前言：中文期刊网精心挑选了人工智能发展前景范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
人工智能发展前景范文1
一、财务共享模式的认识
跨国、跨地区或分支机构较多的大型企业集团，面临着低附加值的财务工作占用大量人员、财务与企业发展战略协同度较低、会计处理缺乏统一标准及口径、信息质量低等问题，为了解决这些问题，提高企业的风险和财务管控能力，财务共享服务模式应运而生。
财务共享模式是把整个财务职能做一个切分，把会计基础核算等低附加值的事务性作业剥离出来，运用计算机、网络通信等现代信息技术，在一个或多个地点对人员、流程和技术等核心要素进行整合，将具有规模经济属性和范围经济属性的财务业务集中在一块进行处理，实现优化流程，规范管理，降成增效等目标。其本质不是简单的财务人员和帐套的集中，而是将经营活动数据转化为信息，变成财务服务产品，提高企业整体效率，实现信息的共享，让企业不受时间和空间的限制，根据自己的需求及时、准确的使用系统，获取信息。
企业在财务共享模式的实施中不应该仅仅着眼于降低费用报销、财务核算等的简单的人工成本，应该更多的关注信息流的整合与共享，利用经营大数据，算大帐，对公司的各个产品经营情况、业务开展情况、项目成本收益情况、设置人员和部门组织的效益情况进行事中的控制和事后分析。实现业务驱动财务，财务控制业务、评估业务、指导业务，真正做到业务财务融合，提高企业的整体经济利益。
二、目前财务共享模式的不足
财务共享模式有诸多显而易见的优点，但也存在不足，特别是目前的财务共享中心模式。对于优点，本文不做过多的累述，主要分析几点不足：
一是信息沟通风险，目前的财务共享模式多采用的是远程集中服务，各分支机构处在不同地区，财务信息在由各分支结构传递到财务共享服务中心时，存在沟通不畅，信息理解不对称，不完整等现象，以及由于信息系统本身的缺陷，造成数据丢失等信息安全问题。
二是企业文化风险，财务共享中心将打破原有的组织结构，带来人动和权责的重新划分，存在内部分支机构管理层认可度低以及抵触情绪，业务推广困难。业务模式由从前分支机构的财务部门自行处理全部业务，改为财务共享中心与分支机构共同承担，两者权责难以分清，相互推诿扯皮，影响整体工作效率。
三是管理脱节风险，财务共享中心的财务人员多采用标准化、流程化的业务处理方式，难以满足分支机构的个性化需求，企业实际业务活动会为了满足财务共享中心标准化的流程而调整变通，扭曲业务实质，造成业务数据不真实，影响最终决策。同时，财务共享模式不直接接触分支机构所在地的税务机关、政府部门，不便于及时了解地方性的?收优惠政策和地方法规要求，使企业增加没有享受到税收优惠政策的机会成本和违反地方法规的违规风险。
四是人才建设风险，财务共享模式将财务业务流程细化分解，程式化、机械化的工作内容多，好比财务数据流水生产线，每天重复相同的工作，从业人员业务能力提升与职位晋升空间十分有限，导致新进员工任职时间短，离职率高，流动性大。同时，从业人员不能深入了解企业的业务及情况，进而造成企业高级财务管理人员缺失。
三、人工智能与财务共享模式的融合
人工智能是使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为的学科，具有感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力的特点，应用范围广泛。就该技术目前的发展状况来说，其在财务管理领域的应用，完全可以取代一部分程序性、模式化的会计工作，自动识别成本费用的合理性、合规性，选择会计核算要素，整理分析数据，也就是取代目前财务共享中心的主要工作。
人工智能发展前景范文2
【关键字】嵌入式软件；发展现状；前景
一、嵌入式软件技术快速发展的意义
