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人工智能技术的内涵范文1
关键词：电气 自动化控制 智能技术 应用
中图分类号：F407.6 文献标识码： A
正文：
随着社会和科技的发展进步，人工智能技术的应用领域和范围也越来越为广泛。对它在电气自动化控制系统中的应用上，许多高等院校及科研机构也开展了一系列的研究活动，如将智能技术应用在电气产品的优化设计中，或者用于预测和诊断电气系统的故障，还或者用于电气系统的控制与保护等相关领域。
1 智能技术的内涵特点
1.1 内涵
智能技术，也称作人工智能技术，主要意思是指，以探索有关人类智能的理论为基础，并对探索得到的理论进行实践和模拟，进而研究出一种新的技术手段，这种新的技术手段就是人工智能技术。从本质上来说，人工智能技术仅仅只是计算机技术的一部分，目的是为了实现智能机的生产，就我国目前的智能技术研究情况来看，机器人与专家系统两大领域是人工智能技术的主要研究方向。一般来说，人工智能技术所研究的问题都是复杂性的思考类问题，它可以模拟人的大脑进行思考活动，对所面临的问题进行思考，通过对搜集到的信息的研究分析，得出相应的解决办法并作出动作回馈。正是因为智能技术具有了模拟人脑的特点，所以当前大多数行业都将它看做了实现行业自动化的一个主要手段。
1.2 特点
首先要清楚的是，智能技术仅仅只是计算机技术的一个组成部分，它隶属于计算机领域，所以，该技术只能随着计算机技术的不断发展而产生。其次，该技术依附于计算机技术，但有别于基本的计算机技术，它具有一些较为突出的特点，如代替人脑思考活动、利用计算机编程系统来收集信息、识别信息，并对信息进行分析，制定出问题的处理方案等 ；再次，如果将智能技术应用到电气自动化行业中，不仅可以提高电气计算的精确性，还可有效降低电气施工成本，为企业创造更大的经济效益 ；最后，如果在电气自动化中引入智能技术，那么最能发挥出该项技术实际价值的部分是人工智能控制器。
2 智能技术在电气自动化控制中的应用
智能技术是行业实现自动化的一项重要手段，尤其是在电气行业。为了实现电气生产、管理的自动化，相关人士将智能技术引入到电气行业中，用智能技术来优化电气设备功能，精化电气操作，切实实现了电气行业的自动化。下面对智能技术在电气自动化控制中的应用情况加以论述。
2.1 智能技术在电气设备的中的应用
众所周知，在尚未产生智能技术之前，几乎所有大型设备在运行时都是需要人工操纵的，电气系统中运行着的各项设备也是如此。而鉴于电气系统的正常运行需要牵涉到各个专业的学科知识，所以系统对操作人员的综合是素质要求很高，间接的，高素质人才的聘请会消耗企业一笔不小的开支。而在智能技术产生并得到应用之后，以前需要人工操作的工序现在在智能技术的控制下可自行操作，不仅实现了电气设备的自行化运行，从根本上提高了设备的运行效率，还从根本上降低了劳务人员的开支成本，为企业创造了更大的社会经济效益。
2.2 智能技术在电气控制中的应用
电气管理控制工作是电气系统运行中的一项重要工作，对保障电气系统安全、稳定运行有着重要作用。对于电气行业来说，如果电气控制过程也能实现自动化，那么所获得的利益将不再是保障系统正常运行那么简单，还包括降低劳务成本，节省企业人力等多方面的好处。事实上，如果电气控制过程要实现控制自动化，必然也要应用智能技术。电气控制中常提到的模糊控制，神经网络控制便是智能技术在电气自动化控制中的两种主要表现。
2.3 人工智能技术在日常操作中的应用
电气行业与我们平常的生活和学习有密切联系，所以，将以前繁琐的操作进行简化，提升电气系统的操作效率是很有必要的。在平常的电气系统操作过程中应用人工智能技术，便能够使复杂的操作程序变得简单，在家中利用电脑就可以完成有关操作，从而实现远程遥控。不仅如此，我们还可以简化界面，将有些重要的信息及时进行保存与处理，便于以后的查询和使用。除此以外，利用人工智能技术还能够自动生成报表，这节省了很多时间，提高了工作效率。
