分析，沒有積累有效的經驗知識用于異常分析和風險預測；當前很多的智能只是一種反應式智能，根據輸入條件進行自動判斷而已，并不具備成長能力，這是人工智能技術在行業應用中需要解決的問題。

新技術的融合應用，對企業提出更高的要求。產業的智能化發展必然面臨“應用結構復雜，涉及的外部資源多、事務密集、數據量、用戶數多”等問題，如何為不同層次的客戶提供不同產品與解決方案也是對企業綜合實力的一個挑戰，需要能夠將云計算、云服務、大數據、物聯網技術更好地融合。

第8篇：人工智能數字化技術范文

未來十年人工智能將產生巨大經濟效益和社會效益，是億美元甚至百億美元級的產業。特別是智能出行方式對汽車產業將產生巨大沖擊，傳統汽車行業利潤模式從銷售產品變成銷售服務，“汽車+AI”是實現這種轉變的基礎技術。

我們認為在這一領域，豐田在汽車企業中做得最好，僅用兩年時間在其人工智能AI研發中心做了兩件大事，一是關于智能駕駛汽車對未預料到的安全事件的反應，二是對自己行為做出解釋。豐田汽車非常清晰地完成從智能駕駛到智能交互的過程，對國內自主汽車企業而言其速度非?？?，它在2016年的CES展上向世人展示了一套全新的地圖繪制系統。

幾乎所有大汽車公司，無論是傳統的，還是新興的，都在進入這個領域，“汽車+AI”已經成為汽車科技支撐的新焦點。

預計到2022年有13家整車廠在汽車AI領域投資71億美元進行研發，其中我們非常驚訝的的是，占比最大的是現代汽車（占23.7%），豐田則占15%，都是巨額股份。

國內在2016年開始動手謀劃中國人工智能2.0?！捌?AI”是復雜的、高難度的課題，融合了大數據、云計算等技術，還有感知融合、深度學習、內角色、群體控制協同等課題，我們在研究過程中感覺比下圍棋高深得多。

中國的汽車環境和汽車行為都較為特殊，能否因此而在這一領域有標志性突破？我們認為有可能。因為智慧城市、智能汽車、新能源汽車、人工智能、高智能芯片等都屬于人工智能2.0基本內涵，這樣的一些新技術、新概念、新業態會促使“汽車+AI”在中國人工智能2.0中有所突破，其特色體現在群體性的人工智能大數據，分布式人工智能云計算以及混合式人工智能人機結構等方面。

中國人工智2.0有自己明確的愿景和目標，即把握共享出行、智能駕駛的趨勢。對我們汽車業來說要應對新動力，新平臺，新生態，新價值帶來的重大變革，它會促使汽車行業向四個方面轉型升級：汽車+物聯網，汽車+人工智能，汽車+大數據、云計算，汽車+智能制造。

中國汽車人工智能2.0將有目標地打造這樣的體系，搶占汽車智能技術制高點，助力智能網聯汽車產業發展。

在總體的發展思路上，中國人工智能2.0要基于新的信息環境實現新目標、新一代的汽車人工智能。其任務就是要突破混合-增強智能、多車網聯群體智能、大數據驅動城市社區協同智能技術理論和核心技術，為其搭建研究平臺，實現創新應用。要解決的問題包括如何用智能技術使汽車更安全、移動出行更高效、使汽車實現共享，并能支撐起產業發展，有明確的商業回報。

重點研究領域包括5大塊：一是世界模型，現在國際上比較推崇人開車看世界，不是僅看一張地圖；二是智能與決策器；三是我們國家應該高度重視的計算與開發環境。我們能否抓住人工智能的這次機遇？比如華為推出的行業云就是件好事。四是智能汽車平臺，五是示范應用。

第9篇：人工智能數字化技術范文

技術變革推動企業轉型

云計算、大數據、人工智能，這些引領變革的技術趨勢超越了傳統IT的范疇，正在推動企業核心業務的轉型和創新。

微軟公司執行副總裁、大中華區董事長兼首席執行官柯睿杰（Alain Crozier）騎著最近在北京大街小巷“很活躍”的摩拜單車，頭戴HoloLens與大家見面。他表示，86%的CEO相信，未來五年內，數字技術將是驅動企業轉型的首要動力。數字化轉型被稱為第四次工業革命正席卷全球，未來五年商業格局將會改變，各行各業都將迎來全新的機遇和挑戰。

柯睿杰表示，微軟已經將智能云Azure、發掘大數據的SQL Server 2016、企業混合云平臺Windows Server 2016，以及最新推出的Power BI數據可視化服務，這些一流云計算、大數據、人工智能技術的產品和服務帶到中國。

