人工智能现状和发展

人工智能现状和发展（共12篇）

人工智能现状和发展 篇1

1 智能计算机的发展

1.1 人工智能简述

人工智能[1](Artificial Intelligence,简称AI)是计算机学科的一个分支,属于为世界三大尖端技术空间技术、能源技术、人工智能其中之一,最近几十年来,人工智能的发展非常的迅速,在很多的地方都得到了应用,尤其是在科学领域。

人工智能源自于对人的模仿,其最终目的是服务于人类,但是,就像世界上没有相同的两片叶子,也没有完全相同的两个人,也就像没有一家服务企业可以满足一个国家人的所有要求一样,人工智能产业中也会涌现许多实力强大的企业,一些企业也会在某个领域内形成自己的竞争优势,甚至会出现垄断型企业。人工智能产业在国内外都还是处于刚刚发展阶段,人工智能产业的竞争也会伴随不断增长变化的需求而演化,企业也会为了满足并提升社会大众越来的生活品质而不断进步,不断完善自身。

1.2 人工智能研究的发展概况

未来,随着计算机和其他科学技术的不断进步,人工智能的发展也将要不断面对越来越多的艰难挑战。在我们的日常生活中,人们对人工智能技术的期望一直都拥有着很高的热情和期盼,但是,在客观事实上,人工智能技术进步不但要考虑软件、硬件技术的限制,也还要考虑人们对自身能力理解程度的制约,因此未来人工智能技术将在不断限制的过程中不断突破不断成长,从而保持着逐步的发展。比如人脸识别技术,当该技术以一次问世时,人们对人工智能充满了信心,但当大多数人亲自使用时,却发现它对人脸的识别率还是不够高;

近年来,人脸识别技术得益于机器学习与大数据,又有了非常令人欣喜的进步,拥有足够的多的人力模型数据,计算机对具体提供的数量足够多的人脸模型数据进行针对性训练,就可以达到一个极高的识别正确率。但是对一个具体的个例可以做到百分百识别,并不能就此完全肯定对人群大众使用就都能达到同样级别的水平,对于大量的人脸数据依然需要不断地整理系统的统计,所以,距离完美的识别率人类还有很长的路要走。不仅是人脸识别,OCR、语音识别、机器翻译等人工智能技术在现实的应用中都会面临准确率的标准。也希望无论是企业还是社会群体大众,用一份积极包容的心态,为人工智能产业的发展营造一个优良的可持续发展环境。

人工智能应用研究有许许多多的可行性。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验,经过运用人类的知识和解决问题的途径进行推理、汇总、判断、解决,来处理某个领域的疑难棘手问题。人工智能系统在很多领域的应用也都在促进着人工智能的理论和技术的不断发展。专家系统也是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一,涉及社会各个方面,各种专家系统已遍布各个专业领域,取得很大的成功。人工智能在计算机领域内,得到了原来越多的重视。并在机器人等中得到了很多的实际应用。

人工智能是研究人类智能活动的可循规律,创建具有一定人类智能的电子系统,它主要是通过让计算机去完成原本是需要人类智慧才能去解决的问题,换而言之,就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类智慧行为的基本理论、方法和技术。例如:繁重的科学工程和数学计算本来是要人脑来承担的,但是,现今,计算机不但能高效准确的完成这种计算,而且还能够比人脑做得更加的完美,因此,当今社会也不再把这种程度的计算看成是“需要人类智慧高强度才能完成的复杂任务”,由此可见,高强度复杂工作的定义随着人类社会时代的发展和科学技术的不断进步而不断变化,人工智能这门科学的具体目标也自然随着社会科学的变化而发展。它一方面不断地通过科学技术获得新的进展,另一方面又勇敢的转向更有意义、更加困难的目标。

2 人工智能的前沿

2.1 智能信息检索技术

现今社会,智能信息检索技术的发展日新月异。而人工智能在信息检索技术中的应用,主要集中表现在网络信息的检索。网络信息检索,也即网络信息搜索,是指互联网用户在网络终端,通过特定的网络搜索工具或是通过浏览的方式,查找并获取信息的行为。运用人工智能技术,可以快速准确的在大数据的基础之上获得所需信息。

2.2 遗传算法

遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程进行搜索找出最优解的方法。遗传算法是通过一类问题可能潜在的解集的其中一个集群开始的,而一个集群群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有本身特征的实体。比如,它决定了个体所要表现出的外部形状,如单眼皮,双眼皮的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。由此可见,从一开始通过表象得到实际的基因的编码程序为一种算法。我们通常将基因的编码工作简单化,如二进制编码,在第一代种群产生之后,遵循适者生存,按照自然法则优胜劣汰,选择最优的结果,并借助交叉和变异,得到一种新的集合。这种办法会得到一种比以前更加优秀,更加适者生存的种群。

3 结束语

人工智能对人类科学来说是一门极富挑战性的科研究,想要从事这项研究工作必须懂得计算机知识,心理学、统计学、哲学等等。人工智能是一种涵盖了非常广泛的知识的科学,它包含了很多不同的领域,如机器学习,计算机视觉、软件工程、操作系统等等,总而言之,人类科学对人工智能研究的一个主要目的是使机器通过一系列的操作能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。在不同的时代、不同的社会环境、不同的人对这种“复杂”程度的理解是不一样的,每个时代的科学发展也是不同的,希望在科学不断发展的今天,人工智能的发展也会带来许许多多的惊喜。

摘要：人工智能属于一门综合性的边缘学科。诞生时间为20世纪50年代左右,大概历经了四个时代,第一个时代为神经网络时代,第二个时代为弱方法时代,第三个时代为知识工程时代第四个时代为知识工业时代。它在发展过程中包含的基础有计算机科学,信息论,神经心理学,哲学,统计学等多种学科。至今为止,人工神经网络技术和遗传算法都已经应用于工业,军事等领域。

关键词：人工智能发展,识别率,人脸识别,遗传算法

参考文献

[1]元慧.议当代人工智能的应用领域和发展状况[J].福建电脑,2008(9).

[2]刘玉然.谈谈人工智能在企业管理中的应用[J].价值工程,2013(9).

[3]焦加麟,徐良贤,戴克昌.人工智能在智能教学系统中的应用[J].计算机仿真,2013(7).

[4]周明正.人工智能在医学专家系统中的应用[J].科技信息,2014(7).

[5]张海燕,刘镇清.人工智能及其在超声无损检测中的应用[J].无损检测,2011(5).

[6]马秀荣,王化宇.简述人工智能技术在网络安全管理中的应用[J].呼伦贝尔学院学报,2015(7).

[7]曾雪峰.论人工智能的研究与发展[J].现代商贸工业,2009(8).

[8]王梓坤.论混沌与随机.北京师范大学学报,1994,30(2):199-202.

[9]陈明.基于进化遗传算法的优化计算[J].软件学报,2008,9(11):876-879.

[10]陈火旺.遗传程序设计(之一)[J].计算机科学,2005.22(6):12-15.

人工智能现状和发展 篇2

随着国家能源政策的有效推行和各种发电技术的成熟，各种各样的新能源已经在智能电网中有着更为广泛的应用，能源构成也已发生较大变化，以风能、太阳能、大容量储能装置等能源为代表的分布式电源在智能电网中有了更多的应用。现阶段，坚强智能电网在发电环节的发展目标已经基本实现，能源构成秉承着环保意识和可持续发展的基本理念，在实施节能发电调度，提升常规能源利用效率等方面均取得了优秀进展。例如在环境保护方面，新能源的使用有效降低了发电环节温室气体的排放;在信息传输方面，双向交互技术使得电网对发电侧的控制水平进一步提升，促进了节能降耗;在能源使用方面、大型火力、水力、风力发电机控制技术的成熟也使得厂网协调水平有效提升。

2.2完善的智能变电站结构提升了电网的可靠性

智能变电站是一种基于全站信息数字化、通信平台网络化、信息共享标准化三大要求，利用先进的智能设备实现在线智能分析、协同互动、智能调节、实时控制等一系列功能的变电站。其作为智能电网中的核心组成，在智能电网的变电系统中发挥着不可忽视的重要作用。现阶段，智能变电站多采用如“三层两网”作为基本网络结构，整个网络结构由站控层、间隔层、过程层三层构成，并由站控层网络和过程层网络实现不同结构层之间的连接。其中，站控层是由数个管理子系统构成，具有最高权限和高度集成权，所涉及到的技术包括实时监视控制技术、电力系统通信技术、电力系统自动化控制技术等。以监视控制技术为例，站控层往往能够对全站数据进行采集以及针对全站运行过程实现监视控制，并通过站控层网络向间隔层实施二次数据传输，达到优秀的监视控制效果。而间隔层多由变电站中的二次设备构成，其功能顾名思义，旨在实现在站控层和站控层网络均失效的情况下将所在间隔的监控机进行继电保护操作，涉及到的技术包括智能继电保护技术、智能变电站高级应用技术、在线式五防技术、网络通信检测分析技术等等，是智能变电站中的核心结构。而过程层则用于实现智能变电站的具体功能，包括采集实时变电设备的运行参数量、监测变电设备实时运行状态和执行站控层下达的控制命令等等，其多是由一次设备及其附属的智能元件构成，传统变电站中常见的各类互感器、断路器和隔离开关等均属于过程层。

3智能电网的发展趋势展望

3.1调度的智能化将实现智能电网的大范围优化配置

在传统电网中，调度一直是作为电网运行控制的神经中枢发挥着重要的核心价值，随着智能电网建设工作的不断完善，调度系统也需要开始更加智能化，从而与智能电网的高要求相匹配。智能电网中的.调度系统需要开发出更为全面而准确的数据采集和分析系统，在电网正常运行时，能够将电网的实时运行情况以图表形式直接呈现给调度员，并在后台利用数据分析技术排查电网中可能存在的安全隐患，如果发现存在威胁，则通过智能安全预警功能通知调度员和检修人员，从而最大限度提升智能电网的安全性和稳定性，当调度员给出具体指令后，所配备的智能化分析系统将会给出了简要的安全与经济性分析，帮助调度人员认识到决策的可行性。对于企业而言，相关的电力企业也需要加大智能调度技术支持系统、备用调度、应急指挥控制中心建设和调度通信数据网等相关领域的建设工作，在现有的各级调度中心配备智能调度决策支持系统，将实时监控与预警、安全隐患分析、调度计划管理等应用功能落实到位，从而实现智能电网的大范围优化配置。

