數(shù)字經(jīng)濟(jì)及人工智能精選(九篇)

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第1篇：數(shù)字經(jīng)濟(jì)及人工智能范文

關(guān)鍵詞：數(shù)字農(nóng)業(yè)；數(shù)據(jù)；人工智能；農(nóng)業(yè)生產(chǎn)

1數(shù)字技術(shù)助力傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)

1．1物聯(lián)網(wǎng)

物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)適用較廣，依據(jù)物聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)業(yè)提升方案，通過實(shí)時(shí)采集并分析處理現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、增加收益、減少損耗的目的。智能大棚、智能澆灌、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)等各種依靠物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用將推進(jìn)農(nóng)業(yè)快速發(fā)展。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以用來解決農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的一些問題，建設(shè)基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧農(nóng)場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量雙提升。

1．2大數(shù)據(jù)

萬(wàn)物互聯(lián)在促進(jìn)眾多設(shè)備聯(lián)入的同時(shí)，還會(huì)在云端形成大量的數(shù)據(jù)，而提取這些通過物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)中隱藏的重要信息就必須依靠人工智能，物聯(lián)網(wǎng)最重要的農(nóng)業(yè)價(jià)值就是對(duì)形成的海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化分析、處理，從而全面提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)各環(huán)節(jié)的質(zhì)量。

1．3人工智能

在種植方面，人工智能可以增加糧食產(chǎn)量、避免造成浪費(fèi)。在養(yǎng)殖方面，依靠人工智能能夠有效預(yù)防畜禽疾病的發(fā)生。人工智能能夠縮短農(nóng)業(yè)研發(fā)進(jìn)程，幫助培育出更好的農(nóng)作物基因，生產(chǎn)出更安全、更有效的化肥。

2中國(guó)數(shù)字農(nóng)業(yè)面臨的問題

2．1對(duì)軟件重視不足

不管是政府還是農(nóng)民都容易將數(shù)字農(nóng)業(yè)與農(nóng)業(yè)機(jī)械化的定義混淆，數(shù)字農(nóng)業(yè)和農(nóng)業(yè)機(jī)械化的本質(zhì)差別在于，農(nóng)業(yè)機(jī)械化是依靠農(nóng)機(jī)裝備來替代人力作業(yè)，而數(shù)字農(nóng)業(yè)是指依靠數(shù)據(jù)來控制機(jī)械，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化作業(yè)和智能化調(diào)節(jié)，沒有數(shù)據(jù)和軟件來控制的物聯(lián)網(wǎng)，本質(zhì)上還是工具，與機(jī)械農(nóng)業(yè)沒有實(shí)質(zhì)上的區(qū)別，掌握軟件平臺(tái)才能真正實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)、智慧農(nóng)業(yè)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)。

2．2數(shù)據(jù)利用化不高

數(shù)據(jù)是數(shù)字農(nóng)業(yè)的根本保證，當(dāng)前政府同企業(yè)在數(shù)據(jù)采集上合作頻繁，但是往往沒有明確的利用化方向，缺少必須的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)手段，對(duì)采集數(shù)據(jù)的正確篩選、處理分析和建模應(yīng)用等領(lǐng)域的工作跟進(jìn)不夠及時(shí)，數(shù)據(jù)的采集與利用是一個(gè)相互促進(jìn)的關(guān)系，只有不斷通過采集的數(shù)據(jù)產(chǎn)生農(nóng)業(yè)價(jià)值，才會(huì)形成長(zhǎng)期有效的數(shù)據(jù)來源渠道。

2．3數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展不足

目前我國(guó)農(nóng)業(yè)電商的模式是通過數(shù)字來驅(qū)動(dòng)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)，但這種方式在市場(chǎng)推廣營(yíng)運(yùn)、產(chǎn)品特性突出、物流運(yùn)輸?shù)确矫嬗泻芏嗝黠@的缺點(diǎn)，如果農(nóng)業(yè)電商的經(jīng)營(yíng)方式以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用市場(chǎng)資本來反向驅(qū)動(dòng)農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)，一些問題的處理就變得簡(jiǎn)單許多。我國(guó)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的利用基本上都是在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)階段，數(shù)字農(nóng)業(yè)的信息化和經(jīng)濟(jì)化水平不高，數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新突破的同時(shí)，也將帶動(dòng)“全產(chǎn)業(yè)鏈”的農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)快速提升［2］。

2．4數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)品化不強(qiáng)

隨著數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展，農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)企業(yè)越來越多，但數(shù)據(jù)產(chǎn)品的服務(wù)能力完全依靠于所采集的數(shù)據(jù)質(zhì)量，一些企業(yè)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)主體的服務(wù)水平不足，導(dǎo)致產(chǎn)品市場(chǎng)化受阻，只有通過持續(xù)積累高價(jià)值的數(shù)據(jù)，不斷增強(qiáng)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的實(shí)用性，讓數(shù)據(jù)產(chǎn)品具有強(qiáng)大的生命力，才能開拓巨大的農(nóng)業(yè)數(shù)字化市場(chǎng)。

3未來數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)

3．1數(shù)據(jù)定制化供應(yīng)

數(shù)據(jù)資源是數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的根本保證，當(dāng)前我國(guó)數(shù)字農(nóng)業(yè)具有數(shù)據(jù)采集費(fèi)用較高的問題，隨著數(shù)字農(nóng)業(yè)優(yōu)勢(shì)的顯現(xiàn)，數(shù)據(jù)采集的組織成本會(huì)慢慢下降，同時(shí)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)持續(xù)升級(jí)換代、公共數(shù)據(jù)的利用不斷開源、數(shù)據(jù)分析者的信息化水平逐漸增強(qiáng)，數(shù)據(jù)采集的綜合成本也逐漸減少。今后農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)企業(yè)將會(huì)逐步建立起自己的定制化數(shù)據(jù)供應(yīng)系統(tǒng)，并且數(shù)據(jù)庫(kù)里以往采集的高價(jià)值數(shù)據(jù)信息，將會(huì)隨著企業(yè)的數(shù)字化服務(wù)能力提升而持續(xù)匯入到產(chǎn)業(yè)鏈中，通過交換、融合或再生來創(chuàng)造更多的價(jià)值，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)服務(wù)的數(shù)字化驅(qū)動(dòng)。

3．2國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)模型得到發(fā)展

實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值是數(shù)字農(nóng)業(yè)最困難，也是最終的根本目標(biāo)，硬件設(shè)施可以從國(guó)外買到，但對(duì)于后臺(tái)系統(tǒng)國(guó)外卻對(duì)我國(guó)嚴(yán)防死守，所以必須掌握實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值模型的核心技術(shù)。目前國(guó)與國(guó)之間的科技力量競(jìng)爭(zhēng)不斷加劇，引進(jìn)科技成果的壁壘持續(xù)增高，同時(shí)國(guó)內(nèi)外農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)模式存在很大差別，因此不能直接套用國(guó)外的數(shù)據(jù)模型。我國(guó)不斷鼓勵(lì)科研成果的轉(zhuǎn)化利用，農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)模型的跨界合作正在逐步深入，所以農(nóng)業(yè)核心數(shù)據(jù)模型的自主研發(fā)在今后一定會(huì)實(shí)現(xiàn)。

3．3農(nóng)業(yè)機(jī)械智能化加快

農(nóng)業(yè)機(jī)械化與農(nóng)業(yè)智能化最根本的區(qū)別就在于“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”，“中國(guó)制造2025”明確要把“智能制造”作為今后的努力方向。順應(yīng)時(shí)展，海爾等一些國(guó)內(nèi)的制造企業(yè)已經(jīng)逐步進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)，從而獲得新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)，農(nóng)機(jī)企業(yè)也必須通過數(shù)據(jù)來對(duì)農(nóng)機(jī)裝備賦能，適應(yīng)數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展要求，完成從農(nóng)機(jī)制造商向農(nóng)機(jī)服務(wù)商的轉(zhuǎn)型升級(jí)目標(biāo)［3］。

3．4產(chǎn)業(yè)鏈向虛擬化方向發(fā)展

由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)各環(huán)節(jié)數(shù)字化水平的逐漸提高，數(shù)字化驅(qū)動(dòng)的農(nóng)機(jī)智能與商業(yè)智能同農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)聯(lián)系越來越緊密，數(shù)字農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈將慢慢走進(jìn)網(wǎng)絡(luò)世界中，通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)數(shù)字化的映射，數(shù)字農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈虛擬化會(huì)慢慢消除農(nóng)業(yè)信息不對(duì)稱，提高產(chǎn)業(yè)整體效率，促進(jìn)數(shù)字農(nóng)業(yè)更好更快的發(fā)展。

3．5供應(yīng)鏈金融普惠化

近年來，供應(yīng)鏈金融高速提升，2020年我國(guó)供應(yīng)鏈金融的市場(chǎng)規(guī)模已達(dá)到14．98萬(wàn)億元，供應(yīng)鏈金融是農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)提升的重要環(huán)節(jié)，可以改善資金流從而促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)、尤其是中小型企業(yè)的良好發(fā)展。依靠物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)及人工智能等一系列科技手段，數(shù)字農(nóng)業(yè)會(huì)進(jìn)一步促進(jìn)中小企業(yè)逐漸融入到農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)體系中，為供應(yīng)鏈金融普惠化打下良好的發(fā)展基礎(chǔ)。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)虛擬化的同時(shí)，會(huì)使其變得更加透明，信用責(zé)任也更容易得到保證，因此金融風(fēng)險(xiǎn)的量化管理也變得不再?gòu)?fù)雜。

3．6數(shù)據(jù)安全更加重視

不管是地塊的信息數(shù)據(jù)，還是企業(yè)的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)都能直接表現(xiàn)出農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)主體或企業(yè)的當(dāng)前情況，數(shù)據(jù)促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展的同時(shí)，也有被泄露和亂用的風(fēng)險(xiǎn)，所以保證數(shù)據(jù)安全也是農(nóng)業(yè)數(shù)字化發(fā)展不可忽視的問題，存儲(chǔ)和使用數(shù)據(jù)的信息化系統(tǒng)的安全性要求越來越高，數(shù)據(jù)所有權(quán)的保證也會(huì)隨著法律的不斷優(yōu)化而徹底解決。

4數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展領(lǐng)域

4．1智能農(nóng)機(jī)裝備

智能農(nóng)機(jī)裝備是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要工具，通過物聯(lián)網(wǎng)和信息化技術(shù)可以達(dá)到最優(yōu)的農(nóng)業(yè)實(shí)施方案，從農(nóng)作物耕種收等各個(gè)環(huán)節(jié)來降低農(nóng)業(yè)成本，實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品增產(chǎn)增收，從規(guī)?；N植角度，能夠?qū)崿F(xiàn)農(nóng)業(yè)資源可持續(xù)發(fā)展，農(nóng)業(yè)生態(tài)良性循環(huán)［4］。

4．2智能灌溉

提高澆灌效率和避免水資源浪費(fèi)是農(nóng)業(yè)良好發(fā)展的根本要求，可以依靠建設(shè)可持續(xù)和高效節(jié)本的智能灌溉系統(tǒng)來達(dá)到節(jié)約水資源的目的。目前以物聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的智能灌溉系統(tǒng)，可以利用空氣濕度、土壤濕度、土壤溫度和光照度等參數(shù)進(jìn)行精準(zhǔn)的計(jì)算，從而根據(jù)用水需求來進(jìn)行智能化控制灌溉，大大提高效率且降低成本。

4．3農(nóng)業(yè)無人機(jī)

無人機(jī)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用，可以用來進(jìn)行農(nóng)作物生長(zhǎng)情況檢測(cè)、農(nóng)業(yè)攝影、農(nóng)作物植保和牲畜管理等。農(nóng)業(yè)無人機(jī)可以提高監(jiān)測(cè)效率、降低監(jiān)測(cè)成本，同時(shí)還可以采集大量的數(shù)據(jù)傳輸至后臺(tái)。

4．4智能溫室

智能溫室可以連續(xù)不間斷地測(cè)量溫室內(nèi)的各項(xiàng)環(huán)境數(shù)據(jù)，包括室內(nèi)溫度、室內(nèi)濕度、光照度和土壤濕度等，當(dāng)這些重要的參數(shù)超出設(shè)定的正常范圍時(shí)，系統(tǒng)會(huì)對(duì)這些參數(shù)進(jìn)行分析和評(píng)估，并做出自動(dòng)響應(yīng)，將這些參數(shù)的誤差進(jìn)行校正，從而使溫室的環(huán)境保持在農(nóng)作物生長(zhǎng)的最佳范圍內(nèi)，極大地降低了人力和物力成本。

4．5收獲監(jiān)測(cè)

收獲監(jiān)測(cè)不只是針對(duì)農(nóng)作物產(chǎn)量這一個(gè)指標(biāo)，而是對(duì)收獲環(huán)節(jié)所有可能影響最終收獲量的因素進(jìn)行監(jiān)測(cè)，包括糧食含水量、糧食飽滿度、糧食破碎量和總收獲量等。對(duì)在收獲監(jiān)測(cè)中獲得的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析處理，可以輔助農(nóng)民做出正確的決斷，從而降低成本，增加產(chǎn)量。

4．6土壤監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

土壤監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主要用來監(jiān)測(cè)和改良土壤綜合性能，避免土壤退化，此系統(tǒng)可以監(jiān)測(cè)土壤的大部分重要參數(shù)（包括土壤緊實(shí)度、蓄水保墑能力、土壤溫度等），從而防止土壤板結(jié)、土壤侵蝕等。

4．7農(nóng)業(yè)管理系統(tǒng)

農(nóng)業(yè)管理系統(tǒng)可以為農(nóng)業(yè)工作者和相關(guān)企業(yè)提供數(shù)據(jù)收集和管理功能。得到的數(shù)據(jù)被存儲(chǔ)和分析從而為使用者提供決策依據(jù)，農(nóng)業(yè)管理系統(tǒng)還可以用來建立農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)模型。其優(yōu)勢(shì)包括為使用者作出重要決策時(shí)提供了理論數(shù)據(jù)支持，提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的綜合管理能力。

5互聯(lián)網(wǎng)巨頭布局?jǐn)?shù)字農(nóng)業(yè)案例

5．1阿里巴巴：盒馬村

阿里巴巴數(shù)字農(nóng)業(yè)事業(yè)部始終將農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)作為戰(zhàn)略目標(biāo)，力爭(zhēng)盡快建成1000個(gè)高效規(guī)?；臄?shù)字農(nóng)業(yè)示范基地。從去年開始，阿里巴巴數(shù)字農(nóng)業(yè)事業(yè)部更是全面加緊了對(duì)盒馬村的布局和建設(shè)，以希望先于其它企業(yè)完成數(shù)字農(nóng)業(yè)示范基地建設(shè)的戰(zhàn)略任務(wù)。盒馬村并不是指某一個(gè)村落，而是所有為盒馬種植農(nóng)產(chǎn)品的村落的統(tǒng)稱，盒馬村模式是新時(shí)代農(nóng)村轉(zhuǎn)型升級(jí)的一個(gè)標(biāo)桿，根據(jù)訂單情況，針對(duì)不同的村落，因地制宜地發(fā)展數(shù)字農(nóng)業(yè)，讓種植戶和銷售企業(yè)直接對(duì)接，從而使優(yōu)質(zhì)的農(nóng)產(chǎn)品快速入城，同時(shí)將城里的優(yōu)質(zhì)資本引進(jìn)村落，形成良性循環(huán)。通過阿里巴巴建設(shè)的“產(chǎn)—供—銷”一體化平臺(tái)，讓原本分散孤立的村落緊密聯(lián)系在一起，成為現(xiàn)代數(shù)字農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的一部分，種出更優(yōu)質(zhì)的農(nóng)產(chǎn)品，讓農(nóng)民獲得更大的收益。依托阿里云技術(shù)和淘寶電商平臺(tái)，盒馬模式幫助農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的種植端和銷售端實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化的升級(jí)，盒馬利用其強(qiáng)大的銷售匯聚能力，解決了小農(nóng)戶難銷售的問題，改變了以往小農(nóng)生產(chǎn)模式產(chǎn)銷散亂的面貌，幫助農(nóng)戶降低了風(fēng)險(xiǎn)，開拓了銷售渠道，提高了銷售效率。據(jù)有關(guān)新聞報(bào)道，截至2020年底，上海、江蘇、海南等全國(guó)13個(gè)省、市、自治區(qū)已經(jīng)建立盒馬村，盒馬村模式為我國(guó)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展提供了良好的參考。

