人工智能的發展狀況精品(七篇)

序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇人工智能的發展狀況范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創作。

篇(1)

[關鍵詞]計算機信息產業嵌入式系統企業計算人工智能

一、企業計算的發展狀況

1.企業計算的含義

企業計算（EnterpriseComputing）主要是指企業信息系統，如ERP軟件（企業資源規劃）、CRM軟件（客戶關系管理）、SCM軟件（供應鏈管理、即物流軟件），銀行證券軟件，財務軟件，電子商務/政務（包括各種網站），數據倉庫，數據挖掘，商務智能等企業信息管理系統。

2.企業計算的發展

回顧IT產業系統的發展脈絡。40年前IBMS/360系統的誕生開創了以大型主機為核心的重心計算時代，計算機開始影響人類發展的歷程。之后小型機的興起和網絡技術的成熟使分布式計算模式被人們廣泛的接收。到了上世紀80年代，IBM發明的個人電腦（PC）更是將客戶機/服務器的計算機模式逐漸推向一個高峰。隨著互聯網的出現，業界進入到了互聯網計算時代，IBM在這個時期率先倡導了電子商務理念，使得IT手段首次成為了商業生活中不可缺少的組成部分。進入21世紀，IT業界再次迎來新變革大潮，我們看到以SOA、虛擬化技術為代表的21世紀企業計算模式已經漸露端倪，并成為成就企業創新成功的重要因素。

今天，企業需要通過不斷的業務創新來推動自身的發展。越來越多的CIO開始意識到，在企業業務創新中，自身扮演著非常重要的角色。業務的創新離不開先進的IT基礎架構支撐，這也對IT基礎架構提出了新的要求，這些要求歸結起來有如下幾個方面：如何滿足企業對掌控信息，優化IT的需求；如何幫助企業降低風險、提升員工的效率，支持業務靈活性。要解決以上的問題，建立一個面向創新的IT基架構是行之有效的途徑。一個面向創新的IT基礎架構的顯著特征是以SOA，虛擬化技術為核心，具有安全、可擴展的特性，同時秉承開放標準的思想，有能力協同各方資源。

3.當今企業計算的模式

在當今的企業計算模式下，以下的一些熱點正在成為重要的應用趨勢：ServerFarm2.0（下一代ServerFarm），ServerFarm2.0實際上代表了虛擬化技術在客戶數據中心的最新應用理念。它以虛擬化的服務器存儲設備、系統管理和自動化軟件為基礎，同時是以一種服務的形式為客戶變化的應用需求提供靈活的基礎架構資源。應用ServerFarm2.0，客戶可以縮短應用部署時間、簡化硬件系統、大大節省硬件投資，同時管理流程自動化可以提高系統維護人員的效率。

綠色數據中心——gartner公司指出，環境的可持續性正在成為IT組織日益優先關心的問題，并預計到2011年將會超過一半的大型IT環境中實現對環境可持續性發展有益的流程和工具。數據中心日益增加的能源成本及供電、散熱和空間方面的管理也正在成為一項重大的挑戰。IBM很早認識到數據中心的能源效率是一個涉及到各個方面且相互聯系的難題——從硅技術和芯片設計的進步，一直到數據中心的系統規劃,以及如何運行這些系統以最大程度地減少能源的使用。

刀片及模塊化計算——刀片以及模塊化計算架構，以其經濟、低功耗和靈活易于擴展的特性越來越受到企業用戶，尤其是中小企業的青睞，并逐漸成為網絡計算的標準設備。到目前為止，全球50多家風險投資公司為了推動刀片服務器生態環境的發展已經投入了超過10億美元。

安全和業務彈性——伴隨著愈演愈烈的網絡侵入、病毒傳播，和數據盜竊等問題的發生，安全和業務彈性越來越成為影響企業生存發展的根本問題之一。企業也開始重新思考解決安全問題的根本之道。企業對于安全性方面的需求主要有以下幾個方面：系統各個層面的安全、安全快速的在線交易，廣泛安全的網絡傳播、強制性的侵入偵測，協同合作伙伴實施企業范圍內的安全保障、集中的密鑰管理等。

二、嵌入式系統的發展狀況

計算機產業革命的技術基礎是集成電路、微處理器、微型計算機，它的計算手段起到了智力替代的作用。通用計算機智力平臺的模式，，推動了嵌入式系統的智力嵌入，整個現代計算機形成了兩個領域：一個是通用計算機領域，一個是嵌入式領域。

1.通用計算機和嵌入系統的區別

通用計算機提供了智力平臺，主要實現軟件設計，包括：計算機輔助設計、輔助制造、科學計算、工程設計等，實現了智力替代平臺。而在嵌入式計算機領域中，智力嵌入是將嵌入式系統嵌入到對象體系中。這個對象體系包含家用電器、智能儀表、工控單元等多個領域，嵌入是帶計算機內核的設備，所以提供了智力平臺和智力嵌入模式，這就是計算機革命的兩個模式。入式計算機出現以后，通用計算機和嵌入計算機分道揚鑣，出現了兩個不同的發展方向。嵌入式系統的發展走向單片機的道路，直到現在單片機仍然是嵌入式系統的重要發展方向。

通用計算機承擔智力平臺的使命，嵌入式系統承擔智力嵌入的使命，這是兩個不可兼容的技術發展方向。所以通用計算機承擔的任務是高速海量的數字計算，而嵌入式系統主要是滿足對象系統的全面智能化要求?，F在通用計算機不斷地提高速度和存儲容量，而嵌入式系統中，位計算機仍然是一個很主要的應用形式。嵌入式系統的發展方向是超小型、超低價位、高可靠性和易耦合。嵌入到對象體系時，原對象系統應該和電子系統具備很好的耦合，包括傳感器、傳感器接口、驅動器接口、人機界面等。除了物理耦合性，還需要科學的耦合性，研究人員應對所涉及的技術原理深入了解。

2.嵌入式系統的發展

單片機是嵌入式發展的必然道路，通用計算機的體系結構不能替代嵌入式系統，必須建立一個創新的體系結構。英特爾最早提出了嵌入式系統經典的硬件體系，這個體系精簡、高效、高可靠，它的指令系統突出控制功能，外部總線易擴展、易配置，提供了在位系統中必須遵循的特殊功能計算機管理模式，不管將來擴展任務電路單元，都遵循歸一化的特殊功能管理模式。另外英特爾還帶來了原創嵌入式操作系統。早期嵌入式操作系統受通用計算機影響最大，作為原創RTOS實時多任務操作系統，設計時必須考慮實時性、多任務性。

單片機時代也屬于嵌入式時代，不過單片機進入電子應用領域，主要面對智能儀表、家用電器、工控單位等領域。在通訊網絡遍布的后PC時代，很多計算機人才進入這個領域，形成了嵌入式系統全面發展的新時代，它和單片機時代是銜接的。單片機和嵌入式系統是兩個時代概念，但其內涵相同，單片機是嵌入式獨立發展的時代，兩者之間并沒有技術本質的差異，都遵循MCU和SoC道路。