3.2用电设备的信息采集交互能力和智能性将有效提升

现阶段，用电设备的信息采集交互能力和智能性还处于较低水平，难以与智能电网的各项服务形成配套工作。因此，在未来的一段时间里，开展智能用电服务，推广应用智能电表，进而构建起智能化的用户———电网双向互动体系将成为大势所趋。智能电表可以对用户的用电设备实现全面监控，通过定时读取用户的用电功率、用电量、工作电压等计量参数，实现用户和电网之间的信息交互。而电网方面的计量数据管理系统(MDMS)也将被进一步完善，其可以通过智能电表等高级量测装置互联，实现对所收集数据的储存和处理，如若发现异常，则可以借助未来将发展成熟的物联网通信技术把智能电表和用户室内的各类可控电器或装置相连接，实现安全隐患的实时报警。而在智能楼宇、智能家电等新兴领域上，也同样可以预见智能家电人机交互、楼宇电力数据双向传输、用户富余电能的回收等功能将成为可能，整个智能电网将通过与用户的多样化交互形成各式各样的服务功能，从而发展成为互动运转的全新模式，让整个电网的可靠性和综合效率真正得到提升。

3.3人工智能技术将成为智能电网技术的核心发展方向

现阶段，在电路、电磁、电机电器等领域中已经能初步窥见人工智能技术使用的曙光，随着未来数字技术和信息技术等尖端产业不不断成熟，未来的智能电网中的电力设备和配套的应用将会由传统的工厂设计向计算机辅助设计作进一步的转变，而在这样的前提下，加入人工智能技术，不仅可以使得新产品与新系统的创造周期与生产周期有效缩短，更可以使得系统设计的可靠性与智能型达到前所未有的新高度。从另一个角度而言，未来的智能电网中将存在着大量的自动控制装置，包括自动继电器、自动保护装置、自动断路器等，这些局部控制的协同作用看似简单，但不同的装置将会构成整个电力系统复杂的实时控制，考虑到人工智能技术具有清晰的逻辑思维和快速的处理能力，可有效实现智能电网中电力系统的保护实时控制，故人工智能技术将成为未来智能电网技术的重要发展方向。

4结束语

智能电视发展现状及趋势探究 篇3

摘要：信息时代网络的发展极大地推动了智能产品的普及，电视这一传统家电为了适应当代的需求逐渐往智能化、网络化发展，智能电视进入人们视野，然而所谓的智能化是否真正让用户感受到方便，通过分析找出目前智能电视使用过程的不足，为电视未来的发展提出部分建议。

关键词：信息时代 电视 智能 使用体验 建议

中图分类号：TB472

文献标识码：A

文章编号：1003-0069（2016）02-0134-02

智能化、网络化的今天，电视正处在由传统电视向智能化电视发展的阶段，通过对用户使用需求以及电视的使用方式进行分析，了解智能电视的发展现状，对电视这一家电产品的未来发展提出部分建议。使电视能够随着科技时代的进步更好地为用户服务。

1 智能电视发展现状

随着智能时代网络技术和通信技术的广泛应用，互联网设施和技术条件的日渐成熟，使得信息化水平不断提高，智能电器日趋进入人们的视野。随着国家三网联合政策的驱动、技术平台以及电视市场的成熟，电视智能化发展成为我国数字化家庭产业的未来发展方向。电视作为家庭娱乐的主要平台，在家庭生活起着重要的作用。但是，随着人们家庭生活环境和生活方式的变化，电脑、智能手机、平板电脑等移动终端占据了用户的大部分时间与精力，电视作为家庭娱乐的主要平台地位已经发生变化。电视机生产企业为了避免电视机在智能家居系统中的核心地位轻易地被智能机顶盒所取代，必然会向智能电视技术平台等领域加速扩张，通过“硬件+内容+服务+应用”的模式，将普通电视由互联网电视发展成智能电视。

2 用户使用问题

有调查显示，已购买智能电视和有电视购买需求的人群中，面对智能电视琳琅满目的功能，将近60%的用户表示应接不暇，部分用户尤其是老龄用户对智能电视没有建立清晰形象，复杂的遥控器以及多层次繁杂的使用界面对用户的使用造成了不小的困扰。部分消费者会对智能电视的用户体验产生质疑。

智能电视的“体验效应”作为智能化的代名词，是电视的热点与卖点。但是，随着电视功能无限制增加，控制方式呈现复杂化趋势，多数功能操作与交互体验并不能满足用户的需求，甚至会给用户带来认知屏障和挫败感，用户体验较差。

3 智能电视需求分析

3.1 使用体验对比

曾经的电视体验：按下开关、向上、向下、音量加、音量减，最多用数字输入个台号，操作简单易学。而智能电视，开机后首先看到的不是电视节目，而是选择界面，先要通过一系列的操作，首先要选择版块，是数字电视还是电影、游戏等功能，然后通过使用遥控器进行各种操作后才能观看，从开机到最终看到想看的需要许多的步骤。多样功能带来的是更加复杂化的界面以及更加复杂的操作面板，而使用者不得不先去熟悉使用方法，才能更好地操作使用电视。

智能电视和传统“看电视”之间的体验方式是有区别的。传统的“看电视”这一行为更像是一个被动的过程，在整个过程里，用户几乎不需要动什么脑筋，只需要打开电视，看到喜欢看的就看，不喜欢的就可以换台。不需要繁杂的操作与想法便能看到电视内容，而且可以直接通过换台来表达自己的喜恶。

然而对于智能电视来说，什么都不想的时候是看不到任何内容的，必须想好要看什么才能选择相应节目。并且这种选择来的还不是那么容易，其界面的复杂程度也是一个不小的拦路虎。

3.2 使用需求分析

电脑网络上的资源视频可以用海量来形容，许多时候当用户在使用电脑上网的时候却不知道该看什么，面对众多的选择，作出一个选择显得不那么容易，而在使用电视方面，电视节目是有限的，大致浏览后便能选择一个较为喜欢的节目，尽管这个节目在使用电脑时并不在考虑范围内。这种情况出现的原因是人们对电视的心理需求是不同的。信息产品在满足人的生理需求的同时，更主要的是满足人在使用过程中信息表达的心理表现。电视作为一个娱乐设备，应该是简单易用、让人没有心理负担的。打开电视，就可以很简单地看电视节目，切换节目应该是实时的，没有等待的，操作应该是简单方便不需要动脑的。当电视上的操作比PC上观看还要复杂时，它对人的吸引力会大幅下降。

4 智能电视发展趋势分析

当前复杂的交互方式和交互界面直接影响了智能电视的服务质量，想要使用户获得良好的操作和视听体验，就必须以人的需求来设计界面和操作方式，充分考虑设计的可行性和易用性。从多方面来改善用户的使用体验，下面从传统的交互方式和新技术下新型交互方式两方面来分析。

4.1 传统交互方式

首先，电视传统的使用方式已延续几十年，随着科技的发展、时代的进步，此种方式依然没有完全被替代，不仅说明相比部分新兴技术的不完善，传统方式具有独特的优越性；更加说明了这么长时间以来，人们对于传统电视的使用方式已经形成习惯。想要改变这种习惯在短时间内或者在革命性的替代品出现前是很难的，因此有必要在传统方式基础上进行优化设计，通过合理的设计布局来提高产品的使用体验。

电视界面作为与用户直接交互的窗口，其易用程度显得尤为重要。良好的电视人机界面需要简单易懂且具有一定的引导功能，能使用户感到愉悦，从而提高用户体验。良好的硬件界面应该具有良好的可用性、易用性、安全性。良好的软件界面，应该满足用户易学习、易使用、易记忆、易识别的效率要求，同时要满足使用者的情感要求。优秀的界面还要求具有良好的互动性，通常由软硬件来反映，即良好的反馈，软硬件之间能自然映射，使得各个环节情感具有一定的联系性。

跟界面同等重要的便是用户与电视交互的媒介——遥控器，遥控器的简洁易操作一直是电视厂商的研究重点，简洁比较容易产生秩序，而秩序则是产生美感的重要途径。当前科技不断进步，新技术的出现开始为遥控器的发展提供了不同的思路。例如多屏互动（图1），多屏互动是指在目前系统前提下运用网络科技手段使不同的操作系统和不同的终端设备之间可以相互兼容跨越操作，通过无线网络连接的方式，实现数字多媒体内容的传输，进而同步不同屏显示内容。通过这种方式是弱化了电视本身的概念，而让便携终端成为电视的一部分，像是遥控器、操作系统与多媒体内容等。

4.2 新技术的应用

交互设计实质上是以“交互行为”为焦点的设计思想，从关注人、产品和环境为要素的产品设计理念向聚焦人与产品之间“交互行为”的视角转变，不拘泥于传统物理方式，随着技术的发展进步，将新科技引入传统产品，一些成熟科技的应用也能极大简化用户的使用过程，提高产品的易用性。（图2）

语音识别技术：俗话说“君子动口不动手”，相较于动动手指头，语言的表达显得更加简单省力。这便是语音识别技术，在当下不少电视以及游戏终端都加入这一科技元素。现阶段，智能电视采用语音识别技术存在几个难点：首先中午相对于英文来说，词语含义甚为广泛，一词多义非常正常，相对于手势识别来讲，需要更为庞大的识别量，对应匹配库过于庞大，需要较长时间来完善。其次语音具有模糊性，不同地方的方言语调差异巨大，即使都说普通话，但语调发音也会有所不同，会影响识别工作。虽说存在诸多困难，但随着普通话的普及，以及识别系统的不断完善，语音识别应该能够成为解放双手的一大助力。

手势识别技术：动作识别技术是靠手部动作或形态传达信息的一种交互方式。属于人机交互模式识别领域。作为人体语言理解的一部分，动作识别可以更高效地实现人机交流。由于人体动作种类较为复杂，动作识别技术要实现对动作的精确追踪识别还有一定难度，但是在未来电视的应用领域中必将十分广泛。如果结合语音控制系统，基本可以完成所有的电视机操作。在进行电视的操作时也会比传统按键式遥控器更为方便。

结语

在信息科技时代，电视的网络化、智能化变革已经势不可挡。守着老久的系统已无法跟上时代步伐。但这种变革应保留电视的易用性这一特点，在功能应用不断增多的情况下通过合理的设计，将内容精简化，使之符合用户的认知及使用习惯，在易用性得到满足的基础上通过网络和新兴的技术提供更便捷的服务。而不是简单地将所有内容与功能进行堆积。

智能家居产业现状和发展趋势 篇4

智能家居产业现状

在中国, 智能家居行业的发展已经有近20年, 由于前期产品、系统功能华而不实, 缺乏实用性;产品品质检验不严, 系统稳定性差;兼容性差, 标准不统一;产品价格过高, 无法向平民化普及, 导致用户对智能家居的认可度并不高。但最近几年, 随着物联网和云计算的崛起, 智能电网和智慧城市的建设, 人们对智能家居的立场也从最初的观望转到逐步接受并体验、使用的阶段。

