人工智能發展總結

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人工智能發展總結范文第1篇

【關鍵詞】人工智能；計算機網絡技術；應用；優化

【中圖分類號】TP393【文獻標志碼】A【文章編號】1673-1069（2020）08-0180-02

1引言

人工智能技術與大數據技術是新時期計算機網絡技術快速發展的產物，在這一背景下，人工智能技術、大數據技術應用水平得到了很大提升，各個行業都需要將人工智能技術、大數據技術、計算機技術進行有效融合，積極探索先進技術的應用形式，明確計算機網絡技術發展趨勢，為技術研發控制工作的開展提供支持，滿足計算機網絡技術的科學發展需求。基于此，文章闡述了人工智能技術的相關內容，介紹了人工智能在計算機網絡技術中的應用，總結了實踐應用及優化措施。

2人工智能技術概述

人工智能技術將計算機科學、心理學、生理學、語言學等進行了有效融合，這項技術賦予了機器人工智能功能，機器可以針對復雜、危險的工作進行有效處理，既能夠提升工作效率，又可以保障人身安全[1]。目前，人工智能技術呈現出綜合性特點，為計算機科學技術的進步、發展提供了技術支持，技術人員需要將人工智能技術作為核心，針對數值計算、問題求解進行優化，可以將其發展成知識處理，人工智能還可以處理各項不確定信息，加深對系統資源狀態的實時了解、追蹤，以獲取更多有效的信息內容，向用戶提供更多的信息。人工智能技術的寫作能力比較強，能夠針對很多資源、信息進行整合，用戶可以共享、傳輸各項信息，根據多寫作的分布式人工智能思想、網絡管理，提高網絡管理工作效率、效益。在網絡智能化管理過程中，人工智能具有很大優勢，具備很強的學習能力、推理能力，其在網絡管理中的應用能夠快速、準確處理各項信息，還具備記憶功能，可以存儲更多信息，構建信息庫，針對信息進行總結，產生高級的信息。

3計算機網絡技術中人工智能應用現狀

在科學技術的快速發展中，計算機網絡涉及范圍日益擴大，人工智能技術和計算機網絡進行有效融合，人民群眾越來越關注人工智能技術優勢及發展。在日常工作、生活過程中，人們可以利用人工智能技術，有效地處理模糊信息，改善了傳統計算機網絡技術局限性的影響，人工智能技術還能夠根據網絡環境強化信息監控力度，提高工作的準確性。同時，人工智能技術能夠確保各項管理工作的協調性，利用人工智能技術可以制定信息約束管理系統，配合人工智能技術全面監測各項網絡信息，突出各個管理層相互協作的特征。現階段，人工智能技術的應用范圍更加廣泛，并處于快速發展時期，在未來社會的發展中人工智能技術水平也將提升，為人民群眾的生活、工作提供更多便利。

4人工智能在計算機網絡技術中的應用

4.1網絡安全管理

在信息技術的快速發展中，網絡安全管理是完善、探索過程中的關鍵管理工作，網絡安全管理工作為提升網絡技術應用提供了基礎保障，通過確保網絡技術應用安全，可以為生產工作的有效性提供支持。在這一背景下，技術人員利用大數據技術、人工智能技術，可以有效地規劃網絡安全管理工作要點，滿足網絡安全管理中的各項技術應用需求，其主要原因是大數據技術、人工智能技術的應用，有效地提升了網絡安全管理系統的防護能力，為網絡安全管理提供了防護保障。例如，在大數據時代，為了滿足計算機網絡技術、人工智能技術應用需求，應建立網絡安全防護中的人工智能防護體系，可以將智能攔截防護技術、人工智能技術進行融合，組建技術控制中的核心防護網絡體系，將其作為計算機網絡技術傳輸的信息防護形式。另外，在網絡安全管理過程中，利用人工智能技術、大數據技術，可以有效地整合網絡安全防護體系，提升網絡安全防護技術水平。

4.2數據采集與分析

現階段，在數據采集分析過程中，技術人員需要強化人工智能技術的應用，工作人員在應用計算機技術的過程中，會產生龐大的數據量，需要挖掘更多的數據，大數據時代信息逐漸呈現出多樣性、數據總量大等特點，單純地依賴傳統技術采集數據壓力相對較大，而利用人工智能技術可以有效地解決數據采集問題，科學、合理地采集、分析更多數據，有效地提升數據分析效率。

4.3計算機網絡系統管理及評價

為了滿足大數據時代的多元化功能、服務需求，需要將計算機網絡技術、人工智能技術進行融合。在計算機網絡安全管理過程中，技術人員需要將人工智能滲透到計算機網絡技術中，確保網絡管理的安全性，其具備的問題求解技術、專家知識庫能夠促使計算機網絡綜合管理。現階段，計算機網絡呈現出瞬變性、動態性、復雜性特點，人工智能技術的應用可以將復雜的計算機網絡綜合管理進行簡單化處理，為綜合管理提供便利[2]。同時，以人工智能技術基礎發展的專家決策、支持方法，已在信息系統管理中得到了有效應用，并取得了很大效果，專家系統可以自主吸收、總結專家的經驗、知識，將更多的經驗、知識錄入系統中，針對系統知識進行完善，能夠利用匯集的專家經驗自主解決、處理更多相似問題。另外，人工智能技術在計算機網絡管理、系統評價中的應用，可以有效地解決復雜工作。