嵌入式系統包含四個支柱學科：微電子學、計算機學科、電子學科和對象學科。四個學科共同促進嵌入式系統發展。其中對象學科和其他三個學科之間差異最大，所有嵌入式產品從對象學科中走出來，無論是計算機學科、微電子學科還是電子技術學科，都為嵌入式應用提供了一個廣闊的平臺，對象系統在這個平臺上實現嵌入式系統的應用。

嵌入式系統新型的產業模式是一個扇形產業結構，和資本經濟時代一體化封閉的產業結構有本質的差別。此外，半導體產業中還突顯了知識產權產業，嵌入式產業中從百花齊放開始向技術集權方向發展。技術集權方式對整個產業發展很有利，可以做到技術上的高度統一和協調。平臺模式的發展日益明顯，微電子學科、計算機學科、電子學科都為對象學科構建理想的平臺，提供最適合的集成開發環境和操作系統。

三、人工智能的發展狀況

1.人工智能的含義

人工智能實際上是一個計算機系統，是模仿職能活動的程序，使之能顯示出某些人類智能活動的特性以延伸人類智力的科學，所以可以說人工智能是計算機科學與心理科學相結構而產生的研究成果，是用計算機實現人的智力活動和功能的一門邊緣學科。換句話說，它是計算機科學的一個分支，主要研究問題求解中的搜索問題和知識信息的處理問題、涉及計算機科學、心理學、哲學和語言學等多種學科，總的目標是增強人的智力。從實用的觀點看，人工智能是一門以知識為研究對象，研究知識的獲取、知識的表征方法和知識的使用，設計計算機使之模仿人腦的學習、推理等思維活動，來解決需人類專家才能處理的復雜問題，如醫療診斷、石油鉆井、探礦、氣象預報等課題。

2.人工智能的發展

現代人工智能的先驅者創立了很多的學科，例如維納的控制論，馮·諾依曼的博弈論以及申農的信息論，它們對人工智能的形成和發展產生了很大的影響。整個60年代是人工智能發展的黃金時期，很多人工智能科學家在人工智能的各個領域做出了奠基性的貢獻。

網絡技術的發展，特別是世界范圍內因特網的普及給新時期人工智能的發展注入了活力。而研究工作的結果給人工智能的信息系統建設以促進作用。人工智能將在未來的網絡世界中扮演重要的角色。網絡的快速發展，特別是極端豐富的網絡資源要求計算機不但能用文本、圖形，還能通過語音、動作姿勢等與用戶進行交互。這種交互應該是有目標導向的、合作式的，同時應該是自適應的，并為用戶提供沉浸感。

參考文獻：

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關鍵詞：人工智能 電氣 自動化控制

人類智能主要要包括三個力面，即感知能力，思維能力，行為能力，而人工智能是指由人類制造出來的“機器”所表現出來的智能。人工智能主要包括感知能力、思維能力和行為能力。

1.人工智能應用理論分析

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、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。人工智能是門邊沿學科，屬于自然科學和社會科學的交叉。涉及哲學和認知科學、數學、心理學、計算機科學、控制論、不定性論，其研究范疇為自然語言處理，知識表現，智能搜索，推理，規劃，機器學習，知識獲取，感知問題，模式識別，邏輯程序設計，軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經網絡，復雜系統，遺傳算法等，應用于智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程。

當今社會，計算機技術已經滲透到生產和生活的方方面面，計算機編程技術的日新月異催生自動化生產、運輸、傳播的快速發展。人腦是最精密的機器，編程也不過是簡單的模仿人腦的收集、分析、交換、處理、回饋，所以模仿模擬人腦的機能將是實現自動化的主要途徑。電氣自動化控制是增強生產、流通、交換、分配等關鍵一環，實現自動化，就等于減少了人力資本投入，并提高了運作的效率。

2.人工智能控制器的優勢

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。

（3）它們比古典控制器的調節容易。

（4）在沒有必須專家知識時，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。論文格式，自動化控制。

（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。論文格式，自動化控制?！，F在沒有使用人工智能的控制算法對特定對象控制效果非常好，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。

3.人工智能的應用現狀

（1）優化設計電氣設備的設計是一項復雜的工作，它不僅要應用電路、電磁場、電機電器等學科的知識，還要大量運用設計中的經驗性知識。傳統的產品設計是采用簡單的實驗手段和根據經驗用手工的方式進行的。因此，很難獲得最優方案。隨著計算機技術的發展，電氣產品的設計從手工逐漸轉向計算機輔助設計（CAD），大大縮短了產品開發周期。人工智能的引進，使傳統的CAD技術如虎添翼，產品設計的效率及質量得到全面提高。

用于優化設計的人工智能技術主要有遺傳算法和專家系統。遺傳算法是一種比較先進的優化算法，非常適合于產品優化設計，因此電氣產品人工智能優化設計大部分采用此種方法或其改進方法。

（2）智能控制的功能實現

①數據采集與處理：對所有開關量、模擬量的實時采集，并能按要求處理或存貯。

②畫面顯示：模擬畫面真實顯示一次設備和系統的運行狀態，可實時顯示電流、電壓等所有模擬量、計算量、隔離開關、斷路器等實際開關狀態及掛牌檢修功能，能生成歷史趨勢圖。

③運行監視：具有對各主要設備的模擬量數值、開關量狀態的實時智能監視，有事故報警越限和狀態變化事件報警，事件順序記錄、聲光、語音、電話圖象報警。

④操作控制：通過鍵盤或鼠標實現對斷路器及電動隔離開關的控制，勵磁電流的調整。按順控程序進行同期并網帶負荷或停機操作。系統對運行人員的操作權限加以限制，以適應各級運行值班管理。

⑤故障錄波：模擬量故障錄波，波形捕捉，開關量變位，順序記錄等（包括主要輔機）。論文格式，自動化控制。。

⑥在線分析：不對稱運行分析、負序量計算等。

⑦在線參數設定及修改：保護定值包括軟壓板的投退。

⑧運行管理：操作票專家系統，運行日志，報表的生成及存儲或打印，運行曲線等。

人工智能控制技術在自動控制領域的研究與應用已廣泛展開，但在電氣設備控制領域所見報道不多?？捎糜诳刂频娜斯ぶ悄芊椒ㄖ饕?種：模糊控制、神經網絡控制、專家系統控制。

4.恒壓供水案例簡析

恒壓供水在工業和民用供水系統中已普遍使用，由于系統的負荷變化的不確定性，采用傳統的PID算法實現壓力控制的動態特性指標很難收到理想的效果。在恒壓供水自動化控制系統的設計初期曾采用多種進口的調節器，系統的動態特性指標總是不穩定，通過實際應用中的對比發現，應用模糊控制理論形成的控制方案在恒壓系統中有較好的效果。在實施過程中選用了AI 一808人工智能調節器作為主控制器，結合FXIN PLC邏輯控制功能很好地實現了水廠的全自動化恒壓供水。對于單獨采用PLC實現壓力和邏輯控制方案，由于PLC的運算能力不足編寫一個完善的模糊控制算法比較困難，而且參數的調整也比較麻煩，所以所提出的方案具有較高的性價比。