现代智能家居是以住宅为平台, 利用综合布线技术、网络通信技术、安全防范技术、自动控制技术、音视频技术, 将家居生活有关的设施数字化、网络化, 并通过物联网和云计算对设备和用户实现精准的管控和家居服务, 构建起高效的住宅设施与家庭日程事务的管理系统, 提升家居安全性、便利性、舒适性, 以实现节能环保的居住环境。

智能家居发展远景毋庸置疑。近几年, 各地政府都开始重点推广物联网、智慧城市、智能社区建设, 但与国际市场的发展相比, 国内智能家居市场还处于初级阶段, 智能家居不断发展的过程中, 其诸多问题也浮出水面。市场竞争混乱、行业规范缺乏、生产质量千差万别、用户体验糟糕, 这些都影响到智能家居的发展。

智能家居带来了新的服务, 重新定义了客户体验并拓展了市场需求, 其广阔的市场价值将使其能广泛应用到酒店、别墅、居民社区、工厂、办公大楼、商业中心、大型场馆等领域, 并极大地改变我们现有的生活方式。

现代智能家居系统能够实现的功能和服务

智能家居涉及非常多的领域和设备, 下面仅对一些基本功能进行描述。

1) 安防、监控

安防监控系统包括各种门窗磁、红外传感器、烟雾传感器、可视对讲、网络摄像等相关设备。这些设备将与社区的安全系统以及社会公共安全服务体系结合, 最终形成完善的家庭安全防范体系。

2) 能源管理

随着节能减排技术的大力发展, 家庭能源的管理也将是智能家居中非常重要的环节, 对家庭用电设备的用电分析、统计、管理以及用电优化建议等都是能源管理的相关功能。这部分涉及智能插座、用电计量模块、家庭能源管理系统、太阳能或风力发电设备、直流供电家用电器等多种设备。

3) 多屏合一

家庭中的各种视频在网络及互联网的环境下, 实现多屏融合, 随时随地分享多媒体内容;智能手机、智能终端、PAD、家电上的触控面板等可以实现数据和信息的无缝显示和转移, 而不仅仅局限于原产品的功能, 将成为全方位的智能家居显示终端。

4) 环境管理

近年来, 随着人们环境意识的增强。甲醛、PM2.5等有害物质的检测和清除, 室内温湿度的检测以及空调系统的最优控制与管理等家具环境的管理和监控日益受到重视。

5) 健康管理

随着中国老龄化社会的到来, 各种民用的健康终端设备, 如心脏、血压监控设备、体脂监控设备、智能马桶等, 可以与社区或公立医院进行连通, 为人们提供身体的监控和医疗的建议;配合运动人士的计步器、卡路里监控器等为人们提供健康的评测和建议。

6) 家电设备智能化

随着控制技术和网络技术的发展, 家用电器逐步成为智能家居的重要组成部分, 冰箱、洗衣机、空调器、热水器、微波炉、烤箱逐步向智能家电发展, 它们能够根据自身以及外部的参数信息自动调整运行参数, 成为家庭的食品管理中心、洗衣中心、空气管理中心以及热水中心, 为人们提供更方便、舒适的家庭生活。

7) 智能社区服务

智能家居是智能社区的组成单元, 两者功能相辅相成。智能家居能够接收社区的管理信息, 成为智能社区的家庭承载单元, 如物业信息、收费信息、社区商店信息等, 从而为智能社区提供最基本的数据信息。

8) 其他应用服务

智能家居系统还与服务平台相连, 实现在线教育等一些特殊家居应用。

问题智能家居产业发展存在的问题

1) 行业标准融合难

因智能家居涉及的行业和领域非常多, 它就是一个小型的家庭物联网, 各项产品设备必须相互联结, 众多的厂商设备集中在一个用户家庭中, 实现某些应用服务。但目前厂商各自为政, 没有形成统一的技术标准, 而统一、完备、可操作性强的行业标准作为整个行业的基础发展支撑, 将有助于智能家居加速发展。由于目前国内厂商合作有限, 过度竞争造成了兼容成本过高和资源的浪费。因此, 智能家居跨行业和部门的融通、产业链的融合已经迫在眉睫。

2) 智能家居系统网络基础差

智能家居系统在很大程度上依赖于家庭网络和社区网络的成熟度, 智能家居系统是物联网系统在家庭中的应用, 因此, 家庭网络和社区网络以及服务平台的搭建将是其能否发展起来的网络基础。而目前家庭网络主要用于信息和数据传输, 对于大规模的、随机的、可靠性、安全性要求高的智能家居应用来讲, 还须进一步改进才能真正适用。目前, 社区网络的建立非常不完善, 智能家居系统与社区相关的功能还无法实现。但随着国家大力推广智慧城市、智能社区的建设, 相应的网络基础会逐步完善, 将会推动智能家居的发展。

3) 智能家居产品设计需要有新的思路

当前, 智能家居家产品技术专业化程度高, 需要专业人员进行安装、调试和培训, 用户很难从使用中获得体验和乐趣。因此, 首先要解决技术的复杂性, 设计出更多简单易用的产品;其次, 注重用户需求和体验, 设计出用户需要的、使用简便的产品。

智能家居系统的新特点

1) 智能家居产品形式的改变

过去的智能家居主要以系统的形式存在, 打包销售给消费者。系统集成的方式着眼于住宅内设备“集中的、随时随地的控制”, 没有充分考虑消费者的使用需求, 导致使用体验偏差。未来控制技术将逐步成为一种基本要素, 只有将复杂的控制变成令人轻松愉悦的“使用体验”, 能够为消费者创造价值的产品, 才会获得消费者的广泛认同和购买。产品+App+服务的模式将越来越活跃, 追求大而全的整体解决方案思路在高端市场和商务市场仍有空间, 但是主流市场将让位于消费级产品。

用户体验的升级:对于用户来讲, 面对的不再是一个个智能家居产品, 而且是一项项的应用服务, 用户将会体验到集安防、娱乐、方便为一体的智能家居服务。而智能家居平台可以针对不同的用户需求, 进行定制化的服务, 使用户的使用更为便捷, 用户的接受能力更强。

2) 智能家居产品的技术升级

智能家居产品经过多年的发展, 其设计经历了单个产品的数字化、网络化的过程, 随着物联网技术和云计算技术的快速发展, 智能家居将成为在家庭领域的物联网应用, 产品也将与物联网、服务平台一起组成智能家居系统。智能家居产品通过网络实现产品与产品之间的互联, 产品与服务平台之间的互联, 最终实现更多智能家居的应用服务。

智能家居设备的智能化程度逐步提高, 如nest的成功, 降低了智能家居的使用门槛和使用难度, 将逐步提升智能家居产品的用户接受程度, 为今后大规模智能家居产品的推广做铺垫。

新型人机交互方式的出现改变了智能家居产品的操控方式, 如:触摸屏技术、语音识别技术、手势控制技术等。未来家庭可以借助智能手机、智能电视、平板电脑作为整个智能家居的操控界面, 如可视对讲与手机、电视的融合, 将改变智能家居产品的硬件形式, 弱化硬件实体, 加强软件功能, 改变传统智能家居产品的设计与形态。

3) 智能家居产品的网络基础

智能家居产品与智能社区和家庭网络的成熟与完善息息相关, 智能家居产品不仅仅是一个独立的产品, 更需要通过家庭网络和智能社区网络系统来支持智能家居的服务和应用。目前, 更倾向于社区干线区域采用有线网络系统, 小区域或移动性要求强的部分采用无线网络系统, 两者优势互补。随着国内智慧城市和智慧社区的试点推广, 社区和家庭的网络建设将会逐步完善, 为智能家居的推广建立网络基础。智能家居系统作为最微小的智能单元, 将与智能楼宇系统、智能社区系统实现无缝联接, 所有的智能家居系统都必然会与以上系统进行兼容, 使其成为一个功能子集。

4) 智能家居盈利模式的改变

智能家居产业将从制造业向服务业迁移, 随着产品的发展, 作为产品的硬件差距将会越来越小, 未来硬件要素将不再构成消费者选择的主要标准, 而产品及相关服务才最受关注。智能家居将彻底地改变人们对家用电器和家居的理解, 围绕智能家居还将产生一系列的信息服务、娱乐、购物和生活服务。

智能家居行业的市场营销渠道

智能家居行业有多种营销渠道, 随着智能家居产品的发展和用户接受程度的提高, 其商业发展模式由系统打包向直接面对消费用户过渡。下面将对几种商业模式进行分析。

1) 房地产或系统集成商合作方式

该种方式是目前智能家居厂商最常用的合作方式, 主要原因在于房地产的前装市场。目前, 智能家居系统安装不便, 只作为房地产商的房屋装修的基本配备要求, 很难提供出个性化的产品和服务。系统集成商的介入也体现了智能家居产品的非标准化以及互操作和安装的困难, 需要专业的技术人员才能够实现对智能家居产品的安装。

2) 经销代理渠道

对于智能家居企业来说, 渠道经销、代理是产品推广和销售的重要方式。目前, 行业中出现各种乱象, 依靠各种各样的招商广告, 吸收代理加盟费用, 区域保护力度不够;卖一套产品, 不予专业培训、销售扶持、全方位售后服务。这些现象的出现, 严重扰乱了智能家居行业的市场秩序。

3) 智能家居专卖店

厂商自建成套智能家居产品的专卖店, 为客户兜售整套的智能家居方案和产品, 该种方式只能为用户提供某个厂商的方案, 选择余地比较小。并且自建专卖店的投入也比较大, 对于中小厂商来说, 该种方式很难实施。

4) 零售

由于智能家居产品的非标准化, 零售也仅是一些非常简单的电源管理插座, 几乎无法形成销售规模。随着网络电商的发展, 一些智能家居产品逐步向电商发展, 但该种方式与超市零售一样, 只有一些标准化好的产品, 使用、安装简单的单件产品才能实现网络销售, 比如:家用网络监控设备, 小型无线安防设备。但随着相关产品的发展, 零售的比重将会越来越大。

结束语

人工智能现状和发展 篇5

国内智能手机市场壮大

随着移动互联网的快步到来，智能手机正以爆发式的速度增长，一度山寨机横行的神州大地，同样也掀起了智能机的热潮，而曾经深陷“山寨”泥潭的国产手机，也顺势华丽转身。2011年是国产手机重新崛起的元年，同时也是Android系统在国内爆炸式增长的一年。易观智库发布的报告显示，2011年第三季度国内Android系手机销量已占智能机市场销量的58%。尽管2011年最后的钟声尚未敲响，但是对于国产手机厂商来说，即将过去的一年无疑是丰收的一年，根据易观国际地预测，国产智能手机在2011年年的销量将轻松突破千万部。