2.4 人工智能技术在事故和故障诊断中的应用
模糊理论、神经网络与专家系统是人工智能故障诊断技术的主要构成部分，其在电气事故以及故障的诊断中非常重要。受多方面原因的影响，电气行业时常会有故障问题产生，假如对故障诊断不正确或者不及时，引起的损失将会是非常巨大的。以前的故障诊断方式是非常复杂的，并且准确性不是很高。例如，就变压器而言，以前常用的故障诊断方式是先将变压器油里分解出来的气体收集起来，之后再对收集的气体进行分析，以判断是不是存在故障。此种方法不仅浪费时间，而且浪费精力，并且需等待很长时间才会有结果，还会出现诊断不正确的情况。电气系统中设备的故障有着不确定性和非线性的特点，并且它与故障征兆之间有着错综复杂的关系，用传统手段很难准确及时的检测和诊断，而智能技术的方法在这一方面有着其特有的优势。目前在电气系统的设备故障诊断上，主要应用模糊逻辑、专家系统和神经网络这几种自动化智能技术。
2.5 人工智能技术可以简化电气自动化的控制流程
电气自动化领域的操作流程非常的繁琐，对于操作的步骤要求也非常严格，一旦出现细微的操作问题，则可能引起严重的机器故障发生，并造成无法估量的损失。如何保证电气设备能够有效稳定的运作，并在控制过程中尽量实现操作的简单化、程序化是每个研究人员关心的难题。人工智能技术的出现与发展有效的解决了这个难题，通过对日常资料的储存与分析，可以在机器发生事故时采取有效及时的措施，最大程度上保证社会的和谐发展。
2.6电气产品的优化设计
设计电气设备是一项极其复杂和繁琐的工作，它是在电气产品设计的大量经验基础上，运用电路、电磁场、电机电器等相关专业知识来进行设计的。传统电气产品设计手段较为简单，首先它的实验手段较为简单，在此基础上用手工的方式来进行设计，因此获得的方案就很难达到最优。随着计算机技术的日益发达，在电气设备的设计上，由计算机辅助设计的方式逐渐取代了手工设计，人工智能技术的引进与应用，缩短了电气产品开发的周期，大大提高了产品的设计效率和质量。智能技术应用在电气产品的优化设计中时，主要是运用遗传算法和专家系统来进行。作为一种较为先进的优化算法，遗传算法非常适合用于产品的优化设计，因此在进行电气产品的自动化设计时，也大多采用这种方法或者以这种方法为基础衍生的改进方法。除了遗传算法，专家系统是产品优化设计中的另一个强有力的武器。但从目前专家系统的总体情况来看，还处于开发应用的研究阶段，还没有做到完全应用到实际设计中。在电气产品的设计上，河北工业大学就专家系统做了一些尝试和实验，他们将专家系统和计算机辅助技术结合起来，开发出了由最初设计、优化设计和零件结构设计这三个部分组成的电磁继电器计算机辅助专家系统。这个专家系统在进行产品优化设计时非常方便，在设计电磁系统的结构尺寸、线圈匝数和触头材料等相关内容时，只需要输入继电器的参数，系统就能按照要求自行设计，还可以将特性曲线和结构图一一描绘出来，从而实现电气产品优化设计的自动化控制。除了遗传算法和专家系统外，在进行电气产品的优化设计时，还可以使用模拟逻辑和神经网络实现等方法来进行自动化的智能设计。
3 结语
综上所述，随着经济社会的不断进步和发展，高新科技在人们生活、生产领域也就渗透得愈加深，而智能技术作为高科技产物中的其中一种，它自身所具备的优良特点使其在电气行业中得到了极其广泛的应用。在本篇文章中，笔者通过对智能技术特点，及其在电气自动化控制中的应用，得出智能技术是实现电气行业自动化的重要手段，应该得到大力的发展。
【参考文献】
[1] 胡碟．人工智能在电气自动化控制中的应用［J］．中小企业管理与科技，2010.