本案例中只是一個人工智能在電氣自動化中的一個小小的應用，也是電氣元

件生產供給的一個方向，實現機械智能化是我們努力的追求，將人工智能的先進的最新成果應用于電氣自動化控制的實踐是一個誘人的課題。

人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能完成的復雜的工作，電氣自動化是研究與電氣工程有關的系統運行。人工智能主要包括感知能力、思維能力和行為能力，人工智能的應用體現在問題求解，邏輯推理與定理證明，自然語言理解，自動程序設計，專家系統，機器人學等方面。而這諸多方面都體現了一個自動化的特征，表達了一個共同的主題，即提高機械的人類意識能力，強化控制自動化。因此人工智能在電氣自動化領域將會大有作為，電氣自動化控制也需要人工智能的參與。

參考文獻：

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的有關內容。

關鍵詞電氣；控制；智能；技術；理論；應用；自動化；

中圖分類號：F407.6文獻標識碼：A 文章編號：

引言

人類智能的特殊性在于它擁有感知能力，思維能力和行為能力三種能力，因此發展潛力巨大。而人工智能是指由人類制造出來的“機器”所表現出來的智能。它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應的智能機器。電氣自動化是電氣信息領域的一門新興學科，它主要運用運動控制、工業過程控制、電力電子技術、檢測與自動化儀表、電子與計算機技術、信息處理、管理與決策等領域。人工智能技術的運用極大地促進了電氣自動化學科特別是自動控制領域的發展，提高了電氣設備運行的智能化，增強了控制系統的穩定性，是對生產技術的又一次巨大革新。

一、人工智能應用理論分析

人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為 AI。人工智能也稱機器智能，是一門邊沿學科，屬于自然科學和社會科學的交叉。自從1956 年“人工智能”一詞在 Dartmouth 學會上提出以后，人工智能研究得到了飛速發展。二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一（空間技術、能源技術、人工智能）。也被認為是二十一世紀（基因工程、納米科學、人工智能）三大尖端技術之一。人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，它是哲學，認知科學，數學，神經生理學，心理學，計算機科學，信息論，控制論，不定性論，仿生學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。主要應用于智能控制，專家系統，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程機器人工廠等。總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。人工智能不是人的智能，更不會超過人的智能。

目前，隨著科技的進步和計算機技術的廣泛使用，傳統的勞動密集型生產也不能滿足社會生產的需要，效率更高的技術密集型生產也扮演著越來越重要的角色，目前，勞動密集型產業仍是我國產業經營的主要形式，與西方發達國家相比生產力還比較落后，生產線的自動化水平還比較低，生產效率不高。隨著社會經濟發展水平的不斷提高，勞動密集型產業逐步向技術密集型產業轉變已是經濟發展的客觀要求，生產自動化已成為大勢所趨。人工智能應用于電氣自動化控制領域，能模擬人腦的機能對信息進行收集、分析、交換、處理、回饋，擁有對生產判斷、處理的能力，能大大提高生產效率，實現生產的自動化，調整和優化產業結構。

二、人工智能控制器的優勢

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。

2.1 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。

2.2 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。

2.3 它們比古典控制器的調節容易。

2.4 在沒有必須專家知識時 ， 通過響應數據也能設計它們。

2.5 運用語言和響應信息可能設計它們。

2.6 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非常好， 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。

三、人工智能的應用

隨著人工智能技術的發展。人工智能控制的應用領域也越來越廣闊，包括人工智能用于電氣產品優化設計、故障預測及診斷、控制與保護等。

3.1優化設計。電氣產品的優化設計是一項復雜的工作，集中了理論學科知識和經驗知識兩方面的內容。在傳統的電氣產品設計中，主要采用的方法是設計經驗結合大量的實驗手段驗證，缺乏足夠的技術支持，工作量龐大，效率低下，難以得到合理最優的設計方案。隨著計算機技術的突飛猛進，加上人工智能技術的運用，電器產品的設計從手工逐漸轉向計算機輔助設計，極大地減少了產品從構思到設計到生產的時間，設計越來越優質化、高效化、智能化。遺傳算法和專家系統是人工智能技術用于優化設計的兩種主要的方法。遺傳算法的特點是直接對結構對象進行操作，具有內在的隱并行性和更好的全局尋優能力；能自動獲取和指導優化的搜索空間，自適應地調整搜索方向，不需要確定的規則。遺傳算法的這些性質非常適合于產品優化設計，因此廣泛應用于電氣產品的人工智能優化設計。專家系統應用人工智能技術和計算機技術，根據某領域一個或多個專家提供的知識和經驗，進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以便解決那些需要人類專家處理的復雜問題。它也是產品優化設計的一個重要手段，目前仍處于研究階段，實際運用較少，未來具有很大的發展前景。

3.2故障診斷。電氣設備的故障具有非線性、不確定性和復雜性等特點，采用傳統的方法診斷效率低、準確率不高。人工智能方法的引進大大提高了故障診斷的準確率。模糊邏輯、專家系統、神經網絡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。

3.3智能控制。人工智能控制技術是未來生產發展的一個趨勢，在電氣自動化上也已經得到了廣泛的應用。控制方法主要是專家系統控制、模糊控制、神經網絡控制。目前主要應用于以下方面：對所有開關量、模擬量的實時數據進行采集與處理；對各主要設備和系統的運行狀態進行實時智能監視；通過鍵盤或鼠標實現對系統的控制；記錄故障并進行在線分析。

四、恒壓供水案例分析

恒壓供水在工業和民用供水系統中已普遍使用， 由于系統的負荷變化的不確定性， 采用傳統的 PID 算法實現壓力控制的動態特性指標很難收到理想的效果。 在恒壓供水自動化控制系統的設計初期曾采用多種進口的調節器， 系統的動態特性指標總是不穩定，通過實際應用中的對比發現，應用模糊控制理論形成的控制方案在恒壓系統中有較好的效果。 在實施過程中選用了 AI 一 808 人工智能調節器作為主控制器，結合 FXIN PLC 邏輯控制功能很好地實現了水廠的全自動化恒壓供水。 對于單獨采用 PLC 實現壓力和邏輯控制方案， 由于PLC 的運算能力不足編寫一個完善的模糊控制算法比較困難，而且參數的調整也比較麻煩，所以所提出的方案具有較高的性價比。本案例中只是一個人工智能在電氣自動化中的一個小小的應用，也是電氣元件生產供給的一個方向，實現機械智能化是我們努力的追求，將人工智能的先進的最新成果應用于電氣自動化控制的實踐是一個誘人的課題。

結束語

人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能完成的復雜的工作， 電氣自動化是研究與電氣工程有關的系統運行。 人工智能主要包括感知能力、思維能力和行為能力，人工智能的應用體現在問題求解，邏輯推理與定理證明，自然語言理解，自動程序設計，專家系統，機器人學等方面。 而這諸多方面都體現了一個自動化的特征，表達了一個共同的主題， 即提高機械的人類意識能力， 強化控制自動化。 因此人工智能在電氣自動化領域將會大有作為，電氣自動化控制也需要人工智能的參與。

參考文獻

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[2]陳洪峰.國內電氣自動化發展狀況與趨勢[J].科技創新導報，2009.