5人工智能在計算機網絡技術中的優化措施

5.1提升人工智能的智能化程度

現階段，技術人員需要強化人工智能技術研究力度，不斷提升智能化水平，充分發揮出人工智能在計算機網絡中的作用，為了提升人工智能技術的智能水平，需要針對場景、數據模擬效果進行強化，如人工智能技術的應用可以根據計算機網絡技術特點，創新、優化人工智能系統。

5.2政府與企業參與技術創新

人工智能技術屬于高新技術，在應用、推廣過程中，工作人員需要進行改革創新，政府、企業是人工智能技術的創新主體，對于政府部門來說，企業創新具有很大優勢。政府部門需要根據人工智能技術研發相應的政策支持，營造良好的環境，在人工智能技術創新過程中，需要大量資金、優秀人才作為支持，政府部門需要發揮領導作用，鼓勵企業進行創新，還需要加大資金投入力度，促使人工智能技術向高層次進行發展。

5.3強化網絡安全維護人工智能應用環境

人工智能在計算機網絡技術中的應用，需要強化網絡安全維護工作，促使人工智能技術更好地應用到計算機網絡技術中，相關部門需要強化網絡安全維護工作，營造良好的人工智能技術應用環境，重視信息泄露問題，確保各個部門放心使用人工智能技術，實現人工智能技術應用的預期效果[3]。

6結語

人工智能發展總結范文第2篇

[關鍵詞]人工智能；計算機網絡；網絡安全；網絡管理

中圖分類號：TP393；TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2016）21-0394-01

0引言

隨著科技的進步，人們對計算機網絡的需求在不斷的發生變化，單純的數值計算與問題求解功能已經無法滿足人們對計算機網絡的要求，計算機要提供更為智能化、人性化的服務工作，是計算機及網絡技術高速發展環境下，人們給計算機網絡提出的新要求。目前計算機網絡存在的問題，尤

其是安全方面的問題，也在強調人工智能在計算機網路技術中應用的必要性。

1 計算機網絡技術存在的問題

隨著計算機應用范圍的不斷擴大，網絡信息的安全問題越來越受到人們的關注，網絡控制和網絡監視成為了用戶在應用網絡管理系統中最為關注的兩大功能，但網絡控制和網絡監視功能的正常發揮，要建立在信息的獲取與處理及時準確的基礎上，通過網絡傳輸的數據大多具有不規則性、不連續性的特點，而早期的計算機只能實現數據的邏輯化分析以及處理，無法實現數據真實性的判斷，要從大量的信息中篩選出真實有效的信息，需要計算機網絡具有智能化。計算機應用深度和廣度上的發展，使得用戶的安全信息需要網絡安全管理提供可靠的保障，軟件開發技術的發展和網絡犯罪的增多，使得計算機如果不具有較為靈敏的觀察力以及迅速反應的能力，則較難真正的遏制侵犯用戶信息安全的各種違法行為，要想真正實現網絡的安全管理，就要依托人工智能技術建立起反應靈敏、科學完善的智能化的管理系統，實現數據的自動收集、運行故障及時診斷以及性能、趨勢的在線分析等，當計算機網絡發生故障時，能夠準確快速的做出反應，并采取相應的措施使計算機網絡系統恢復正常。人工智能就能夠實現在計算機網絡內建立起科學完善的網絡防御系統和管理系統，確保用戶各類網絡信息的安全。

2 人工智能在計算機網絡技術中的應用

人工智能在計算機網絡中的應用，較大程度上滿足了人們希望計算機能夠為使用者提供更為智能化、人性化的服務

的需求，計算機網絡的智能化需求主要體現在智能化的人機界面、智能化的信息服務、智能化的系統開發以及支撐環境

三個主要的方面，這些需求全面推動了人工智能在計算機網絡技術中的應用進程，尤其是人工智能在系統的管理與評價、網絡安全以及智能人機界面等主要方面的應用。

2.1 人工智能在網絡安全管理中的應用

人工智能在計算機網絡技術中的應用非常廣泛，在網絡安全管理的領域內，人工智能的主要應用體現在三個方面，智能防火墻技術，入侵檢測技術，智能型反垃圾郵件系統對用戶郵箱所具有的保護功能。

智能化防火墻系統與其他的防御系統存在較大的差別，智能防火墻是采用智能化的識別技術，例如記憶、統計、概率以及決策的方法來對數據進行識別和處理，減少了計算機在進行匹配檢查過程中所要進行的龐大的計算，提高了針對網絡有害行為的發現效率，實現對有害信息的攔截以及限制訪問等功能；智能防火墻系統的安檢效率要明顯的高于傳統的防御軟件，有效的解決了普通防御軟件發生較為普遍的拒絕服務共計問題，有效的遏制了病毒的傳播以及高級應用的入侵。