人工智能技术的内涵范文2
关键词：人工智能技术 在智能建筑应用
中图分类号：TU74 文献标识码：A 文章编号：
前言
智能建筑由具备楼宇设备自动化系统(BAS)、通信自动化系统(CAS)、办公自动化(OAS)系统发展到系统智能集成,随着智能建筑的发展,智能建筑对各种先进自动化系统、通讯手段和高质量管理、服务的需求也越来越高。
一、智能建筑的发展及存在问题
经过十几年的迅猛发展，智能建筑已经由具备楼宇设备自动化系统(BAS)、通信自动化系统(CAS)、办公自动化(OAS)系统发展到系统智能集成。随着智能建筑的发展，智能建筑对各种先进自动化系统、通讯手段和高质量管理、服务的需求也越来越高。但是目前智能建筑的发展也正处于一个重要的十字路口。
1目前建筑智能化系统还夹杂着许多泡沫， 即使目前比较成熟的楼宇自动化系统(BAS)还只能称之为具有顺序逻辑判断能力的自动控制系统，无法进行思维逻辑判断或自学习，一旦工作环境或工作参数发生变化，将必须人工重新调整或编写控制程序，系统维护复杂、检修不便，离智能还相去甚远。
2 由于技术与市场等各种原因， 目前许多智能建筑的各个子系统的还是分立运行，形成了一些相互脱节的独立系统，无法实现大厦的综合优化控制。各个系统之间不仅硬件设备大量重复冗余，而且往往各系统都没有提供相互通信与控制的接口，操作和管理人员需要熟悉和掌握各个不同系统及对象的技术，造成系统建设、技术培训及维修费用的增高和系统效率低下。
因此，只有采用统一的模块化硬件和软件结构并引入人工智能技术，才能使各子系统成为一个整体，提高控制和管理系统的容错性和可靠性，并具有智能成份，这是智能建筑所追求的目标。
人工智能技术在智能建筑中的应用研究
二、人工智能新发展对智能建筑的影响
进入新世纪以来，知识库专家系统和知识工程成为人工智能领域最有实践意义的成果，已开始大量商品化。
1专家系统是一种基于知识的系统， 其实质是使系统的构造和运行,都基于控制对象和控制规律的各种专家知识。 这种人工智能的计算机程序系统,具有相当于某个专门领域的专家的知识和经验水平,以及解决专门问题的能力,或者说专家系统是指相当于(领域)专家处理知识和解决问题能力的计算机智能软件系统。 根据一个或多个专家提供的特殊领域知识、经验进行推理的判断,模拟专家决策的过程来解决那些需要专家决定的复杂问题。
这样一来， 就可以引入基于控制专家的专业知识和实践经验的专家控制系统。 采用知识表达技术,建立知识模型和知识库,利用知识推理,制订控制决策。为智能建筑的楼宇设备自动化系统(BAS)（ 包括强电设备控制自动化（EA）、安全防范自动化(SA)、消防自动化(FA)等） 提供最优控制、决策支持等。 专家控制系统的设计,改变了过去传统的控制系统设计中单纯依靠数学模型的局面,使知识模型与数学模型相结合,知识信息处理技术与控制技术相结合。另一方面，专家系统也可以应用于智能建筑的物业管理与服务之中，通过设置用户管理知识库和数据库，对人员出入、自动缴费、业务咨询等管理与服务提供智能支持。
2人工神经网络在建筑系统建模、学习控制、优化等方面取得了成功。已应用于语音识别、模式识别、最优计算、信息智能处理、复杂控制、图像处理等领域。随着智能建筑功能的不断增强，在现代智能建筑物内安装的电气设备愈来愈多，设备能耗也越来越大。要管理好一幢现代化大厦，使安装的成千上万台的设备能可靠、安全、协调、经济地运行，这就对建筑设备自动控制水平、控制设备功能、 快速响应的能力和运行管理水平提出了更高的要求。而具有学习与自适应能力的人工神经网络在控制方面所能提供的监督与非监督训练（ 前者包括训练输出输入集合和神经元加权系数的调节，后者包括分类与自组织） 为这些复杂控制提供了可能。 这样一来，智能建筑中的设备控制器就能以不同的原理进行操作。 可以学习建筑物的特性，得出简单精确的建筑物模型，可以自动调节其参数，适应建筑物特征参数或不同的建筑。 因此可将其用于建筑智能化设备的实时信号检测、控制、保护(如故障诊断)、调节，从而研制具有自学习、自适应、自组织功能的新概念的智能建筑设备自动化控制系统。