[3]張培銘，繆希仁等.展望21世紀電器發展方向———人工智能電器[J].電工技術雜志，2006(4).

篇(4)

關鍵詞：人工智能；電氣自動化

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2013）29-6621-02

人工智能是近年來新興起來的一種技術，其與傳統方式的科學技術有著非常大的差異，它超越了傳統方式的限制，讓計算機扮演了非常核心的角色，通過對人類的智能行為進行模擬學習，然后用讓計算機按照人類的思維方式獨立地處理遇到的問題。人工智能新成果在實際工作中的應用使得電氣自動化，特別是自動控制領域得到了非?？焖俚陌l展，人們對電氣設備系統進行了升級改造，從而提高電氣設備運行的智能化程度，同時也加強了系統的穩定性，提高了生產效率。

1 人工智能研究現狀

隨著人工智能技術的飛速發展，人工智能慢慢地被大量運用在電氣產品的多個領域，比如優化設計、故障預測、控制與保護、故障診斷等。

1）優化設計

電氣自動化產品的優化設計程序非常復雜，它不僅涵蓋了電機、電路、電器、電磁場等相關內容，同時更要非常充分地利用電氣產品設計實踐過程中積累的經驗，比如要按照安全設計的基本要求進行設計開發等。我們所知道的傳統電氣產品設計方式是在工業圖紙上以手工設計為主，它的設計工程量非常大，而且周期比較長，特別是很難對其質量進行保證，且設計成本高昂。所以通過這種方式獲得最優的設計方案難度相當大。計算機技術的出現和飛速發展加速了產品設計從手工設計向計算機輔助設計發展的進程，并且使得產品設計質量大幅度地提升，其設計過程更加簡化、方便修改，整個研發產品的周期得到了大幅度地減少。近年來，人工智能技術的慢慢成熟，又促使電氣產品的設計過程有了質的飛躍，對傳統的計算機輔助設計技術進一步提升。人工智能技術對電氣產品設計的優劣性有著決定性的影響作用，它將電氣自動化產品的效率和質量都進行了全面的提高。

2）故障預測

電氣自動化設備的故障常常表現出來的現象非常多，人們很難在這些表象上找到它嚴格的線性和確定性關系。如果我們通過人工智能技術來控制電氣設備，這樣就可以很好的解決這類難題?，F階段的人工智能技術在電氣產品故障預測的運用主要是通過神經網絡、專家系統、模糊邏輯等方法對電氣設備的故障進行預測和診斷。比如電力系統中非常常見的變壓器故障診斷，傳統方式是收集和分析變壓器油中分解的氣體來完成對變壓器的故障原因的診斷。這種傳統診斷方法不僅效率低，而且費時又費力，并且故障診斷的準確性也有偏差。而我們如果通過人工智能技術將神經網絡、專家系統、模糊理論等方法相結合運用在故障預測系統種，不僅能夠快速準確地診斷出社保故障的起因，而且同時還可以提供合理的故障解決方法。

3）智能控制

人工智能技術在自動化的控制領域的研究已經非常成熟，但是電氣自動化設備的控制領域里人工智能技術的運用目前還是比較少。這是整個行業非常期待和研究的一個大方向。人工智能技術在控制領域的應用主要有下面三種：神經網絡控制、模糊控制、專家系統控制。我們以專家系統為例，它是一個對專業知識要求非常高的程序系統，其儲存著大量某個專業技術領域的專家知識，這些知識經過預先學結和分析，然后按照一種特定的模式記錄，同時該系統還有模擬領域專家對實際問題解決時所用的推理機制。專家系統首先對錄入的數據通過預先總結的專家知識進行推理，最后給出決策和判斷，所以在理論上，它解決問題的能力在一定程度上可以達到該領域專家的水平。專家系統的研究是人工智能技術中非?；钴S的一個領域，它可以涉及到社會中各個領域，只要需要領域專家工作的地方，就可以對專家進行模擬，對專家知識進行總結，開發出專家系統提高工作效率。

人工智能控制技術的實現大致有下面幾步：第一步，數據信息的采集和處理：首先采集設備端的開關量和模擬量等數據，然后對這些數據進行處理或者按照某種格式進行存儲。第二步，界面展現：對設備和系統的運行狀態進行顯示，同時顯示電壓、電流、隔離開關、模擬量開關狀態和一些掛牌檢修的功能。第三步，系統監控和事件報警：對系統中的設備模擬量的大小、開關量的狀態等進行實時地智能監控。一旦有事故發生就向操作人員進行報價。包含越限、狀態變化等報警事件。同時可以對事件進行順序記錄，對事故的處理方式進行提示或者可以自動處理某類報警事件。另外，報警的方式可以有多方式，比如語音、電話、聲光、圖像報警等功能。第四步，操作控制的實現：操作人員可以通過鼠標、鍵盤等終端對斷路器、電動隔離開關等進行遠程智能控制。某一個操作可以同時完成多種復雜功能，簡化了操作人員的操作流程，同時也減少了人為的生產事故?？刂葡到y還可以對操作人員的控制權限進行設置，不同級別的人員可以做不同的操作，這樣就可以達到各級人員按權限值班管理的目的。第五步，設備故障的錄波：包含開關量變位，模擬量故障錄波，順序記錄，波形捕捉等。

2 人工智能控制的優勢

非線性控制器主要包括下面幾種：神經、模糊、模糊神經以及遺傳算法。通過這種分類方法，我們能得清晰的總體理解。同時對控制策略的統一開發有著很好的幫助。和常規的函數相比，AI函數近似器優勢，首先，它不需要知道它控制的對象的具體模型。在很多場景下，因為實際控制對象模型在控制器的開發設計時，具有非常多的不確定性因素，所以設計時很難找到控制對象的正確的動態方程。其次，我們可以通過適當地調整下降時間、魯棒性能等模式，在提高性能的同時，還可以提高計算所得結果的準確性。它與傳統工業中用到的控制器相比較而言，調節方式更加簡介方便。另外，如果它達不到專業領域的專家知識，我們可以通過響應數據設計AI函數近似器、通過運用語言和響應信息設計等方法對系統進行提升，這就使得該技術有更廣泛的運用，同時也可以讓更多的人參與設計。對技術的宣傳也有著一定的意義。最后，系統能保持較為穩定的一致性，該一致性與驅動器的特征沒有關系。所以，如果我們在設計的時候，加入新的未知數據也能保證數據的準確性，而且系統也可以很好地適應新的未知數據或信息，從而達到解決常規方法所不能解決的問題的目的。此外，它的設計價格非常低廉、抗噪聲干擾能力強、設計容易修改。