嵌入式软件技术主要是和嵌入式系统共同发展，嵌入式硬件系统主要是指嵌入式微处理器、外设等，而嵌入式软件主要是依托嵌入式硬件设备，为嵌入式系统提供良好的操作系统和软件。先通过芯片开发，并加强了嵌入式系统的软件设计，然后将其应用在实际的电子设备工业生产中。嵌入式软件技术作为整个系统的控制中心，是一套独立运行的计算机系统，重点在于软件和硬件的协调工作，并在此基础上完成指定计划。从嵌入式软件技术本身的主要特点是实用性强，灵活度高，软件系统小巧而成熟，可以直接嵌入在PC终端，使用便捷。鉴于嵌入式软件技术具有诸多优点，在生活和工业生产中得到了非常广泛的应用，比如在智能家居、汽车智能化控制、智能手机等产品中都可以看到嵌入式软件技术的应用，可以说人们的生活依然无法离开嵌入式软件技术。
二、嵌入式软件技术发展现状
由于互联网技术的快速发展以及市场对智能化生活产品需求的快速增长，促使我国嵌入式系统快速发展。不仅仅在智能家居、智能化汽车等方面具有非常广阔的市场前景。同时在通信、消费电子以及工业生产的方面也得到了广泛的应用。特别是智能手机的快速发展，带动了整个消费市场的快速发展。并且以智能手机为控制终端的智能家居的兴起，让嵌入式软件的应用领域得到了进一步的扩展。除此之外，嵌入式软件技术还在工业智能化控制、金融交易、电子医疗、交通智能化控制等方面得到了广泛的应用。现如今，我国电子化、信息化、智能化发产业发展十分迅速，互联网技术下嵌入式软件自身的优势得以体现。其成本低、规模小、使用简单、人机交流方便等优势逐渐体现出来，并在智能化领域中得到了广泛的应用，为人们的生活和生产带来了诸多便捷之处。但是就我国嵌入式软件技术发展程度来看，还存在一些问题需要在未来结合其他方面共同创新，促进我国智能化相关产业的进一步发展。
三、嵌入式软件技术的发展前景
3.1嵌入式软件技术的无线网络发展
这目前来说，我国许多领域中都有嵌入式软件技术的应用，而想要满足人们不断提升的需求，就应该不断的发展嵌入式软件技术。其中，随着互联网技术的快速发展，远程无线控制成为了许多行业对于控制系统的新要求。因此，将嵌入式软件技术和互联网无线通信技术相结合，发展无线操控系统，实现稳定可靠的远程操控系统是未来嵌入式软件技术发展的方向之一。
3.2嵌入式软件系统在人工智能中的应用
随着科技和经济的快速发展，人们对于人工智能的需求越来越多，对于人工智能的要求越来越高。嵌入式软件技术的开发应用一定程度满足了人们对于某些领域智能化的需求。然而要想要提升人工智能的适用性和应用性，就应该根据人们的需求，强化嵌入式软件系统在人工智能方面的应用。将人们对于人工智能的需求以及嵌入式软件系统的发展相结合，促使嵌入式系统在更多的人工智能领域中的应用。使其应用不仅仅局限于智能手机、智能家居，应该逐渐扩展到智能医疗、智能交通、智能工业等方。
四、总结
随着科技的不断发展，嵌入式软件在智能化领域的应用越来越广泛，对人们日常生活的影响将越来越大，传统的生活、生产工作方式需要与时俱进，因此在将来嵌入式产业将会逐渐涉及到生活和生产的方方面面。嵌入式软件系统不仅仅在智能家居、自动化工业等方面得到大量应用，同时也会向着无线网络控制方向发展，成为我国智能化、自动化计算机软件产业中不可或缺的重要技术。嵌入式软件技术在日常生活领域中的应用，将大大提升人们生活质量，改善工业生产效率，促进我国国民经济发展。
参考文献
[1]张琦.嵌入式软件技术的现状与发展趋势研究[J].科技创新与应用,2017,05:89-91.
[2]孙高峰.浅谈嵌入式软件技术的现状与发展动向[J].烟台职业学院学报,2013,02:74-76.
[3]高立军.嵌入式软件技术的现状与发展动向[J].信息系统工程,2016,01:126.
[4]熊光泽,罗蕾.嵌入式软件技术的现状与发展动向[J].计算机应用,2000,07:1-3.