入侵檢測是計算機網絡技術安全管理的重要環節，也是保證網絡安全最具有關鍵性作用的環節，是防火墻技術核心組成部分。計算機網絡系統入侵監測功能的正常發揮，將直接影響著系統資源的安全性、保密性、完整性以及可用性。入侵檢測技術主要是通過數據的采集篩選、數據的分類以及處理等形成最終的報告，及時的向用戶反映出網絡信息當前的安全狀態。目前，人工智能較廣泛的應用于專家系統、模糊識別系統以及人工神經網絡等系統的入侵檢測工作中。

智能型反垃圾郵件系統是運用了人工智能技術所研發出的針對垃圾郵件的防護技術，該技術可以在小影響客戶信息的安全性的基礎上，對客戶的郵件進行有效的監測，對郵箱內的垃圾郵件進行開啟式的掃描，并向客戶提供針對垃圾郵件的分類信息，提醒用戶及早處理可能危害系統或對自身小利的信息，從而保證整個郵箱系統的整體安全性。

2.2 人工智能在網絡管理和系統評價中的應用

網絡管理方面的智能化發展，主要依賴于電信技術以及人工智能技術的發展。人工智能除了在計算機網絡安全管理中的應用外，還可以充分利用人工智能中的專家知識庫、問題求解技術，實現計算機網絡的綜合管理。網絡的動態性以及瞬變性給網絡管理工作增加了難度，使得現代化的網絡管理工作也向著智能化方向上發展，專家級決策和支持方法就是在人工智能理論基礎上發展起來的，并在信息系統管理中得到了廣泛的應用，專家系統是種智能的計算機程序，實現將某領域內盡可能多的專家的知識、經驗進行積累，并在總結歸納的基礎上形成資源錄入相關系統，進而可以利用匯集了特定領域內多位專家經驗的系統，來處理該領域內其他相類似的問題。就計算機網絡的管理和系統評價，就可以通過很多的計算機網絡管理內相應的專家系統，來進行網絡管理以及系統評價的諸多工作。

3 總結

隨著人工智能技術自身的不斷完善發展，以及在計算機網絡中應用需求的增多，人工智能在計算機網絡技術中的應

用會越來越廣泛，在促進計算機網絡的安全管理工作以及系統評級工作中發揮更大作用。

參考文獻：

[1]張凱斐.人工智能的應用領域及其未來展望[J]呂梁高等專科學校學報，2010 （04）

[2]宋紹云.人工智能在計算機網絡技術中的應用[J]玉溪師范學院學報，2001（02）

人工智能發展總結范文第3篇

如何應對人工智能時代的轉型？人工智能的商業價值地圖中，哪些產業將最先享受技術紅利？

“智造”并不是一個新詞，幾年前，我們可以看到數字技術從虛擬世界向實體世界滲透。3D打印、激光切割等一系列數字制造設備的發明讓制造變得民主化，所以誕生了創客這個群體，讓普通人也可以通過智造來實現想法。而今天，我們都看到“智”的含義又進化了。

人工智能正在全球范圍內掀起產業浪潮。從去年開始，騰訊研究院就對人工智能的產業發展有一個持續的跟蹤。我今天將從一個更廣的維度，不限于制造業來與大家分享關于人工智能如何融合產業，創造萬億實體經濟新動能的一些觀察。

人工智能認知差距存在：已走入平常生活

在另一陣營，包括扎克伯格、李開復、吳恩達等在內的多位人工智能業界和學界人士都表示人工智能對人類的生存威脅尚且遙遠。這其中主要的爭議就來源于對“人工智能”定義的區別。人工智能學家馬斯克等人所述的人工智能，是指可以獨立思考并解決問題，具有思維能力的“強人工智能”，目前，科學界和工業界對何時發展出“強人工智能”并無定論。

現在處于全球熱議中的“人工智能”，并不完全等同于以往學院派定義的人工智能。你可能沒有意識到，我們日常生活中已經用到了許多人工智能技術：早在2011年，蘋果就率先將人工智能應用Siri放進了大家的口袋里；拍照、簽到時用到的人臉識別技術，智能音箱的語音對話系統，以及我們現在主流的新聞推薦引擎，也都用到了深度學習的算法。

人工智能算法存在于人們的手機和個人電腦里，存在于政府機關、企業的服務器上，存在于共有或者私有的云端之中。雖然我們不一定能夠時時刻刻感知到人工智能算法的存在，但人工智能算法已經高度滲透進我們的生活之中。

人工智能的商業潮起：九大領域形成熱點

人工智能的歷史已經有60年的時間，但它作為一個商業化浪潮是最近幾年爆發的。與以往幾次人工智能浪潮不同，此次的人工智能革命跨越了技術商業化的臨界點。

下圖為騰訊研究院的《中美人工智能產業報告》，人工智能領域的投資金額從2012年起呈現出了非常陡峭的增長趨勢，轉折點就是深度學習技術的突破。

IT產業經過數十年的發展，在存儲、運算和傳輸能力上都有了幾何級的提升，使深度學習最終有了質的飛躍。互聯網積累了20年的數據終于有了用武之地——訓練數據。機器學習和深度學習的飛速發展直接引領了此次人工智能產業浪潮。