3智能建筑控制需要精确建筑仿真模型和精确、灵敏、具有适应性的系统。 由于传统模式的复杂性，控制器不能在建筑仿真模型中在线运行。 而新的神经网络学习模型采用动态学习方法建模， 降低了模型的复杂性以及对计算资源与硬件的要求，控制硬件费用降低，可以采用硬件方式实现。新的神经网络学习已经在微型芯片上实现， 即所谓的神经网络芯片。 因此，这种模式很可能在不久的将来适合于小规模的智能建筑和民用建筑。 同时，智能建筑需要学习模式的出现改变了传统模式响应速度与精度， 对计算机设备要求更加简单。 建筑学习模式的开发将带来低成本建筑智能控制的革命。
尽管目前的建筑神经网络模型存在实时性等技术问题， 但随着计算机速度的提高与神经网络实时算法的改进， 建筑神经网络控制将更加完善。 神经网络学习控制将采用大规模集成电路而不是计算机芯片形式实现，也不仅限于建筑能量控制与管理，还可以完成建筑物监控、保安、照明、娱乐等任务。 相信在不远的将来， 基于芯片的简单装置将取代今天的微处理器，使大量建筑物真正拥有智能成为可能。 较低的造价可以使智能设备进入普通市民家庭。
4随着数据库技术、网络技术以及计算机运算能力的快速发展，基于数据库的控制已成为可能，特别是随着分布式数据库和数据仓库技术的日益成熟， 在建筑智能化系统集成时引入智能决策系统，可使智能建筑真正实现智能化。
智能决策支持系统是近年来计算机技术、人工智能技术和管理科学相结合的一种新的管理信息技术。 它是以管理科学、运筹学、控制论行为科学为基础，以计算机技术、信息技术为手段，面对半结构化和非结构化的决策问题，帮助中、高层决策者进行决策活动，为决策者提供决策所需要的数据、信息和资料，帮助决策者明确决策目标和对问题的认识，建立和修改决策模型，提供各种备选方案，并对各种方案进行优化、分析、比较和判断，帮助决策者提高决策能力、决策水平、决策质量和决策效益，以达到取得最大经济效益和社会效益。
5建筑智能系统集成是满足建筑物的现代化管理的需要而出现的。 建筑智能化是从自动控制向信息管理发展的产物。 通过系统集成采用统一的模块化硬件和软件结构，就能使管理人员方便地掌握操作技术和维修管理技术， 这是所有独立子系统都无法做到的。因而，从绿色建筑和可持续发展的角度，把控制和管理相结合，扩大建筑物管理的范围，扩展智能化系统的内容和内涵，是建筑智能化的发展方向。
因而建筑智能系统集成的一个核心内容就是应用智能决策支持系统的技术设置“智能建筑管理系统(IBMS)” ，以提高整个建筑物的监控管理效率， 提高建筑物投资的产出投入比。
结束语
近年来，人工智能技术出现了新的发展，专家系统、人工神经网络、决策支持系统和多Agent 技术的应用给智能建筑的发展注入了活力，在智能建筑的控制子系统，如BAS 系统中引入专家系统，在终端电器，在智能楼宇控制中引入多Agent 技术，就可以大大降低建筑智能化系统的运行、维护成本，实现总体最优控制和节能，并将为人类创造更美好的工作、生活环境带来质的飞跃。
参考文献