5．2京東：京東農(nóng)場(chǎng)

從2018年開始，京東農(nóng)場(chǎng)便逐步進(jìn)行數(shù)字化農(nóng)業(yè)的試驗(yàn)，京東農(nóng)場(chǎng)廣泛同全國(guó)各地的高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)場(chǎng)開展合作，共同建立更高品質(zhì)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基地，全面實(shí)行農(nóng)作物標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化種植，從源頭開始建立農(nóng)作物全程可視化追溯性模式，讓農(nóng)作物從田間到餐桌的安全性得到保證，全面提升京東農(nóng)場(chǎng)的農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量。其建立的“京品源”品牌，擁有產(chǎn)銷一體化的全套服務(wù)體系，對(duì)京東農(nóng)場(chǎng)的農(nóng)產(chǎn)品在品牌、品質(zhì)、供應(yīng)、產(chǎn)銷等方面進(jìn)行全面的支撐。根據(jù)有關(guān)新聞報(bào)道，京東農(nóng)場(chǎng)進(jìn)行了廣泛的戰(zhàn)略布局，截至2020年底，其已經(jīng)在全國(guó)各地建立了17個(gè)示范農(nóng)場(chǎng)。從農(nóng)產(chǎn)品的種植、加工、運(yùn)輸，到供銷的各個(gè)階段，京東農(nóng)場(chǎng)利用區(qū)塊鏈、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)進(jìn)行賦能，徹底改變了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的產(chǎn)銷模式，為數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展作出了重要貢獻(xiàn)。

5．3華為：聯(lián)手北大荒，助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型

技術(shù)實(shí)力雄厚的華為，一直希望利用其技術(shù)優(yōu)勢(shì)，幫助傳統(tǒng)企業(yè)進(jìn)行轉(zhuǎn)型升級(jí)。2019年8月，華為同北大荒農(nóng)墾集團(tuán)簽定了戰(zhàn)略合作協(xié)議，按照協(xié)議內(nèi)容，雙方將建立長(zhǎng)期的戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系，彼此會(huì)充分利用行業(yè)地位和自身技術(shù)為另一方提供全面的幫助，貫徹取長(zhǎng)補(bǔ)短、互惠互利的原則，在人才培養(yǎng)、平安墾區(qū)、智慧農(nóng)業(yè)、華為云建設(shè)等多方面進(jìn)行密切合作，攜手探索數(shù)字農(nóng)業(yè)的新發(fā)展模式，全面開展北大荒集團(tuán)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。華為除了和北大荒合作以外，還將利用其大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能及5G技術(shù)與袁隆平團(tuán)隊(duì)共同打造“互聯(lián)網(wǎng)農(nóng)場(chǎng)”。

第2篇：數(shù)字經(jīng)濟(jì)及人工智能范文

關(guān)鍵詞：地形測(cè)量;測(cè)繪技術(shù);發(fā)展趨勢(shì)

Abstract: This paper described a topographic survey and mapping technology concepts and topographic survey mapping automation technology, and to explore the development of automation technology mapping technology trends.Key words: topographic survey; mapping technology; development trend

中圖分類號(hào):P25文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

引言

地形測(cè)量學(xué)是研究測(cè)繪地形圖及與其有關(guān)測(cè)繪工作的理論、方法的應(yīng)用技術(shù)學(xué)科。地形測(cè)量是為城市、礦區(qū)以及各種工程提供不同比例尺的地形圖，以滿足城鎮(zhèn)規(guī)劃、礦山開采設(shè)計(jì)以及各種經(jīng)濟(jì)建設(shè)的需要。

地形測(cè)繪是研究地球局部表面形狀和大小，并將其測(cè)繪成地形團(tuán)的理論和技術(shù)。通過測(cè)定小范圍地表高低起伏形態(tài)和地物(如建筑物、道路、耕地等)的特征點(diǎn)的平面位置和高程，經(jīng)相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理、采用一定的測(cè)量符號(hào)按一定的比例縮繪在圖紙上。從而獲得與相應(yīng)地面幾何圖形相似的地形圖，為國(guó)家經(jīng)濟(jì)建設(shè)提供設(shè)計(jì)與施工的圖紙資料。

傳統(tǒng)的測(cè)繪包括控制測(cè)量、地形測(cè)量、施工測(cè)量、竣工測(cè)量和變形監(jiān)測(cè)5個(gè)部分?，F(xiàn)代測(cè)繪技術(shù)自動(dòng)化技術(shù)具有自動(dòng)化程度高、測(cè)圖精度高、圖形屬性信息豐富和圖形編輯方便等優(yōu)點(diǎn)。

1 目前地形測(cè)量的測(cè)繪自動(dòng)化技術(shù)

測(cè)繪自動(dòng)化是集數(shù)據(jù)采集、處理、傳輸、顯示于一體。隨著計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展及測(cè)量?jī)x器的智能化，測(cè)繪技術(shù)自動(dòng)化技術(shù)發(fā)生了重大變革，3S技術(shù)(GPS全球定位系統(tǒng)、GIS地理信息系統(tǒng)、RS遙感)及其集成技術(shù)成為測(cè)繪技術(shù)自動(dòng)化技術(shù)的核心。

1.1 GPS技術(shù) GPS(Global Positioning System)稱為全球定位系統(tǒng)，是美國(guó)20世紀(jì)70年代開始研制的，它歷時(shí)20年，于1994年3月全面建成的利用導(dǎo)航衛(wèi)星進(jìn)行測(cè)時(shí)和測(cè)距，具有在海、陸、空進(jìn)行全方位實(shí)時(shí)三維導(dǎo)航與定位能力的新一代衛(wèi)星導(dǎo)航與定位系統(tǒng)，是一種高精度、全天候、高效率、多功能的測(cè)繪工具。

GPS定位技術(shù)與常規(guī)地面測(cè)量定位相比，具有抗干擾性能好、保密性強(qiáng)，功能多、應(yīng)用廣，觀測(cè)時(shí)間短，執(zhí)行操作簡(jiǎn)便，全球、全覆蓋、全天候、高精度的特點(diǎn)。特別是RTK的定位精度可達(dá)厘米級(jí)，在水上定位得到了廣泛的應(yīng)用。

GPS RTK(Real Time Kinematic)技術(shù)開始于90年代初，是一種全天候、全方位的新型測(cè)量系統(tǒng)，稱載波相位動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)差分技術(shù)，是目前適時(shí)、準(zhǔn)確地確定待測(cè)點(diǎn)的位置的最佳方式，是基于載波相位觀測(cè)值基礎(chǔ)上的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)定位技術(shù)。

GPS RTK具有定位精度高且精度分布均勻，速度快、效率高，觀測(cè)時(shí)間短，方便靈活，測(cè)程不受限制，不受通視條件影響等優(yōu)點(diǎn)。

1.2 GIS技術(shù) 地理信息系統(tǒng)（Geographical Information System-GIS）是利用現(xiàn)代計(jì)算機(jī)圖形和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)來處理地理空間及其相關(guān)數(shù)據(jù)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，是融地理學(xué)、測(cè)量學(xué)、幾何學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和應(yīng)用對(duì)象為一體的綜合性高新技術(shù)。其最大的特點(diǎn)就在于：它能把地球表面空間事物的地理位置及其特征有機(jī)地結(jié)合在一起，并通過計(jì)算機(jī)屏幕形象、直觀地顯示出來。

GIS具有以下的基本特點(diǎn)：一是公共的地理定位基礎(chǔ)；二是多維結(jié)構(gòu)；三是標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)字化；四是具有豐富的信息。

地理信息系統(tǒng)對(duì)空間地理信息進(jìn)行處理，準(zhǔn)確采集有關(guān)的數(shù)據(jù)，并對(duì)地理空間數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行處理、管理、更新和分析，是采用數(shù)據(jù)庫(kù)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、多媒體等最新技術(shù)的技術(shù)系統(tǒng)，對(duì)現(xiàn)代測(cè)繪技術(shù)自動(dòng)化技術(shù)的起重要支撐作用。

目前GIS地理信息將向著數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化(Interoperable GIS)、數(shù)據(jù)多維化(3D&4DGIS)、系統(tǒng)集成化(Component GIS)、系統(tǒng)智能化(Cyber GIS)、平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)化(Web GIS)和應(yīng)用社會(huì)化(數(shù)字地球)的方向發(fā)展。

1.3 RS技術(shù) 遙感RS（Remote Sensing）起源于20世紀(jì)60年代，不直接接觸被研究的目標(biāo)，感測(cè)目標(biāo)的特征信息(一般是電磁波的反射、輻射和發(fā)射輻射)，經(jīng)過傳輸、處理，從中提取人們感興趣的信息。遙感包括攝影、陸地、衛(wèi)星、航空、航天攝影測(cè)量等技術(shù)。遙感技術(shù)依其波譜性質(zhì)，可分為電磁波遙感技術(shù)、聲學(xué)遙感技術(shù)、物理場(chǎng)遙感技術(shù)。

遙感信息技術(shù)已從可見光發(fā)展到紅外、微波；從單波段發(fā)展到多波段、多角度、多時(shí)相、多極化；從空間維擴(kuò)展到時(shí)空維；從靜態(tài)分析發(fā)展到動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。

RS為GIS提供信息源，GIS為RS提供空間數(shù)據(jù)管理和分析的技術(shù)手段(圖像處理)，GPS作為GIS有力的補(bǔ)測(cè)、補(bǔ)繪手段，實(shí)現(xiàn)了GIS原始地圖數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)更新。3S的綜合應(yīng)用是一種充分利用各自的技術(shù)特點(diǎn)，快速準(zhǔn)確而又經(jīng)濟(jì)地為人們提供所需的有關(guān)信息的新技術(shù)，三者的緊密結(jié)合，為地形測(cè)量提供了精確的圖形和數(shù)據(jù)。

2 測(cè)繪技術(shù)自動(dòng)化技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)

隨著計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展及測(cè)量?jī)x器的系統(tǒng)、智能化，測(cè)繪技術(shù)自動(dòng)化技術(shù)向著3G技術(shù)及集成技術(shù)自動(dòng)化、實(shí)時(shí)化、數(shù)字化，數(shù)據(jù)庫(kù)和應(yīng)用軟件的開發(fā)應(yīng)用，三維可視化技術(shù)以及人工智能化發(fā)展。使測(cè)繪技術(shù)自動(dòng)化技術(shù)能全方位的應(yīng)用于地形測(cè)量中，提高了地形測(cè)量的效率和準(zhǔn)確性。

2.1 3G技術(shù)及集成技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展 積極普及3G技術(shù)的應(yīng)用，改進(jìn)3G技術(shù)中存在問題，更新3G及其集成技術(shù)測(cè)量的方法和手段，加強(qiáng)測(cè)量精度和準(zhǔn)確性，使3G技術(shù)能在地形測(cè)量測(cè)繪技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)一步擴(kuò)展。

全球數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量系統(tǒng)在GPS、GIS、RS和3S集成技術(shù)中的應(yīng)用，對(duì)數(shù)碼攝影測(cè)量和地形測(cè)量更加普及和深化，使測(cè)繪技術(shù)向電子化、自動(dòng)化、數(shù)字化方向發(fā)展。

2.2 測(cè)繪軟件及數(shù)據(jù)庫(kù)的開發(fā)與更新 加強(qiáng)地形測(cè)量數(shù)字化測(cè)繪軟件的研發(fā)，使測(cè)繪軟件系統(tǒng)更加高效、靈活和功能齊全，使測(cè)繪軟件技術(shù)在地形測(cè)量中起到了相當(dāng)重要的作用。

更新完善信息數(shù)據(jù)庫(kù)，將采集的測(cè)量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換直接進(jìn)入信息數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)管理查詢方便，數(shù)據(jù)共享，實(shí)現(xiàn)全球數(shù)據(jù)更新和擴(kuò)展空間基礎(chǔ)信息系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)管理，實(shí)現(xiàn)測(cè)量數(shù)據(jù)的管理科學(xué)化、標(biāo)準(zhǔn)化、信息化，實(shí)現(xiàn)測(cè)繪數(shù)據(jù)的傳輸網(wǎng)絡(luò)化、多樣化、社會(huì)化，使測(cè)繪技術(shù)走向自動(dòng)化，實(shí)時(shí)化，數(shù)字化。

2.3 人工智能和專家系統(tǒng)在測(cè)繪技術(shù)中的應(yīng)用 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和測(cè)繪技術(shù)與相關(guān)學(xué)科的交叉、綜合，人工智能和專家系統(tǒng)在測(cè)繪技術(shù)中有著廣泛的應(yīng)用前景。計(jì)算機(jī)利用專家知識(shí)模擬人腦思維進(jìn)行推理，從事智能化的數(shù)據(jù)、圖形處理和信息管理工作，極大地提高工作效率，使測(cè)繪技術(shù)向自動(dòng)化、智能化發(fā)展。

全球定位系統(tǒng)(GPS)、數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量系統(tǒng)(DPS)、遙感技術(shù)(RS)、地理信息系統(tǒng)(GIS)和專家系統(tǒng)(ES)這5S技術(shù)的發(fā)展和相互結(jié)合，專家系統(tǒng)在其中發(fā)揮著重要的作用，專家系統(tǒng)對(duì)整個(gè)測(cè)量流程進(jìn)行控制，并執(zhí)行相應(yīng)的推理、分析和處理工作，并可實(shí)現(xiàn)信息資源共享，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)診斷，提高效率和質(zhì)量，是測(cè)繪技術(shù)通向?qū)崟r(shí)、自動(dòng)、智能測(cè)量系統(tǒng)的關(guān)鍵。

第3篇：數(shù)字經(jīng)濟(jì)及人工智能范文

“這確實(shí)是個(gè)很好的問題?！笔匙V推薦公司Yummly的研究負(fù)責(zé)人Gregory Druck如此回應(yīng)道，但這肯定不能被稱為一個(gè)真正的答案。

這的確令他有點(diǎn)為難。技術(shù)在設(shè)計(jì)時(shí)通常都要優(yōu)先理解并滿足人的喜好。同在臺(tái)上的廚房整合技術(shù)公司Innit的副總裁Ankit Brahmbhatt干脆接過了話筒，“每個(gè)人的體質(zhì)不同，對(duì)健康的定義也不同。說到底這是個(gè)生活方式的問題。我們得先有關(guān)于你更全面的數(shù)據(jù)，才能判斷什么對(duì)你是健康的?！?/p>

人工智能到底能在多大程度上替代人，也成為一年一度的西南偏南上最熱鬧的話題。

西南偏南誕生在美國(guó)德克薩斯州的奧斯汀。每年3月初，這個(gè)全球性的盛會(huì)會(huì)吸引數(shù)十萬(wàn)人，和硅谷以大公司、創(chuàng)投行業(yè)為主的活動(dòng)不同，西南偏南會(huì)吸引各個(gè)行業(yè)的人。大家在這里看新的電影，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)靈感。更重要的是，討論技術(shù)已經(jīng)帶來的改變，以及它能把人們帶到哪里去。

其中有不少想象空間。比如Yummly，這家來自硅谷的公司能利用人工智能技術(shù)分析你曾經(jīng)使用的食譜數(shù)據(jù)。來自德國(guó)的Foodpairing則聲稱，機(jī)器分析食物成分時(shí)最大的弱勢(shì)是嗅覺不及人類靈敏，但是通過訓(xùn)練，機(jī)器的精準(zhǔn)程度可以超過大多數(shù)未經(jīng)訓(xùn)練的普通人。

還有更激M的Innit。和一些創(chuàng)業(yè)公司費(fèi)盡心思想把吃飯這件得高效不同，這個(gè)硅谷公司發(fā)現(xiàn)了一個(gè)悖論，一些人根本不愿意被剝奪下廚的權(quán)利。于是他們正在硅谷紅木城的總部，測(cè)試一個(gè)全新的“數(shù)字化廚房”。

這個(gè)廚房用一個(gè)軟件平臺(tái)控制家電，告訴用戶家里食材的存量。選定菜單后，還會(huì)提醒用戶要買多少食物。等到準(zhǔn)備妥當(dāng)，連接的廚房電器就能完成初步烹 飪。