截至目前，美國在融資金額上人工達到了938億，中國僅次于美國達到了635億。人工智能產業發展出了九大熱點領域，分別是芯片、自然語言處理、語音識別、機器學習應用、計算機視覺、智能機器人、自動駕駛。

另一個明顯的趨勢是中美科技巨頭的集體轉型。從互聯網到移動互聯網的歷次轉換歷程中，把握技術革命帶來的商業范式革命是屹立不敗的關鍵。技術革命將帶來基礎設施、商業模式、行業渠道、競爭規則變化的漣漪效應。

谷歌最早意識到機器學習的重要性，從2012年開始從搜索業務積累數據。從2012年到2017年短短的5年時間已經滲透到了超過1200個谷歌的服務中。業務發展戰略從“移動優先”轉為“人工智能優先”。除此以外，美國的FAAMG (Facebook， Amazon， Apple， Microsoft， Google)以及中國的BAT無一例外投入越來越多資源搶占人工智能市場，有的甚至轉型成為AI公司。他們紛紛從四方面從基礎到全局打造AI生態：

第一，通過建立AI實驗室，來建立核心的人才隊伍。第二，持續并購來爭奪人才和技術。第三，建立開源的生態，占領產業核心。今天，大多數技術進步都不是封閉的創造發明。技術的指數級增長，受益于底層技術的共享。今年，騰訊向外輸出了兩大AI開源項目ANGEL和NCNN。第四，最好的人工智能服務將可能化為無形，即與云服務結合。工具AI將大幅降低企業使用AI的門檻，越來越多科技巨頭選擇將自己的服務“云端化”來賦能全行業。正如馬化騰所說的未來的企業都是在云端用AI處理大數據。并且在一些領域開始試水消費級人工智能的場景。

認識人工智能的能力與局限

認識人工智能的能力與局限AI要在商業上取得成功，首先要理解人工智能的真實能力。AI的爆發對商業的塑造也許與互聯網徹底顛覆傳統行業不同，在很大程度上會不動聲色地嵌入到商業中。應用場景不再是新奇的概念展示，而是融入現有的生產中，進入垂直領域，創造直接的經濟價值。

認識人工智能的能力與局限從認識物理世界到自主決策，目前人工智能已經具備以下幾種能力：

認識人工智能的能力與局限感知智能：在語音識別、圖像識別領域已經有很深入的應用，賦予了機器“看”和“聽”的能力。甚至情感也能被機器理解 ；語音識別和圖像識別都有了顯著的提升。

認識人工智能的能力與局限理解能力：自然語言理解成為隱形的標配植入到產品中。配合計算機視覺可用于理解圖像，來執行基于文本的圖像搜索、圖像描述生成、圖像問答（給定圖像和問題，輸出答案）等。

認識人工智能的能力與局限數據智能：機器學習、深度學習讓機器能夠洞察數據的秘密，并且不斷自動優化算法，提升數據分析能力。

認識人工智能的能力與局限決策能力：本質是用數據和模型為現有問題提供解決方案。棋類游戲是一種典型的決策能力，人類在完美信息博弈的游戲中已徹底輸給機器，只能在不完美信息的德州撲克和麻將中茍延殘喘。在更廣泛的領域，例如如何自動駕駛汽車，如何將投資收益最大化等豐富的場景都將是決策能力的用武之地。

人工智能的價值地圖：產業融合正在加速

與互聯網時代一夜顛覆的渠道革命不同，人工智能的帶來的商業變革正在不動聲色地滲入到各行各業。一大批AI應用的先導者正在將AI能力賦能產業，涉及吃住行、工業醫療等各個領域。下面將用三個例子來說明正在發生的“AI+”產業增強革命。

首先是零售行業。上圖是亞馬遜推出的無人超市Amazon Go。在亞馬遜的藍圖中，顧客從貨架上取下貨品，無需再經過收銀臺便可自動完成結算過程。從顧客進店開始，通過人臉識別驗證顧客身份，在顧客購物時，通過圖像識別和對比技術判斷商品種類，自動生成購物訂單完成自動結算。

現在，各種形式的無人零售商店在國內也如雨后春筍般興起。當然，無人收費只是零售智能化的第一步，人工智能不同能力的應用將全面改變現在的零售模式。比如開一家店選址、到底在哪開、開多大、覆蓋多少人群、賣多少東西？時裝周采購設計師的衣服，買那些今年會暢銷？以前這些都靠零售人的經驗做決策，但在信息時代，這些都可以用精準的算法做決策。

第二個例子是醫療行業，醫療在任何國家都是最大的行業之一，我們經濟發展和科技進步追求的最終目標也是增進健康。

人工智能在醫療行業的應用很廣泛。用人工智能來輔助醫療影像診斷大家已經比較熟悉了。我想說的是人工智能對精準醫療的推動。所有遺傳密碼的信息都是非常非常多的一個大數據，對任何人在他沒有得病的時候我們測量他的組學數據，分析組學大數據，那么就可以對他未來健康發展的危險因素做出評估，根據評估進行適當干預，這樣的話有些疾病不發展，有些疾病減輕他的程度，提高他的生活質量，這樣就把整個醫療健康體系的關口前移，在沒有病之前就提出評估與保證。