[1] 王永忠.人工智能技术在智能建筑中的应用研究[J]. 科技信息. 2009(03)
[2] 吴选忠,倪子伟.人工智能新技术在智能建筑中的应用研究[J]. 福建建设科技. 2005(02)
人工智能技术的内涵范文3
[关键词]人工智能；智能化营销；消费体验；消费体验模型
[DOI]1013939/jcnkizgsc201711213
1相关概念界定
11“消费体验”的定义
目前的消费类型主要分为功能型消费和体验型消费，和传统的功能型消费不同的是，体验型消费的重点不仅仅是购买商品，购物的过程同样受到关注。在体验式消费中，消费者通过看、听、触摸等感官感受来感知产品和品牌内涵。消费体验就是体验型消费中的重要部分。
方征（2007）认为，消费体验是一种超乎有形产品或服务的非凡感受或情感，而这种感受或情感的来源是由消费者主动追求或消费者间互动而成的。
12“人工智能”的定义
人工智能（Artificial Intelligence，AI），是计算机技术领域的一个重要研究部分，至今已经过了一个多世纪的发展。斯图尔特・罗素（2013）认为，人工智能是一种类人行为，类人思考，理性的思考，理性的行动。人工智能工程师张思楠认为，人工智能的重点应在“智能”上，他认为“智能”是一种获取知识的能力。在他看来，人工智能即由人类造的智能实体，这种智能实体，只是在标准和功能上要求与人的思考与认识水平相近或是超越人类。美国MIT大学Winston教授（2012）认为：人工智能是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能的工作。目前“人工智能”的定义仍未统一，但关于人工智能的基本内容已经形成共识，因此笔者认为人工智能可以理解为利用人工手段，通过机器模范人的思维与行为，并对其进行拓展。
2文献综述
对现有的文献进行研究后发现，目前对消费体验的研究已经趋于成熟。而人工智能在国内作为一个新兴事物，其研究仍处于起步阶段。
菲利普・科特勒在《市场营销》（2003）一书中提到，产品策划者需要考虑产品和服务的三个层次，每一个层次都会增加消费者价值。第一层是：顾客核心价值；第二层是：产品策划者必须围绕产品的核心利益，构造一个实体产品；第三层是：产品策划者还要向顾客提供一些附加服务的利益，以便围绕核心利益和实体产品构造扩展产品。如今，我们正处于新一轮的消费升级阶段，在这一阶段，第三层内容格外受到重视。这也就意味着消费者在消费时会更加注重售前与售后服务和连带性消费体验。菲利普・科特勒的产品与服务层次见下图。
在现有的相关研究中，不同学者提出了不同的消费体验模型。
方征（2007）总结了几种消费模型：Holbrook提出的体验观点ES表；Pine和Gilmore将体验的运作分为两大构成及四种类型；而Schmitt认为，要想给予消费者满意的消费体验，最重要的任务是为消费者创造不同的体验形式。由此提出了战略体验模型，将消费体验分为感官体验、情感体验、思考体验、行动体验和关联体验五个维度。本文也将以此模型为基础，探讨人工智能是如何提升消费体验的。
吴秋蓉（2011）认为，战略体验模型的五个维度可以分为个人体验（感官、情感和思考体验）与共享体验（行动和关联体验）。他认为个人体验是即时性的，形成的时间比较短，容易被感受到，但会随着时间的流逝而逐渐消退，常常被外界的环境刺激诱发；而共享体验是在与人的互动过程中形成，而且需要一定时间的积累，这种体验不容易被感受到。
在有关人工智能的研究中，人工智能和营销的结合的研究多停留在现状的描述和案例分析层次。