国内手机厂商自是不会放弃这块蛋糕，凭借着国内三大运营商庞大的千元3G计划，华为、中兴、酷派、联想等厂商的出货量呈现了爆炸式的增长。当各种版本的苹果iPhone成为一线城市各类青年的标志性装备时，华为和中兴正以惊人的速度鲸吞整个中国智能手机市场的版图，正是他们联手电信运营商力推的千元智能手机真正揭开了中国智能手机普及的大幕--而同样的情形其实也在全球市场上演。当然国产手机的成功并不仅仅都是依靠借力运营商的大力补贴。今年一款叫做小米M1的手机，凭借着1.5GHz处理器、800万像素摄像头、4.0英寸高清大屏以及1999元的超低价位风靡国内，一时间成为国内玩家追捧的对象。甚至创造了3天30万台的惊人预订量。

在国内市场，曾经简单的抄袭模仿，如今走上了自主研发，自力更生的道路，并且成果喜人，不仅有华为、中兴全球性热销，还有小米手机带来的智能机硬件配置的革命。

智能手机市场群雄逐鹿

艾媒咨询近日发布最新的《2011年中国Android智能手机用户调查研究报告》数据显示，2011年中国Android智能手机用户使用品牌调查中，国内品牌华为、中兴、酷派占比分别为11.4%、9.8%和9.2%，3个品牌的Android市场占有率超过30%。据宇龙酷派常务副总裁李旺介绍，酷派2011年将推出全球最长的智能手机产品线，多达30多款智能手机，预计智能手机出货量将达1200万-1500万台左右。

在智能手机的普及过程中，高昂的价格一直是它进入平常百姓家的“拦路虎”，动辄二三千元的价格让不少人望而却步。目前，通过电信运营商的一系列的补贴政策，以及Android操作系统的免费策略，让Android千元智能机成为移动互联网普及的重要途径。今年下半年以来，联通率先发起了千元智能机大战，随后中国电信、中国移动两家运营商也高调跟进。中国电信提出了千元智能手机标准：3.5英寸以上大屏幕为主要特征，CPU处理能力在600MHz以上，同时又具备良好的用户体验，价格大约千元左右。千元智能手机在中国电信的大力推动下，销售增长非常快。消费者对价格位于1000-2000元之间的手机关注达到39.6%。

运营商大力推动的终端产业链，进一步打开了智能手机市场。华为、中兴、酷派等主流

厂商与运营商为伍；从2011年的智能手机市场格局来看，以宇龙酷派、华为、中兴等技术派为代表，迅速推出众多的智能手机，并与运营商紧密合作打造多款明星产品引爆市场。同时，华为与中国电信联合推出的C8650火爆热销，中兴联合中国联通推出V880智能手机，成为WCDMA千元智能手机的明星产品。除中兴外，中国联通也已与酷派、联想等厂家合作，全力推广“新定义千元智能手机”。联想、小米等则走上了移动互联网道路；而金立、步步高等则以树立品牌为主，更多的厂商则与山寨大军拼硬件比价格。中国智能手机正在借助安卓上演华丽转身。

产品差异化助国产商腾飞

随着智能手机普及进程的加快，国产手机为Android系统发展推波助澜的同时，Android系统的开放性以及低门槛，也让国产手机第一次有了和国际一线品牌叫板的机会。中国手机行业正在迎来重新崛起的机会。这不但是因为全球有75%的手机都在中国制造，更因为中国有全球最大的手机市场。

然而一个不可忽视的问题是，安卓智能手机大行其道给国产厂商带来同质化的困境，差异化是必然的出路，在这样的背景下，国内乃至全球安卓智能手机市场，差异化的发展氛围、策略可谓百家争鸣。

所谓差异化，经常被专家学者提及，其实并不高深莫测，从小细节就可体现出来，例如魅族M9、小米以及OPPOX903手机增添对于文件夹和截屏功能，中国人喜欢绚丽不拘一格的屏幕显示风格，国产手机便加入主题功能，并且提供海量的在线主题下载。中国消费者喜欢续航能力强的手机，因此国产手机随机附带的电池容量往往远远超过国际厂商的手机，而且国产手机也懂得在电源管理上进行优化。

机械工程智能化的现状与发展趋势 篇6

【关键词】机械工程；智能化；重要性；发展趋势

0.前言

新经济时代是智能化的时代，经过长时间的研究拓展， 智能化有了长足的发展，而科学技术的逐渐进步和人们需求的日渐增加正是智能化发展的现实基础。目前，智能化技术逐渐运用到社会发展的各个领域，影响着人们生活的方方面面，为人们的生活提供了便捷。

1.实现机械工程智能化的重要性

（1）机械工程作为一种与机械的生产和应用具有密切关系的学科，其通过对科学和实践的有机结合，在机械设备问题的解决过程中起到了至关重要的作用。而在社会的发展和运行过程中，机械设备作为拓展生产范围和促进生产事业发展的重要载体，因而在各行各业中各种机械得到了广泛地应用，加上机械工程中包含了多种机械与控制技术，在机械研发与应用过程中都离不开机械工程的应用，因而必须对机械工程进行有效的分析。

（2）智能化涉及了方方面面的技术知识，因而在时代的发展过程中，智能化是未来发展的必然趋势，尤其是随着科学技术的不断发展，为智能化的发展注入了强劲的动力，使智能化的广度与深度得到了极大的拓展，因而机械工程的智能化对于我国机械事业的发展具有不可磨灭的贡献，加上其发展前景十分广阔，因此必须对智能化的机械工程发展趋势进行探究。此外，机械工程在人类的生存、生产和生活过程中提供了良好的物质基础，能有效促进企业生产机械设备的安全高效运行，通过机械工程智能化的实现，为社会生产力的发展注入强大的动力，并通过智能化的实现降低生态环境的影响，所以实现机械工程的智能就显得十分必要。

2.机械工程智能化要点分析

2.1机械工程

机械工程是与机械生产和使用密切相关的学科， 通过科学与实践经验的结合，解决与机械设备相关的各种问题，具体来说，社会生产离不开机械设备， 没有机械设备的生产只能是小范围的生产， 并不能实现规模性生产，机械工程的出现使得机械设备的使用更为普遍， 从而使规模经济成为可能。机械工程涉及机械、控制技术等多种知识， 研究机械的研发、使用以及维修等多种内容， 始终贯穿于产品生产的各个环节， 广泛应用于社会发展的各个领域。

2.2智能化

智能化是社会发展的总体趋势， 它并不是一个简单的涵义，而是一个涵盖较广的综合体系，这一体系涉及多种技术， 并将这些技术运用在某一特定用途中的智能化的综合。随着科学技术的进步， 智能化不断发展，智能化程度的加深以及智能化技术的发展使得智能化的应用范围越来越广， 逐渐拓展到建筑、生产等多个领域而科学技术的日益更新更是为智能化不断创新， 从而拓宽了智能化的深度和广度。同时， 新时代的经济要求决定了智能化发展的必要性。总之， 智能化在未来具有极为方阔的发展前景。

3.机械工程智能化发展现状

由于我国目前的国情以及技术、信息等的限制，我国部分机械工程企业还未实现智能化发展，还是以传统的制造模式为主，但可喜的是，机械工程企业一直都在不断改革，借鉴国内外发展较好的机械工程企业的成功经验，在技术、管理、产业结构等各方面开拓创新，将智能化作为企业未来的发展目标。总之，未来的生产是智能化的集约生产，顾客的需求是智能化的服务和产品，因此，企业的生产和管理必须以智能化的发展方向为目标。随着技术越来越成熟，不少企业在国家产业政策和信息技术的支持下，以市场需求为导向，不断调整产业结构，研发产品技术，将产品向科技化、智能化方向发展，中国机械工程行业一定能够克服困难，走上科技、智能发展的轨道。

4.机械工程智能化的发展趋势

4.1管理智能化方向

由于智能化管理在机械工程管理中的逐渐渗透，机械工程企业的管理方式也发生了变化，由原来的多层次、交叉式的管理转变成阶梯型管理模式，由原来的人力管理为主转变为微机管理。智能化管理对机械工程企业的生产、销售、市场开发等一系列活动都实时监控、合理决策，并针对运行结果及时给出正负反馈，以指示下一步的生产活动。这样的管理模式，一方面使管理信息更透明化，提高了管理效率。另一方面也减少了人员浪费，为企业节省人力和物力，同时减少了人为差错对企业管理的影响。智能管理模式的发展也提高了机械工程的整体发展。智能化管理模式的推广，使得机械工程企业能够更好地预测市场环境的变化和风险，管理决策能够快速适应市场的需求。因此，智能化管理模式的应用更有利于机械工程企业抓住国际和国内形势下的机遇而发展。

4.2产品智能化

随着时代的发展，消费者对产品的需求趋向个性化、多样化、智能化，这种不断提高的需求要求促使机械工程企业由传统的劳动力生产转向技术生产，不断创新，以满足顾客的需求为目标。智能化产品可以拥有多种人脑的分析功能，如远程控制功能、定时控制功能、联动控制功能等。如针对不同领域的机械工程产品，安装不同类型的传感器（热敏传感器、压力传感器、位置传感器等），能对外界信号进行感知、分析。在产品上安装控制器，可以模拟人脑分析、判断、处理接收到的外界信号，从而实现产品智能化。机械工程智能化产品常有的几种仪器仪表包括有：集散控制系统、单片机+数码显示管+电子线路，可以达到分级控制、灵活配置、智能管理的效果。

4.3机械工程设备智能化

在现代社会里，随着信息化建设的不断深入，许多机器设备都趋向自动化、科技化、智能化发展，智能化设备的应用促进了智能管理模式的发展，管理水平的提高。智能设备的管理，使得管理人员能够通过设备性能参数的变化及时了解设备运行状态及生产状况，有故障发生时，系统设备能够及时给出预警信号，不会造成生产的损失。机械工程设备（如加工机械、动力机械等）的运行状态是机械工程生产效率的基础，对机械工程企业以至于国民经济发展都具有重要影响。根据机械设备的结构、工作性能、工作效率的不同，机械工程的运行效率、任务目标等也是不同的。

4.4科学技术智能化

科学技术智能化是实现产品智能化、生产设备智能化和管理智能化的基础。科技智能化运用在机械工程生产各个方面，如导航技术、远程控制技术、微显微技术等的运用。因此，现代机械工程企业要不断地关注最新科学技术的发展，并将其应用在生产中。由于机械工程不同领域对产品结构、性能等的需求不同，机械工程智能化产品发展的模式、目标等也不同，对不同领域的智能化产品的生产应该根据具体需求而有有所差别。不能采用“一概而论”的方式，要针对具体需求，进行适当的技术、设备选择配置，使机械工程智能化生产更有效率，智能化产品更好的满足顾客的需求。