第三個例子來自制造業。波士頓有家著名的機器人公司叫Rethink Robotics，顧名思義就是重新思考機器人。這個公司開發了一款名為Baxter的智能協作機器人。這個機器人的特點是和人的交互不再是機械的。Baxter 采用順應式手臂并具有力度探測功能，能夠適應變化的環境，可“感知”異常現象并引導部件就位。你只要挪動它的手臂就能進行訓練，完成特定的任務。其次，對于制造業來說人工智能不僅僅意味著完成某項工任務的機器人，也是未來制造業智能工廠、智能供應鏈等相互支撐的智能制造體系。通過人工智能實現設計過程、制造過程和制造裝備的智能化。

人工智能的經濟影響

人工智能在經濟層面的影響，主要有三個方面：

第一，生產效率的提升。人工智能創造了一種虛擬的勞動力，能夠解決需要適應性和敏捷性的復雜任務。

第二，交易成本的下降。互聯網的平臺模式通過降低信息不對稱，降低了交易成本。隨著機器學習的引入，可以實現更精準的服務匹配，進一步優化資源的分配。

第三，人工智能將帶來數據產業的蓬勃。機器學習需要數據的“喂養”，海量的數據需求催生了多種類型的數據交易模式。數據的需求會產生很多數據經紀商，有B2B模式，C2B模式，B2B2C模式等，促進數據在個人、企業及產業鏈層面流通。數據的來源不單單來自于用戶，也來自于政府公開數據、商業渠道、博客等公共資源等。

轉型之路：五要素堅實人工智能基礎

人工智能將一切變化都帶入了超高速發展的軌道。創新科技公司已集體轉型，傳統行業又改如何應對即將到來的人工智能時代？實現人工智能的轉型，需要從幾個方面并行：

數據、算法和算力是我們常說的人工智能的“三駕馬車”，是人工智能得以應用的基礎。

第一是數據，我們對數據的認識不應該停留在統計，改進產品或者作為決策的支持依據。而應該看到它導致機器智能的產生。但首先，數據是有條件的。垂直行業的數據，高質量的數據。在國家層面，也有許多數據開放計劃。

第二是算法，人工智能的人才仍然是很稀缺的。高校和企業的人才流動越來越頻繁。但同時，企業通過開放生態，降低開發門檻。可以讓更多中小企業享受AI能力。

第三是算力，現在的人工智能系統通過成百上千個GPU來提升算力，使深度學習能夠走向生產環境。但隨著數據的爆發式增長，現有算力將無法匹配。

除了這三駕馬車，從實驗室到行業應用，在人工智能的應用過程中還需要加入兩個元素：

■ 首先是場景。理解場景是人工智能應用的核心。人工智能必須落到精準的場景，才能實現實在的價值。理解人工智能能力可落地的場景及對應的流程，將AI納入決策流程。

■ 其次是人機回環，即human-in-the-loop。“人機回圈”的第一層含義是人工智能應用中需要用戶，即人的反饋來強化模型。更進一步，機器學習是一種嘗試創建允許通過讓專家與機器的一系列交互參與到機器學習的訓練中的系統工作。機器學習通常由工程師訓練數據，而不是某個領域的專家。“人機回圈”的核心是構建模型的想法不僅來自數據，而且來自于人們怎樣看待數據。專家會成為垂直領域的AI顧問，把關模型的正確性。

人工智能并不是靜態的東西，訓練出來的模型要用到某個業務場景里，業務場景里產生新的數據，這些數據進一步提升人工智能模型的能力，再用到場景中，形成一個閉環和迭代。

總結

本輪人工智能浪潮是基于深度學習的發展，將快速滲透到數據密集行業。

人工智能目前從感知智能、理解智能、數據智能和決策智能四方面發揮在各行各業的能力。

人工智能發展總結范文第4篇

關鍵詞：計算機；人工智能；電氣自動化控制

在人工智能技術發展的前提下，為新時代的生產創新提供了基礎，將人工智能運用于電氣自動化控制中，有利于礦山在開采過程中更加科學與合理，在提升工作效率的同時有利于保持工作水準的穩定。因此深入研究人工智能對電氣自動化控制的影響有利于促進社會生產的升級與發展，最終加快我國各行各業與電氣自動化控制的融合，為我國智能化社會生產提供有力條件。