丁道师（2016）以百度为案例，探讨了人工智能为品牌带来的价值。他认为人工智能为品牌带来了新的营销价值，同时人工智能在场景营销中的应用能够帮助提升用户价值。谷虹（2016）在文中将人工智能与品牌结合，提出人工智能将推动“品牌智能”的发展，品牌将从前智能阶段进化到高级智能阶段。韩思齐（2016）提出，在人工智能时代，营销开始向智能化发展，营销活动的智能化体现在：人工智能优化营销数据搜集和处理方式、人工智能提供个性化的营销策略、人工智能改变广告投放方式三个方面。从现有的人工智能相关研究上来看，大多数学者都已经意识到人工智能为营销带来的改变，同时提到人工智能对用户体验和价值都有提升，但却没有文章对其进行系统的论述。
3人工智能创造全新消费体验
2016年成为中国智能化营销的元年，人工智能更好地理解市场、联系市场，从而为消费者创造更好的体验。在营销领域，人工智能的三种革命性技术将极大地改变消费体验：以准确预测和个性化服务为主要应用场景的数据洞察技术、以虚拟现实、数字语音交互推动的互动技术、以云计算、机器学习和神经网络为基础的基础技术。
31数据洞察技术――了解消费者需求
随着大数据技术的发展，企业和品牌可以通过获得大量的数据来更好地理解自己的商业，并改善消费者的购物体验。而在智能化时代，人工智能和大数据的结合，让被营销人员忽略的“暗数据”开始发挥作用，在加快个性化服务发展的同时，更加准确地预测消费者需求。
IBM的Watson，作为目前最出名的人工智能系统，拥有最新的消费者-产品配对的大数据技术，并且与全球众多销售品牌进行合作，提品服务。户外服装品牌The North Face利用Watson打造全新的购物体验。消费者在购买The North Face产品时，Watson会提出一系列问题，并根据消费者对这些问题的回答筛选出相应的产品，从而最大限度地满足消M者需求。
The North Face采用的是文本分析技术，但社交网络和智能手机的发展带来了海量图片信息，图像识别与数据处理技术的结合将成为人工智能另一个发展方向。这项技术通过捕捉消费者上传的图片并进行深度理解，丰富用户画像，使得营销者对消费者的洞察更加立体。
管理大师彼得・德鲁克认为，营销的终极目的是充分洞察和了解顾客，通过人工智能技术对文本和图片信息进行深度分析，使得营销人员能够更加准确地了解消费者需求，满足消费者需求，增强消费者在消费时积极的情感体验，引发消费者的内在情绪，使消费者在不知不觉中融入品牌所创造的氛围中，并在不断的接触中增强对品牌的好感度。
32互动技术――激起消费者心流体验
营销从最开始的图文时代到视频时代，其目的都是为了通过寻找新的信息载体来提升消费者观看广告的体验，更加主动地接受广告信息。而如今的人工智能与VR技术的结合，通过互动感和沉浸感成为吸引消费者的最大法宝。随着VR和人工智能技术的日渐成熟，将营销推向一个全新的阶段。
2016年，我国最大的VR看房平台“无忧我房”推出了人工智能销售――Hugo。消费者通过戴上VR设备，操作手操柄唤出AI，并向其提问，AI通过记录消费者的相关数据，包括房屋不同位置停留时间、语音语调等来形成客户分析表，分析客户购房意向和实力并对客户进行分级。Hugo通过将人工智能与VR结合，为购房者提供了更良好的购房体验，并推动房地产行业进入科技营销时代。
同时，人工智能和VR技术还将应用于食品行业。百度和伊利联合推出的“度密看伊利”VR体验活动，将人工智能与VR结合，消费者通过手机百度就可以“亲临”牧场，体验加工厂。百度还和伊利联合定制了纸盒版VR眼镜，消费者可以通过VR设备进入VR模式，将可视化引进食品行业，为消费者提供更真实有趣的消费体验。