5.结束语

人工智能现状和发展 篇7

随着电商网络的迅速发展, 我国互联网物流行业面临着机遇的同时面临着严峻的挑战。按照国家邮政局的统计, 在2013中国快递业快递业务完成9200000000件;快递业务收入达到14430亿元, 而这种状态, 导致我们成为仅次于美国的全球第二大快递件量的国家[1]。发展这么迅速强大的产业链需要大量的劳动力, 为了缓解这种劳动力的需求, 智能快递盒的应用将会加速这个产业的发展。快递员不在需浪费时间在等待领取包裹上, 据分析这个只能快递盒子能提高快递员3-5倍的工作效率, 重点是收货人能够24小时随时领取, 而且预测在不久的将来智能快递也能解决我们寄件的问题, 我们不需再找快递代收点, 我们只需到有智能快递柜的地方自行操作即能完成。重点是何时何地都可以, 只要有智能柜的地方就能寄到我们想要寄的地方。这样的生活便捷将会是质的飞跃, 加速我们科技智能化生活的进程。

2 目前我国智能柜的现状

目前我国正在迅速发展拓广智能快递柜, 在上海, 北京, 深圳、南京、成都、福州等地已经实行, 而且全国各地都在紧急加入当中, 目前的智能快递柜的基本功能如图1所示。

在技术上我们应用到的领域有RFID (射频技术) 、传感器和二维码等随时获取物体的信息, 通过各种传感网、电信网和互联网, 将物体的信息准确地传递出去, 使用云计算和模糊辨认等智能处理技术对大量的数据进行剖析及处理[2]。

RFID (射频技术) 是一种非接触式的自动识别技能, 它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关的数据, 同时被称为最终将取代我们传统的条形码, 它的特点就是: (1) 读取方便快捷--数据读取可以在无光的条件下使用, 而且能透过包装进行有效的识别, 最长距离可达30米以上; (2) 识别速度快且容量大:只要标签一进入磁场, 解读器就能读取其中的信息, 而且能够同时处理多个标签, 它最大能储存2725个数字, 其标签课根据用户扩展到10K; (3) 动态实时通信, 他之所以用于智能快递柜中, 很大原因在于它的这个特性, 标签以与每秒50次-100次的频率与解读器进行通信。只要快递员拿着快递扫描, 收获人能马上收到信息[3]。其缺点是:RFID技术属于新科技并且比较复杂, 且本身造价就比较昂贵, 再加上它的安装配置也需要经过专业训练的人员, 所以要快速普及还存在一定的困难[4]。

虽然现在的智能快递柜还处于发展的初级阶段, 但是它从很大程度上解决了快递末端派送的问题, 从而也就缓和了电子商务快速化带给物流的巨大压力。在未来的道路上它还有很大的提升空间。

3 智能快递柜的未来发展趋势

按照国家邮政局2013年“双十一”的统计数据显示, 在11.11-11.16期间, 全国快递业务总量为346000000件, 比去年在此期间的数据增长73%。显而易见网上购物占据了传统快递行业的很大一部分, 据统计2013年“网上购物”快递占到总量的70%, 预计在2014年将会达到75%左右。快递业务量同比将在45%以上的速度增加, 业务收入同比将呈现33%以上的增长速度[5]。这也预示着智能快递柜的发展前景非常大, 随着技术的发展, 人们已经养成了网购的习惯, 它的市场需求不可限量, 然而我们科技的目标是服务于人类, 我们的宗旨是让人民的生活越来越方便, 我们的智能快递柜不仅要帮我们解决快递终端问题, 我们快递始端也将给人们带来巨大的方便, 其未来的基本功能如图2所示。

由图2可知未来需要解决的问题就是要将收钱、称重、地址管理这三大模块融合进去:

(1) 称重:因为快递收取费用是按重量及距离的一个综合数据计算的, 此时需要结合电子称, 其内部结合DSP处理器时, 通过重力传感器、调整电路、A/D转换电路组成称重采集电路, 当有重力加载上面时将产生的信号传到DSP, 完成重力信号的采集。并将电子称结合RS232通信接口, 即可实现上机位的通信, 将货物重量信息也发到收货人的手中[6]。而且能够进行相应的数据处理, 并结合通信并结合物流距离价位, 最终计算出所付金额。

(2) 信息系统:在寄件时, 首先按照顾客的喜好与需求选择自己寄件的快递公司, 当选择好快递公司以后, 输入你收件人的地址。

(3) 支付问题:当你输入相应的地址与称重之后, 系统会计算出相应的价格, 此时你只需支付即可, 和货到付款支付时的情况是一样的, 只是货到付款是当你输入取快递密码时, 你要支付完对应的金额你才能打开快递盒子取走快递。而在寄货支付的时候, 只有你付完款才会打印出快递单, 他可以支持两种付款方式, 一种是现金, 另一种就是银联, 所以这个智能快递柜必须还要具备识钞找零功能和刷卡功能, 难点是现在的支付, 现在要攻克的就是找零的最佳方案, 而这个最佳方案就是当你支付完后找回的钱是正确的。

4 结束语

目前智能快递盒子还处于发展的初级阶段, 未来他的发展空间还有很大, 加上2014年3月在第十二届两会上提出智能快递的方案并得到了一致的认同, 相信在不就的将来智能快递必将普及到每个高校和社区, 同时加速科技化的进程。

参考文献

[1]徐勇.2013年快递业发展回顾[J].中国物流与采购, 2014 (4) :49.

[2]张译.互联网大趋势[M].清华大学出版社, 2010.

[3]乔强.RFID技术的应用[J].现代情报, 2005 (4) :150-1+4.

[4]袁胜军, 黄立平, 詹锦川, 等.射频识别技术RFID在蔬菜供应链的应用研究[J].安徽农业科学, 2005:1069-70.

[5]徐勇.2014年快递业展望[J].中国物流与采购, 2014 (4) :50.

人工智能现状和发展 篇8

关键词：智能穿戴设备,蓝牙技术,发展趋势

1概述

随着科技的高速发展,越来越多的智能穿戴设备被投放市场,在全球范围内快速增长,并逐渐进入大众的视野,智能穿戴设备得到科技龙头企业和创业团队的青睐和投资。从谷歌公司开发的智能眼镜到苹果公司生产的智能手表,再到华为公司、小米公司开发的佩戴式、头戴式的电子装置,全球可穿戴设备市场风生水起。面对琳琅满目的智能穿戴产品,本文仔细盘点了智能穿戴设备的发展现状,为智能穿戴设备的发展趋势提供预测依据。

2智能穿戴设备发展现状

2.1智能穿戴设备的概念

智能穿戴设备是指综合运用各类识别、连接、传感和云服务等交互及储存技术,以代替手持设备或其他器械,实现用户互动交互、生活娱乐、人体监测等功能的新型日常穿戴移动智能终端。[1]根据穿戴部位的不同,可将智能穿戴设备分为智能手表类、智能手环类、智能眼镜头盔类、智能服装类和智能鞋类等。下图是一些常见的智能穿戴设备。

2.2智能穿戴设备在国内外的发展

第一届国际可穿戴计算机学术会议在1997年举办,从此智能穿戴技术被世界各层广泛关注。2004年,欧盟委员会启动了历时五年的wear IT@work,这是迄今为止世界上最大的单项民用可穿戴计算研究项目[2]。美国、韩国、法国、加拿大和日本等国也专门为此设立了实验室,各国的科技龙头企业也纷纷试水,并取得了不俗的成绩。在美国,谷歌生产了智能眼镜、智能手表,苹果生产了智能手表、Health Book,英特尔生产了可穿戴的Quark处理器及二代的Edison处理器,Lively生产了老年人健康芯片,sproutling生产了婴儿智能脚环;韩国的三星生产了智能手表;法国Within生产了健康手环,加拿大的Recon生产了智能太阳镜,OMSignal生产了智能T-short;日本的Telepathy生产了智能眼镜等等数之不尽。

中国对于智能穿戴技术的研究始于上世纪90年代,至今已与国际同步[3]。 我国企业加大了对智能穿戴设备市场的资金投入,也取得了可喜的成绩。例如百度生产的咕咚手环、互爱科技的乐跑手环和小米公司的小米手环,百度还推出了Boom Band健康手环、MUMU血压仪和Latin智能体质测试仪; 果壳电子生产了GEAK Watch,智器电子生产了Z-watch;映趣电子生产了in watch,乐嘉科技生产了Fashion Comm,华为公司生产了智能手表;宝宝树生产了B-Smart;奇虎360生产了儿童卫士。这些科技产品的出现大大缩小了我国与国际水平的差距,也在逐渐满足用户的个性化需求。

3智能穿戴设备的发展趋势

3.1市场接受度发展趋势

谷歌眼镜的出世大大刺激了智能穿戴设备市场的发展,根据2012年美国咨询机构BI Intelligence调查显示,当时仅仅有不到40%的消费者知道智能穿戴设备,其余消费者则不了解甚至从未听闻,而2013年,超过50%的消费者对健康监测和健身追踪类型的智能穿戴设备有浓厚兴趣,40%的消费者对智能医疗设备很感兴趣[4]。另外根据2014年4月赛迪智库的数据显示,IMS预测2016年智能穿戴设备在全球的销售额将达到60亿美元;Technalysis Research预测2018年智能穿戴设备的出货量将达到7050万部,创造营收117亿美元,IDC预测在2018年将达到1.119亿部,BI Intelligence预测是3亿部,销售额将超过120亿美元,ABI Research则预测是4.85亿台,销售额将达到190亿美金。这些研究机构的预测数据虽然参差不一,但充分说明了智能穿戴设备具有巨大的潜力,是一个有发展前景的市场。

3.2科学技术发展趋势

众所周知,智能穿戴设备除了需要具有一定的检测功能、 储蓄功能、传输数据功能和分析功能外,还要兼顾设备的体积大小、用户体验、穿戴舒适性以及功耗低等一系列问题,这些功能的实现需要用到传感器技术、无线数据通讯技术、电池技术、 人机交互技术和人体工程学技术等多种复杂技术。