1計算機人工智能技術特點與發展現狀

1.1計算機人工智能技術的特點

（1）參數調整便捷。計算機與人工智能技術的機器操作對比傳統的控制器，主要的特征是操作更加簡單，更容易學習，同時對于機器的參數具有相關的資料進行解釋，對于各個參數之間的關系可以通過一體化的參數模型清晰可見，在調整參數時，能夠清晰了解對于機器操作的影響以及對于其他參數的影響。降低了實際工作中的操作難度，提高了使用便捷性。（2）控制器一致性較高。對比傳統的控制器，人工智能的控制器能夠根據自動化的模型，對于數據的輸入進行高效的計算與分析，使得工作人員在實際操作過程中，控制更加靈活,產品的規范性也更高，因此控制器一致性的提升有利于使用者的體驗感不斷提升[1]。（3）計算分析能力突出。對比傳統的礦山自動化控制器，計算器人工智能技術能夠在較短的時間內建立自動化模型，對于參數的變化，其他相關聯數值能夠迅速被更新，有效提升了自動化控制水平，為電氣自動化的發展提供了較高的促進作用。（4）操作簡便。計算機技術的發展促進了信息處理與數理處理的速度，能夠降低操作的難度使得普通的工作人員在工作過程中能夠充分發揮機器自動化的作用，降低對于相關的專家的依賴程度，只有工作效率不斷提升，才能為電氣自動化控制進一步發展提供了有利條件。

1.2計算機人工智能技術的意義

人工智能技術的含義是利用互聯網技術發展的新技術，借助互聯網技術與其他計算機知識降低重復性的工作，降低人力成本同時提升工作效率的技術[2]。計算機技術與人工智能技術的區別是計算機技術需要人為操作才能發揮其自身的技術，而人工智能可以獨立自主的完成部分工作，人工智能技術對于未來社會的發展與進步提供了基礎。

1.3計算機人工智能技術的應用現狀

人工智能技術的功能強大能夠包含多個處理器，并且針對不同的處理器提供不同的開發策略。在傳統的電氣控制系統中，其控制器一般情況下只能包含較少的處理器，所以處理控制器的功能受到限制。而人工智能的處理器豐富，最常見的包括模糊處理器、神經處理器等。正是由于人工智能的多處理器共同運行的優勢，從而改變了傳統的由于處理器問題影響行業發展運轉質量的現狀。例如在電力行業中，變壓器的性能指標與發電器的性能指標，隨著計算機人工智能的不斷發展，電力系統處理器的容量不斷的擴大，電網中需要的電氣設備與種類也變得更加豐富，這是人工智能在其中發揮了重要的作用，人工智能技術不僅運用在礦山的開采中，同時涉及到我國的各行各業，例如醫療、航空、電力等。這些行業的系統運行較為復雜，從前期的智能化設備的設計到后期的生產使用與反饋，每個環節都需要結合調整改進與升級，保障各行業在使用人工智能技術的同時，行業發展更加迅速。

2計算機與人工智能技術在電氣自動化控制中的主要功能分析

2.1數據采集與處理功能

計算機與人工智能技術使得工作人員在實際工作中只需要掌握對電氣自動化控制面板的操作，工作人員不需要通過腦力開展大量的分析與計算，只需要對人工智能采集的數據進行及時的觀察與搜集即可，最終實現電氣自動化設備的進一步發展。

2.2系統的實時監控與警報功能

在電氣設備制造過程中，一般缺乏對于生產的實時監控，導致安全事故的發生時無法總結其他的問題，既為后期避免類似的問題提供參考依據，同時對于即將發生的異常問題，也無法觸發警報，因此需要對安全隱患進行及時的排查。而計算機人工智能技術的主要特點之一就是開展實時監控與警報功能，在生產過程中開展對于設備的實時監控，在發生異常情況時，能夠及時發出警報，通知工作人員對于電氣設備進一步運維與檢修，降低事故發生的概率。而對于沒有及時控制的事故，人工智能系統也能記錄事故發生的數據變化，為后期避免同類問題提供數據支持，為后期的生產升級提高基礎。

2.3操作系統控制功能

傳統的機械控制臺操作主要是依靠工作人員在控制臺的值班，輪流查看相關數據的情況。而人工智能技術主要借助計算機通過智能設備操作，不僅可以遠程操作而且可以對操作的人員實現不限區域、不限人員數量的操作，降低傳統電力控制臺對于操作人員的人數限制、位置限制等，為電氣設備自動化發展貢獻重要的技術。

3計算機與人工智能技術在礦山電氣自動化控制中的實際應用

3.1計算機與人工智能技術在礦山電氣自動化運用中的優勢

計算機與人工智能應用為礦山的開采帶來了較大的技術升級。其主要的優勢包括了以下幾個方面，其一是人工智能技術的控制臺可以借助編程語言，根據實際工作內容設置相關的控制臺，在實際操作過程中能夠快速索引到相關的信息與數據，對參數進行及時的調整；其二是能夠對相關的操作與作業現場進行實時的監控，監控的內容與范圍不斷擴大，同時監控的開展不會受到天氣與人員的影響，抗干擾能力突出；其三是人工智能技術可以結合其自身的技術特點能夠開啟更加優質的控制模式同時降低人力物力的損失。最后體現在對設備異常模式的控制，能在機器產生異常時及時出現報警與調整的模式，提升穩定性同時能夠協調人工智能的一致性。