除了VR营销外，人工智能还应用在语音互动广告技术方面。优数科技的一款智能软件可以帮助用户跳过片头。例如，在视频的片头广告中设置一系列问题，用户在观看广告的同时可以利用语音与广告进行交互，答对问题就能够跳过片头。通过这一方法，用户在节省时间的同时还能够了解到品牌和产品信息。在这一过程中，用户会融入自己的思考体验，从而加深对品牌的认知与记忆。
一直以来，京东凭借其极速物流而获得大量用户青睐。但最近，京东的技术研发体系不断在智能技术上发力，期望构建一智能电商王国。在看到语音交互的趋势后，京东通过叮咚智能音箱，将语音技术、电商服务、人工智能技术相结合，实现语音购物体验。消费者可以通过该设备完成订单追踪、查询商品信息和下单指令。京东通过将语音交互入口和互联网结合，拓展了购物空间和人群，并提供更为便捷的购物方式。
在人工智能的互动技术下，传统的营销方式正在改变，品牌不再是冰冷的一个标志，消费的过程也不再是一成不变的过程的重复。人工智能的互动技术将营销引入了一个全新的领域，通过与消费者进行互动，使消费者在互动中进行思考，激起消费者的心流体验，提升消费者在消费过程中的情感与思考体验。
33基础技术――打造会话式互动
Forrester、埃森哲和德勤都在其2017新技术趋势报告中提到了“对话营销”一词。这意味着营销已经开始从“社会化营销”向“对话营销”转变。在Forrester的消费趋势报告中写到，如今的消费者更倾向于自动化的消费体验，自己解决问题。同时，社交媒体的创意广告对消费者将不再具有明显的吸引力，而一对一的营销模式才是消费者更能接受的。“对话营销”带来的是会话式互动，会给消费者带来更好的消费体验。
很多具有前瞻性的企业已经开始利用会话式互动来提升消费者的消费体验。2016年4月，上海肯德基选择与百度的“度秘机器人”进行合作，联合推出智能概念店“KFC original+”“度密机器人”在体验店中帮助消费者完成以点餐为主的服务。例如，在点餐区域，消费者可以利用机器人完成点餐活动；在全息投影区域，消费者通过机器人可以看到肯德基食品的制作过程。“度秘机器人”与肯德基的结合是基于特定场景的消费者服务，肯德基与智能机器人的结合，不仅为消费者带来一对一的服务和新鲜便捷的消费体验，还通过这种一对一的会话式互动，以消费者乐于接受的方式加深品牌印象，并为肯德基贴上“智能化”的标签。
作为一家电商企业，亚马逊也在智能化方面推陈出新。作为亚马逊智能家具的入口产品，智能音箱Echo的基本功能就是语音购物，语音选购商品，并进行语音支付，并且支持重新买你以前买过的东西。Echo通过内置的Alexa人工智能服务来完成消费者的每一个口令，整合购物的每一个环节。同时，它还包括外卖、优步等O2O服务，增加消费的便捷性。Echo通过提供一对一服务满足消费者需求并与其进行互动，而其背后代表的亚马逊品牌也在消费者与Echo的对话中进行隐形的互动。
任何消费体验的提升都在于如何满足消费者需求。人工智能对产品带来的一个深刻的影响，是从单一功能的极致转向连续场景的整合，可以让用户以较低的成本和较短的时间解决不同场景的需求。亚马逊的智能音箱和“度秘机器人”可以在与消费者的对话中轻松地满足消费者的需求，在提升消费者情感体验的同时与消费者进行互动，保持行动体验。
4结论