“我們想用技術(shù)幫上班族解決工作日吃飯的問題，讓他們知道下班后要買什么食材、買多少，回家后能更快吃到晚餐?！被顒?dòng)結(jié)束后，Brahmbhatt對(duì)《第一財(cái)經(jīng)周刊》說。

這聽上去“很硅谷”，善于觀察問題并提出解決方案。其實(shí)更有意思的是，這家公司發(fā)現(xiàn)，在一些細(xì)分領(lǐng)域當(dāng)中，人其實(shí)沒必要過分智能。

“數(shù)字化和自動(dòng)化的確能幫助減少浪費(fèi)，包括錢和食物。但我們也知道，有人喜歡下廚。Innit在做一項(xiàng)用戶調(diào)研時(shí)發(fā)現(xiàn)，對(duì)自動(dòng)化最集中的需求并不是烹飪，而是洗碗。也就是說，用戶想讓機(jī)器幫他們完成的是，恰恰是那些他們最不喜歡做的事情?！?/p>

至于機(jī)器和人的關(guān)系，這個(gè)古老的命題也隨著人工智能的蔓延重新擺在了人類面前。至少，人工智能不再僅僅是一些極客想把一切自動(dòng)化的設(shè)想和實(shí)驗(yàn)，也不只是好萊塢電影里經(jīng)常出現(xiàn)的無所不能的機(jī)器控制人類造成的恐慌。它真的就在我們的生活中發(fā)生。

真正的答案，也正如百度首席科學(xué)家吳恩達(dá)曾預(yù)言的那樣，“人工智能是新的電能，可以改變很多行業(yè)?！奔热皇请娔?，就意味著未來它可能無處不在。

西南偏南互動(dòng)大會(huì)首席項(xiàng)目官Hugh Forrest說：“人工智能毫無疑問是2017年最熱門的話題。雖然過去我們也做過很多AI的內(nèi)容，但從未像今年這樣集中?！?/p>

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系主任Andrew Moore長(zhǎng)期關(guān)心教育，面對(duì)可能的人工智能未來，他想分享教育系統(tǒng)有必要做出哪些變化。迪士尼則會(huì)分享它如何用人工智能為其主題樂園提供更好體驗(yàn)，畢竟迪士尼樂園不可能一直停留在幾十年前的模樣。就連那些運(yùn)動(dòng)員，都會(huì)在訓(xùn)練中嘗試使用人工智能，這可能意味著未來的賽事較量，除了天賦，更多是訓(xùn)練方法的比拼。

而如果你知道西南偏南最早是個(gè)音樂節(jié)，就會(huì)覺得在這里聽到人們探討人工智能和音樂如何結(jié)合是順理成章的了。

用人工智能編曲已經(jīng)不算什么新鮮事了。但是一些音樂公司正在用人工智能制作背景音樂，賣給可口可樂等大公司。

就連Google也參與了進(jìn)來。去年6月，Google Brain宣布推出Magenta，一個(gè)能讓計(jì)算機(jī)制作出“出眾而藝術(shù)性”的音樂的產(chǎn)品。

不過這也帶來一些新的問題，音樂能夠做到更加了解我們嗎？我們想讓自己的情緒反過來影響我們嗎？這種響應(yīng)會(huì)不會(huì)把氣氛搞糟？畢竟粉絲們可能會(huì)愛上一個(gè)音樂人，但很難愛上一臺(tái)計(jì)算機(jī)。

很多人都愛上過iPod。這可能是這個(gè)世紀(jì)初音樂與技術(shù)最簡(jiǎn)單直接的結(jié)合形式。當(dāng)技術(shù)演變成了人工智能，這件事情變得有趣，它像人的左腦和右腦的一場(chǎng)博 弈。

音樂這個(gè)感性世界與數(shù)字和代碼編織的理性世界碰撞了一下。它們?nèi)绾卫斫獗舜?，最好的例子可能是一個(gè)指令，就是當(dāng)你讓一個(gè)人工智能助手播一首歌時(shí)說的那句話。

不要小看這個(gè)指令。亞馬遜音樂的團(tuán)隊(duì)在奧斯汀市中心的一個(gè)小酒吧里辦了一場(chǎng)活動(dòng)，當(dāng)談到如何讓亞馬遜的人工智能助手Alexa和亞馬遜音樂結(jié)合時(shí)，主講人感慨，僅僅是讓Alexa播放一首歌的指令就十分復(fù)雜，一首曲子的元素包括歌手、專輯名稱、音樂流派、歌詞內(nèi)容等不同元素，情境也同樣如此，比如遇上用戶說“我心情不好，給我放點(diǎn)音樂”這種情況，此時(shí)，亞馬遜音樂收錄了多少首歌曲是一回事，Alexa能在多大程度上明白用戶的意思，便是另一回事了。

如果有人去年來過西南偏南，大概還會(huì)記得當(dāng)時(shí)的一個(gè)歷史性事件。

那是AlphaGo與韓國(guó)棋手李世石之間的對(duì)決。結(jié)果你已經(jīng)知道了。大多數(shù)人不相信機(jī)器會(huì)勝過人類，他們會(huì)覺得這是個(gè)黑天鵝事件。

Google的高明之處除了技術(shù)本身，還在于用一種直接有力的方式向普通人展示了自己在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)展―大概沒有什么方式比人機(jī)大戰(zhàn)更能引起人們的興趣，更直觀。

當(dāng)AlphaGo連續(xù)贏到第三場(chǎng)時(shí)，來自Automated Insights的Robbie Allen正在準(zhǔn)備他在西南偏南上的一場(chǎng)對(duì)話。Automated Insights是曾做出幫記者寫稿的機(jī)器平臺(tái)WordSmith的公司。

“Google很了不起?！盇llen走下臺(tái)對(duì)《第一財(cái)經(jīng)周刊》評(píng)論。在觀看這場(chǎng)人機(jī)大戰(zhàn)時(shí)，人們產(chǎn)生了一股擔(dān)心會(huì)被人工智能搶走飯碗的恐慌。此后，AlphaGo的連勝加劇了這樣的擔(dān)心。

Allen參加的對(duì)話主題正好是“人工智能發(fā)展后，人類未來的工作怎么辦”。

“理論上人工智能確實(shí)達(dá)到了一個(gè)新階段，它代表人工智能可以模仿人類的重復(fù)性勞動(dòng)，還會(huì)比人做得更好。但我認(rèn)為，它離人工智能的實(shí)際應(yīng)用還有一定距離，當(dāng)人工智能可以幫助某些行業(yè)完全實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，找到商業(yè)化的應(yīng)用場(chǎng)景，我才會(huì)認(rèn)為它真正達(dá)到了實(shí)際應(yīng)用的程度?！盇llen說。

“實(shí)際應(yīng)用”換句話說，是一部分人會(huì)開始失業(yè)。

距離AlphaGo戰(zhàn)勝李世石不到一年，人們就已經(jīng)在拉斯維加斯的國(guó)際電子消費(fèi)展上看到各個(gè)汽車制造商對(duì)無人駕駛汽車的設(shè)想。無人駕駛汽車的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)得到厘定，廠商紛紛推出概念車。

Google剝離了無人駕駛汽車部門成立單獨(dú)的公司W(wǎng)aymo、Uber的無人駕駛汽車在匹茲堡和舊金山上路，雖然后者在上路當(dāng)天就因犯了些錯(cuò)誤被叫停（最近還因?yàn)槭召?gòu)Otto被Google告上法庭）。蝴蝶效應(yīng)是，政府和城市設(shè)計(jì)師已經(jīng)開始思考無人駕駛汽車上路后對(duì)城市生活規(guī)律的影響、如今的城市基礎(chǔ)設(shè)施是否能和無人駕駛汽車配合等問題了。

若低估技術(shù)帶來的影響，也許不久后就要承擔(dān)相應(yīng)的后果。自從人工智能技術(shù)高速發(fā)展，特別是無人駕駛汽車上路以來，硅谷以外的世界與硅谷仿佛形成了兩股力量―硅谷正在想辦法讓一切自動(dòng)化，而美國(guó)最大的就業(yè)群體之一卡車司機(jī)，則憂慮正在某處測(cè)試的無人駕駛卡車會(huì)讓他們失去工作。

機(jī)器與人的矛盾和對(duì)抗從來沒有停止過。遠(yuǎn)至第一次工業(yè)革命，近至互聯(lián)網(wǎng)誕生。隨著人們?cè)絹碓搅?xí)慣于數(shù)字化生活，機(jī)器和人的關(guān)系會(huì)更加糾纏不清。人工智能這件事會(huì)變得更復(fù)雜，還可能，帶來很多倫理問 題。

來自設(shè)計(jì)咨詢公司IDEO的Jason Robinson和麻省理工學(xué)院（MIT）媒體研究室的Philippa Mothersill認(rèn)為，目前我們并沒能解決如何不讓機(jī)器真正危害人類的創(chuàng)造力和情緒，盡管隨著技術(shù)的精進(jìn)，這一點(diǎn)可能會(huì)實(shí)現(xiàn)。

在一場(chǎng)名為“人類、機(jī)器和工業(yè)設(shè)計(jì)的未來”的討論當(dāng)中，他們向擠滿了整個(gè)會(huì)議室的觀眾發(fā)問，“我們?nèi)绾谓虝?huì)計(jì)算機(jī)創(chuàng)造性思考？”

Mothersill曾是寶潔公司的產(chǎn)品設(shè)計(jì)師，專注于讓計(jì)算機(jī)可以通過識(shí)別人類的語(yǔ)言，將物理元素變成實(shí)際產(chǎn)品。為此她設(shè)計(jì)出EmotiveModeler，這種工具能夠?qū)⑿稳菰~和情緒轉(zhuǎn)化為模型。她尋找到了一種能夠讓工業(yè)設(shè)計(jì)―無論是家具還是電子產(chǎn)品―更好傳遞人類情感的方式。

如果沒讀博士，Mothersill現(xiàn)在應(yīng)該依然是個(gè)出色的設(shè)計(jì)師。但她如今的研究課題，卻讓一些設(shè)計(jì)師有點(diǎn)擔(dān)心會(huì)失去工作?！哆B線》的Margaret Rhodes也在意這一點(diǎn)，即人工智能如何能提供更多的工作機(jī)會(huì)，這可能是技術(shù)進(jìn)步為現(xiàn)代社會(huì)帶來的最大的困擾。沒有人希望成為技術(shù)進(jìn)步的犧牲者。

不過在和大量的設(shè)計(jì)師交談過之后，Mothersill和Robinson總結(jié)了“10件設(shè)計(jì)師希望機(jī)器能夠?qū)W會(huì)的事 情”。

比如說，考慮使用產(chǎn)品的情境。好的設(shè)計(jì)師不僅會(huì)設(shè)想要?jiǎng)?chuàng)造的事物，還會(huì)思考它出現(xiàn)的地方。它應(yīng)該擺在哪里？它所在的房間是什么樣？周圍都有些什么東西？如何能讓計(jì)算機(jī)做到這一切？

或者說，如何抓住靈光一現(xiàn)的時(shí)刻。歷史上，達(dá)達(dá)主義運(yùn)動(dòng)中的藝術(shù)家善于隨機(jī)創(chuàng)作，通過將傳統(tǒng)事物疊加創(chuàng)造新作品。我們能夠教會(huì)計(jì)算機(jī)在向不同方向發(fā)散思考的同時(shí)，催生出全新且有價(jià)值的設(shè)計(jì)嗎？

這些有趣的發(fā)現(xiàn)讓他們意識(shí)到，設(shè)計(jì)師對(duì)機(jī)器的期待，其實(shí)充滿人的色彩。Mothersill由此得出的結(jié)論是，人們最終需要掌握如何讓機(jī)器變得有情緒，它們會(huì)產(chǎn)生獨(dú)特的好奇心―而不僅僅是按照寫入的程序工作。

如果你看過最新的007系列電影，影片中所描述的一切已經(jīng)和NASA能做到的非常接近。

畢業(yè)于約翰?霍普金斯大學(xué)的Pavel Machalek此前在NASA工作，如今他創(chuàng)立了Spaceknow，為金融、政府和制造部門提供商業(yè)衛(wèi)星的圖像分析。這些衛(wèi)星就像是“天空之眼”，看著地球上發(fā)生的一切。

“我們正在讓整個(gè)物理世界數(shù)字化，且能夠在這個(gè)基礎(chǔ)上做很多事情?！盡achalek說。按照他的說法，世界正在經(jīng)歷巨大變化，重新使用衛(wèi)星數(shù)據(jù)的成本也在逐步下降。

不僅如此，Spaceknow正在建立一套人工智能系y，用各種各樣的新方式來處理獲得的數(shù)據(jù)。整個(gè)地球的數(shù)據(jù)都會(huì)被實(shí)時(shí)抓取，它會(huì)掃描、理解和講述70億人的日常行為。

這也意味著，它會(huì)重塑商業(yè)關(guān)系，讓零售商更好地預(yù)見氣候變化、作出設(shè)計(jì)決策。它的客戶各種各樣，有人想知道某個(gè)港口有多少船只到岸，或者有多少輛卡車被調(diào)到精煉廠運(yùn)油。

它還有很多其他用途。對(duì)于新聞業(yè)來說，它能讓人們盡快發(fā)現(xiàn)，敘利亞到底在發(fā)生什么。如果有人編造一些事實(shí)，它或許可以提供更客觀的看法。這套被不斷訓(xùn)練的人工智能系統(tǒng)能夠接收各種各樣的查找請(qǐng)求，截至目前它曾經(jīng)收到的請(qǐng)求有，“查找一架失蹤的飛機(jī)”“查找那些非法的攫金者”等，以及對(duì)某些政府公開的不實(shí)數(shù)據(jù)提供另一種解釋。

Machalek表示，有朝一日想讓Spaceknow的人工智能系統(tǒng)覆蓋整個(gè)世界，讓每個(gè)擁有智能手機(jī)的人都可以對(duì)真實(shí)世界的數(shù)據(jù)發(fā)起請(qǐng)求―這大概意味著你可以查看某個(gè)酒吧門外排隊(duì)的人有多少。

零售業(yè)和廣告業(yè)立即感受到了威脅，它們開始追求改變。除了面臨新技術(shù)帶來的新購(gòu)買方式的挑戰(zhàn)，另一件可怕的事情是，如果以后幫消費(fèi)者做購(gòu)買決策的是機(jī)器人，品牌該怎么辦？

但這其實(shí)已經(jīng)發(fā)生了。亞馬遜的推薦算法就是最簡(jiǎn)單的例子。

在機(jī)器人眼里，一切都是數(shù)字。因此研究品牌效應(yīng)的L2 Inc的Pooja Badlani就認(rèn)為，如果這就是未來，品牌忠誠(chéng)度這件事已經(jīng)成為歷史了，所有的品牌都要想辦法和機(jī)器人共存。

但I(xiàn)BM iX的策略與設(shè)計(jì)負(fù)責(zé)人Robert Schwartz認(rèn)為，品牌通過營(yíng)銷來影響消費(fèi)者的態(tài)度和購(gòu)買行為是一門藝術(shù)，它暫時(shí)還不會(huì)消失。

“那種居高臨下教育消費(fèi)者的時(shí)代結(jié)束了，”Schwartz說，“對(duì)品牌來說，推銷自己的時(shí)代過去了，現(xiàn)在是展現(xiàn)自己的時(shí)候。消費(fèi)者始終會(huì)受到一些時(shí)刻、一些瞬間的激發(fā)產(chǎn)生購(gòu)物欲望，品牌要重新梳理自己的核心，決定在什么時(shí)間、什么地點(diǎn)來創(chuàng)造這些時(shí)刻?！?/p>

現(xiàn)在已經(jīng)沒有人討論技術(shù)將如何重新定義傳統(tǒng)行業(yè)，大家都認(rèn)為這已經(jīng)是事實(shí)了。至于這個(gè)改變將如何發(fā)生，“這是個(gè)緩慢的過程，所有技術(shù)公司和受到?jīng)_擊的傳統(tǒng)行業(yè)都是亦敵亦友的關(guān)系?！盨chwartz對(duì)《第一財(cái)經(jīng)周刊》說，畢竟說到底，它們都想爭(zhēng)取消費(fèi)者的數(shù)據(jù)。