3.2優化電氣設備的設計

礦山的開采需要隨著社會經濟的發展而不斷擴大，在礦山開采過程中借助電氣設備能夠高效的完成開采工作，滿足社會生產的需求。而現代化的開采設備需求對于礦山的開采具有重要意義。利用計算機和人工智能技術對于礦山開采的設備進行了設計優化升級，其中包括了從電子科學、機械設計等內容，而在設備的設計過程中，必須要縮短設計周期，搶占市場份額，將設計的成果投入到實際的礦山開采過程中。需要注意的另一個重點是由于開采設備設計到礦山開采的整體工作鏈條較長同時研發難度較大，但在技術研發過程中不能為了研發速度而忽視了對于技術優化的高標準，降低對于人工的依賴，減少人力資源的投入，有利于人工智能技術能夠集中力量優化設計，參數設置根據實際工作需要設計更加合理，提高數據準確性的同時提升的產品的性能。

3.3加強電氣系統運行的智能控制

智能化的機械設備能夠有效提高礦山生產的效率，先進的礦山開采效率與質量是現代礦產企業競爭力的重要來源，因此現代礦產企業想要保持競爭力，則必須使用將計算機人工智能技術與機械技術相互融合的電氣系統。在傳統設備控制器的基礎上，結合人工智能，工業生產中的數據處理與信息決策使用人工智能技術，提升人工智能技術對礦山開采的進一步發展。再通過人工智能技術做出相關開采的指令，實時掌握開采的情況與電氣設備的運行情況，一方面提升了礦山開采的效率，另一方面人工智能系統降低了大量重復性的工作內容，為人力資源的整合做出了重要貢獻。最后人工智能結合了計算機運算速度較快的優勢，使得系統能夠短時間內對信息進行批量化處理并做出正確的決策，為礦山自動化技術的進一步發展做出貢獻。

3.4提高電氣設備的故障診斷效率

礦山開采的過程中依賴多個設備同時運轉，且各個設備都是開采鏈條中不可缺少的因素，因此當某個設備發生故障則會影響到整體礦產開采的正常運轉，而依靠人工和傳統的控制器，故障排查工作的效率較低，不僅影響了生產安全同時也會影響企業的經濟效益。在此基礎上，發揮人工智能技術對于電氣設備的故障診斷升級對于礦山開采具有重要的作用，一方面人工智能能夠通過其專家系統與模糊理論相互結合，迅速掌握所有生產相關的實時數據，另一方面通過對系統進行智能化控制，找到故障產生的位置，對故障設備進行替換，降低設備故障對于礦山開采產生的影響，降低企業的經濟效益損失。

4結語

計算機與人工智能的發展，使得傳統的社會生產行業將機械技術與智能技術進一步的融合，推動了工業生產電氣自動化控制，提升了工作效率與工作質量。在傳統的控制器中，需要人工不斷操控控制臺調整機器的運行狀態，同時需要定期對于機器進行檢驗與維修，避免機器故障影響社會生產的正常運轉。人工智能的機器控制對于電氣自動化的發展是更科學高效的技術。計算機人工智能技術在礦山電氣自動化控制中的進一步運用，不僅能夠提升對于礦山開采的實時監控水平，同時能夠提高開采的效率與安全性，為礦山開采企業的發展提供了技術支持，最終為機器自動化控制應用提供了有利條件。

參考文獻

[1]徐小云.人工智能技術在礦山計算機電氣自動化控制系統設計中的應用研究[J].科技資訊,2020,18(09):5-6.

人工智能發展總結范文第5篇

【關鍵詞】人工智能；計算機網絡技術；應用

1前言

信息化時代背景下，人們對于信息處理提出了許多新的要求，作為信息處理主力的計算機技術也因此得到了突破性的發展，開始逐漸向著智能化及人性化的網絡服務技術轉變。將人工智能應用到計算機網絡技術中，可以實現對于網絡信息的智能化跟蹤，對于提升網絡信息安全管理水平有著非常積極的意義。

2人工智能的概念和優勢

人工智能(ArtificialIntelligence，AI)屬于一種新的技術科學，是對模擬、延伸以及拓展人的智能的相關理論和方法進行研究的科學，屬于計算機科學的分支。人工智能學科的基本思想及目標，是通過對人類智能活動規律的研究，構筑起相應的人工智能系統，利用計算機來完成原本需要借助人的智慧才能夠勝任的工作，簡單來講，就是利用計算機硬件和軟件系統的相互配合，實現對于人類某些智能行為的模擬［1］。人工智能的發展與計算機網絡技術的發展是密切相關的，兩者可以相互影響，相互促進，而將人工智能應用到計算機網絡技術中，具有相當顯著的優勢:首先，人工智能可以完成對于不規則、不確定信息的有效處理，幫助人們更好的掌握系統資源的局部和整體狀況，及時應對系統資源的變化，為用戶提供可靠的信息支持;其次，人工智能具備較好的資源整合能力，可以實現網絡資源的高度共享，其本身所具備的協作及網絡管理能力可以有效提高計算機網絡管理的效率和水平;然后，人工智能具備較好的學習和推理能力，將其應用到計算機網絡管理中，能夠提高信息處理的準確性及效率，結合記憶功能，可以構建相應的信息庫來完成信息的收集、整合和處理，結合得到高級信息來進一步提升網絡管理的層次。