人工智能发展前景范文3
汽车智能化三大核心：优秀算法、海量数据、计算能力。1、海量数据角度，按万辆自动驾驶规模计算，单车每小时产生100GB数据，云平台每天收集数十PB数据；2、计算能力发展角度，预计到2030年全球云的处理能力将超过所有人脑处理能力，车载计算每帧处理时间50ms以下；3、优秀算法带来突破性进展，深度学习出现后错判率大幅下降、算法效率快速提升。
制约无人驾驶发展的因素正在逐步消除。第一是法律制约，联合国、美国等都已经针对无人驾驶逐步建立相应的法律法规，在国家鼓励互联网+的背景下，未来中国的法律开放程度可能会超过美国；第二是成本因素，全自动驾驶所使用的激光雷达目前成本极高，达到50-70万元/个，未来5-10年量产后单价有望下降至1000-1500美元。
百度无人车的核心是基于人工智能的汽车大脑。目前汽车大脑可分为汽车提供高精度地图、高精定位、智能感知、智能控制的自动驾驶整体解决方案。百度汽车大脑研发基于人工智能，其拥有国内最早的自主深度学习平台Paddle，已广泛应用于百度的众多产品；基于深度学习的百度人脸识别技术在LFW上取得世界第一的识别精度；基于深度学习的OCR技术在ICDAR测试集取得世界第一的识别精度。
投资建议：
1、无人驾驶作为汽车行业未来的发展趋势，其所带来的产业变革和巨大机遇已经成为业内外共识，同时也是我国汽车产业弯道超车的绝佳机遇。百度以人工智能为核心的无人驾驶技术进展超市场预期，此外限制无人驾驶大规模推广的法律、成本等因素也有望逐步解决，我们非常看好无人驾驶的发展前景，重点关注东软集团、四维图新、千方科技、双林股份、索菱股份、捷顺科技、数字政通、安居宝等。
人工智能发展前景范文4
关键词：农业机械；新技术；计算机视觉
在农业中大力发展机械新技术具有十分重要的意义。首先，通过实施农业机械化建设，采取更多的机械新技术，可以促进农业生产力的提升，提高农业生产效率；其次，通过农业机械新技术，可以最大程度的解放农村劳动力。
1农业机械新技术的发展与应用
1.1计算机视觉技术
因为在当前的经济社会，农业经济效益高低在很大程度上取决于农产品质量好坏，优质等级的农产品价格会更高。但是如果以人工方式对农产品进行分类，不但费时费力，而且效率很低。而通过计算机视觉技术则可以很好的解决这一问题。其主要是依靠图像处理、视觉模拟等先进技术作为技术依据来对农产品品质进行分级检验。现如今，计算机视觉技术还在农业机械收割、播种等领域有所涉及，但目前还无法有效处理快速获取动态图形信息，为收割、播种这一领域的应用带来了一定的难题，还需要相关人员继续进行研发[1]。
1.2人工智能技术
人工智能是当前社会上讨论的热点话题，是最前沿的高科技之一。将人工智能技术应用在传统的农业中是时展的需求，也是未来的主要发展趋势。美国等发达国家已经初步将人工智能技术应用在实际的农业生产中。如美国农业已经开始使用激光拖拉机，实现了人工智能操控拖拉机的方向、所在位置和工作动态，极大的解放了劳动生产力，提高了生产效率和操作精准度，也使得农业生产更加舒适省力，尤其适宜大规模的农业生产。
1.3自动控制技术
在农业生产中，自动控制技术的应用较为广泛，但是还有很大的应用与提升空间，尤其是在一些特殊生产领域，依然还属于机械新技术。例如，在蔬菜大棚的农业生产中，通过自动控制技术就可以自动对大棚内部的温度与湿度进行合理的实时调节，不但使调节后的温度湿度更加科学精准，更适宜蔬菜的生长，也大大减少了人力劳动工作量。
1.4联合耕作机械技术
所谓联合耕作，就是指两个或两个以上的机械一起使用进行农业耕作。通过联合耕作，可以缩短农业生产时间，提高农业耕作效率。通过采取联合耕作机械技术，可以一边耕地一边播种，也可以一边采收农作物一边打碎秸秆。这样的耕作要比传统耕作更加高效省时，在农业生产中发挥了非常重要的作用。
1.5液压机械技术