所有人都要學(xué)會(huì)用新的方式和消費(fèi)者打交道，也想延長(zhǎng)消費(fèi)者的注意力和停留時(shí)間。

硅谷已經(jīng)有人提出了相應(yīng)的方法論。Ch r is Messina曾是Uber的開發(fā)者體驗(yàn)負(fù)責(zé)人，也是Twitter上的“hashtag”（標(biāo)簽）的發(fā)明人。他在2016年提出“對(duì)話經(jīng)濟(jì)”（conversational commerce）的概念，認(rèn)為在Facebook Messenger增加聊天機(jī)器人的背景下，未來會(huì)有越來越多的“聊天機(jī)器人”（chatbot）出現(xiàn)。這些小機(jī)器人可能分布在客服、銷售等崗位。此時(shí)機(jī)器應(yīng)該增加更多的“Conversational UI”，即聊天界面。

讓聊天機(jī)器人取代人類的前提是賦予機(jī)器同理心。如果你對(duì)態(tài)度冷淡、反應(yīng)遲緩的人類客服不滿意，面對(duì)聊天機(jī)器人得到的同樣是冷冰冰的回答，那么這樣的技術(shù)進(jìn)步可以說毫無意義。

相反，如果機(jī)器可以彌補(bǔ)人類的部分不足，例如冷漠、缺乏技能，那么人類反而可以從與機(jī)器的對(duì)話中獲得更多好處。Messina舉例說，如果聊天機(jī)器人可以給用戶好的體驗(yàn)，那么每次對(duì)話同時(shí)，也是用戶在主動(dòng)提供數(shù)據(jù)。

這僅僅是零售業(yè)運(yùn)用人工智能的開始。人們會(huì)漸漸分辨不清，人工智能究竟是在幫助我們購(gòu)買產(chǎn)品，還是說服我們?nèi)ベ?gòu)買它們？

麻省理工學(xué)院的研究專家Kate Darling在描述人工智能的走向時(shí)，表達(dá)了相似的觀點(diǎn)。

Darling主要研究機(jī)器人倫理的問題?！敖酉聛淼膸资瓴⒉皇钦f機(jī)器會(huì)一點(diǎn)點(diǎn)取代人類，而是自動(dòng)化系統(tǒng)和人工智能系統(tǒng)將與人類協(xié)力合作，因?yàn)榧夹g(shù)不是取代人類的能力這么簡(jiǎn)單。人們高估了機(jī)器能做的事情，而低估了它的缺陷。”

斯蒂芬?霍金在接受BBC的采訪時(shí)曾更直接地說：“人工智能的完全實(shí)現(xiàn)，可能意味著人類的終結(jié)?！?/p>

身處這個(gè)行業(yè)里的人顯然知道人們的恐懼。

人工智能發(fā)展協(xié)會(huì)前主席、微軟人工智能研究院負(fù)責(zé)人Eric Horvitz在西南偏南的一場(chǎng)演講中介紹Google、亞馬遜、蘋果、IBM、微軟、Facebook等公司聯(lián)合成立的Open AI時(shí)，主動(dòng)引用了霍金、伊隆?馬斯克和比爾?蓋茨此前分別公開傳達(dá)的對(duì)人工智能的擔(dān)心。

這位美國(guó)工程院院士、在業(yè)內(nèi)被稱為AI先生的老人朗讀了一段Open AI的協(xié)議內(nèi)容，幾大公司保證在互不競(jìng)爭(zhēng)的前提下合作。正是因?yàn)榧夹g(shù)進(jìn)步這個(gè)趨勢(shì)不可阻擋，大公司結(jié)盟和在一些問題上達(dá)成共識(shí)是保證技術(shù)真正為人類賦能的基礎(chǔ)。

第4篇：數(shù)字經(jīng)濟(jì)及人工智能范文

關(guān)鍵詞:人工智能;人工智能研究;廣義人工智能

中圖分類號(hào):TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1009-3044(2010)13-3507-03

Artificial Intelligence Overview

HU Qin

(Baiyun Middle School in Zongyang Country, Anqing 246728, China)

Abstract:The paper introduces current general research and hot research topic of artificial intelligence. The paper looks forward to the future development direction of artificial intelligence. In addition, the paper analyzes implication of concepts, theoretical foundation, discipline system, scientific approaches, scientific significance and application value of generalized artificial intelligence.

Key words: artificial intelligence; artificial intelligence research; generalized artificial intelligence

人工智能是計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)分支,是一門正在發(fā)展中的綜合性的前沿學(xué)科,它是研究人類智能活動(dòng)的規(guī)律,并用于模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的一門新的技術(shù)科學(xué),是在計(jì)算機(jī)、控制論、信息論、數(shù)學(xué)、心理學(xué)等多種學(xué)科相互綜合、相互滲透的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一門新興邊緣學(xué)科[1]。人工智能目前已在指紋及人臉識(shí)別、專家系統(tǒng)、智能搜索、定理證明、博弈、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)以及航空航天領(lǐng)域取得了廣義的應(yīng)用。

1 人工智能研究概況

當(dāng)20世紀(jì)40年代數(shù)字計(jì)算機(jī)研制成功時(shí),當(dāng)時(shí)的研究者就采用啟發(fā)式思維,運(yùn)用領(lǐng)域知識(shí),編寫了能夠完成復(fù)雜問題求解的計(jì)算機(jī)程序,包括可以下國(guó)際象棋和證明平面幾何定理的計(jì)算機(jī)程序[2]。運(yùn)用計(jì)算機(jī)處理這些復(fù)雜問題的方法具有顯著人類智能的特色,從而導(dǎo)致了人工智能的誕生。1956年,McCarthy決定把Dartmouth會(huì)議用人工智能來命名,開創(chuàng)了具有真正意義的人工智能的研究。

圖靈(Alan Turing)所著的“計(jì)算機(jī)器與智能”[3]討論了人類智能機(jī)械化的可能性,提出了圖靈機(jī)的理論模型,為現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)莫定了理論基礎(chǔ)。同時(shí)該文中還提出了著名的圖靈準(zhǔn)則,在人工智能研究領(lǐng)域,“圖靈檢驗(yàn)”已成為最重要的智能機(jī)標(biāo)準(zhǔn)。同一時(shí)期,Warren McCullocli和Walter Pitts發(fā)表了“神經(jīng)活動(dòng)內(nèi)在概念的邏輯演算”的開創(chuàng)之作[4],該文證明了:一定類型的可嚴(yán)格定義的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),原則上能夠計(jì)算一定類型的邏輯函數(shù)并開創(chuàng)了當(dāng)前人工智能研究的兩大類別:“符號(hào)論”和“聯(lián)結(jié)論”。

從20世紀(jì)60年代至70年代初,人工智能領(lǐng)域有影響的工作是通用問題求解程序,主要包括:Robinson于1965年提出了歸結(jié)原理,成為自動(dòng)定理證明的基礎(chǔ)[5] ;Feigenbaum于1968年研制成功了DENDRAL化學(xué)專家系統(tǒng),是人工智能走向?qū)嵱没臉?biāo)志。Quillian于1968年提出了語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)表示等。20世紀(jì)70年代,人工智能研究以自然語(yǔ)言理解、知識(shí)表示為主。Winograd于1972年研制開發(fā)了自然語(yǔ)言理解系統(tǒng)Shrdlu,同時(shí)期Colmeraue創(chuàng)建了Prolog語(yǔ)言。Shank于1973年提出了概念從屬理論。Minsky于1974年提出了框架知識(shí)表示法。1977年,Feigenbaum提出了知識(shí)工程,專家系統(tǒng)開始得到廣泛應(yīng)用。

20世紀(jì)80年代以來,以推理技術(shù)、知識(shí)獲取機(jī)器視覺的研究為主。開始了不確定性推理和確定性推理方法的研究。日本計(jì)算機(jī)界推出了“第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”,該計(jì)劃最終未能實(shí)現(xiàn)當(dāng)初的目標(biāo)―以非數(shù)字化方式在日常范圍內(nèi)全面的模仿人類行為,但該計(jì)劃也為人工智能的進(jìn)一步發(fā)展積累了很多經(jīng)驗(yàn)。20世紀(jì)90年代,人工智能研究在博弈這一領(lǐng)域有了實(shí)質(zhì)性的進(jìn)展。1997年5月11日,一個(gè)名為“深藍(lán)”的IBM計(jì)算機(jī)以2勝1負(fù)3平的成績(jī)戰(zhàn)勝了國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫,這舉世震驚的一步大大地振奮了整個(gè)人工智能界,而事實(shí)上“深藍(lán)”打敗卡斯帕羅夫仍是從專家系統(tǒng)提供的所有可能的走步中選擇最優(yōu)的,并未有理論上的實(shí)質(zhì)性的突破。

中國(guó)人在人工智能領(lǐng)域的突出貢獻(xiàn)主要有:1960年,華裔美國(guó)數(shù)理邏輯學(xué)家王浩提出了命題邏輯的機(jī)器定理證明的新算法,利用計(jì)算機(jī)證明了集合論中的300 多條定理。1977 年, 我國(guó)數(shù)學(xué)家、人工智能學(xué)家吳文俊提出了初等幾何判定問題的機(jī)器定理證明方法,并進(jìn)一步推廣到初等微分幾何、非歐幾何領(lǐng)域,被稱為“吳氏方法”。 80-90年代,我國(guó)高等院校和研究機(jī)構(gòu)在智能控制與智能機(jī)器人的研究開發(fā)方面,取得了豐碩的成果。

回顧人工智能發(fā)展的歷史進(jìn)程,從科學(xué)方法論的角度分析,其發(fā)展有三條途徑,分別是結(jié)構(gòu)模擬、功能模擬和行為模擬。在學(xué)術(shù)觀點(diǎn)上有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)和智能機(jī)器人三大學(xué)派。

2 人工智能當(dāng)前的熱點(diǎn)研究

人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括:知識(shí)表示、自動(dòng)推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)獲取、知識(shí)處理系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解、計(jì)算機(jī)視覺、智能機(jī)器人、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等方面。目前人工智能研究的3個(gè)熱點(diǎn)是: 智能接口[6]、智能信息處理[7]、主體及多主體系統(tǒng)[8]。

2.1 智能接口技術(shù)

智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地使用計(jì)算機(jī)。這一目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)要求計(jì)算機(jī)能夠看懂文字、聽懂語(yǔ)言,甚至能夠進(jìn)行不同語(yǔ)言之間的翻譯,而這些功能的實(shí)現(xiàn)又依賴于知識(shí)表示方法的研究。因此,智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價(jià)值,目前,智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果,文字識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成、圖像識(shí)別、機(jī)器翻譯以及自然語(yǔ)言理解等技術(shù)已經(jīng)開始實(shí)用化,如:微軟提出的云計(jì)算、百度提出的框計(jì)算都與智能接口技術(shù)有關(guān)。

2.2 智能信息處理

計(jì)算機(jī)的廣泛應(yīng)用是人類進(jìn)入一個(gè)信息爆炸的時(shí)代,國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)信息化發(fā)展所面臨的一個(gè)重要課題是如何把大量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的知識(shí),并將知識(shí)轉(zhuǎn)化為智能,用于決策、管理、檢索、過程控制等。智能信息處理使從海量數(shù)據(jù)中提起有用知識(shí)成為可能,當(dāng)前,圖形模式作為一種有效的智能數(shù)據(jù)處理手段正在引起人們的重視,圖形模式具有多功能性、有效性及開放性等特征,能有效地轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)為知識(shí),并利用這些知識(shí)進(jìn)行推理,以解決分類、聚類、預(yù)測(cè)和因果分析等問題,其有效性已在軟件智能化、醫(yī)療故障診斷、金融風(fēng)險(xiǎn)分析、DNA 功能分析和 Web 采掘等方面得到驗(yàn)證。隨著圖形模式學(xué)習(xí)和基于圖形模式推理等問題的解決,圖形模式必將成為重要和有力的智能化數(shù)據(jù)分析與處理工具。

2.3 主體及多主體系統(tǒng)

主體是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇等心智狀態(tài)的智能性實(shí)體,而且具有一定自主性。主體試圖自治地、獨(dú)立地完成任務(wù),同時(shí)又可以和環(huán)境交互,與其他主體通信,并通過規(guī)劃達(dá)到目標(biāo)。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個(gè)主體之間進(jìn)行協(xié)調(diào)智能行為,最終實(shí)現(xiàn)問題求解。目前對(duì)主體和多主體系統(tǒng)的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結(jié)構(gòu)和組織、主體語(yǔ)言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調(diào)、通信和交互技術(shù)、多主體學(xué)習(xí)以及多主體系統(tǒng)應(yīng)用等方面。

3 人工智能未來的研究方向

當(dāng)前,人工智能學(xué)科已從學(xué)派分歧的、傳統(tǒng)的、狹義的人工智能,走向多學(xué)派兼容、多層次結(jié)合現(xiàn)代的廣義人工智能,并將發(fā)展成為人機(jī)集成的、群體協(xié)同的、未來的智能科學(xué)技術(shù) [9]。廣義人工智能學(xué)科的理論基礎(chǔ)是廣義智能信息系統(tǒng)論,主要包括廣義智能論、智能信息論和智能系統(tǒng)論。

3.1 廣義人工智能的概念涵義和學(xué)科體系

多學(xué)派人工智能是指模擬、延伸與擴(kuò)展人的智能及其它動(dòng)物智能,既研究機(jī)器智能,也開發(fā)智能機(jī)器。多層次人工智能是指不僅研究專家系統(tǒng),而且研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識(shí)別、智能機(jī)器人等。多智體人工智能研究群體的、網(wǎng)絡(luò)的多智體、分布式人工智能。研究如何使分散的個(gè)體人工智能協(xié)調(diào)配合,形成協(xié)同的群體人工智能,模擬、延伸與擴(kuò)展人的群體智能或其它動(dòng)物的群體智能。

廣義人工智能的研究對(duì)象是自然智能、人工智能、集成智能和協(xié)同智能,根據(jù)廣義智能學(xué)的研究對(duì)象,廣義人工智能學(xué)的學(xué)科體系主要包括四個(gè)方面:①自然智能學(xué):自然智能學(xué)研究人的智能及其他生物智能的個(gè)體智能、群體智能的基本概念和特性。②人工智能學(xué):人工智能學(xué)研究機(jī)器智能與智能機(jī)器二方面,思維、感知、行為三層次的廣義人工智能的基本概念和特性,分析設(shè)計(jì)、協(xié)調(diào)協(xié)同、進(jìn)化開拓、評(píng)價(jià)測(cè)度、信息處理、系統(tǒng)構(gòu)成、管理控制的理論和方法。③集成智能學(xué):集成智能學(xué)研究自然智能與人工智能,主要是人的智能與機(jī)器智能如何協(xié)調(diào)配合、取長(zhǎng)補(bǔ)短、合理分工、智能結(jié)合,形成集成智能、構(gòu)成人機(jī)和諧集成智能系統(tǒng)的基本理論和方法。④協(xié)同智能學(xué):協(xié)同智能學(xué)研究智能個(gè)體如何相互協(xié)調(diào)、友好協(xié)商、分工協(xié)作,組成智能群體,組成分布式網(wǎng)絡(luò)群體協(xié)同智能系統(tǒng)的基本理論和方法。

3.2 廣義人工智能的科學(xué)方法

①多學(xué)科協(xié)同:廣義人工智能是跨學(xué)科的綜合性邊緣學(xué)科,必須需要包含信息科學(xué)、生物科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)等多學(xué)科協(xié)同的科學(xué)研究方法。② 多途徑結(jié)合:廣義人工智能是對(duì)廣義自然智能的模擬、延伸和擴(kuò)展,需要采取功能模擬、結(jié)構(gòu)模擬、行為模擬等定性研究與定量分析,綜合集成的多途徑相結(jié)合的科學(xué)方法。③多學(xué)派兼容:廣義人工智能的研究應(yīng)當(dāng)也需要采取符號(hào)主義,聯(lián)結(jié)主義,行為主義等多學(xué)派兼容的科學(xué)方法。

3.3 廣義人工智能的科學(xué)意義

研究發(fā)展廣義智能學(xué)具有重要科學(xué)意義和應(yīng)用價(jià)值,廣義人工智能協(xié)同地、綜合地研究自然智能、人工智能,開發(fā)人機(jī)集成智能、群體協(xié)同智能的基礎(chǔ)理論和方法,如:協(xié)同研究自然智能與人工智能;研究開發(fā)人機(jī)集成智能;研究開發(fā)群體協(xié)同智能;廣義人工智能為研究人工智能和自熱智能提供新思路和新方法,并為發(fā)展智能科學(xué)技術(shù)提供新理論。

4 結(jié)論

本文全面綜述了人工智能的發(fā)展過程、研究熱點(diǎn)和研究趨勢(shì),介紹了廣義人工智能的基礎(chǔ)理論和方法,認(rèn)識(shí)到廣義人工智能將為智能科學(xué)技術(shù)提供寬廣、深厚的理論基礎(chǔ),并將有力促進(jìn)智能科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展與廣泛應(yīng)用。

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[6] 顧明.基于模糊ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線人臉識(shí)別模型的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2007(8):92-94.