3人工智能在計算機網絡技術中的應用

計算機網絡在信息化技術的帶動下得到了廣泛的普及，在人們的日常工作及生活中扮演著越發重要的角色。而與此同時，網絡信息安全也成為了社會各界關注的熱點問題。大數據的出現，不僅使得計算機網絡中的數據量呈現出了幾何遞增的趨勢，同時也進一步增大了數據的不規則性和不確定性，單純依靠早期的計算機邏輯分析，并不能對數據的真實性做出準確判斷，也無法從海量的數據中篩選出有用信息，在這種情況下，想要保證計算機網絡信息安全，真正實現計算機網絡的安全管理就變得非常困難。人工智能技術的應用，可以構建起完的智能化管理系統，完成對于數據的自動收集和整理分析，也能夠及時對計算機網絡運行中存在的故障做出診斷，通過自動處理實現網絡的恢復。因此，將人工智能應用到計算機網絡技術中，是非常必要的［2］。

3．1人工智能在計算機網絡安全管理中的應用

在計算機網絡安全管理中，人工智能的應用非常廣泛，主要體現在以下三個方面:(1)智能防火墻系統:智能防火墻是利用人工智能技術構建的防火墻，因此與常規的防火墻在結構上存在的較大的差別，主要是基于智能識別技術，如統計、記憶、決策、概率等方法，對網絡中的數據信息進行智能化識別和處理，不僅有效降低了數據匹配檢查工作對于計算機內存的占用，而且可以更好的發現網絡有害行為，對有害信息予以攔截，并且做好相應的訪問限制。相比較傳統的防御軟件，智能防火墻系統在功能、安全性以及效率等方面有著非常明顯的優勢，可以有效的解決傳統防御軟件在運行中出現的拒絕服務共計等問題，對計算機病毒的傳播以及黑客入侵等都有著可靠的防范能力。(2)反垃圾郵件系統:智能化的反垃圾郵件系統主要是在傳統反垃圾郵件系統的基礎上，引入了人工智能技術，并不只是單純的對系統中的垃圾郵件進行清除，而是充分利用了人工智能技術的學習和記憶功能，在不影響用戶體驗以及用戶信息安全的前提下，對所有發往用戶郵件系統的郵件進行實時監測，對垃圾郵件進行分類并且提醒用戶及時將之清除，有效規避了垃圾郵件帶來的安全問題［3］。(3)入侵檢測系統:入侵檢測是對防火墻的一種補充，可以在防火墻無法完成對有害信息的完全過濾時，實現對入侵信息的檢測和攔截。同時，入侵檢測技術可以對攔截的入侵方式和病毒類型進行總結，建立相應的數據庫，使得計算機在遭遇相同類型的入侵時，能夠迅速做出反應。計算機網絡入侵檢測系統的正常運行直接影響著計算機網絡資源的完整性、可靠性和安全性。入侵檢測系統的基本原理，是對數據信息的采集、整理、分類和總結等進行智能化識別與檢測，形成完整的報告，向用戶反映計算機網絡信息所處的安全狀態。人工智能在入侵檢測系統中的應用，主要集中在人工神經網絡、專家系統以及模糊識別系統中。

3．2人工智能在計算機網絡系統管理中的應用

人工智能在計算機網絡管理和網絡系統評價中的應用，需要與信息技術相互結合，以保證良好的管理效果。例如，運用人工職能技術中的問題求解技術或者專家知識庫，可以完成對于計算機網路的綜合管理。在計算機網絡管理中，網絡本身所具備的瞬變性以及動態性的特征，使得管理工作變得越發困難，要求管理的及時性。在這種情況下，傳統的管理方法暴露出許多問題，計算機網絡管理開始向著智能化的方向發展，以專家級決策及支持方法為例，其就是在人工智能的基礎上產生和發展起來的，并且在計算機網絡管理中得到了應用和普及。專家系統屬于一種智能化的計算機程序，主要是通過對某一個專業領域中盡可能多的專家學者的理論知識和經驗進行整理，經歸納總結后，形成相應的信息資源，存儲到系統中，使得系統可以利用這些知識與經驗，對相應的專業問題進行分析和解決，達到類似專家分析的效果。因此，在進行計算機網絡管理以及系統評價的過程中，可以運用相應的專家系統實現，在提供工作效率和工作水平的同時，也能夠在很大程度上節約管理成本［4］。

4結語

總而言之，伴隨著信息技術的飛速發展，計算機網絡在越來越多的行業和領域得到了普及，也面臨著許多新的要求，需要能夠為人們提供更加智能化、人性化的網絡服務。對此，相關技術人員不僅需要加快對于計算機網絡技術的開發和研究，還必須重視人工智能技術的完善，并將其應用到計算機網絡的安全管理和系統評價中，推動計算機網絡的智能化發展。

參考文獻:

［1］熊英．人工智能及其在計算機網絡技術中的應用［J］．技術與市場，2011，18(2):20．

［2］張彬．探討人工智能在計算機網絡技術中的應用［J］．軟件，2012，33(11):265～266．

［3］李陽．人工智能及其在計算機網絡技術中的運用［J］．通訊世界，2015(6):100．