采取液压机械技术，不但能够节省大量的能源，减少对自然环境的污染与破坏，还能够保证农业生产的稳定性，不会因为其他因素影响其工作效果。这是因为与其他的农业机械相比，液压机械采取静液压转动技术，根据实际需要调节转速，不但对机械本身的使用寿命有很大益处，也提高了农业机械生产的稳定性。另外，采取液压机械技术，最显著的优势除了节能环保以外，还在于其不会发生任何泄漏，所以不会对土壤造成污染，这也农业机械化生产中很关键的一点。
2农业机械新技术的发展前景及对策
农业实现机械化生产是必然的发展趋势，因此农业机械新技术的发展前景十分广阔。在此形势下，需要进一步采取有力措施，促进农业机械新技术实践运用水平的提升[2]。
2.1政府及有关部门应大力扶持农业机械新技术
农业现代化的进程为缩短城乡差距做出了很大贡献，但受生产力水平的限制，农村经济依然比较落后。在此情况下，政府应当大力扶持新型高效农业机械技术的研发和应用，并提供相应的优惠政策和补贴政策，为农民负担一部分的购置机械费用，促进农业机械新技术快速转化为生产力，提高农业生产效益，增加农民经济收入。
2.2大力推广农业机械新技术
我国是地大物博的农业大国，各个地区都有农业生产，但是农业机械新技术在研发应用时往往只是先在一部分发达地区实施。而在偏远地区，人依然是最主要的劳动力，新的农业机械无法普及到这些地区，极大的限制了我国农业经济的发展。为此，新时期下还需要大力推广农业机械新技术，使更多的地区实现高科技的现代化机械生产。
2.3注重机械化生产的节能性
在农业生产中，机械化生产与人工生产之间存在的区别之一就是人工生产时会更加注重对资源的利用，而机械化生产有时则会造成生产原材料的浪费。例如在玉米的采收中，人工采收基本可以实现颗粒归仓。但是机械收割则有可能无法将倒在地面的玉米采收起来。这与农业机械化建设的初衷是背道而驰的，因此在使用农业机械新技术时，应该要注意节约资源，避免浪费，实现工作效率和生产效益的双赢[3]。
3结束语
综上所述，在当前我国的农业发展过程中，农业机械化新技术具有很大的发展前景与发展潜力，并且在很多领域都还有很多的可发展空间。这就需要技术人员不断的积极研发更多更高效的农业机械技术，同时还需要国家给予一定的支持，做好农业机械新技术的推广工作，从而最大程度的将人工劳动力解放出来，促进农业现代化的发展。
参考文献：
[1]王丽芬.农业机械新技术的应用与发展[J].南方农机,2016(11):22+28.
[2]李锦图.农业机械新技术应用探索[J].农业工程,2016(6):13-14.
人工智能发展前景范文5
【关键词】无人驾驶 脑控汽车 发展前景
1 前言
近些年，随着汽车工业的快速发展，汽车驾驶已经是现代人需要掌握的基本技能之一，在其拓展普及的同时，安全驾驶成为了现代社会最关注的焦点之一。所谓的安全驾驶就是要杜绝在汽车驾驶过程中存在安全隐患的行为，其中不安全驾驶包括：酒后驾驶、超速行驶、疲劳驾驶[1]、大灯晃眼、闯红黄灯、违法超车、急停急刹、随意变道、驾驶打电话、不系安全带等容易致使事故发生的行为。汽车所带来的安全问题多数出自驾驶司机的个人行为和个人原因，因此以人工智能辅助或者替代驾驶者驾驶汽车成为了汽车智能驾驶技术研究的主要趋势。
2 无人驾驶汽车的发展现状
2.1 国外驾驶汽车的研发状况
从上世纪开始国外就开始进行了无人驾驶汽车的研究[2][3]。所谓无人驾驶，是通过为车辆装配多种感应设备，包括车载传感器、GPS和摄像头等，配合车内的智能软件，如自适应巡航控制系统（ACC）等实现脱离驾驶员的自动驾驶汽车[4]。国外著名汽车企业及IT行业巨头谷歌都竞相亮相其在无人驾驶汽车技术研究的成果。截至目前，谷歌的无人驾驶汽车已问世6年多，这期间发生了14起事故，仅一次造成人员受伤[5]；德国梅赛德斯奔驰的无人驾驶卡车在德国的Autobahn8公路上已经启动了上路测试，这是量产版自动驾驶卡车首次在高速公路上进行行驶；据英国《每日电讯报》15年2月11日消息，奥迪方面确认其首款采用无人驾驶技术的车型将于2017年上市。