3 結束語

人工智能技術是一門科技含量非常高的新興發展科學領域，它是人類智力的延伸和應用。隨著科學技術的日新月異，人們在人工智能技術領域的科研碩果必定會越來越多。而且人工智能技術必定會被大范圍地應用到電氣自動化技術中。同時，在日益成熟的人工智能技術支持下，電氣自動化控制將會獲得更好的發展。

參考文獻：

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關鍵詞：計算機科學；智能電網；云計算；數字圖像處理；數據挖掘；人工智能 文獻標識碼：A

中圖分類號：TM76 文章編號：1009-2374（2016）21-0047-03 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2016.21.023

1 概述

隨著信息技術的發展，人類逐漸步入信息化時代。在此過程中所引起的信息革命給許多傳統行業帶來了巨大的沖擊，信息化時代的四大特點――智能化、電子化、全球化、非群體化成為了許多行業變革的風向標。而信息化時代的代表性象征――計算機在各行各業中的必要性與日俱增，在電力行業中也不可避免。

而電力行業作為關乎國計民生的傳統行業，在信息化時代中也面臨著如何更高效地利用能源、如何更安全可靠地供電、如何更好地了解用戶需求等諸多方面的新挑戰，于是“智能電網”的概念應運而生。

2 智能電網

2.1 智能電網的概念

智能電網是將信息技術，如通信技術、傳感技術、計算機技術和控制技術等融入電力系統之中，使整個電力系統更加安全可控，成為高效智能的新型電網。由于各國的國情不同，因此各個國家對智能電網的具體要求也會有不同的側重點。因為我國還是一個發展中國家，與國外發達國家的電力工業已步入成熟期不同，我國在發展智能電網的同時，還需要加強骨干電網建設。因此除了要建設能夠充分滿足用戶對電力的需求和優化資源配置，確保電力供應的安全性、可靠性和經濟性，滿足環保約束，保證電能質量，適應電力市場化發展的堅強智能電網外，我國的智能電網建設還需要滿足以特高壓電網為骨干網架，各級電網高度協調發展。

2.2 智能電網的特點

智能電網一般包括有以下七個特點：

2.2.1 能量互聯網：智能電網要求實現供電方和用戶之間的交互，構建多向電力流，它主要由能量管理系統和配電管理系統組成。其中能量管理系統提供整個電網的實時狀態信息，并根據實時信息選擇最優發電方案，減少輸電損耗，維護系統可靠性以確保供電穩定；配電管理系統提供配電網絡的實時狀態信息，允許供電方遠程控制斷電的隔離與恢復，管理可再生能源發電。

2.2.2 降低損耗：智能電網能夠基于“能量互聯網”中的實時信息，根據用戶的需求來供電，通過電壓控制來降低電力損耗。同時還可以沿輸電線放置傳感器和電容器，通過無功負載控制來減少電力損耗。減少電力損耗的同時還會降低二氧化碳的排放量，使電網系統更加低碳環保。

2.2.3 融入可再生能源發電：目前可再生能源發電的最大缺點在于可變性過大，產電不穩定。智能電網能夠通過儲電技術，在產電過剩時將多余電能存儲起來，在供不應求時再通過智能電網的自動化技術供能，進而解決可再生能源產電不穩定的問題。

2.2.4 減少輸電阻塞：智能電網能夠檢測輸電線的實時度數，在可能發生輸電阻塞時，傳感器和控制器會及時地重新安排電力輸送線路，使得電力能夠最大限度地流過線路而不發生阻塞。

2.2.5 分布式發電：通過智能電網的雙向電力流，用戶自行通過太陽能、風能等可再生能源產生的電力可以出售給供電方，流入配電網絡中，使電網系統在用電高峰期可以為用戶提供更穩定的供電服務。

2.2.6 自愈：智能電網能夠基于實時測量的概率風險評估確定最有可能失敗的設備、發電廠和線路，及時進行隔離和恢復，從而減少大面積用電故障的出現。同時，智能電網還能實時分析電網的整體健康水平，及時觸發可能導致電網故障發展的早期預警，并根據具體情況確定是否立即進行檢查或采取相應措施。

2.2.7 用戶需求管理：智能電網能夠通過智能電表實時通知用戶其電力消費成本、實時電價、電網的狀況、計劃停電信息等信息，使用戶可以根據這些信息制定自己的電力使用方案，繼而通過影響用戶需求來促進電力供求平衡。

2.3 智能電網的相關技術

智能電網的關鍵基礎技術主要包括集成的通信技術、先進的傳感和測量技術、先進的電網設備技術、先進的控制技術以及決策支持和可視化技術。

3 計算機科學在智能電網中的應用

在電網智能化的過程中，計算機是必不可少的。而計算機科學在智能電網中也有諸多應用，其中云計算、數字圖像處理、數據挖掘、人工智能和軟件工程這些計算機科學相關技術在智能電網中尤為重要。

3.1 云計算

云計算是分布式計算的一種特殊形式，根據美國國家標準與技術研究院的定義，云計算可以實現隨時隨地、便捷、按需地從可配置計算資源共享池中獲取所需的資源，資源可以快速供給和釋放，使管理的工作和服務提供者的介入降低至最少。

云計算技術能夠整合優化電網系統中的各種異構資源，如電力系統中的監控維護資源、配電管理資源和市場運營資源等。利用云計算支持廣泛企業計算和普適性強的特點，能夠構建更加高效的智能電網數據中心，實現基礎設施資源的自動化管理。例如利用Google的Borg能夠使大量服務器協調工作，繼而實現大規模系統的可靠性管理。

而智能電網信息系統所產生的大量數據，更需要通過云計算來實現分布式存儲和管理。利用云計算來實現海量數據的分布式存儲，可以通過冗余存儲和高可靠性軟件來提高數據的可靠性，并能較好地達到成本、可靠性和性能的最佳平衡。例如利用Google的GFS文件系統可以實現數據的冗余存儲，并大幅度降低主服務器的負擔，使系統IO高度并行工作，從而提高系統的整體性能。智能電網所產生的數據種類眾多，而云計算的數據管理技術能夠較好地滿足智能電網信息平臺數據種類繁多的海量服務請求，因此云計算能夠高效地管理智能電網信息平臺中的多元數據。例如，利用Google的BigTable，通過一個巨大的分布式多維數據表，將數據都作為對象，并通過關鍵字、列關鍵字和時間戳來進行索引，滿足各類數據的性能要求，進而實現多元數據的高效管理。

為了保證電網系統運行的安全穩定，智能電網需要通過大規模的電力系統計算來監控整個電網系統的運行狀態，如暫態穩定計算、故障計算、拓撲分析、數據挖掘與智能決策等，計算量極大，而云計算可以為智能電網提供高性能的并行計算與分析服務。例如利用Google的MapRduce，可實現針對大規模數據集的并行計算。