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第5篇：數(shù)字經(jīng)濟(jì)及人工智能范文

一、“區(qū)塊鏈+AI”行業(yè)概述：

1、“區(qū)塊鏈+AI”行業(yè)簡(jiǎn)介

人工智能（ArtificialIntelligence）英文縮寫為“AI”，主要研究如何使計(jì)算機(jī)去做更多過去只有人類才能完成的智能工作。AI一詞最早是在1956年Dartmouth學(xué)會(huì)上提出，2015年美國(guó)伊利諾伊小組研究中表明，現(xiàn)階段AI智力已可達(dá)4歲孩童智力水平。隨著人工智能技術(shù)不斷成熟應(yīng)用，圍繞著“AI+”的技術(shù)理念創(chuàng)新也在不斷提出，其中“區(qū)塊鏈+AI”的技術(shù)理念尤為突出。

區(qū)塊鏈?zhǔn)欠植际綌?shù)據(jù)存儲(chǔ)、點(diǎn)對(duì)點(diǎn)傳輸、共識(shí)機(jī)制、加密算法等計(jì)算機(jī)技術(shù)的新型應(yīng)用模式。其本身作為比特幣的底層技術(shù)，擁有去中心化、開放性、自治性、信息難篡改、匿名性等特征，可有效彌補(bǔ)人工智能應(yīng)用中存在的數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)安全等問題。區(qū)塊鏈可以為人工智能提供“鏈”的功能，讓人工智能的“自主”運(yùn)行中需要的數(shù)據(jù)信息都得到可信記錄并具備可溯源的特點(diǎn)，使得AI更可信、更安全。可以說“區(qū)塊鏈+AI”是新型技術(shù)之間的通力合作，若兩者可有機(jī)結(jié)合，將會(huì)創(chuàng)造更大的價(jià)值。

從金融、消費(fèi)、醫(yī)療服務(wù)到政府服務(wù)，區(qū)塊鏈和人工智能的結(jié)合正在逐步滲透各個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域。人工智能和區(qū)塊鏈的協(xié)作將會(huì)解決諸多的問題，在人工智能提供數(shù)據(jù)分析和匹配的同時(shí)，區(qū)塊鏈將提供一個(gè)更加安全和可信任的網(wǎng)絡(luò)。

2、人工智能和區(qū)塊鏈行業(yè)現(xiàn)狀概述

人工智能被譽(yù)為引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù)，是提升國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力、維護(hù)國(guó)家安全的核心技術(shù)之一，也將成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展中新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力。在我國(guó)，人工智能的發(fā)展受到高度重視，2017年7月8日國(guó)務(wù)院了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》的戰(zhàn)略部署，明確我國(guó)新一代人工智能發(fā)展的三大戰(zhàn)略目標(biāo)：至2020年人工智能總體技術(shù)和應(yīng)用與世界先進(jìn)水平同步，成為重要經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)，全面支持建設(shè)小康社會(huì)；至2025年人工智能基礎(chǔ)理論實(shí)現(xiàn)重大突破，成為我國(guó)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的主要?jiǎng)恿?，向智能社?huì)建設(shè)邁進(jìn)；至2030年人工智能理論、技術(shù)和應(yīng)用總體達(dá)到世界領(lǐng)先水平，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心，為經(jīng)濟(jì)強(qiáng)國(guó)奠基。根據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）2017年的《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，2016年中國(guó)人工智能相關(guān)專利年申請(qǐng)數(shù)量達(dá)30115項(xiàng)，產(chǎn)業(yè)規(guī)模突破百億，2017年中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)152.1億元，該行業(yè)每年以40%～50%增長(zhǎng)率進(jìn)行增長(zhǎng)，預(yù)估2019年將突破300億元，截止2017年6月我國(guó)人工智能企業(yè)總數(shù)已達(dá)592家，僅次于美國(guó)。2017年9月，華為公司推出的芯片麒麟970及蘋果公司推出的芯片A11SOC均具備機(jī)器學(xué)習(xí)處理單元，為人工智能硬件打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。人工智能行業(yè)目前已走過技術(shù)蠻荒期，處于通用技術(shù)與行業(yè)結(jié)合形成商業(yè)化場(chǎng)景應(yīng)用階段。根據(jù)目前滬深兩市板塊分類統(tǒng)計(jì)，涉及人工智能概念的上市公司共104家，基本涵蓋了人工智能基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層各相關(guān)領(lǐng)域。

相比于人工智能技術(shù)已經(jīng)經(jīng)歷了60多年的長(zhǎng)足發(fā)展而言，區(qū)塊鏈技術(shù)目前起步不到10年，且剛剛經(jīng)歷了三個(gè)初級(jí)的階段，分別為：

起步期：2009年-2012年，以比特幣為代表的加密數(shù)字貨幣使得區(qū)塊鏈技術(shù)開始走進(jìn)部分極客和新興技術(shù)愛好者的視野當(dāng)中，并開始在世界范圍內(nèi)形成一定程度的關(guān)注和研究。

雛形期：2013年-2017年，以太坊在比特幣的基礎(chǔ)技術(shù)架構(gòu)之上引入了智能合約，使得區(qū)塊鏈的可拓展性得到極大的提升，區(qū)塊鏈技術(shù)開始延展到更多行業(yè)和領(lǐng)域。

發(fā)展期：2018年-，區(qū)塊鏈技術(shù)開始迭展，行業(yè)發(fā)展聚焦于更為安全的技術(shù)架構(gòu)的搭建與更加良好基礎(chǔ)性能的提升，區(qū)塊鏈安全、區(qū)塊鏈與人工智能等方向開始受到行業(yè)重視，一些應(yīng)用逐步在全球各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域開始試點(diǎn)。

目前區(qū)塊鏈技術(shù)發(fā)展總體階段處于類似于互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的初期階段，距離大規(guī)模的應(yīng)用落地仍然需要時(shí)間積累?！皡^(qū)塊鏈+AI”是新興技術(shù)相互賦能的良好應(yīng)用結(jié)合，區(qū)塊鏈技術(shù)在人工智能這一垂直領(lǐng)域的探索，有助于加速新興技術(shù)的落地，并在實(shí)踐過程中不斷完善。目前大部分“區(qū)塊鏈+AI”項(xiàng)目仍處于概念驗(yàn)證階段或早期應(yīng)用階段。

二、“區(qū)塊鏈+AI”具有的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)

在人工智能為區(qū)塊鏈提供更強(qiáng)大拓展場(chǎng)景與數(shù)據(jù)分析能力的同時(shí)，區(qū)塊鏈技術(shù)可為人工智能提供高度可信的原始數(shù)據(jù)以支持其持續(xù)的“深度學(xué)習(xí)”。在未來人工智能高度發(fā)展的同時(shí)，也可通過區(qū)塊鏈的分布式、透明、可溯源的特點(diǎn)，來保障人工智能始終處于人類可控的范圍之內(nèi)。這對(duì)兩者的技術(shù)發(fā)展進(jìn)程都提出了更高的要求，總體而言，區(qū)塊鏈技術(shù)本身處于早期階段，與人工智能相結(jié)合需要持續(xù)迭代以滿足人工智能對(duì)性能和穩(wěn)定性的要求。

1、“區(qū)塊鏈+AI”兩項(xiàng)尖端科技的相互賦能

區(qū)塊鏈與人工智能兩項(xiàng)技術(shù)的結(jié)合，有以下七個(gè)方面的優(yōu)勢(shì)：一是區(qū)塊鏈可以提高人工智能的數(shù)據(jù)安全性；二是區(qū)塊鏈可以加速數(shù)據(jù)的累積，給人工智能提供更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)支持，解決AI的數(shù)據(jù)供應(yīng)問題；三是區(qū)塊鏈可以解決數(shù)據(jù)收集時(shí)的數(shù)據(jù)隱私問題；四是人工智能可以減少區(qū)塊鏈的電力消耗；五是區(qū)塊鏈?zhǔn)沟萌斯ぶ悄芨拥目尚湃危涣菂^(qū)塊鏈幫助人工智能縮短訓(xùn)練時(shí)間；七是區(qū)塊鏈有助于打造一個(gè)更加開放與公平化的人工智能市場(chǎng)。雙方結(jié)合的優(yōu)勢(shì)具體說明如下：

（1）提高數(shù)據(jù)安全性

區(qū)塊鏈可以幫助人工智能避免因數(shù)據(jù)存儲(chǔ)問題導(dǎo)致的故障。區(qū)塊鏈中每個(gè)節(jié)點(diǎn)都按照鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)存儲(chǔ)完整的數(shù)據(jù)，每個(gè)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)都是獨(dú)立的、地位等同的。區(qū)塊鏈的高冗余特性，分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，可避免系統(tǒng)級(jí)別風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。理論上看除非所有節(jié)點(diǎn)全部出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)，否則數(shù)據(jù)就是安全的。

此外，考慮到人工智能診斷的“黑箱”問題，清晰誰(shuí)建立了人工智能，使用什么數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以及誰(shuí)部署了最終的，是我們應(yīng)對(duì)人工智能可能出現(xiàn)的問題的最佳防控手段。目前使用的大多數(shù)人工智能程序都是“深度學(xué)習(xí)”算法的變體。不良的數(shù)據(jù)內(nèi)容將給人工智能帶來相應(yīng)的安全隱患，區(qū)塊鏈則通過記錄哪些核心算法是使用哪組訓(xùn)練數(shù)據(jù)開發(fā)的，避免了這一問題。更寬泛地說，區(qū)塊鏈可以記錄誰(shuí)編寫了原始的人工智能算法以及用什么數(shù)據(jù)來訓(xùn)練算法。

（2）大量且豐富的數(shù)據(jù)支持

一些企業(yè)為了自身發(fā)展會(huì)進(jìn)行海量數(shù)據(jù)收集，同時(shí)因?yàn)槭袌?chǎng)競(jìng)爭(zhēng)而拒絕進(jìn)行數(shù)據(jù)共享。由此造成這些公司接觸到的數(shù)據(jù)有限，缺少完整的數(shù)據(jù)集做支撐，使得人工智能產(chǎn)品質(zhì)量較差。采用區(qū)塊鏈技術(shù)，可以利用數(shù)據(jù)分類帳進(jìn)行部分?jǐn)?shù)據(jù)的購(gòu)買銷售?？煽啃詮?qiáng)、可用性高的數(shù)據(jù)將會(huì)使得企業(yè)生產(chǎn)出高質(zhì)量的計(jì)算機(jī)識(shí)別，語(yǔ)音識(shí)別和其他數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用。

當(dāng)收集了大量同類型數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練AI模型時(shí)，數(shù)據(jù)會(huì)受到偏差或“過度擬合”的影響。數(shù)據(jù)樣本將不具備典型的隨機(jī)性來代表總體的特性。使用此類型數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型比使用更多不同樣本進(jìn)行訓(xùn)練的模型表現(xiàn)能力要差很多。通過引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)，讓不同的人和公司來提供可信的不同數(shù)據(jù)，可以獲得更多樣化的數(shù)據(jù)樣本，幫助AI完成“自主性”決策。

（3）隱私保護(hù)

人工智能的高速發(fā)展需建立在大量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，不可避免地涉及到個(gè)人隱私數(shù)據(jù)合理使用的問題，例如從公共數(shù)據(jù)庫(kù)中推導(dǎo)出私人隱私信息，通過這些信息又推導(dǎo)到其他相關(guān)人員的信息，這已經(jīng)超出大部分人同意披露的信息范圍。區(qū)塊鏈采用非對(duì)稱加密和授權(quán)技術(shù)，交易信息公開透明，但對(duì)于賬戶身份信息是高度加密的，只有經(jīng)過數(shù)據(jù)擁有者授權(quán)才可訪問該數(shù)據(jù)，即使遭到入侵，也僅是一小部分信息內(nèi)容，無法獲取用戶完整的個(gè)人身份信息，此技術(shù)在AI大數(shù)據(jù)運(yùn)行環(huán)境下，個(gè)人的隱私免于被侵犯，不法企業(yè)難以利用用戶數(shù)據(jù)來牟取不正當(dāng)利益。同時(shí)，區(qū)塊鏈與加密算法相結(jié)合可以在數(shù)據(jù)分享過程中分離數(shù)據(jù)所有權(quán)和使用權(quán)，讓數(shù)據(jù)使用方可以利用密文進(jìn)行模型訓(xùn)練和使用，徹底杜絕原始數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)，從而打通企業(yè)和政府中的數(shù)據(jù)孤島。

（4）能源消耗減少

采用POW共識(shí)機(jī)制的區(qū)塊鏈項(xiàng)目需要消耗大量的電力資源，人工智能可以通過學(xué)習(xí)算法，提升數(shù)據(jù)中心的負(fù)載，操控計(jì)算機(jī)服務(wù)器和相關(guān)的散熱系統(tǒng)，優(yōu)化冷卻，有效地進(jìn)行設(shè)備管理，從而減少電力的消耗。對(duì)于AI可以優(yōu)化能源消耗已被谷歌和百度等公司證實(shí)，2017年6月百度的智能樓宇項(xiàng)目一個(gè)月內(nèi)為百度省下了25萬(wàn)度用電量，谷歌旗下AI實(shí)驗(yàn)室DeepMind利用人工智能技術(shù)幫助谷歌削減了15%的用電量。

（5）可信任度的提升

一個(gè)人工智能管理的區(qū)塊鏈可以為獨(dú)立于人工智能運(yùn)行的底層平臺(tái)的人工智能提供一個(gè)分散的標(biāo)識(shí)。每一個(gè)主要的人工智能都可以注冊(cè)成為被普遍認(rèn)同的節(jié)點(diǎn)，這將為AI識(shí)別提供一個(gè)解決方案，類似于今天的網(wǎng)站證書，以驗(yàn)證網(wǎng)站所有權(quán)。

一個(gè)人工智能管理的區(qū)塊鏈還可以允許每個(gè)人工智能將其活動(dòng)的常規(guī)哈希函數(shù)寫入?yún)^(qū)塊鏈分類，以便具有加密密鑰的可以對(duì)其進(jìn)行不可篡改的檢查。區(qū)塊鏈搭載的人工智能分布式賬本記錄了人工智能做了什么，確保人工智能的錯(cuò)誤行為被及時(shí)的發(fā)現(xiàn)、分析和糾正。而區(qū)塊鏈的不可篡改性使得人工智能幾乎不可能“掩蓋它的蹤跡”和刪除犯罪活動(dòng)數(shù)據(jù)。

最后，區(qū)塊鏈的共識(shí)機(jī)制可以確保人工智能處于控制之下。通過人工智能執(zhí)行任務(wù)的公共記錄(必須由多個(gè)區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)進(jìn)行驗(yàn)證)，我們可以確保人工智能的運(yùn)行不會(huì)超出界限。

（6）更短的AI訓(xùn)練時(shí)間

在使用區(qū)塊鏈技術(shù)保障訓(xùn)練數(shù)據(jù)的真實(shí)可靠性的前提之下，可以通過區(qū)塊鏈的分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的方式將一臺(tái)人工智能的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練時(shí)間大幅度的減少。例如一個(gè)人工智能的訓(xùn)練可以采用模型并行或者數(shù)據(jù)并行的方式，將單個(gè)的模型或者數(shù)據(jù)分布在不同的機(jī)器之上，從而減少訓(xùn)練時(shí)間。人工智能也可以在同步數(shù)據(jù)并行中刪除同步約束限制，而采用異步并行模式——人工智能在每一步的信息處理中不必等待數(shù)據(jù)的相互確認(rèn)，可以直接進(jìn)行下一步的操作，從而進(jìn)一步減少人工智能的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練時(shí)間。