1)传感器技术现在市面上的传感器正在向体积小、质量轻、功耗低、可靠性高、稳定性好等方向发展,种类也逐渐丰富, 有环境感知类、运动感知类和生理参数监测类等多种传感器 [5]。环境感知类主要用于感知周围环境的参数变化,比如常见的PH传感器,气压传感器、温湿度传感器、光感传感器和紫外线传感器等。运动感知类主要是通过加速度计和陀螺仪等来感知用户的运动状态和睡眠质量,并通过APP等显示出来从而警醒和提示用户。生理参数监测类主要用于医疗健康研究,监测用户的血糖、血氧饱和度、心率和血压等具有医疗价值的生理参数[6]。最常见的当属心率传感,苹果的Apple Watch、三星的Gear S等智能手表以及Nymi和Mio Fuse等智能手环,可以检测用户的心率状态。

2)无线数据通讯技术目前我们常用的数据传输技术主要有无线局域网技术、Zig Bee技术和BLE技术。无线局域网是一种利用无线方式,提供无线对等(如PC对PC、PC对集线器或打印机对集线器)和点到点(如LAN到LAN)连接性的数据通信系统。[7]WIFI的最大优点就是传输速度高达11Mbps,有效距离长,可靠性高,但是功耗较大。Zig Bee技术是一种近距离、低速率、低功耗、低复杂度、低成本的双向无线通讯技术,因为传输距离短,传输速率不高,适用范围受到一定限制。蓝牙是一种可以为便携通讯设备提供成本少、功耗低、体积小的嵌入式无线通讯方案的技术,将写入蓝牙程序的微芯片嵌入移动终端如移动电话、掌上电脑中,设备之间就可以进行无线连接[8]。“蓝牙”技术已取代现有的短距离无线通讯方式,成为性能最好、价格最低的一种新型短距离无线通讯方式,具有统一的全球标准,互操作性强,可以方便地实现快速、灵活、安全、低成本、低功耗的数据和语音通信,已成为实现智能穿戴设备数据链接的较好选择和主流方式。

3)电池技术电池技术一直是智能穿戴设备的硬伤,功耗大小直接影响用户体验。智能穿戴设备需要能够长时间待机, 但是体积小质量轻以及便携性等特点限制了电池的容量和大小。小米公司最近生产的手环本身数据量不大,又采用低功耗蓝牙4.0芯片、美国ADI运动传感器,很好解决了功耗问题,一次完整充电后可以连续使用至少一个月,实现了30天超长续航。科学家们也在试图研究利用人体自身化学反应来给智能穿戴设备供电,这些研究都将推动智能穿戴设备的发展。

4)人机交互技术人机交互技术主要是为了提高用户对智能穿戴设备的操作能力,改善交互体验感受。以前常见的交互方式有显示屏、点触等等。新型的交互技术包括手势识别技术、语音识别技术、体感识别技术、眼球识别技术、脑机接口技术等[9]。 随着这些技术的发展和完善,智能穿戴设备将会更加符合用户的需求。

5)人体工程学技术人体工程学技术是为了使产品的设计更加符合人体的要求,可以使产品更加舒适,穿戴性更强。人体工程学从人体出发,利用工业设计的方法达使产品与人更加统一、协调的发展,在涉及设备的舒适性、美观性和穿戴性时, 这门技术发挥了重要作用。

3.3产品特点发展趋势

随着科学技术的不断进步,智能穿戴设备的形态将会向时尚、质轻、便于携带等方向发展,功能将会向更加隐蔽、安全、快捷、方便的方向发展,互动性将更加完善,从而满足用户的特定需求,并在健康、运动、安全和时尚领域做出贡献,使得用户黏性度更高。

4对于智能穿戴设备的发展建议

智能穿戴设备虽然紧跟国际潮流,满足用户的一些需求, 但在实际使用中也暴露出不少问题。首先是产品外观有待改进。目前大多数智能穿戴设备的外观设计并不能满足消费者的要求,有些产品对于年轻人来是大而笨重的,轻便易携外观精美才是他们的追求;然后是电池续航时间短。三星的Galaxy Gear正常只能使用一天,Google glass在视频拍摄的模式下最多只能使用2小时,个别智能穿戴设备具有GPS定位功能,更是耗电量巨大。最后是产品安全性问题。产品越智能,信息的安全性就越不稳定,智能产品很容易暴露个人隐私,这是非常重要的一点。除此之外,智能穿戴设备也存在一些小问题,比如数据不精确,产品指标单一,客户粘性差,用户体验差,产品缺乏创意,价格昂贵等,都需要开发者去解决。智能穿戴设备具有巨大的发展潜力,是一个很有市场的项目,开发者需要掌握一定的科技知识,调查并了解消费者的需求,这样才能生产出具有国际竞争力的更优设备。

5结束语

通过对智能穿戴设备的调查分析,本文为智能穿戴设备的研究提供了新的方向和依据,智能穿戴设备正在向小型化、智能化、网络化和大众化方向发展,这是一个拥有巨大潜力的新兴市场,未来将有更多的智能穿戴设备问世,这将大大的便利和改善我们的生活,未来的社会将会逐渐向智能化方向高速发展!

参考文献

[1]朱婧.国内外可穿戴行业发展动态与趋势[J].广州科技,2015(14):9-12.

[2]马克尔·劳,辛幸,迈克尔·布赫鲁夫斯卡,等.可穿戴计算在欧洲——wear IT@work项目.中国计算机学会通讯,2011.

[3]曾惜.可穿戴技术的挑战和机遇[J].科技风.2014(4):233-236.

[4]耿怡,安晖,李扬,等.可穿戴设备发展现状和前景探析[J].电子科学技术.2014.9(1):238-245.

[5]谢凌钦,石萍,蔡文杰.可穿戴式智能设备关键技术及发展趋势[J].生物医学工程与临床.2015.11(6):635-640.

[6]Saravanakumar B,Soyoon S,Kim SJ.Self-powered p H sensorbased on a flexible organic-inorganic hybrid composite nano-generator[J].ACS Appl Mater Interfaces,2014,6(16):13716-13723.

[7]王洪峰,贾志军,王曙光,等.蓝牙技术及其应用展望[J].电力自动化设备,2002,22(1):75-77.

[8]Bluetooth SIG.Specification of the Bluetooth System-Core[S].Version1.1 http://www.bluetooth.com Feb.2001.

浅谈人工智能的现状与发展 篇9

如果一个人要给人类文明最大和最难以捉摸的智力挑战去做一个排名, “解码”我们自己—我们的头脑, 我们的思维的内部工作原理, 以及这些元素怎样在我们的基因组编码架构, 肯定会是第一位。然而, 不同的领域承担了这一挑战, 从哲学, 心理学, 计算机科学和神经科学, 对正确的方法是充满了分歧。在计算机领域, 随着计算机硬件的飞速发展我们拥有越来越快的计算机, 现阶段的人工智能研究越来越依靠以贝叶斯概率统计模型为基础的统计的方法去研究。这样的研究是否能带领我们走向解码人工智能之路?在大量数据中去寻找规律, 是否是走上了行为主义的路上, 而不是更加现代, 复杂的计算的方式去解决人工智能?

2 人工智能的定义

1956年, 在美国的达特茅斯大学举办的一次长达两个月的研讨会上, 计算机科学家约翰·麦卡锡首次提出“人工智能” (AI) 来形容智能研究:在计算机上实现其基本功能的。实例化一个智能系统, 使用人造的硬件, 而不是我们自己的“生物硬件”细胞和组织, 将会是一个终极的理解, 并有明显的实际应用中的智能设备, 甚至机器人的创造。

像许多新兴学科一样, 到目前为止学术界对于人工智能的定义还没有统一。人类的智能存在于许多的方面。这就导致了很多学科对于人工智能都有研究。不同科学或学科背景的学者对人工智能有不同的理解, 提出不同的观点。这些观点的大致分类有符号主义, 连接主义和行为主义等, 或者叫做逻辑学派, 仿生学派和生理学派。

3 以概率统计为基础的人工智能存在的问题

(1) 举例一个极端的例子来说, 有人希望能够预测窗外天气, 并以正确的方式做到这一点。这个“正确”的方法是, 收集有关这个地方天气的大量的数据, 并用最大, 速度最快的计算机做复杂的统计分析-你会得到一些窗外下一步会发生什么样的预测。事实上, 你得到一个比物理系不曾给予的更好的预测。如果成功的定义得到一个公平的近似一团混乱的未经分析的数据, 那么它是个更好的方式, 而不是物理学家做的方式。但是, 你不会得到科学一直旨在获得的东西。你会理解所发生的事情是一个近似值。而那在所有地方都在做。如果要预测明天的天气。一种方法就是我会得到我的统计先验, 如果你愿意, 有一个高概率明天的天气将是与这是昨天在这里的一样, 所以我会记录, 和那里的阳光将有一定的影响, 所以我也会记录, 你会得到一堆这样的假设, 你运行实验, 您一遍又一遍看着, 你通过贝叶斯方法修改它, 你会得到更好的预测知识。你将会得到明天的天气一个很好的近似。这不是气象学家该做的-他们需要了解它是如何工作的。

这些都是两个不同的成功和成就的概念。在语言领域, 像计算认知科学应用到语言, 成功的概念几乎总是这样。所以, 如果你得到了越来越多的数据, 更好统计数字, 你可以得到一个更好的和更好的逼近, 一些巨大的语料文本, 但你学不到任何东西的语言。一个非常不同的方法--正确的做法。如果你能理解核心属性基本原则是什么, 并在实际中使用, 将会有成千上万的变化。有点像窗外发生的, 你会将以后的事物排序, 如果你想更好的近似, 这是一个不同的方法。这些科学是两个不同的概念。第二个是伽利略以来, 这是现代科学的科学。近未经分析的数据类型是排序的一种新的方法, 而不是完全, 有喜欢的东西了过去。它基本上是一个新的方法, 加速了存在大量的记忆, 非常迅速的处理, 使你可以做那些用你的手不能做的事情。

以概率统计为基础的人工智能研究以后会得到越来越准确的结果。但是那样的准确是否是代表智能的研究正在进步还是不确定的。而在有些时候统计的方式不一定能找到规律。

(2) 没有人知道任何有关光合作用的东西的时候。你如果想研究植物, 你要做的就是你把一堆土加热, 所有的水从中逸出。你测量它的重量, 并把它放在一棵柳树的一个分支上, 倒入水就可以了, 并衡量你倒进去的水。当你这样做, 你的杨柳树就成长了, 像上次一样, 你将土壤加热使水分蒸发。因此, 这已经表明, 水可以变成一棵橡树或什么东西。你不知道的但应该去寻找的东西。他们不知道, 空气是世界的一个组成部分, 它有氮, 和你了解的光合作用等。然后, 你可以重做实验, 并找出发生了什么事情。但是你可能很容易被工作的实验误导, 因为你不完全知道你要寻找的东西。如果你采取大量树是如何生长的数据去研究树的生长, 将会被更多的东西所误导。输入一台大型计算机中, 做一些数据统计, 得到过去所发生的事的大概。