3.2 數字圖像處理

數字圖像處理是指通過計算機對圖像進行去噪、增強、復原、分割以及提取特征等處理，從而改善圖示信息，以便人們解釋或機器自動理解。

在智能電網系統所產生的海量數據中有不少的數據都是圖像數據，例如對輸電線路狀態的遠程監測常常通過線路圖像/視頻監控系統來實現。為了能夠實現對輸電線路狀態全天候全方位的實時監控，采用智能化和自動化的手段來代替人工是必然的趨勢。但原始圖像中包含的噪聲太多了，價值密度低，難以用于智能識別。在這種情況下，可以通過數字圖像處理中的灰度變換、直方圖修正、小波包去噪、圖像銳化以及邊緣檢測等處理方式來增強圖像對比度，去除噪聲，加強圖像的輪廓特征，以便于特征的提取和識別，進而產生價值密度較高的特征數據集，為輸電線路狀態的智能識別過程做好圖像數據的預處理。

3.3 數據挖掘

數據挖掘是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的，但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘的方法包括分類、聚類、關聯分析、預測等。

由于智能電網系統中的數據具有數據量巨大、數據類型繁多、價值密度低以及處理速度快的特點，智能電網系統中的數據屬于無法在一定時間內用傳統數據庫軟件工具對其內容進行抓取、管理和處理的“大數據”，需要通過數據挖掘來提取其中隱含的有價值的信息，從而實現對整個電網系統多角度、多層次的精確感知。例如，通過對長期的、大量的用戶用電數據進行數據挖掘，對不同地區以及不同用戶進行分類，可以得到有助于優化配電調度的信息，并能為電費定價調整提供參考；由于在當今社會中各行業的發展都離不開能源的使用，因此對用電數據進行挖掘甚至還可以歸納總結出各種指標增長率與社會用電情況的一般規律，便于政府了解和預測社會各行業發展狀況及用能情況，為政府決策提供參考。而通過對長期的、大量的電動汽車充電數據進行數據挖掘，可以為充電站的布點提供參考。通過對長期的、大量的可再生能源發電情況進行數據挖掘，有利于降低可再生能源產電不穩定對供電網絡的影響，進而更好地融入可再生能源發電。此外，數據挖掘還有利于用戶能效的分析管理、業務拓展分析、供電輿情監測預警分析、電力系統的故障預測和狀態檢修、短期電網負荷預測、城市電網規劃等。智能電網系統的數據特性表明了數據挖掘在智能電網中有著廣泛的應用。

3.4 人工智能

根據著名人工智能科學家Michael R.Genesereth和Nils J.Nilsson在1987年提出的定義，人工智能是研究智能行為的科學，它的最終目的是建立關于自然智能實體行為的理論和指導創造具有智能行為的人工制品。人工智能是一門研究如何將人的智能轉化為機器智能或者用機器來模擬或實現人的智能的學科。

數據挖掘在智能電網中有著廣泛的應用，而數據挖掘需要人工智能技術來提供數據分析的技術支持，因此人工智能在智能電網中也有著十分重要的應用。例如，通過構建人工神經網絡來對經過數字圖像處理所得的典型線路狀態的監控圖像特征數據集進行訓練識別來實現輸電線路狀態的智能識別。除了故障診斷外，人工神經網絡還可應用于智能控制、繼電保護、優化運算等

方面。

除了為數據挖掘提供數據分析的技術支持外，人工智能還可以通過人類專家提供的經驗和知識來構建相應的專家系統，如電網故障診斷和調度處理專家系統和操作票專家系統等，模擬人類專家解決問題的過程來進行決策，從而實現電網自動化和智能化。

而采用遺傳算法、粒子群算法等進化算法求解諸如發電廠和輸電線架設的規劃問題以及電力系統中各種控制參數的最優解等問題或利用模糊集理論來處理電力系統中難以實現精確控制的復雜問題，也是人工智能在智能電網中的重要應用。

3.5 軟件工程

根據Fritz Bauer在NATO會議上給出的定義，軟件工程是建立和使用一套合理的工程原則，以便獲得經濟的軟件，這種軟件是可靠的，可以在實際機器上高效的

運行。

為了便于管理和使用，無論是供電管理方還是用戶方都會希望通過一個穩定可靠，功能完備，并具有友好人機界面的軟件來方便操作。因此在建設智能電網的過程中勢必需要開發相應的軟件，軟件工程便應用于其中。尤其是對用戶端而言，在移動設備使用越來越廣泛的今天，開發相應的移動端的APP無疑能夠更好地促進用戶參與到交互過程中。一個針對用戶個體，能夠實時顯示如電力消費成本、實時電價、電網狀況、計劃停電信息等的智能電表提示信息，結合數字家庭技術，能夠遠程控制家電開關以便于用戶隨時隨地調整自己的用電情況，并整合線上業務申請、繳納電費等功能的APP能夠極大程度地減輕用戶的操作負擔，方便用戶的使用，使智能電網更加高效智能。

4 結語

計算機科學在智能電網中的廣泛應用使電力行業在信息化時代中能夠更好地應對各種新挑戰，為整個社會的發展帶來深遠的影響。

參考文獻

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隨著數字化和虛擬儀器的快速發展,對傳感器的綜合能力要求越來越高,而傳統的傳感器根本不能適應現代化的需求,加之微處理智能技術和微機械加工技術的引入,于是智能傳感器誕生了。雖然智能傳感器是當前高新技術,但是目前為止還沒有一個規范化的定義形成。隨著人們對智能傳感器技術的不斷研究,各個專家對其都有不同的定義。本文主要傾向于以下這個定義:智能傳感器就是帶微處理器、兼有信息檢測和信息處理功能的傳感器。智能傳感器的主要特征主要包括:(1)具有自動補償功能;(2)校零、標定、校正都可以實現自動化;(3)采集數據也能夠實現自動采集,并且可以預處理數據;(4)數據存儲、記憶與信息處理功能;(5)檢驗、自選里程、自尋故障都能夠實現自動化;(6)具有判斷、決策處理功能。實現智能傳感器的主要途徑主要有以下幾種:(1)非集成化實現是將傳統的經典傳感器、信號調理電路、帶數字接口的微處理器組合為一整體,而構成的一個智能傳感器系統;(2)集成化實現的傳感器系統是采用微機械加工技術和大規模集成電路工藝技術,利用硅作為基本材料制作敏感元件、信號調理電路、微處理單元,并把其集成到一塊芯片上構成。故又稱為集成智能傳感器;(3)混合實現是根據需要,將系統各個集成化環節,如:敏感單元、信號調理電路、微處理單元、數字總線接口,以不同的組合方式集成在兩塊或三塊芯片上,并裝在一個外殼里。這里采用非集成化實現的方式。