另外各大汽车制造商以及相关科技巨头表示无人汽车在2020年可以推出商用。美国内华达、加利福尼亚、佛罗里达及密歇根州为谷歌、奥迪等正在开发的无人驾驶车发放了公路试验牌照。这表明了一点：使用人工智能替代驾驶员来驾驶汽车被各大发达国家与科技巨头认可。这是因为无人驾驶汽车经过精密计算，由系统精确控制，在一般条件下，比真人驾驶应该更加安全可靠。无人驾驶汽车至少不会犯情绪上的错误，不会因为酗酒、生气、郁闷等精神原因而造成汽车失控，也不会因为人多、路窄、弯多等复杂路况而紧张，造成误操作。对长途行驶而言，无人驾驶汽车不会出现疲劳驾驶。在城市道路中，无人驾驶汽车不会闯红灯、逆行。在有限速标记的道路上，无人驾驶汽车会严格遵守规定，不会超速行驶。
2.2 国内驾驶汽车的研发状况
我国关于无人驾驶汽车的研究相对国外起步较晚，但是发展迅速。十几年前，国防科技大学已经开始对一款红旗轿车进行相应改装，研制出了红旗HQ3智能无人车，能实时处理岔道、斑马线和虚线；对车体姿态变动，自然光照变化及树木、路桥阴影都具有较强的自适应力。HQ3，其“大脑”是藏在后备厢里的计算机设备，车辆没有GPS 等导航设备，完全是利用自身的“环境传感器”来识别道路标线，进而依靠车载的智能行为决策和控制系统，实现正常汇入高速公路的密集车流中自主驾驶。于2011年，红旗HQ3智能无人车首次在复杂路况下公开进行无人驾驶的测试，并完成了从长沙至武汉近300公里高速公路路试。除了无人驾驶汽车的研究外，南开大学计算机与控制工程学院段峰副教授的研究团队与长城汽车共同合作研发 “脑控汽车”，这项研究通过脑电设备， 捕捉人在集中注意力时产生的脑电信号， 利用脑电信号识别系统分析人的驱车意图并向汽车发送操控指令， 以此实现人脑控制汽车的目的[6]。“脑控汽车” 颠覆了手脚并用的驾车方式，它可以利用人脑进行汽车操控并低速行驶， 但离真正投入生产使用还需要一定时间。由此可以看出我国在研究人工智能“替代”的同时也涉及“辅助”研究，将人工智能应用于汽车驾驶技术方面更为广泛。
3 智能驾驶研究中遇到的问题
无人驾驶汽车在其优势凸显的同时也更加暴露出其问题。无人驾驶汽车的问题包括局限性高、人文接受程度问题和安全防御性低等。
3.1 局限性高
无人驾驶汽车在其“视觉能力”方面无法达到人脑的高度，其传感器通过红外摄像和普通摄像两种技术完成道路环境的收集。当车辆在人口密集的楼房建筑区、事故区域或者其他有人通过通用手势信号来指挥车辆在此区域通行时，无人汽车将遇到判断难题。另外，道路存在信号标志老旧变形等情况出现，无人汽车可能产生误识或者漏识，造成不必要的事故。
3.2 人文接受程度问题
社会对无人驾驶汽车依然存在诸多疑问，如当无人驾驶汽车行驶在这个人口稠密的世界时， 发现已经无法避免事故的发生时，智能计算机应该选择冲向马路的行人还是直接撞击迎面而来的车辆？在受到外部虚拟网络攻击后是否还可以维持完全驾驶？未被Google或GPS完全测绘的道路如何行使等。无人驾驶汽车在法律法规方面同样存在极大的挑战。如产品责任，立法和多重管辖权等。无人汽车与有人汽车发生事故责任判定和无人汽车之间发生事故责任判定等。
3.3 安全防御性低
软件安全公司Security Innovation首席科学家乔纳桑・佩蒂特（Jonathan Petit）表示，大部分无人驾驶汽车探测障碍物的激光雷达系统只需一个成本不到60美元的装置即可破解。佩蒂特表示，通过这一装置，黑客可以在任何位置设置实际并不存在的汽车、行人，或是墙壁，导致无人驾驶汽车的行驶速度放慢，甚至寸步难行。其相关论文已在欧洲黑帽安全大会上发表。
4 智能驾驶的发展前景
智能驾驶是通过人工智能辅助或代替人进行汽车驾驶行为，它可以弥补人类驾驶员会存在的缺陷。经过大量的研究和发展，智能驾驶所需的各种传感器、计算机的性能和技术等方面取得了极大进步，成本也在逐步降低。