4 未来人工智能的一些看法

4.1 强调计算性能

人工智能所面临的基础性问题是逆设计出一个高复杂度的系统, 而它的内在工作机制还是一个巨大的迷。一个复杂的生物系统可以有三个不同的层次理解。第一层次 (“计算层次”) 描述为输入和输出系统, 它定义了系统正在执行的任务。在视觉系统的情况下, 输入的图像投射在我们的视网膜和输出是我们大脑对我们所观察到的图像的识别。第二层次 (“算法层次”) 描述的程序如何通过该输入被转换为一个输出端, 即我们的视网膜上的图像是如何被处理以达到任务 (由计算水平描述) 。最后, 第三层次 (“执行层次”) 描述了我们自己的生物硬件—细胞是如何实现的算法描述的过程。这里强调的是系统的内部结构的, 使其能够执行任务, 而不是过去的行为系统和环境之间的外部关联。目标是挖掘到“黑盒子”—驾驭系统, 说明其内部运作。

4.2 回归基础

无论你是在哪个工程领域里, 学习的都是相同的基础性科学和数学。在那之后, 你可能会学一点该如何应用他们。这是个非常不同的途径。并且这导致了, 从事实上来说可能真的是历史上第一次, 基础性的科学, 比如说物理学, 可以真正地对工程师们有用。此外, 技术开始飞速改变, 如果10后的技术变得不同了, 那么学习今天的技术也就没有什么意义了。所以你得学习的是基础性的科学, 它能适应任何接下来会出现的东西。在医学上也发生了几乎相同的事情。所以, 在过去的那个世纪——还是第一次——生物学对医学起到了实实在在的作用, 从而如果你想成为医生的话, 你必须得了解生物学。同时, 技术还是会改变的。

5 结语

人工智能中的传统是从计算理性开始, 现在逐渐变为概率统计。单凭现今主流的概率模型的人工智能研究是不能够正真解码人的智能。我们需要更加的注重基础性的研究。特别是要注意跨学科的交流。如果只是一个领域的人去独自研究, 将很难突破人工智能。只有各个学科联合起来, 才会有机会去在未来解决人工智能, 实现真的智能。人工智能不仅试图去理解智能实体。更是要去建造智能实体。

参考文献

[1]蔡自兴, 许光祐.人工智能及其应用[M].北京:清华大学出版社, 2010.

人工智能现状和发展 篇10

人工智能所研究的领域及其广泛, 几乎涉及到了人类的一切活动范围, 与它密切相关的学科有信息论、系统论、控制论、计算机科学、电子学等等。可以说人工智能是一个大科学的通称, 几乎每一位科学工作者都可以在这个大科学中找到自己所感兴趣的问题。人工智能技术对人们的生产、生活发挥着越来越重要的作用, 它可以代替人的一些脑力劳动来完成一些需要知识、技巧的任务。

二、人工智能控制理论的分析

1、人工智能控制的发展阶段

人工智能控制理论的发展阶段可以分为萌芽阶段、成长阶段、快速发展阶段。20世纪40-50年代是人工智能控制系统的萌芽阶段, 起初运用在雷达与火力控制系统上, 直到20世纪60-70年代, 随着“现代控制理论”的提出, 人工智能技术在理论和实践上都有了很大的飞跃, 开始运用到知识工程、自然语言理解等方面。

20世纪80年代, 人工智能控制技术进入到了成长阶段, 它在飞行器方面得到了广泛运用, 我国科学家把控制论、人工智能、信息论以及运筹学结合起来, 提出了最优控制、自组织控制、随机控制、自适应控制、学习控制等许多不同领域的智能控制系统。

20世纪90年代到21世纪是人工智能控制系统的快速发展阶段。这一时期, 人工智能控制系统渗入到了人们日常的生产、生活中, 从卫星发射的智能控制、机器人削面机、机器人保姆再到机器人参加球类比赛等, 可见人工智能控制系统的广泛应用以及智能技术的快速发展。进入21世纪, 人工智能控制理论已经进入到了新的历史阶段, 它为解决控制对象的复杂性、控制目标的复杂性和环境的复杂性提供了有效的方法。

2、人工智能控制发展面临的难题

人工智能控制的理论与技术从产生到发展, 仅仅用了几十年, 尽管人工智能控制的理论和技术得到了快速的发展, 但很多人认为人工智能控制理论的发展呈现出的不同理论算法仅仅适用于特定的领域或工程背景而且其理论的通用性与可植性较差。人工智能控制系统中的符号主义在面对一些不确定性的问题以及一些非逻辑性问题时往往显得不到位, 在处理一些信息的完整性与精确性上也存在问题, 这在一定程度上也就限制符号主义的进一步发展。

人工智能的难题还表现在它的应用范围难以突破, 人工智能理论的研究具有复杂性, 很多理论到目前还未形成具体、规范的框架, 这就造成了人工智能技术难以广泛的应用, 只在卫星的发射、航天航空、机器人以及一些地理信息系统上使用。因此, 我们应该摆脱对知识的盲目崇拜, 将理论更加深入的运用与实践中, 获得人工智能技术的突破式发展。

虽然人工智能控制技术模仿人脑的结构与功能对人很有吸引力, 但是目前人类对人脑的功能以及人脑的工作机制的认识还不是足够全面与深入, 所以在人工智能技术的运用上只能采用简单的结构模仿, 对于实现深层次的研究目标显然不切实际。因此, 加强人工智能技术的进一步开发与研究、强化人工智能控制系统的可行性论证是极其有必要的, 只有二者兼得, 才能降开发风险, 实现人工智能控制工程的顺利进行以及人工智能开发市场的不断扩大。

三、人工智能控制的发展前景与展望

目前, 人工智能的发展方向主要是力求人工智能系统会自动分析、自己适应并且做出自我决策, 具体体现在工业中的传感系统与一些计算机系统上。进入21世纪, 智能控制系统迅速发展, 科学家把追求自动控制的智能系统提升到重视人机结合与智能互补的高度上。使得智能控制学科朝着健康、有前景的发展道路走下去。

智能控制理论将伴随者智能机的不断发展以及智能控制实践的进一步要求而产生、形成并且不断发展。其主要目标将不再局限于控制对象, 而是提高到了控制器本身, 控制器也不在仅仅研究单一的数学解析式, 而是推广到了数学解析与知识实践的结合。之后的人工智能控制系统将会结合认知心理学科、神经生理学科与人工智能学科全面的进行深入研究, 模仿人在控制方面所展示的经验、技能以及策略从而建立多变量系统、非线性系统和大规模的复杂系统。

人工智能控制系统的发展还表现在在人工智能的研究中引进了目标元素并且对智能模型设定了目标参数, 这个目标参数会告诉人工智能模型它应该做什么, 之后再综合利用已有的推理分析得出结果, 并且会与目标参数比较, 如果二者的差距较大, 它就将会自动重复上述过程直到与目标参数度吻合为止。同时它会将这一推理分析过程记录下来, 形成一种“自我意识”。人工智能控制的发展还应摆脱传统观念的束缚, 从人工智能的功能性出发, 侧重从功能上模拟人类智能而不是过分依赖结构上模拟人脑。

人工智能控制正越来越受到控制界的重视, 它是一门跨学科的科学, 涉及范围广泛。如果说20世纪60年代是人工智能的萌芽期、80年代是其发展期、那么90年代就是其快速发展期。从人工智能的发展历史中, 我们可以断定, 有科学技术的坚强后盾、有实际运用的广大前景, 人工智能控制技术将会得到蓬勃发展。

四、结语

通过本文对人工智能的描写, 对于这一领域我相信在今后的社会中, 我国甚至世界会有更高程度的认识与研究。

参考文献

[1]周其鉴、李祖枢.智能控制及其展望1987-02

[2]黄志高、徐成金、谭斌.智能控制理论综述2004-30

人工智能现状和发展 篇11

摘要：近年来，通讯领域不断发展，在微电子技术、计算机技术不断技术创新下，可穿戴设备小型化正在不断普及，以个性化需求为导向，新的可穿戴性和移动性强的产品正在对人们的生活行为产生新的辅助提高。在互联网和大数据时代快速发展的今天，穿戴设备不仅局限于自身生活方式的改变，还能通过蓝牙捆绑APP分享到移动互联上，与其他人一起分享生活、工作、学习。本文旨介绍可穿戴设备的概念和分类，再到商业化的普及趋势与探究。最后阐述了穿戴设备未来的发展趋势与机遇。

关键词：可穿戴设备；互联网；发展趋势

1、引言

随着移动互联信息化和电子信息技术集成化的快速发展，可穿戴设备的功能呈现多样化设计理念。低功耗、高集成、持续续航是目前各大移动厂商发展的方向，部分可穿戴设备已经从产品概念化走向商业化。在2012年谷歌推出谷歌智能眼镜以来，全球众多科技公司，例如三星、微软、索尼等也相继推出在这个领域研究开发的可穿戴产品。在移动终端普及的今天，蓝牙以其低功耗、可靠性成为了设备与移动手机之间的通信的主要方式。在未来，智能穿戴又会在互联网下掀起革命浪潮。

2、智能蓝牙设备可穿戴概念

智能穿戴设备主要表示为嵌入在服装中，或者以饰品的形式存在于电子通信类器件中。智能穿戴设备具有信息采集、记录、显示、存储、分析、分享等功能。智能穿戴设备具有两大优点，分别为具有计算、存储、传输的智能终端和具有人体工学设计的体感。利用多媒体、传感器和无线通信嵌入到常用的佩戴物品上，便于携带，同时具有人机交互式应用体验。

3、蓝牙眼镜发展现状

自谷歌公司2012年发布谷歌眼镜以来，全球各大主流科技公司相继推出自己的智能穿戴设备，其中智能蓝牙眼镜和蓝牙手环成为了强占市场的焦点。但是的电子消费现状来看，其在人们的电子消费比例中并不具有优势，其中的原因是没有太大的实用性和创新性，产品过于同质化。

目前在智能穿戴设备中以智能蓝牙眼镜和蓝牙手环最为常见，但是智能蓝牙眼镜的市场份额并没有表现得特别突出，原因为蓝牙眼镜的技术要求较高，既不影响正常眼镜的佩戴使用，又要实现低功耗和高续航的优势。

智能蓝牙眼镜要求具有独立运行系统的能力，可进行常用软件的安装接入和使用，并可以拍摄视频或图片以及和好友视频通话的功能，并通过接入移动互联网络来进行网络通讯。

在眼镜可以接入摄像、VR、3D显示的功能，所以其设计的复杂程度高于其它穿戴设备。已经面向市场的谷歌眼镜因其技术门槛高、价格昂贵、续航时间短、运行发热等问题未能大范围的普及。