（7）開放公平性

區(qū)塊鏈提供的核心價(jià)值是“去信任中介化”。如果想要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)自組織和自我調(diào)節(jié)的人工智能網(wǎng)絡(luò)——那么分布式記賬技術(shù)是最好的途徑。谷歌、騰訊、IBM、Facebook和其他大型科技公司已經(jīng)徹底改變了分布式計(jì)算——將計(jì)算任務(wù)分散在多臺(tái)虛擬機(jī)之間，以實(shí)現(xiàn)高效的可伸縮任務(wù)處理。但是他們的布式處理工具仍然是非常集中的，并且專注于由中心化的控制器統(tǒng)一調(diào)度特定任務(wù)，以實(shí)現(xiàn)非常特定的目標(biāo)。

而基于區(qū)塊鏈技術(shù)的智能合約將使“去信任中介”的網(wǎng)絡(luò)得以實(shí)現(xiàn)，在這種可信網(wǎng)絡(luò)中，兩個(gè)人工智能系統(tǒng)可以安全可靠地進(jìn)行交互，而無需任何中心化的中介。區(qū)塊鏈還可為人工智能提供聲譽(yù)系統(tǒng)，這樣每個(gè)人工智能都可以在選擇與其他人工智能進(jìn)行交易之前檢查其聲譽(yù)。另外，區(qū)塊鏈的無中介、高透明度將鼓勵(lì)這些人工智能開發(fā)人員共享他們的數(shù)據(jù)和他們的產(chǎn)品，而不必?fù)?dān)心出現(xiàn)某些偏袒競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手或竊取其知識(shí)產(chǎn)權(quán)的情況，并確保所有相關(guān)方為他們的工作獲得適當(dāng)?shù)膱?bào)酬。

2、“區(qū)塊鏈+AI”面臨的挑戰(zhàn)

“區(qū)塊鏈+AI”的面臨的問題主要包括兩方面：一方面是AI和區(qū)塊鏈自身的缺點(diǎn)，在結(jié)合后仍無法有效解決；另一方面是AI和區(qū)塊鏈結(jié)合過程中可能造成原有優(yōu)勢(shì)被破壞。例如：

（1）政策性風(fēng)險(xiǎn)

區(qū)塊鏈目前部分的衍生應(yīng)用在世界各地存在著一定的政策風(fēng)險(xiǎn)——例如未來是否采用區(qū)塊鏈技術(shù)伴生的通證來激勵(lì)人工智能開發(fā)或節(jié)點(diǎn)管理，但無論是在經(jīng)濟(jì)上還是在政策上如何定義通證仍有很大的不確定性。

（2）技術(shù)融合的不確定性

作為兩個(gè)前沿的新興技術(shù)，且都處于尚未完全成熟的階段。無論是從當(dāng)前區(qū)塊鏈的技術(shù)指標(biāo)，還是從人工智能的實(shí)際落地性來講，距離兩者真正的結(jié)合并實(shí)現(xiàn)落地，需要面對(duì)的不確定性因素仍然存在。目前區(qū)塊鏈的主要問題為擴(kuò)容、隱私、和計(jì)算能力，主流的公有鏈難以支撐人工智能的鏈上實(shí)現(xiàn)。

（3）大規(guī)模的社會(huì)應(yīng)用面臨挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)共享威脅大型企業(yè)利益。通過弱化數(shù)據(jù)的中心化，降低了大型企業(yè)相對(duì)小公司的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。如果任何人都可以訪問這些數(shù)據(jù)集和計(jì)算，那么任何人都有機(jī)會(huì)與世界上最大的公司競(jìng)爭(zhēng)。從技術(shù)領(lǐng)域中去除這些障礙將會(huì)改善社會(huì)，但共享市場(chǎng)的嘗試可能會(huì)讓大公司感到不安。如果任何人都有能力在世界上制造出最好的人工智能，那么市場(chǎng)將與許多正在爭(zhēng)奪一部分市場(chǎng)的初創(chuàng)企業(yè)和小企業(yè)共同分享。之前使用用戶數(shù)據(jù)來制定廣告或業(yè)務(wù)策略的公司和政府組織將再次被迫以較不直接的方式獲取其數(shù)據(jù)。因此，大公司可能會(huì)反對(duì)數(shù)據(jù)去中心化，并可能游說維持AI模型開發(fā)方面集中式數(shù)據(jù)集的現(xiàn)狀。

（4）不可控性

當(dāng)使用了“一旦運(yùn)行不可停止”的智能合約時(shí)，如果合約代碼存在漏洞被黑客利用，黑客將通過智能合約漏洞牟利，因在區(qū)塊鏈上運(yùn)行的事務(wù)和交易不可撤銷，可能會(huì)給企業(yè)和個(gè)人造成不可挽回的損失。

三、AI與區(qū)塊鏈結(jié)合的應(yīng)用場(chǎng)景

結(jié)合兩者技術(shù)優(yōu)勢(shì)，通過AI讓區(qū)塊鏈更智能，區(qū)塊鏈讓AI更“自主”，更可信。目前對(duì)于AI和區(qū)塊鏈的結(jié)合應(yīng)用，市場(chǎng)上已經(jīng)涌現(xiàn)出很多相關(guān)項(xiàng)目和理論創(chuàng)新，描述了不同場(chǎng)景下結(jié)合，比如：

（1）區(qū)塊鏈+AI在醫(yī)療方面進(jìn)行結(jié)合

相關(guān)的結(jié)合領(lǐng)域有醫(yī)療數(shù)據(jù)加密和醫(yī)療計(jì)算分析。關(guān)于醫(yī)療數(shù)據(jù)方面，據(jù)統(tǒng)計(jì)，大部分的醫(yī)生會(huì)直接將病人的病情、個(gè)人信息等信息發(fā)給同事，這涉及侵犯病人隱私的問題。應(yīng)用區(qū)塊鏈的非對(duì)稱加密和授權(quán)等技術(shù)，對(duì)關(guān)鍵信息進(jìn)行加密，只有經(jīng)過數(shù)據(jù)擁有者授權(quán)才可訪問該數(shù)據(jù)，將大大的提高醫(yī)療數(shù)據(jù)的隱私性。關(guān)于醫(yī)療計(jì)算分析方面，AI在醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供數(shù)據(jù)錯(cuò)誤率小于2%，利用區(qū)塊鏈的技術(shù)，可以對(duì)于醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行信息交換，相比傳統(tǒng)AI，數(shù)據(jù)可更好地進(jìn)行共享。谷歌旗下DeepMindHealth正在開發(fā)區(qū)塊鏈醫(yī)療數(shù)據(jù)審計(jì)系統(tǒng)，利用“區(qū)塊鏈+AI”技術(shù)讓醫(yī)院、NHS、病人自身都能實(shí)時(shí)跟蹤其個(gè)人健康數(shù)據(jù)。

（2）區(qū)塊鏈+AI在數(shù)據(jù)市場(chǎng)進(jìn)行結(jié)合

利用區(qū)塊鏈集合群體的力量，進(jìn)行數(shù)據(jù)上的共享、AI模型的訓(xùn)練等。AI的發(fā)展離不開龐大的數(shù)據(jù)集，區(qū)塊鏈可以利用數(shù)據(jù)分類帳進(jìn)行高質(zhì)量數(shù)據(jù)的購(gòu)買銷售，當(dāng)收集了大量的、多樣化的數(shù)據(jù)樣本后，可用于訓(xùn)練AI模型，這些數(shù)據(jù)及AI模型將會(huì)解決信任的數(shù)據(jù)孤島問題，使得人工智能機(jī)器人可以進(jìn)行共享學(xué)習(xí)，自我成長(zhǎng)，產(chǎn)出高質(zhì)量的計(jì)算機(jī)識(shí)別，語(yǔ)音識(shí)別和其他數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用。目前SingularityNet、DeepBrainChain、Bottos、OceanProtocol、Indorse、ARPAChain等項(xiàng)目涉及該領(lǐng)域。

（3）區(qū)塊鏈+AI在金融領(lǐng)域進(jìn)行結(jié)合

相關(guān)的結(jié)合領(lǐng)域有市場(chǎng)情緒分析、去中介交易商經(jīng)紀(jì)人（IDB）和檢測(cè)金融欺詐行為等。關(guān)于市場(chǎng)情緒分析及去IDB方面，利用AI進(jìn)行深度學(xué)習(xí)和時(shí)序分析，再結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)保護(hù)下的個(gè)人數(shù)據(jù)相整合，為個(gè)人提供更精準(zhǔn)的交易服務(wù)。具體來說，就是從用戶面板上進(jìn)行大數(shù)據(jù)采集及處理，通過人工智能分析用戶情緒數(shù)據(jù)，對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)進(jìn)行預(yù)算，最后自動(dòng)化下單。利用機(jī)器人取代人工，提升效率，降低了IDB傭金。在檢測(cè)金融欺詐行為方面，使用交易機(jī)器人，高頻加密交易，弱中心化減少人為操控的可能性，降低金融欺詐風(fēng)險(xiǎn)，此外，AI監(jiān)控加密市場(chǎng)，讓惡意攻擊變得更難。目前有Autonio、Aigang、Numeraire、Endor等項(xiàng)目涉及該領(lǐng)域。

（4）區(qū)塊鏈+AI在云計(jì)算方面進(jìn)行結(jié)合

當(dāng)前AI云計(jì)算方面面臨計(jì)算資源昂貴、訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)多、開發(fā)去中心應(yīng)用困難等問題，結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)后能較好地解決以上問題。把區(qū)塊鏈中挖礦及電力消耗過程中過剩的資源轉(zhuǎn)換為AI云算力，資源上進(jìn)行整合，降低計(jì)算成本。目前有NebulaAI項(xiàng)目涉及該領(lǐng)域。

（5）區(qū)塊鏈+AI在物聯(lián)網(wǎng)方面進(jìn)行延展

首先，區(qū)塊鏈技術(shù)可以幫助解決“如何證明自己是自己”的問題，用戶可通過區(qū)塊鏈+AI技術(shù)完成生物身份識(shí)別和身份認(rèn)證，將個(gè)人身份與物聯(lián)網(wǎng)聯(lián)系在一起。其次，解決了更新的問題，所有物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在區(qū)塊鏈+AI的加持下，數(shù)據(jù)共享，設(shè)備可智能化更新。具體的垂直應(yīng)用包括：應(yīng)用在工業(yè)制造上，制造生產(chǎn)的設(shè)備在區(qū)塊鏈中傳遞信息，更智能化地成長(zhǎng)，提高效率、增加產(chǎn)能；應(yīng)用在交通上，更好地鋪開無人駕駛應(yīng)用，解放人們的時(shí)間，智能化管理交通，有利于減少交通堵塞、交通事故的發(fā)生；應(yīng)用在監(jiān)控等公共基礎(chǔ)設(shè)備上，身份認(rèn)證能快速的識(shí)別出罪犯，有利于維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定。目前有智行者、美圖等項(xiàng)目涉及該領(lǐng)域。

四、“區(qū)塊鏈+AI”行業(yè)展望

第6篇：數(shù)字經(jīng)濟(jì)及人工智能范文

【關(guān)鍵詞】機(jī)械設(shè)計(jì)；自動(dòng)化；重要性

隨著社會(huì)對(duì)產(chǎn)品多樣化、低制造成本及短制造周期等需求日趨迫切，F(xiàn)MS發(fā)展頗為迅速，并且由于微電子技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、通信技術(shù)、機(jī)械與控制設(shè)備的發(fā)展。

1.自動(dòng)化機(jī)械制造規(guī)模

按規(guī)模大小FMS可分為如下4類：

1.1自動(dòng)化制造單元

FMC的問世并在生產(chǎn)中使用約比FMS晚6～8年，它是由1～2臺(tái)加工中心、工業(yè)機(jī)器人、數(shù)控機(jī)床及物料運(yùn)送存貯設(shè)備構(gòu)成，具有設(shè)置應(yīng)加工多品種產(chǎn)品的靈活性。FMC可視為一個(gè)規(guī)模最小的FMS，是FMS向廉價(jià)化及小型化方向發(fā)展和一種產(chǎn)物，其特點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)單機(jī)自動(dòng)化，迄今已進(jìn)入普及應(yīng)用階段。

1.2自動(dòng)化制造系統(tǒng)

通常包括4臺(tái)或更多臺(tái)全自動(dòng)數(shù)控機(jī)床及人工中心與車削中心等，由集中的控制系統(tǒng)及物料搬運(yùn)系統(tǒng)連接起來，可在不停機(jī)的情況下實(shí)現(xiàn)多品種、中小批量的加工及管理。

1.3自動(dòng)化制造線

它是處于單一或少品種大批量非自動(dòng)化自動(dòng)線與中小批量多品種f：MS之間的生產(chǎn)線。其加工設(shè)備可以是通用的加工中心、CNC機(jī)床，亦可采用專用機(jī)床或NC專用機(jī)床，對(duì)物料搬運(yùn)系統(tǒng)自動(dòng)化的要求低于FMS，但生產(chǎn)率更高。

1.4自動(dòng)化制造工廠

FMt是將多條FMS連接起來，配以自動(dòng)化立體倉(cāng)庫(kù)，用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行聯(lián)系，采用從訂貨、設(shè)計(jì)、加工、裝配、檢驗(yàn)、運(yùn)送至發(fā)貨的完整FMS。它包括了CAD/CAM，并使計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)（C1MS）投入實(shí)際，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)系統(tǒng)自動(dòng)化及自動(dòng)化，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)全廠范圍的生產(chǎn)管理、產(chǎn)品加工及物料貯運(yùn)進(jìn)程的全盤化。FMF是自動(dòng)化生產(chǎn)的最高水平，反映出世界上最先進(jìn)的自動(dòng)化應(yīng)用技術(shù)。它是將制造、產(chǎn)品開發(fā)及經(jīng)營(yíng)管理的自動(dòng)化連成一個(gè)整體，以信息流控制物質(zhì)流的智能制造系統(tǒng)IMS為代表，其特點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)工廠自動(dòng)化化及自動(dòng)化。

2.自動(dòng)化關(guān)鍵技術(shù)

2.1計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)

未來CAD技術(shù)發(fā)展將會(huì)引入專家系統(tǒng)，使之具有智能化，可處理各種復(fù)雜的問題。當(dāng)前設(shè)計(jì)技術(shù)最新的一個(gè)突破是光敏立體成形技術(shù)，該項(xiàng)新技術(shù)是直接利用CAD數(shù)據(jù)，通過計(jì)算機(jī)控制的激光掃描系統(tǒng)，將三維數(shù)字模型分成若干層二維片狀圖形，并按二維片狀圖形對(duì)池內(nèi)的光敏樹脂液面進(jìn)行光學(xué)掃描，被掃描到的液面則變成固化塑料，如此循環(huán)操作，逐層掃描成形，并自動(dòng)地將分層成形的各片狀固化塑料粘合在一起，僅需確定數(shù)據(jù)，數(shù)小時(shí)內(nèi)便可制出精確的原型。它有助于加快開發(fā)新產(chǎn)品和研制新結(jié)構(gòu)的速度。

2.2模糊控制技術(shù)

模糊數(shù)學(xué)的實(shí)際應(yīng)用是模糊控制器。最近開發(fā)出的高性能模糊控制器具有自學(xué)習(xí)功能，可在控制過程中不斷獲取新的信息并自動(dòng)地對(duì)控制量作調(diào)整，使系統(tǒng)性能大為改善，其中尤其以基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)方法更起人們極大的關(guān)注。

2.3人工智能、專家系統(tǒng)及智能傳感器技術(shù)

迄今，F(xiàn)MS中所采用的人工智能大多指基于規(guī)則的專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)利用專家知識(shí)和推理規(guī)則進(jìn)行推理，求解各類問題（如解釋、預(yù)測(cè)、診斷、查找故障、設(shè)計(jì)、計(jì)劃、監(jiān)視、修復(fù)、命令及控制等）。由于專家系統(tǒng)能簡(jiǎn)便地將各種事實(shí)及經(jīng)驗(yàn)證過的理論與通過經(jīng)驗(yàn)獲得的知識(shí)相結(jié)合，因而專家系統(tǒng)為FMS的諸方面工作增強(qiáng)了自動(dòng)化。展望未來，以知識(shí)密集為特征，以知識(shí)處理為手段的人工智能（包括專家系統(tǒng)）技術(shù)必將在FMS（尤其智能型）中起到關(guān)鍵性的作用。人工智能在未來FMS中將發(fā)揮日趨重要的作用。目前用于FMS中的各種技術(shù)，預(yù)計(jì)最有發(fā)展前途的仍是人工智能。預(yù)計(jì)到21世紀(jì)初，人工智能在FMS中的應(yīng)用規(guī)模將要比目前大4倍。智能制造技術(shù)fIMT旨在將人工智能融入制造過程的各個(gè)環(huán)節(jié)，借助模擬專家的智能活動(dòng)，取代或延伸制造環(huán)境中人的部分腦力勞動(dòng)。在制造過程，系統(tǒng)能自動(dòng)監(jiān)測(cè)其運(yùn)行狀態(tài)，在受到外界或內(nèi)部激勵(lì)時(shí)能自動(dòng)調(diào)節(jié)其參數(shù)，以達(dá)到最佳工作狀態(tài)，具備自組織能力。