2智能傳感器的發展狀況

智能傳感器的發展狀況主要從物理轉化機理、數據融合理論、傳感器的微型化、CMOS工藝兼容這幾個方面進行分析。(1)物理轉化機理。由于集成智能傳感器可以很容易對非線性的傳遞函數進行校正,得到一個線性度非常好的輸出結果,從而消除了非線性傳遞對傳感器應用的制約。該機理具有穩定性好、精確度高、靈敏度高的特點。利用同一硅片上集成的智能檢測電路,可以迅速提取頻率信號,使得諧振式微機械傳感器成為國際上傳感器領域的一個研究熱點。(2)數據融合理論。數據融合是集成智能傳感器理論的重要領域,也是各國研究的熱點,對于多個傳感器組成的陣列,數據融合技術能夠充分發揮各個傳感器的特點,利用其互補性、冗余性,提高測量信息的精度和可靠性,延長系統的使用壽命。(3)傳感器的微型化。集成智能傳感器的微型化決不僅是尺寸上的縮微與減少,而且是一種具有新機理、新結構、新作用和新功能的高科技微型系統,并在智能程度上與先進科技融合。(4)CMOS工藝兼容。目前,國外在研究二次集成技術的同時,集成智能傳感器在工藝上的研究熱點集中在研制與CMOS工藝兼容的各種傳感器結構及制造工藝流程,探求在制造工藝和微機械加工技術上有所突破。

3智能傳感器的發展方向

無論是現今還是未來的若干年,智能傳感器和人工智能材料都是人們關注的一門科學。雖然目前智能傳感器已經取得了一定的成效,但是智能化的實現還處于研究的初級階段。人們對智能傳感器的研究還需從以下幾個方面進行:(1)智能傳感器的重要發展方向仍然是微型結構?！拔⑿汀奔夹g包括了多種科學的多種微型機構,它是一個廣泛的應用領域。(2)傳感器將會利用生物技術及納米技術。分子和原子生物傳感器到目前還是一門高新學科。目前,一些發達國家已經利用納米技術研制出分子級的電器。(3)智能材料繼續的研制開發,使智能器件原理進一步完善。在這項工作中,將信息注入材料的主要方式和有效途徑進行研發,對在人工智能材料內部的功能效應和信息流轉換機制進行研究。(4)人工腦系統的開發。對高級智能機器人和完善人工腦系統進一步進行發展。

傳統的傳感器在工業生產中的應用是無法快速直接測量某些產品質量指標的,并且也無法進行在線控制。但是智能傳感器的應用就不一樣了,其應用不僅可以對與產品質量指標有函數關系的生產過程中的某些量進行直接測量,而且利用神經網絡來建立數學模型,通過數學模型來進行準確的計算,這樣可以使產品質量得以確保。智能傳感器進一步完善的主要方向就是虛擬化、網絡化和信息融合技術。智能傳感器是軀感網的前端,它能收集到很多有特征的數據。用于軀感網的傳感器一般可分為兩種,一種是可以移植到人體之內的;一種是佩戴在體表的,譬如對脈搏、血壓、心跳運動的監測。從外觀上看,傳感器的形態也非常簡單,有的傳感器類似于手表戴在手腕上,有的則像耳機一樣戴在耳朵上,有的放在鞋里,還有的像創可貼一樣貼在身體的某個部位上。如在醫學領域中,血糖水平對于糖尿病患者而言是非常重要的,糖尿病患者需要隨時掌握自己的血糖水平,根據具體情況來對自己的飲食和注射胰島素進行調整,以防病情加重,或者其他病出現。針對這個情況美國公司生產了一種“葡萄糖手表”,這種外觀類似手表的測糖儀能夠實現無疼、無血、連續的血糖測試。

參考文獻

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關鍵詞：智能科學；情感計算；感性工學；機器人；教材

中途分類號：G642　文獻標識碼：B

1　引言

人工情感(Artificial Emotion)是利用信息科學的手段對人類情感過程進行模擬、識別和理解，使機器能夠產生類人情感，并與人類進行自然和諧人機交互的研究領域。1981年就有人開始研究人工情感問題，但是直到1990年以后它才開始逐漸引起人們的關注，特別是近幾年，對人工情感的研究越來越受到人們的重視。1995年，美國MIT媒體實驗室的R，Picard教授提出了“情感計算(Affective Computing)”的概念，并于1997年正式出版了專著《Affective Computing》。情感計算研究就是試圖創建一種能感知、識別和理解人的情感，并能針對人的情感做出智能、靈敏、友好反應的計算機系統。日本學者Nagamachi提出了“感性工學(Kansei Engineering)”的新術語，并展開了以消費者為導向的新產品開發研究。2000年，北京科技大學的王志良教授提出了“人工心理(Artificial Psychology)”的理論，并于2007年出版了《人工心理》專著。

心理學家認為，人工情感是在人工智能理論框架下的一個質的進步，這充分表明了新世紀人工科學的多學科交叉研究，彼此互為影響的特點。人工情感必將為計算機的未來應用展現一種全新的方向。

2　學術科研背景

人工情感作為人工智能的擴展研究，已經在應用方面取得了許多進展(主要是在美國、日本和歐盟國家)。但是，由于情緒心理學理論方法的多樣性，導致人工情感理論與研究方法都不十分成熟，使得應用技術受到了很大影響。

綜合國際上關于人工情感專題研討與論述，我們將人工情感研究領域面臨的主要挑戰歸納如下：

(1)情緒心理學理論的多樣性，導致人工情感理論方法的不一致，以至于很難找到適用于信息科學的人工情感的統一理論方法。

(2)目前幾乎還沒有符合人類情感規律并適于機器實現的人工情感自動生成模型；

(3)在智能推理過程中，如何考慮情感影響的因素，實現真正意義上的擬人推理過程。

(4)目前還沒有為人工情感研究者提供完善服務的計算機仿真平臺及情感計算庫。

(5)語音情感信息處理技術和表情識別技術的不成熟，成為制約人工情感與和諧人機交互技術發展的瓶頸。

(6)如何實現多模態情感信息融合、識別與理解，實現自然和諧的人機交互平臺環境。

(7)人工情感的研究成果如何與成熟的人機交互平臺相結合。

(8)如何驗證機器情感的正確性是人工情感研究面臨的圖靈測試問題。

(9)如何從人工情緒(Artificial Emotion)走向仿真情緒(simulating Emotion)、工程情緒(Engineering Emotion)，進而找到重大應用突破點，這將是一個亟待解決的問題。

針對這一學科前沿的源頭問題，進行創新性研究，解決普遍認為是人工情感的幾個困難問題，是我們未來研究面臨的主要挑戰，也是我們的機遇。

3　現實面臨的問題

2003年，北京大學智能科學系率先提出成立“智能科學與技術”本科專業，主要從事機器感知、智能機器人、智能信息處理等交叉學科的研究和教學。并于2004年在國內開始招生。隨后的幾年里，全國多所重點院校都成立了自己的“智能科學與技術”專業，并擁有了相關的碩士點、博士點以及博士后流動站。