智能云平臺作為微軟三大項目的核心，也是大數據與人工智能的堅實基礎。據介紹，Azure公有云已經覆蓋全球38個區域，并在30個區域實現正式商用，在全球“財富500強”企業中，有85%的企業采用了微軟云服務。

微軟大數據平臺的重要組成部分Power BI可以將來自SQL Server 數據庫、分析服務模型及其他多種數據源的業務數據整合到同一個儀表板上，形成實時更新的儀表板視圖，并且在各種移動終端上顯示。中國市場推出的Power BI服務由世紀互聯運營，用戶可以使用Power BI Desktop 創建豐富的交互式報告，并使用運行于Windows、iOS和Android平臺的移動設備的Power BI Mobile應用訪問數據儀表板。

微軟也一直在人工智能領域深耕。微軟Microsoft Translator語音翻譯服務，能實現包括漢語在內的9種不同語言之間的實時翻譯；微軟認知服務目前提供人臉識別、情緒識別和計算機視覺3個API服務，利用API可以調用云服務，系統能從圖片中檢測、識別、標記人臉特征和情緒變化，并對圖像中的視覺數據進行快速的分類、比對和處理。

“微軟希望通過與本土生態系統的深入合作，讓更多的中國客戶利用微軟的技術創新在全球數字化轉型的大潮中占得先機?！笨骂＝鼙硎尽?/p>

微軟解決方案四步助力數字化轉型

面對技術革新給企業帶來的顛覆，微軟也提出了數字化轉型解決方案。

微軟大中華區副總裁兼市場營銷及運營總經理康容表示，面對數字化轉型的浪潮，微軟在提供技術創新、平臺與服務的同時，還將通過密切客戶溝通、予力賦能員工、優化業務運營、轉型產品服務四步為客戶提供數字化轉型解決方案。

首先，密切客戶溝通。東方明珠作為國內最大的傳媒上市公司，面對數字化轉型的需求，東方明珠提出了以平臺聚合為核心的“娛樂+”戰略，開展多元業務融合與新業務的拓展。由此，以Azure和Windows 通用應用（UWP）平臺為基礎、以混合現實技術為特色，輔以云端的大數據分析和人工智能、自然語言交互等，東方明珠與微軟合作構建了“互聯網新媒體平臺”，通過統一的云平臺與大數據系統，提升用戶體驗，進一步加快“娛樂+”戰略實施。

其次，予力賦能員工。Office 365可以提供企業級安全性和規范的數據、隱私保護措施。同時，云服務的特性減少了在系統部署和服務器運營維護上的大筆軟硬件投入和IT運營費用。招商信諾作為保險服務企業也全面部署了Office 365作為辦公自動化和遠程協作辦公體系的核心?？缙脚_、跨設備部署的Office 365特別適合以移動辦公為主的保險業。

再次，優化業務運營。其實，已成城市“紅色風景線”的摩拜單車正是基于微軟的智能云平臺。摩拜單車首席執行官夏一平介紹道，隨著摩拜單車在各個城市的推廣，業務盤子逐漸擴大意味著單車數量、用戶數量和用戶使用數據都在增加，這給公司管理帶來了很大壓力。加之，摩拜單車在近幾月會向國際業務進軍，所以摩拜單車想到與微軟合作，將整個數據平臺均遷移到了微軟的Azure上，這樣就可以免去很多人力成本，通過彈性伸縮、靈活擴展、安全可靠的云平臺，可以精確地將全國幾十萬輛摩拜單車進行統一、高效的管理。

最后，轉型產品服務。微軟攜手中國電信與大數據垂直領域合作伙伴clobotics，共同展示了基于Azure和混合現實的基站巡檢。之前基站巡檢需要人工巡檢來查明基站問題，不僅受天氣等因素限制還存在安全患，而F在利用無人機代替人工巡檢進一步優化了工作流程，節省了時間。據介紹，整個運維系統以Azure為后臺，工作流程由Dynamics統一管理，通過網絡與移動終端保持實時同步，并且全部人機互動操作都可通過微軟機器人用語音互動來完成。在外場工作的電信工程師通過微軟認知服務進行身份認證登錄運維平臺，依據現場數據和地圖信息，操控行業無人機升空，并按照規劃線路對鐵塔基站進行定點巡檢飛行。現場工程師可以通過HoloLens清晰地了解塔臺工作狀態，并通過網絡將實時數據傳回運維指揮調度中心。無人機可以對信號強度進行360度掃描，并將結果通過IoT Hub匯總到云端。

中國電信股份有限公司上海移動互聯網部副總經理馬丹表示：“微軟的先進技術能幫助運營商提高效率和增加運維的安全系數，使我們真正能夠基于數據來指導工作。我們正在對這套解決方案進行系統集成和外場測試，如果一切順利，將在2017年開始實地大規模部署?！?/p>