4、蓝牙眼镜的产业链

因蓝牙眼镜的集成程度之高所以在核心器件上要求生产工艺必须符合现代化要求，所以其产业链可分为上游、中游和下游三个环节。上游分支为集成蓝牙芯片、传感器、电池、无线模块等，而芯片和传感器是核心；中游主要提供眼睛识别、图像处理等软件技术；下游主要提供产品销售渠道和服务。

4.1上游环节

上游环节解决元器件的整合方案，蓝牙芯片作为系统运行的核心，其必须包含超低耗、持续续航、廉价、多核心处理的能力。传感器作为可穿戴设备的外部环境接口，目前传感器感知类中主要包含有交互感知类、生理参数检测类及环境感知类三种。传感器提供的数据必须精准，其中必须依赖于算法设计，用于特定感知元捕捉。算法一般由第三方软件产商获得。在电池续航方面，为了提高产品的性能，一般都会使用充电锂电池。

4.1中游环节

在硬件基础上不使用传统设备的捕捉定位按钮，为了提高用户设计，采用眼球捕捉定位技术，加上图像处理识别方式，可以解放双手，给用户更好的用户体验。在拍摄视频或拍摄照片时就能很好的完成自动定位聚焦的功能，并且会保持传统眼镜的优点，不会影响正常的视觉感应和延时。

4.1下游环节

下游环节主要包括产品服务和销售渠道推广，目前的智能设备的使用大多数为捆绑式APP互联网服务和健康数据采集分析。在智能眼镜捕捉这一块，国内的产商还没有核心技术解决眼球捕捉图像处理的难题。市场上的蓝牙眼镜大多数通过手机无线连接拨打电话、听音乐、短信服务等方，在镜片数字图像采集方面，技术尚未成熟。销售渠道主要分为线上销售（电商网络平台）和线下销售（商场实体店）。

5、智能蓝牙穿戴需求

可穿戴设备要求能体现出个人风格和个性化体验。因为可穿戴设备相当于个人饰品佩戴，个人饰品则要求追求潮流和时尚，因此可穿戴设备的时尚性和美观性非常受到消费者的要求。所以从口袋设备要轻巧，蓝牙眼镜的重量和大小不能比传统眼镜重和宽。

在减轻重量的同时又不能功能单一化，因为科技一直在发展，集成电路只会越做越小，功能集成度越高。未来很可能在一块芯片上集成了蓝牙眼镜的所有功能。还有就是软件要求，必须在蓝牙芯片上嵌入系统已完成软件图像处理和网络数据传输要求

6、智能蓝牙穿戴发展趋势

消费电子开始沿着智能性和便携性两个维度发展。在过去的几年时间内消费性的电子产品从功能性到智能性发展。消费者关注于智能性的维度而没有关注于便携性的维度。传统的手机只有打电话和发短信两个功能，但是携带非常方便快捷，演变成智能手机后，手机的尺寸越做越大，没有突出便携性的趋势。在便携性的维度上消费类的电子产品可以分为四种类型：固定型、可穿戴型、可携带型和嵌入型。目前的可穿戴电子设备大多数是可穿戴型和可携带型。

智能穿戴在互联网的趋势下要求可以随时随地的接入互联网，将生活数据接入云端分析，通过云端分析可以很好的掌握每个人的生活方式。因此智能穿戴设备产业的发展对物联网、云计算、大数据、智能家居、智能电网、健康医疗、互联网金融和互联网教育等产业具有很强的拉动作用。未来，继浏览器、智能终端、移动应用商店之后，智能穿戴设备将在移动互联网领域占据至关重要的地位，彻底改变人类的生活方式。

参考文献：

[1]陈根.智能穿戴改变世界――下一轮商业浪潮[M].电子工业出版社，2014年2月.

[2]雷锋网.可穿戴市场上游芯片生态[R]，2014-7.

[3]陈根.可穿戴设备界――移动互联网新浪潮[M].机械工业出版社，2014年9月.

人工智能的现状与未来的发展方向 篇12

人工智能也称机器智能, 它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发, 人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统, 来模拟人类智能活动的能力, 以延伸人类智能的科学。

科学家早在计算机出现之前就已经希望能够制造出可能模拟人类思维的机器了, 杰出的数学家布尔通过对人类思维进行数学化精确的刻画, 奠定了智慧机器的思维结构与方法。当计算机出现后, 人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具。1936年, 24岁的英国数学家图灵 (Turing) 提出了“自动机”理论, 把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步, 他也因此被称为“人工智能之父”。1956年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了“人工智能” (Artificial Intelligence, AI) 术语;1957年, 香农和另一些人又开发了General Problem Solver (GPS) 程序, 它对Wiener的反馈理论有所扩展, 并能够解决一些比较普遍的问题。在1963年, 美国政府为了在冷战中保持与苏联的均衡, 支持麻省理工学院进行人工智能的研究, 使人工智能得到了巨大的发展。随后的几十年中, 人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开研究, 已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统。此后随着硬件和软件的发展, 计算机的运算能力以指数级增长, 网络技术蓬勃兴起, 计算机越来越具备了足够的条件来运行一些要求更高的AI软件, 促使人工智能研究出现新的高潮。

二

目前人工智能研究的三个热点是:智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。

智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标, 要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达, 甚至能够进行不同语言之间的翻译, 而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此, 智能接口技术的研究既有巨大的应用价值, 又有基础的理论意义。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中, 提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱:数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。

主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体, 比对象的粒度更大, 智能性更高, 而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务, 而且可以和环境交互, 与其他主体通信, 通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间协调智能行为, 最终实现问题求解。多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为, 主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。

三

从目前的一些前瞻性研究可以看出, 未来人工智能可能会向以下几个方面发展:符号计算、模式识别、专家系统、神经网络和机器情感。

1. 符号计算

计算机最主要的用途之一就是科学计算, 科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算, 例如求函数的值、方程的数值解、天气预报、油藏模拟、航天等领域;另一类是符号计算, 又称代数运算, 这是一种智能化的计算, 处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数, 也可以代表多项式、函数、集合等。长期以来, 人们一直盼望有一个可以进行符号计算的计算机软件系统。早在上世纪50年代末, 人们就开始对此研究, 随着计算机的普及和人工智能的发展, 相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件。Mathematica是第一个将符号运算、数值计算和图形显示很好地结合在一起的数学软件, 用户能够方便地用它进行多种形式的数学处理。现在符号计算软件有一些共同的特点, 就是在可以进行符号运算、数值计算和图形显示等同时, 还具有高效的可编程功能。在操作界面上一般都支持交互式处理, 人通过键盘输入命令, 计算机处理后即显示结果。并且人机界面友好, 命令输入方便灵活, 极易寻求帮助。但计算机毕竟是机器, 它只能执行人给它的指令, 有一定的局限性。

2. 模式识别

模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。随着计算机技术的发展, 人类有可能研究复杂的信息处理过程, 用计算机实现模式 (文字、声音、人物、物体等) 的自动识别, 是开发智能机器的一个最关键的突破口, 也为人类认识自身智能提供线索。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。对人类来说, 特别重要的是对光学信息 (通过视觉器官来获得) 和声学信息 (通过听觉器官来获得) 的识别。计算机识别的特点是速度快、准确性和效率高。指纹是人体的一个重要特征, 具有唯一性。北京大学有关专家对数字图像的离散几何性质进行了深入研究, 建立了从指纹灰度图像精确计算纹线局部方向、进而提取指纹特征信息的理论与算法, 随后研究成功了适于民用身份鉴定的全自动指纹鉴定系统, 以及适于公安刑事侦破的指纹鉴定系统, 开创了我国指纹自动识别系统应用的先例。一汽集团公司与国防科技大学最近合作研制成功“红旗轿车自主驾驶系统” (即无人驾驶系统) , 它标志着我国研制高速智能汽车的能力已达到当今世界先进水平。汽车自主驾驶技术是集模式识别、智能控制、计算机学和汽车操纵动力学等多门学科于一体的综合性技术, 代表着一个国家控制技术的水平。采用仿人控制, 实现了对红旗车的操纵控制。

3. 专家系统

专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统, 它应用人工智能技术和计算机技术, 根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验, 进行推理和判断, 模拟人类专家的决策过程, 以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。简而言之, 专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。专家系统是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一, 各种专家系统已遍布各个专业领域, 取得很大的成功。根据专家系统处理问题的类型, 可把专家系统分为解释型、诊断型、调试型、维修型、教育型、预测型、规划型、设计型和控制型等10种类型。为了实现专家系统, 必须存储有该专门领域中经过事先总结、分析并按某种模式表示的专家知识库, 以及拥有类似于领域专家解决实际问题的推理机制 (构成推理机) 。系统能对输入信息进行处理, 并运用知识进行推理, 作出决策和判断, 其解决问题的水平达到或接近专家的水平, 因此能起到专家或专家助手的作用。开发专家系统的关键是表示和运用专家知识, 即来自领域专家的己被证明对解决有关领域内的典型问题有用的事实和过程。目前, 专家系统主要采用基于规则的知识表示和推理技术。

4. 人工神经网络和机器情感

人工智能的基本思想已经在许多领域中得到应用。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域, 未来智能计算机的构成可能就是作为主机的冯·诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明:情感是智能的一部分, 而不是与智能相分离的, 因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。安放于加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室的asci white电脑, 是ibm制造的世界最快的超级电脑, 但其智力能力也仅为人脑的千分之一。现在, ibm正在开发能力更为强大的新超级电脑———“蓝色牛仔” (blue jean) 。据其研究主任保罗·霍恩称, 预计于数年后诞生的“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的ai实验室进行的一个代号为cog的项目, 计划赋予机器人以人类的行为。

现在, 人类已经把计算机的计算能力提高到了前所未有的地步, 而人工智能也在本世纪领导计算机发展的潮头。当前人工智能的发展受到理论的限制已不是很明显, 今后它必将像今天的网络一样, 深远地影响我们的生活。

摘要：人类现在已经把计算机的能力提高到了前所未有的地步, 而人工智能也在本世纪领导着计算机发展的潮头。人工智能的发展受理论的限制已不明显, 今后它必将像今天的网络一样深远地影响我们的生活。

关键词：人工智能,智能接口,符号计算,数据挖掘

参考文献

[1]敬成林, 李祖枢, 薛方正.双足机器人逆运动学的模糊自适应算法[J].机器人, 2010 (2) .

[2]郭琦, 洪炳熔.基于人工神经网络实现智能机器人的避障轨迹控制[J].机器人, 2002 (6) .

[3]徐志敏.有关人工智能的资料[J].国外自动化杂志, 1979 (4) .