隨著本科生、碩士生和博士生以及從事智能科學研究人員隊伍的不斷壯大，使得教材建設的問題逐漸凸顯?！爸悄芸茖W與技術”專業作為最年輕也最有發展潛力的學科，還沒有自己專業系列教材，許多高校的教材大都采用計算機類、通訊類的課程，而這些教材大都處在“知識結構老化，更新緩慢”的狀態，已經不能適應該學科的發展，成為制約學科建設和教學水平提高的重要因素。教材是基本教學內容的載體，好的教材可以在教學方法上提供相應的參考，不僅為教學提供依據，還會助推本學科不斷完善，學生培養體系的逐漸規范。因此，建設新教材，使之盡快與國際接軌，已成為亟待解決的重大問題。

2007年開始，北京科技大學招收智能科學與技術專業本科生，該專業的本科生將在2009年下半年進入專業課階段學習，專業教材的建設問題已迫在眉睫。我們通過跟蹤調查北京科技大學智能科學與技術專業本科生、研究生的教育基礎、教學現狀和教學需求，結合兄弟院校的專業教學情況，深入分析我國現代化建設的人才需求和本學科的自身發展、結構特點，系統總結國內外在“智能科學與技術”專業教學改革和實踐中取得的成果和共識，進行了《人工情感》教材的編寫。

作為知識的載體，教材是按照一定的教育目標和教學規律組織起來的科學知識系統。從教材的構思到教材的最終出版，一般科學的方法總共需要經歷如下幾個步驟，如圖1所示：

(1)教材構思、大綱制定：這一階段主要是集思廣益，根據教材所面對的受眾群體，大概劃定教材所要包含的內容，反復討論并修改大綱，根據教材內容劃分章節，制定章節標題。

(2)拓展思路、廣搜資料：這一階段主要是組織參編人員搜集第一手資料，整理素材，逐漸使材料規范化、書面化。

(3)分工明確、力求完善：這一階段要組織好參編人員，做到各司其職，各負其責，把各人負責的章節按照事先的規劃，將理論知識、應用實例、習題及答案補充完整。

(4)精益求精、查漏補缺：把已經初步完成的教材送給相關教師及同學，讓他們以初學者的身份，以局外人的眼光反復閱讀，提出意見。經過反復修改，書稿基本成型，添加上必要的前沿、提要和縮略語。

(5)課堂實踐、反復審校：初步形成的教材講義，必須要經過課堂教學的不斷實踐，并根據教學心得和課堂反饋意見反復修改。最后，拿給出版社審校，幾經修改方可出版。

4　教材規劃與內容安排

依據上述思路，自2003年起，結合我校研究生課程“人工心理和情感計算”的教學實踐，在研究生講義的基礎上，我們著手“人工情感”研究生教材的資料收集、整理以及章節、內容安排，目前，該教材的終稿已交付并將在機械工業出版社出版。通過多年的教學實踐，根據學生現狀及教學效果，不斷調整教材內容，以“適應性、實用性”為宗旨，定位于普通高校智能科學與技術專業研究生學生，以素質教育為需求，注重培養學生科研及創新能力， 提高學生的科學素養。

全書共分為9章：

第1章較詳細地介紹了情緒心理學、情緒生理學、情緒社會學的基本理論及相關研究歷程，總結了腦科學研究在情感計算中的作用及色彩與心理學之間的相互關系。

第2章介紹了情緒的空間描述及維度化理論，總結了幾種比較典型的情緒維度空間理論及國外科研工作者提出的人類情感數學模型。

第3章闡述了用數學方法描述情緒的重要性，給出了幾種典型的人工情感建模方法，展示了情感建模的發展狀況及前沿研究。

第4章結合實際應用，介紹了幾種情感建模方法，并給出了應用實例，有助于學習者理論聯系實際，對人工情感的研究與發展樹立起明確的目標。

第5章結合現代遠程教育發展狀況，提出了把遠程學員的情感數字化方法，建立起情感模型，并應用到遠程教育系統，取得了不錯的效果。

第6章主要講述了人臉識別系統的構成、實現方法，是一個應用性很強的人臉識別設計范例。

第7章詳細介紹了表情識別系統的設計實現，詳細講解了特征點定位、提取方法以及基于SVM的表情分類器的設計。

第8章主要講述了網絡游戲中的情感數字化，闡述了人工情感在游戲設計中的應用。

第9章詳細介紹了情感機器人的發展狀況、設計及實現方法，并對人工情感在智能機器人的應用作了相應的闡述。

本教材在寫法上盡量做到深入淺出、通俗易懂、簡潔明了，編寫過程中遵守了以下三點原則：

(1)全面性與計劃性相結合

人工情感理論和應用研究，還是一個嶄新領域，還有很多疑難問題沒有解決，發展得不夠成熟，所以在編寫教材的過程中，我們盡量做到知識的全面性，從基礎理論到熱門方向的研究，都作了較為詳細的介紹。同時，也考慮到系列教材的出版，在內容安排上，兼顧其他教材，做到統籌安排。

(2)基礎知識與專業技術相結合

智能科學與技術專業的學生執行的是工科學生的培養計劃，在心理學基礎理論方面比較欠缺，因此本教材前四章以拋磚引玉的方式介紹了有關心理學、腦科學、計算數學的基礎知識，并在后面幾章中結合工科學生的專業技術，結合應用實例展開內容。

(3)理論知識與實踐相結合

本教材在內容安排上注重理論與實際應用并重的原則，在理論闡述的基礎上，對相關研究進行了應用舉例，對初學者或者初涉此領域的研究者，都能起到很好的引導和啟發作用，增強了學習者的學習動力，提高了他們的學習興趣。

5　教學并舉與科研相濟

教材講義已于2008年12月交付機械工業出版社，雖然目前還未出版，但教材的初稿已多次作為我校研究生“人工心理與情感計算”課程的講稿，學生使用后普遍反映良好，認為教材充分體現了學科交叉的特點，融合了心理學、信息科學和智能科學的相關理論、算法思想和應用實例，并進行了相應的概括歸納，以簡潔實用的方式呈現給讀者，具有易讀、易懂性，而且實例豐富，非常實用，并且就講義中存在的問題，提出了寶貴的意見。

在完成了本版教材的編寫工作的基礎上，為達到教學并舉，科研相濟，經過多年的努力，我們已經建立了系列情感機器人系統實驗平臺(前文詳細介紹)，如圖2情感機器人系統實驗平臺外形。這是一個多模態信息融合的實驗平臺，具有視頻獲取、聲源定位、多路觸摸傳感、熱釋電感應及觸摸屏選擇等多通道輸入，可以通過語音、動作、光電、圖片等形式表達感情。該情感機器人采用開放式平臺，能夠為學生提供多種人工情感理論和模型的驗證實驗。圖3為該情感機器人的系統體系結構。

6　展望未來

“智能科學與技術”專業在國內才剛剛起步，是一個全新的學科，各個學校都有自己的特色。目前來看，在學科建設方面制定一個普適的方案是不現實的。而特色課程恰恰是新學科區別與相關學科的重要標志，也是各個大學百花齊放的陣地。