从人工智能和汽车驾驶结合的长远发展角度来看，纯智能的无人驾驶应为未来驾驶的主要方式，即使在当前基于贝叶斯、决策树和人工神经网络等机器学习的方法被运用在无人驾驶的行为识别和行为决策的技术环境下，我们也可以考虑设立专门的行驶路线保证无人驾驶汽车的应用推广。在冯诺依曼体系结构下面向驾驶行为的机器学习，一直以来都是智能车领域的“瓶颈”。随着国际“类脑”研究的兴起，我国也上线了“中国脑计划”，但毕竟类脑计算还仅从理论阶段开始向前迈步，类脑计算机仍难以得到实现和应用。
从当前智能驾驶的技术角度来看，相对于无人汽车，脑控汽车的发展可能更加适合。这是因为无人驾驶汽车的计算机系统目前还无法达到类脑计算机体系的高度，因此很难做到像人脑一样思考问题，难以较好处理驾驶过程中各种各样的突发问题和针对无人驾驶做出的阻碍或破坏行为。
因此提高人工智能在辅助方面的全面完善是全面实施无人驾驶的必经之路。现在的家用汽车基本配备雷达辅助系统，该系统可以不断监控周围的交通状况，可以用发声频率提示本车与可能碰撞物体的距离，也可以确定与前车距离以及前车行驶速度，如与前车距离明显低于安全距离，系统会向驾驶者发送听觉警报。目前奔驰的主动式驻车辅助系统能够在主动转向和制动功能干预下自动泊车。并且，在车辆通过自动驻车辅助系统停入平行车位后，该系统也可以在自动转向和制动控制功能的帮助下，让车辆完全自动地驶出平行车位。
在此基础之上，我们可以在扩大自然语言处理等人机交互方式在人为干预下“释放双手”的模式上加大科研力度，如：语音操控、脑控汽车或类似飞机自动与手动驾驶切换等智能驾驶方式。其中语音操控汽车可以通过语言指令如“倒库”“直行”或“开启雨刷”等自然语言实现汽车系统的自动处理并通过车辆配置的传感器和摄像头等硬件付出行动来响应命令的方式来实现语音操控汽车的智能模式。因为有驾驶员的加入会使智能汽车的行驶方式更加灵活多变，适合于当前复杂的交通环境，满足社会法律和伦理观念的接受要求，所以提高人工智能在辅助方面的研究应用的价值更加巨大。
参考文献：
[1]朱盛镭.未来智能汽车产业发展趋势[J].上海汽车，2015（08）.
[2]郑宝成.智能汽车及其新技术发展研究[J].科技创新与应用，2015（17）.
[3]冯学强，张良旭，刘志宗.无人驾驶汽车的发展综述[J].山东工业技术，2015（05）.
[4]辛煜，梁华为，梅涛 等.基于激光传感器的无人驾驶汽车动态障碍物检测及表示方法[J]. 机器人，2014（06）.
[5]关天瑜.谷歌无人驾驶汽车再次追尾[J].计算机与网络，2015（15）.
[6]张建新，乔仁铭.“脑控汽车”在南开大学“开跑”[J].农家参谋，2015（08）.
[7]陈慧，涂强，范正帅，王琳. 互联智能汽车关键技术与发展趋势[J].中国集成电路，2015（06）.
[8]贾祝广，孙效玉，王斌，张维国.无人驾驶技术研究及展望[J].矿业装备，2014（05）.
[9]杨帆.无人驾驶汽车的发展现状和展望[J].上海汽车，2014（03）.
[10]李崇寒，彭鑫.无人驾驶汽车：可行还是不可行？[J].今日科苑，2011（12）.
[11]乔维高，徐学进.无人驾驶汽车的发展现状及方向[J].上海汽车，2007（07）.
[12]王握文.时速75.6km──国产无人驾驶汽车创新时速[J].中国科技月报，2000（07）.
[13]林一平.无人驾驶汽车逐步进入实用化[J].专用汽车，2000（02）.
[14]林一平.新世纪的无人驾驶汽车[J].交通与运输，2000（02）.
[15]闫民.无人驾驶汽车的研究现状及发展方向[J].汽车维修，2003（02）.
[16]林一平.不断创新发展的现代无人驾驶汽车[J].专用汽车，2003（01）.
[17]薛福连.自动控制高速公路上的无人驾驶汽车[J].汽车运用，2006（04）.