2.4人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)fANN是模擬智能生物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)信息進(jìn)行并行處理的一種方法。故人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也就是一種人工智能工具。在自動(dòng)控制領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不久將并列于專家系統(tǒng)和模糊控制系統(tǒng)，成為現(xiàn)代自支化系統(tǒng)中的一個(gè)組成部分。

3.啟動(dòng)控制技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

3.1 FMC將成為發(fā)展和應(yīng)用的熱門技術(shù)

這是因?yàn)镕MC的投資比FMS少得多而經(jīng)濟(jì)效益相接近，更適用于財(cái)力有限的中小型企業(yè)。目前國(guó)外眾多廠家將FMC列為發(fā)展之重。

3.2朝多功能方向發(fā)展

第7篇：數(shù)字經(jīng)濟(jì)及人工智能范文

一、自動(dòng)化機(jī)械制造規(guī)模

按規(guī)模大小FMS可分為如下4類

(一)自動(dòng)化制造單元

FMC:的問世并在生產(chǎn)中使用約比FMS晚6~8年,它是由1~2臺(tái)加工中心、工業(yè)機(jī)器人、數(shù)控機(jī)床及物料運(yùn)送存貯設(shè)備構(gòu)成,具有設(shè)置應(yīng)加工多品種產(chǎn)品的靈活性。FMC可視為一個(gè)規(guī)模最小的FMS,是FMS向廉價(jià)化及小型化方向發(fā)展和一種產(chǎn)物,其特點(diǎn)是實(shí){目單機(jī)自動(dòng)化化及自動(dòng)化,迄今已進(jìn)入普及應(yīng)用階段。

(二)自動(dòng)化制造系統(tǒng)

通常包括4臺(tái)或更多臺(tái)全自動(dòng)數(shù)控機(jī)床及人工中心與車削中心等),由集中的控制系統(tǒng)及物料搬運(yùn)系統(tǒng)連接起來,可在不停機(jī)的情況下實(shí)現(xiàn)多品種、中小批量的加工及管理。

(三)自動(dòng)化制造線

它是處于單一或少品種大批量非自動(dòng)化自動(dòng)線與中小批量多品種f:MS之間的生產(chǎn)線。其加工設(shè)備可以是通用的加工中心、CNC機(jī)床,亦可采用專用機(jī)床或NC專用機(jī)床,對(duì)物料搬運(yùn)系統(tǒng)自動(dòng)化的要求低于FMS,但生產(chǎn)率更高。

(四)自動(dòng)化制造工廠

FMt是將多條FMS連接起來,配以自動(dòng)化立體倉(cāng)庫(kù),用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行聯(lián)系,采用從訂貨、設(shè)計(jì)、加工、裝配、檢驗(yàn)、運(yùn)送至發(fā)貨的完整FMS。它包括了CAD/CAM,并使計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)(C1MS)投入實(shí)際,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)系統(tǒng)自動(dòng)化化及自動(dòng)化,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)全廠范圍的生產(chǎn)管理、產(chǎn)品加工及物料貯運(yùn)進(jìn)程的全盤化。FMF是自動(dòng)化生產(chǎn)的最高水平,反映出世界上最先進(jìn)的自動(dòng)化應(yīng)用技術(shù)。它是將制造、產(chǎn)品開發(fā)及經(jīng)營(yíng)管理的自動(dòng)化連成一個(gè)整體,以信息流控制物質(zhì)流的智能制造系統(tǒng)IMS)為代表,其特點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)工廠自動(dòng)化化及自動(dòng)化。

二、自動(dòng)化關(guān)鍵技術(shù)

(一)計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)

未來CAD技術(shù)發(fā)展將會(huì)引入專家系統(tǒng),使之具有智能化,可處理各種復(fù)雜的問題。當(dāng)前設(shè)計(jì)技術(shù)最新的一個(gè)突破是光敏立體成形技術(shù),該項(xiàng)新技術(shù)是直接利用CAD數(shù)據(jù),通過計(jì)算機(jī)控制的激光掃描系統(tǒng),將三維數(shù)字模型分成若干層二維片狀圖形,并按二維片狀圖形對(duì)池內(nèi)的光敏樹脂液面進(jìn)行光學(xué)掃描,被掃描到的液面則變成固化塑料,如此循環(huán)操作,逐層掃描成形,并自動(dòng)地將分層成形的各片狀固化塑料粘合在一起,僅需確定數(shù)據(jù),數(shù)小時(shí)內(nèi)便可制出精確的原型。它有助于加快開發(fā)新產(chǎn)品和研制新結(jié)構(gòu)的速度。

(二)模糊控制技術(shù)

模糊數(shù)學(xué)的實(shí)際應(yīng)用是模糊控制器。最近開發(fā)出的高性能模糊控制器具有自學(xué)習(xí)功能,可在控制過程中不斷獲取新的信息并自動(dòng)地對(duì)控制量作調(diào)整,使系統(tǒng)性能大為改善,其中尤其以基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)方法更起人們極大的關(guān)注。

(三)工智能、專家系統(tǒng)及智能傳感器技術(shù)

迄今,FMS中所采用的人工智能大多指基于規(guī)則的專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)利用專家知識(shí)和推理規(guī)則進(jìn)行推理,求解各類問題(如解釋、預(yù)測(cè)、診斷、查找故障、設(shè)計(jì)、計(jì)劃、監(jiān)視、修復(fù)、命令及控制等)。由于專家系統(tǒng)能簡(jiǎn)便地將各種事實(shí)及經(jīng)驗(yàn)證過的理論與通過經(jīng)驗(yàn)獲得的知識(shí)相結(jié)合,因而專家系統(tǒng)為FMS的諸方面工作增強(qiáng)了自動(dòng)化。展望未來,以知識(shí)密集為特征,以知識(shí)處理為手段的人工智能(包括專家系統(tǒng))技術(shù)必將在FMS(尤其智能型)中關(guān)鍵性的作用。人工智能在未來FMS中將發(fā)揮日趨重要的作用。目前用于FMS中的各種技術(shù),預(yù)計(jì)最有發(fā)展前途的仍是人工智能。預(yù)計(jì)到21世紀(jì)初,人工智能在FMS中的應(yīng)用規(guī)模將要比目前大4倍。智能制造技術(shù)fIMT旨在將人工智能融入制造過程的各個(gè)環(huán)節(jié),借助模擬專家的智能活動(dòng),取代或延伸制造環(huán)境中人的部分腦力勞動(dòng)。在制造過程,系統(tǒng)能自動(dòng)監(jiān)測(cè)其運(yùn)行狀態(tài),在受到外界或內(nèi)部激勵(lì)時(shí)能自動(dòng)調(diào)節(jié)其參數(shù),以達(dá)到最佳工作狀態(tài),具備自組織能力。

(四)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)fANN)是模擬智能生物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)信息進(jìn)行并行處理的一種方法。故人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也就是一種人工智能工具。在自動(dòng)控制領(lǐng)域,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不久將并列于專家系統(tǒng)和模糊控制系統(tǒng),成為現(xiàn)代自支化系統(tǒng)中的一個(gè)組成部分。轉(zhuǎn)貼于 免費(fèi)論文下載中心

三、啟動(dòng)控制技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

(一)FMC將成為發(fā)展和應(yīng)用的熱門技術(shù)

這是因?yàn)镕MC的投資比FMS少得多而經(jīng)濟(jì)效益相接近,更適用于財(cái)力有限的中小型企業(yè)。目前國(guó)外眾多廠家將FMC列為發(fā)展之重。

(二)朝多功能方向發(fā)展

由單純加工型FMS進(jìn)一步開發(fā)以焊接、裝配、檢驗(yàn)及鈑材加工乃至鑄、鍛等制造工序兼具的多種功能FMS。FMS是實(shí)現(xiàn)未來工廠的新穎概念模式和新的發(fā)展趨勢(shì),是決定制造企業(yè)未來發(fā)展前途的具有戰(zhàn)略意義的舉措。日本從1991年開始實(shí)施的“智能制造系統(tǒng)”frms)國(guó)際性開發(fā)項(xiàng)目,屬于第二代FMS:完善的第二代FMS正在不斷實(shí)現(xiàn)。智能化機(jī)械與人之間相互融合、自動(dòng)化地全面協(xié)調(diào)從接受訂單貨至生產(chǎn)、銷售這一企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的全部活動(dòng)。

第8篇：數(shù)字經(jīng)濟(jì)及人工智能范文

【關(guān)鍵詞】測(cè)繪技術(shù) ；土地整理 ；應(yīng)用

土地開發(fā)整理是一項(xiàng)綜合性的工作，測(cè)繪數(shù)據(jù)是決策正確的最基本保證。提高測(cè)繪水平，更有利于土地整理。

1、測(cè)繪技術(shù)在土地開發(fā)整理中的應(yīng)用

由于測(cè)繪工作貫穿于土地開發(fā)整理的全過程，不同于平常所指的地形測(cè)量，因此測(cè)繪工作比地形測(cè)量工作更細(xì)致，更具體，同時(shí)更講究方法，它直接關(guān)系到工程項(xiàng)目概（預(yù)）算的準(zhǔn)確性，在科學(xué)決策、節(jié)約投資、規(guī)范工程行為等方面有著不可低估的作用。 土地開發(fā)整理是一項(xiàng)大工程，前期決策、設(shè)計(jì)，中期對(duì)施工的控制，后期竣工驗(yàn)收備案等各個(gè)階段都離不開測(cè)繪技術(shù)的支持。不同的階段對(duì)測(cè)繪數(shù)據(jù)的要求各不相同，但是都非常重要。測(cè)繪技術(shù)在運(yùn)用到土地開發(fā)整理中各個(gè)階段都具有一致性（表現(xiàn)為下面闡述的幾個(gè)特點(diǎn)）。

2、測(cè)繪在土地開發(fā)整理中的特點(diǎn)

土地開發(fā)整理中，對(duì)測(cè)量提出最高要求的是在工程項(xiàng)目的前期決策階段，而這一階段對(duì)數(shù)據(jù)精度要求最高、對(duì)數(shù)據(jù)所反映的內(nèi)容要求最全面的主要是工程設(shè)計(jì)部門。牽涉到設(shè)計(jì)方案的制定、設(shè)計(jì)概預(yù)算的準(zhǔn)確編制、為各方提供合理準(zhǔn)確的投資計(jì)算、對(duì)項(xiàng)目方案的經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行分析比較。下面以該階段為重點(diǎn)分析測(cè)量的特點(diǎn)：

2.1關(guān)鍵點(diǎn)的測(cè)量不可少。

通常地形測(cè)量中，一般是先整體、后局部式的測(cè)量，為了追求效率，一般是畫成網(wǎng)格式測(cè)量，根據(jù)不同的比例要求布置高程測(cè)點(diǎn)，由整體到局部展開，測(cè)量預(yù)先畫定的點(diǎn)，其他的點(diǎn)基本采用內(nèi)插的方式。在成圖后，依據(jù)測(cè)點(diǎn)，勾繪出等高線，在這中間，就已經(jīng)存在了一個(gè)假設(shè)，就是點(diǎn)與點(diǎn)之間的變化必須是平緩的，不能有較大的起伏，但實(shí)際中這種情況很少，為了追求精度，往往可取的措施是畫密網(wǎng)格。土地開發(fā)整理前期準(zhǔn)備工作中的測(cè)量也采取這種方式，它主要是測(cè)量關(guān)鍵點(diǎn)，不事先畫定網(wǎng)格。關(guān)鍵點(diǎn)指的是高程趨勢(shì)的變化點(diǎn)，如坡頂、邊坎邊。舊村復(fù)墾的測(cè)量關(guān)鍵點(diǎn)尤為重要。

2.2坎上坎下均測(cè)。

在地形測(cè)繪中，往往只測(cè)量坎的平面位置，不測(cè)量坎下的位置和標(biāo)高，這在土地開發(fā)整理中，難以給以后的設(shè)計(jì)及概（預(yù)）算提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。筆者特別強(qiáng)調(diào)對(duì)各種土坎要細(xì)分，注明坎頂、坎腳線的位置和標(biāo)高，特別對(duì)于緩坡坎，注明坎頂線與坎底線的位置和標(biāo)高，有時(shí)特別重要，因?yàn)檫@影響土方計(jì)算的準(zhǔn)確性。

2.3細(xì)部測(cè)量注明。

所謂的細(xì)部測(cè)量注明與平常所說的細(xì)部測(cè)量不同。平常的細(xì)部測(cè)量是指局部區(qū)域中詳細(xì)的測(cè)量，僅僅是為了提高測(cè)量精度，而土地整理中的細(xì)部測(cè)量更為詳細(xì)，包括墳穴、樹木、房層的面積及新舊程度、建筑密度、人口密度、容積率，這些都關(guān)系到以后拆遷、征地補(bǔ)償費(fèi)的計(jì)算。細(xì)部測(cè)量在舊村復(fù)墾、舊城鎮(zhèn)改造中顯得非常重要，具體表現(xiàn)有以下幾點(diǎn)：①準(zhǔn)確記錄樹木包括果樹的種類、年齡，墳穴、房屋的位置與面積、建筑密度、人口密度、容積率等；②準(zhǔn)確記錄水塔、管線的長(zhǎng)度及使用年限；③特別是對(duì)學(xué)校、廟宇及舊村委會(huì)等要作詳細(xì)記錄，這有利于以后的設(shè)計(jì)方案的選擇。

3、測(cè)繪技術(shù)自動(dòng)化技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)

隨著計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展及測(cè)量?jī)x器的系統(tǒng)、智能化，測(cè)繪技術(shù)自動(dòng)化技術(shù)向著3G技術(shù)及集成技術(shù)自動(dòng)化、實(shí)時(shí)化、數(shù)字化，數(shù)據(jù)庫(kù)和應(yīng)用軟件的開發(fā)應(yīng)用，三維可視化技術(shù)以及人工智能化發(fā)展。使測(cè)繪技術(shù)自動(dòng)化技術(shù)能全方位的應(yīng)用于地形測(cè)量中，提高了地形測(cè)量的效率和準(zhǔn)確性。

3G技術(shù)及集成技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展 積極普及3G技術(shù)的應(yīng)用，改進(jìn)3G技術(shù)中存在問題，更新3G及其集成技術(shù)測(cè)量的方法和手段，加強(qiáng)測(cè)量精度和準(zhǔn)確性，使3G技術(shù)能在地形測(cè)量測(cè)繪技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)一步擴(kuò)展。全球數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量系統(tǒng)在GPS、GIS、RS和3S集成技術(shù)中的應(yīng)用，對(duì)數(shù)碼攝影測(cè)量和地形測(cè)量更加普及和深化，使測(cè)繪技術(shù)向電子化、自動(dòng)化、數(shù)字化方向發(fā)展。

測(cè)繪軟件及數(shù)據(jù)庫(kù)的開發(fā)與更新 加強(qiáng)地形測(cè)量數(shù)字化測(cè)繪軟件的研發(fā)，使測(cè)繪軟件系統(tǒng)更加高效、靈活和功能齊全，使測(cè)繪軟件技術(shù)在地形測(cè)量中起到了相當(dāng)重要的作用。

更新完善信息數(shù)據(jù)庫(kù)，將采集的測(cè)量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換直接進(jìn)入信息數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)管理查詢方便，數(shù)據(jù)共享，實(shí)現(xiàn)全球數(shù)據(jù)更新和擴(kuò)展空間基礎(chǔ)信息系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)管理，實(shí)現(xiàn)測(cè)量數(shù)據(jù)的管理科學(xué)化、標(biāo)準(zhǔn)化、信息化，實(shí)現(xiàn)測(cè)繪數(shù)據(jù)的傳輸網(wǎng)絡(luò)化、多樣化、社會(huì)化，使測(cè)繪技術(shù)走向自動(dòng)化，實(shí)時(shí)化，數(shù)字化。

人工智能和專家系統(tǒng)在測(cè)繪技術(shù)中的應(yīng)用 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和測(cè)繪技術(shù)與相關(guān)學(xué)科的交叉、綜合，人工智能和專家系統(tǒng)在測(cè)繪技術(shù)中有著廣泛的應(yīng)用前景。計(jì)算機(jī)利用專家知識(shí)模擬人腦思維進(jìn)行推理，從事智能化的數(shù)據(jù)、圖形處理和信息管理工作，極大地提高工作效率，使測(cè)繪技術(shù)向自動(dòng)化、智能化發(fā)展。全球定位系統(tǒng)（GPS）、數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量系統(tǒng)（DPS）、遙感技術(shù)（RS）、地理信息系統(tǒng)（GIS）和專家系統(tǒng)（ES）這5S技術(shù)的發(fā)展和相互結(jié)合，專家系統(tǒng)在其中發(fā)揮著重要的作用，專家系統(tǒng)對(duì)整個(gè)測(cè)量流程進(jìn)行控制，并執(zhí)行相應(yīng)的推理、分析和處理工作，并可實(shí)現(xiàn)信息資源共享，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)診斷，提高效率和質(zhì)量，是測(cè)繪技術(shù)通向?qū)崟r(shí)、自動(dòng)、智能測(cè)量系統(tǒng)的關(guān)鍵。

4、對(duì)土地開發(fā)整理中測(cè)繪工作的體會(huì)

精細(xì)的測(cè)繪工作固然會(huì)提高后期工作的精度，但并不是越詳細(xì)越好，因?yàn)檫@會(huì)增加測(cè)繪的費(fèi)用。我們應(yīng)該本著總費(fèi)用最小的原則。根據(jù)工程實(shí)踐，對(duì)土地開發(fā)整理中測(cè)繪工作我們有下面幾點(diǎn)體會(huì)：

合理確定測(cè)圖比例尺。起伏變化少、地勢(shì)較平坦地區(qū)的土地開發(fā)整理項(xiàng)目一般要求1：2000即可符合各方要求；而起伏變化多、地貌破碎、通視困難的區(qū)域應(yīng)該達(dá)到1：1000.