[18]吕宏，刘大力，孙嘉燕.从无人驾驶汽车奔赴世博会看未来汽车[J].机电产品开发与创新，2010（06）.
[19]边疆，赫玉莹，王贯安.无人驾驶车图像采集的失真矫正[J].中国科技信息，2014（09）.
[20]宋世春.初露头角的无人驾驶汽车[J].国外自动化，1980（04）.
人工智能发展前景范文6
关键词：人工智能、隧道工程、应用、智能化
Abstract: in the traditional tunnel construction in our country and the design process, the use of the experience that the construction development under the limitation of the tunnel. Therefore, the emergence of artificial intelligence should cause our attention, should try to use artificial intelligence to the tunnel engineering. This article through the introduction, use of artificial intelligence, as well as in design and construction and later maintenance and introduces the application of artificial intelligence. Tunnel engineering, artificial intelligence, will make the relevant technology of tunnel engineering optimization, thus greatly improve the tunnel engineering of comfort, safety, high efficiency and energy saving.
Keywords: artificial intelligence, tunnel project, application, intelligent
中图分类号：K826.16 文献标识码：A 文章编号：
引言
隧道工程是土木工程专业岩土及地下方向的一门专业课，也是核心和代表性的必修课程之一，其目的和任务是使学生掌握隧道的基本概念与构造、基本力学原理、施工作业方法、最新设计理念及行业规范等专业知识，具备隧道工程的设计能力、隧道工程相关技术和研究工作的基本素质，为从事各类隧道工程建设的设计、施工及维护管理奠定基础。在我国，许多建筑企业大都已经配备了现代化管理技术的硬件系统，并且已经在各自的实践中日益发挥着重要的作用。现代计算机水平、电子技术水平以及通讯技术水平的提高，从物质上为隧道工程智能化提供了一定的条件；而人工智能学科的发展也为实现隧道工程智能化奠定了理论基础。因此，在隧道工程界发展智能方法就成为可能和必要了。
二、人工智能在隧道工程中的现状
人工智能作为一种外向型的学科，是通过运用计算机等来模拟人类智能活动能力的科学。这就需要对研究它的人提出较高的要求，既要懂的有关人工智能的知识，又要有极为稳定的数学水平。人类的有些思维抑或判断，是智能机器应该掌握的，不仅如此，智能机器还要有执行一项或多项任务的能力，有独立的操作及解决问题的能力。不仅在隧道工程上，在其他更为高端的方面，智能化的运用一样很多。在我国，人工智能仍处于初步发展的阶段，还有很多的发展空间。但是，随着我国在人工智能上的认识不断提升，人工智能得到更为快速的发展。尤其在隧道工程中，人工智能的发展更为快速。只是，由于隧道工程中运用的是较为随机，模糊的天然材料及工程岩土。导致隧道工程中的人工智能的运用还有待提高。在隧道工程中，智能化的运用还仅仅处于概念性的阶段，仍然有很长的路要走。在我国的现阶段隧道建设中，人工智能的运用仍不够成熟，缺少理论及实践上的经验，没有一套行而有效的方案。导致在隧道的建设中，常常出现浪费工程材料的事情出现。因此，在我国智能化较为落后的情况下，我们要努力的去学习国际上先进的人工智能技术，并实施于我国的隧道事业中。使得我国的隧道事业能够得到长足有效的发展。而且将人工智能引入能在隧道工程中的应用将会极大优化隧道结构的设计和施工，在隧道的运营和监控中也会起到事半功倍的效果。
三、人工智能在隧道工程中的应用
1、隧道工程设计的智能化
在隧道工程设计中，在我国目前的设计施工中，设计师们主要依靠经验来进行隧道的施工设计，并没有一套成熟的智能化设计标准。因此，很有必要提高人工智能隧道工程设计中的水平。应用人工智能进行隧道设计能够更加深入的，更为方便的进行隧道设计。运用智能化，可以提高设计的效率，提高设计的准确性，因此，在隧道设计过程中，智能化的运用显得极为有效。
2、隧道施工的智能化
在隧道施工过程中，应用智能化可以有效的提高施工的效率，提高施工的安全性。设计师可以通过计算机的运用，更加方便，快捷的进行施工的进行，通过计算机，可以更加直观的看到施工过程的全过程，可以更加有效，及时的对施工过程中出现的问题进行解决。总之，智能化在施工过程中的运用，可以大大的提高施工工程的效率，提高施工的安全性。在施工过程中，使用智能机器，能够提高施工的效率。
3、隧道运营维护的智能化
在隧道的后期运行过程中，智能化也起着关键的作用。隧道的后期维护及保养，在隧道的建设中一样起着重要的作用。因此，要重视隧道的后期维护及保养。而智能化在隧道后期维护的作用有显而易见，因此，要提高智能化在隧道后期维护过程中的运用。运用计算机对隧道中的运行状态进行适时地检测及维护，保证各设备正常高效的工作。使得各设备都在有效的监控下，进而做到对各设备进行及时的监控，做到有效及时的维护。在消防监控中，智能化也起着重要的作用。监控人员可以通过计算机等人工智能的使用，及时的对消防监控进行有效的控制。在发生火灾时，可以通过地理信息系统对火灾地点进行确认，以达到及时的对火灾进行处理。运用智能化对火灾进行监控和处理，可以有效的控制火灾的后期蔓延。
五、隧道内设置无线通信的必要性
目前，在国外，隧道的建设工程中，人工智能的运用较我国相比，成熟很多也得到了更多的应用。但是计算机等一些智能机器，缺少灵活性，不能及时有效的应对隧道施工过程中出现的一些突发事故。所以，需要我们建立一套有效的无线通信设施，以便我们能够及时的掌握隧道工程中设计施工或者后期的维护中可能出现的状况，并及时进行解决。而作为智能机器的研究者，设计师们应该建立一套有效的反馈机制，把所得到的结果反馈给知识库，修改已知的知识，让它得到的结果更准确，更具有可用性。赋予智能机器独立解决，独立处理数据的能力。因此，应该提高设计专家的能力，使得智能机器的使用更加合理，更加有效。对于操作智能机器的人员，也要有较高的专业素养，才能够熟练的对智能机器进行操控。所以，一套有效的无线通信设施的建立在隧道工程中显得尤为重要。
四、人工智能在隧道工程中的发展前景
在我国，人工智能的使用尽管只有短短的十几年，但是，其在隧道工程中的运用已经得到极为快速的发展。现在的人工智能技术在我国的使用，已经有了自己的专业上的定位，作为隧道施工中的使用工具，人工智能也仅仅扮演者决策的工具，是人类设计师的助手，而且仅此而已。它不能代替人类的设计师，不能进行独立的设计，施工。而且在我国，人工智能也渐渐的走向商业化的道路。人工智能是人类运用自身的智慧，施以计算机或者其他智能机器一套有效快捷的理论系统。在工作过程中高效及时的帮助人类处理工程中的任务。人工智能技术本身从简单的基于规则的系统迅速地发展到比较复杂的基于框架的、面向目标的、基于实例的系统，不断扩大它在解决隧道工程问题的适用性和有效性。但它也不能替代其他行之有效的方法。事实上，人工智能技术未来的发展方向是复合系统，即基于知识的、基于实例的、神经网络系统、遗传算法、模糊集合、概率方法和定量计算方法的混合。虽然人工智能技术能大大优化隧道工程中的各项工作，但是我们还应该注意到，其作为一门新兴技术，在隧道工程中还存在一些不足之处。比如它的专家系统部分。一个人类专家可以在实践过程中不断地丰富自己的知识，使自己做出的结论在结合实践后反馈回自己，让自己修改错误。人是一个负反馈智能化水平低，交通运营状态依赖于闭路电视监预先诱导；通风控制依据CO／VI(能见度)的检测值，不能做到预控；照明控制按天气和时间段进行分级控制，不能做到任意点的自动控制；初期设计考虑光通量随时间衰减问题，致使初期照明亮度很高，增加了运营成本。火灾时与堵塞时的交通组织与诱导研究不够，预防措施不力。
五、结语
综上所述，随着经济的发展，技术的提高，观念的更新，人工智能在隧道工程中的应用，将使资源配置得到优化，使工作效率得到有效提高。隧道工程中的人工智能，将会极大优化隧道结构的设计和施工，在隧道的运营和监控中也会起到事半功倍的效果。
参考文献：
［1］ 郑臻毅：《隧道火灾自动报警探测器选用》，《中国交通信息产业》， 2004年02期
［2］ 韩直：《公路隧道机电系统主要存在四个方面的问题》，《中国交通信息产业》， 2004年02期