關(guān)鍵點(diǎn)測(cè)量必不可少。要加測(cè)高程趨勢(shì)變化點(diǎn)、坎頂、坎腳線的位置和標(biāo)高，溝、地窯等量注面積及比高。

圖上元素應(yīng)充分具體。測(cè)繪成果圖上除反映居民地、林地、 溝、渠、電等現(xiàn)狀地物及其使用年限外，對(duì)于舊村復(fù)墾、舊城改造的地方，還應(yīng)統(tǒng)計(jì)出每戶的房屋面積、新舊程度、建筑密度 、林地樹木的種類、年齡、面積，墳穴的位置、數(shù)量等。

測(cè)區(qū)應(yīng)埋設(shè)足夠的標(biāo)石，注記高程和坐標(biāo)，以利進(jìn)行工程施工控制。

第9篇：數(shù)字經(jīng)濟(jì)及人工智能范文

關(guān)鍵詞：機(jī)械制造；自動(dòng)化技術(shù)；思考

機(jī)械制造自動(dòng)化是指在機(jī)械制造過程的所有環(huán)節(jié)中采用自動(dòng)化技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)機(jī)械制造全過程的自動(dòng)化。隨著電子和信息技術(shù)的發(fā)展，特別是隨著計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)和廣泛應(yīng)用，自動(dòng)化已擴(kuò)展為用機(jī)器（包括計(jì)算機(jī)）代替人的體力勞動(dòng)和腦力勞動(dòng)，自動(dòng)地完成特定的作業(yè)。一個(gè)零部件（或產(chǎn)品）的制造包括著若干個(gè)工藝過程，如果不僅每個(gè)工藝過程都自動(dòng)化了，而且它們之間是自動(dòng)的有機(jī)聯(lián)系在一起，也就是說從原材料到最終成品的全過程都不需要人工干預(yù)，這時(shí)就形成了制造過程的自動(dòng)化。

機(jī)械制造自動(dòng)化技術(shù)主要包括：包括上下料、裝夾、換刀、加工、零件校驗(yàn)等環(huán)節(jié)的機(jī)械加工自動(dòng)化技術(shù)；包括工件、刀具、其它物料的儲(chǔ)運(yùn)的物料儲(chǔ)運(yùn)自動(dòng)化技術(shù)；包括零部件供應(yīng)、裝配過程等的裝配自動(dòng)化技術(shù)；包括零件檢測(cè)、產(chǎn)品檢測(cè)、刀具檢測(cè)等的質(zhì)量控制自動(dòng)化技術(shù)。

在工業(yè)生產(chǎn)中，機(jī)械自動(dòng)化的作用很大：⑴采用自動(dòng)化技術(shù)后可以大幅度縮短產(chǎn)品制造過程中的輔助時(shí)間，有效縮短了生產(chǎn)周期，從而使生產(chǎn)率得以提高。⑵由于廣泛采用各種高精度的加工設(shè)備和自動(dòng)檢測(cè)設(shè)備，減少了工人情緒波動(dòng)的，提高了產(chǎn)品質(zhì)量。⑶采用自動(dòng)化技術(shù)后可減少占地面積，減少直接生產(chǎn)工人的數(shù)量，減少?gòu)U品率等，提高經(jīng)濟(jì)效益。⑷采用現(xiàn)代制造技術(shù)使得變更制造對(duì)象更容易，適應(yīng)的范圍也較寬，十分有利于產(chǎn)品的更新。⑸體現(xiàn)一個(gè)國(guó)家的科技水平，可以帶動(dòng)自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)、自動(dòng)化控制技術(shù)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)與制造技術(shù)，系統(tǒng)工程技術(shù)等相關(guān)技術(shù)的發(fā)展。

1 自動(dòng)化機(jī)械制造規(guī)模

按規(guī)模大小FMS可分為如下4類

1.1 自動(dòng)化制造單元

FMC：的問世并在生產(chǎn)中使用約比FMS晚6～8年，它是由1～2臺(tái)加工中心、工業(yè)機(jī)器人、數(shù)控機(jī)床及物料運(yùn)送存貯設(shè)備構(gòu)成，具有設(shè)置應(yīng)加工多品種產(chǎn)品的靈活性。FMC可視為一個(gè)規(guī)模最小的FMS，是FMS向廉價(jià)化及小型化方向發(fā)展和一種產(chǎn)物，其特點(diǎn)是實(shí){目單機(jī)自動(dòng)化化及自動(dòng)化，迄今已進(jìn)入普及應(yīng)用階段。

1.2 自動(dòng)化制造系統(tǒng)

通常包括4臺(tái)或更多臺(tái)全自動(dòng)數(shù)控機(jī)床及人工中心與車削中心等），由集中的控制系統(tǒng)及物料搬運(yùn)系統(tǒng)連接起來，可在不停機(jī)的情況下實(shí)現(xiàn)多品種、中小批量的加工及管理。

1.3 自動(dòng)化制造線

它是處于單一或少品種大批量非自動(dòng)化自動(dòng)線與中小批量多品種f：MS之間的生產(chǎn)線。其加工設(shè)備可以是通用的加工中心、CNC機(jī)床，亦可采用專用機(jī)床或NC專用機(jī)床，對(duì)物料搬運(yùn)系統(tǒng)自動(dòng)化的要求低于FMS，但生產(chǎn)率更高。

1.4 自動(dòng)化制造工廠

FMt是將多條FMS連接起來，配以自動(dòng)化立體倉(cāng)庫(kù)，用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行聯(lián)系，采用從訂貨、設(shè)計(jì)、加工、裝配、檢驗(yàn)、運(yùn)送至發(fā)貨的完整FMS。它包括了CAD/CAM，并使計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)（C1MS）投入實(shí)際，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)系統(tǒng)自動(dòng)化化及自動(dòng)化，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)全廠范圍的生產(chǎn)管理、產(chǎn)品加工及物料貯運(yùn)進(jìn)程的全盤化。FMF是自動(dòng)化生產(chǎn)的最高水平，反映出世界上最先進(jìn)的自動(dòng)化應(yīng)用技術(shù)。它是將制造、產(chǎn)品開發(fā)及經(jīng)營(yíng)管理的自動(dòng)化連成一個(gè)整體，以信息流控制物質(zhì)流的智能制造系統(tǒng)IMS）為代表，其特點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)工廠自動(dòng)化化及自動(dòng)化。

2 自動(dòng)化關(guān)鍵技術(shù)

2.1 計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)

未來CAD技術(shù)發(fā)展將會(huì)引入專家系統(tǒng)，使之具有智能化，可處理各種復(fù)雜的問題。當(dāng)前設(shè)計(jì)技術(shù)最新的一個(gè)突破是光敏立體成形技術(shù)，該項(xiàng)新技術(shù)是直接利用CAD數(shù)據(jù)，通過計(jì)算機(jī)控制的激光掃描系統(tǒng)，將三維數(shù)字模型分成若干層二維片狀圖形，并按二維片狀圖形對(duì)池內(nèi)的光敏樹脂液面進(jìn)行光學(xué)掃描，被掃描到的液面則變成固化塑料，如此循環(huán)操作，逐層掃描成形，并自動(dòng)地將分層成形的各片狀固化塑料粘合在一起，僅需確定數(shù)據(jù)，數(shù)小時(shí)內(nèi)便可制出精確的原型。它有助于加快開發(fā)新產(chǎn)品和研制新結(jié)構(gòu)的速度。

2.2 模糊控制技術(shù)

模糊數(shù)學(xué)的實(shí)際應(yīng)用是模糊控制器。最近開發(fā)出的高性能模糊控制器具有自學(xué)習(xí)功能，可在控制過程中不斷獲取新的信息并自動(dòng)地對(duì)控制量作調(diào)整，使系統(tǒng)性能大為改善，其中尤其以基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)方法更起人們極大的關(guān)注。

2.3 工智能、專家系統(tǒng)及智能傳感器技術(shù)

迄今，F(xiàn)MS中所采用的人工智能大多指基于規(guī)則的專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)利用專家知識(shí)和推理規(guī)則進(jìn)行推理，求解各類問題（如解釋、預(yù)測(cè)、診斷、查找故障、設(shè)計(jì)、計(jì)劃、監(jiān)視、修復(fù)、命令及控制等）。由于專家系統(tǒng)能簡(jiǎn)便地將各種事實(shí)及經(jīng)驗(yàn)證過的理論與通過經(jīng)驗(yàn)獲得的知識(shí)相結(jié)合，因而專家系統(tǒng)為FMS的諸方面工作增強(qiáng)了自動(dòng)化。展望未來，以知識(shí)密集為特征，以知識(shí)處理為手段的人工智能（包括專家系統(tǒng)）技術(shù)必將在FMS（尤其智能型）中關(guān)鍵性的作用。人工智能在未來FMS中將發(fā)揮日趨重要的作用。目前用于FMS中的各種技術(shù)，預(yù)計(jì)最有發(fā)展前途的仍是人工智能。預(yù)計(jì)到21世紀(jì)初，人工智能在FMS中的應(yīng)用規(guī)模將要比目前大4倍。智能制造技術(shù)fIMT旨在將人工智能融入制造過程的各個(gè)環(huán)節(jié)，借助模擬專家的智能活動(dòng)，取代或延伸制造環(huán)境中人的部分腦力勞動(dòng)。在制造過程，系統(tǒng)能自動(dòng)監(jiān)測(cè)其運(yùn)行狀態(tài)，在受到外界或內(nèi)部激勵(lì)時(shí)能自動(dòng)調(diào)節(jié)其參數(shù)，以達(dá)到最佳工作狀態(tài)，具備自組織能力。

2.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)fANN）是模擬智能生物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)信息進(jìn)行并行處理的一種方法。故人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也就是一種人工智能工具。在自動(dòng)控制領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不久將并列于專家系統(tǒng)和模糊控制系統(tǒng)，成為現(xiàn)代自支化系統(tǒng)中的一個(gè)組成部分。

3 啟動(dòng)控制技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

自二戰(zhàn)結(jié)束以來，世界各發(fā)達(dá)國(guó)家逐漸重視設(shè)計(jì)理論和設(shè)計(jì)方法的研究，先后產(chǎn)生了許多新概念、新思想、新理論和新技術(shù)。從設(shè)計(jì)方法來看，國(guó)內(nèi)外先后提出了并行設(shè)計(jì)、虛擬設(shè)計(jì)、協(xié)同設(shè)計(jì)，相似性設(shè)計(jì)、智能設(shè)計(jì)等新概念；從設(shè)計(jì)準(zhǔn)則來看，出現(xiàn)了優(yōu)化設(shè)計(jì)、可靠性設(shè)計(jì)、有限元等概念，從設(shè)計(jì)的手段來看，出現(xiàn)了計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)，不僅普及了二維設(shè)計(jì) CAD 軟件，而且功能全面的三維造型軟件也進(jìn)入了實(shí)用階段。

3.1 FMC將成為發(fā)展和應(yīng)用的熱門技術(shù)

這是因?yàn)镕MC的投資比FMS少得多而經(jīng)濟(jì)效益相接近，更適用于財(cái)力有限的中小型企業(yè)。目前國(guó)外眾多廠家將FMC列為發(fā)展之重。近年來，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、 Web 技術(shù)和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的出現(xiàn)和飛速發(fā)展，給現(xiàn)代機(jī)械設(shè)計(jì)注入了新的生機(jī)和活力，機(jī)械設(shè)計(jì)逐漸向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化方向發(fā)展?；?Web 的遠(yuǎn)程設(shè)計(jì)正是在這種條件下產(chǎn)生的。它的出現(xiàn)，使得各制造企業(yè)可以充分利用 Internet 和 Web 的國(guó)際互聯(lián)性和資源共享性，組建企業(yè)間的動(dòng)態(tài)聯(lián)盟或虛擬設(shè)計(jì)小組，通過組合分散在各個(gè)地域企業(yè)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，發(fā)揮各個(gè)企業(yè)的局部特長(zhǎng)，同時(shí)不同專業(yè)的技術(shù)人員可以不受地域的限制，在一個(gè)統(tǒng)一且易于訪問的平臺(tái)下進(jìn)行異地的合作與設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)信息的交流和共享，進(jìn)而快速開發(fā)出所需產(chǎn)品，提高產(chǎn)品設(shè)計(jì)的一次成功率。

3.2 朝多功能方向發(fā)展

由單純加工型FMS進(jìn)一步開發(fā)以焊接、裝配、檢驗(yàn)及鈑材加工乃至鑄、鍛等制造工序兼具的多種功能FMS。FMS是實(shí)現(xiàn)未來工廠的新穎概念模式和新的發(fā)展趨勢(shì)，是決定制造企業(yè)未來發(fā)展前途的具有戰(zhàn)略意義的舉措。日本從1991年開始實(shí)施的“智能制造系統(tǒng)”frms）國(guó)際性開發(fā)項(xiàng)目，屬于第二代FMS：完善的第二代FMS正在不斷實(shí)現(xiàn)。智能化機(jī)械與人之間相互融合、自動(dòng)化地全面協(xié)調(diào)從接受訂單貨至生產(chǎn)、銷售這一企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的全部活動(dòng)。

進(jìn)入新世紀(jì)，F(xiàn)MS獲得迅猛發(fā)展，幾乎成生產(chǎn)自動(dòng)化之熱點(diǎn)。一方面是由于單項(xiàng)技術(shù)如NC加工中心、工業(yè)機(jī)器人、CAD/CAM、資源管理及高度技術(shù)等的發(fā)展，提供了可供集成一個(gè)整體系統(tǒng)的技術(shù)基礎(chǔ)：另一方面，世界市場(chǎng)發(fā)生了重大變化，由過去傳統(tǒng)、相對(duì)穩(wěn)定的市場(chǎng)，發(fā)展為動(dòng)態(tài)多變的市場(chǎng)，為了從市場(chǎng)中求生存、求發(fā)展，提高企業(yè)對(duì)市場(chǎng)需求的應(yīng)變能力，人們開始探索新的生產(chǎn)方法和經(jīng)營(yíng)模式。

參考文獻(xiàn)：