人工智能已经从计算机领域渗透营销领域，人工智能和营销结合所产生的富有创意且沉浸式的内容、互动的场景都为消费者创造了更好的消费体验。首先，在产品设计上更具有科技感，刺激消费者的感官体验；其次，通过一系列的产品设计和服务优化消费者消费过程，增加消费者在消费时愉悦的感受，提升消费者情感体验；最后，将产品与人工智能结合，在互动中提升消费者的思考与行动体验。但是，在对人工智能产品进行分析后发现，大部分产品都致力于提升消费者的情感、思考和行动体验，而关联体验却被忽略，大部分产品的社交属性并不明显。在人工智能时代，智能产品的社交化发展也许会成为下一个趋势。
虽然人工智能可以帮助品牌在多个方面提高营销效果，但若想营销完全智能化，笔者认为目前是不可能的。菲利普・科特勒认为，市场营销是个人和集体通过创造并同他人交换产品和价值以满足需求和欲望的一种社会和管理过程。他认为，营销的目的都是为了发现用户需求和激发欲望，而消费者的欲望很难用机器捕捉。同时，激发和满足欲望少不了营销沟通，而营销沟通是双向互动行为，在目前是无法完全由人工智能代替的。因此，智能化虽然是营销发展的新方向，但完全的营销智能化还有很长的路要走。
参考文献：
[1] 方征消费体验研究概览[J].湖北第二师范学院学报，2007，24（7）：73-74
[2]Russell，Norvig人工智能：一种现代方法[M].2版北京：人民邮电出版社，2010
[3] 邹蕾，张先锋人工智能及其发展应用[J].信息网络安全，2012（2）：11-13
[4] 科特勒，俞利军现代营销学之父菲利普科特勒经典译丛：市场营销[M].北京：华夏出版社，2003
人工智能技术的内涵范文4
关键词:新医科;智能医学;人才培养
1绪论
健康中国已上升为国家战略，新医科在我国高等教育中掀起了一阵新的改革浪潮，“智能医学”的应用性人才培养模式也随之开启。智能医学工程是以现代医学与生物学理论为基础，融合先进人工智能及工程技术，挖掘人的生命和疾病现象的本质及其规律，探索人机协同的智能化诊疗方法及其临床应用的新兴交叉学科。目前，高校在进行医工融合培养学生的指导过程中，存在许多问题，如医学和工科的理论结合层面较为薄弱，多学科交叉联合指导的机制不完善，成果转化和临床应用性不高。实践层面，在现有的医学教育模式下，医学生缺乏全面的对数据进行收集、处理与分析的能力。但是在智能医学时代，对数据的处理与分析能力会成为医生工作的重要组成部分。面向医疗健康的智能医学工程交叉学科人才的迫切需求，智能医学工程交叉学科的人才培养的机制有待完善。2019年，一些院校如南开大学和天津大学获得教育部的审批，已经率先实行招收智能医学工程专业的新生［1］。高等医学教育对新医科背景下智能医学工程专业人才培养认知还处于探索阶段，智能医学工程如何实现医工交叉学科的融合发展，如何获取人才培养中的合适方法、模式、关键技术等的研究，协同医学发展、社会需求的人才，还需要深入思考和进一步探索。
2新医科背景下智能医学人才培养
2．1新医科符合医科改革的内在需求
随着“健康中国2030”国家决策不断推进，医疗健康逐渐被国家视为重要的基础性战略资源，在大数据和人工智能技术影响下，临床应用、疾病预测与预防、公共卫生、循证公共卫生决策、健康管理、健康监测与个性化医疗服务等方面的研究以及产业发展，将是未来整个医疗领域的提升方向，给智能医学分析与决策赋予了新的意义和内涵。
2．2医工融合发展的必然趋势
随着精准医疗与智能医学诊疗技术的深度融合，理论层面，把握新医科背景下智能医学工程专业复合型创新人才培养目标，以临床应用性为导向，多学科领域知识相互渗透。调整医工结合课程体系，既符合新医科需求，又实现医工融合课程模块间的交叉互补，体现医工结合特色的宽口径学科结构。培养既懂医药科学、数据科学又懂人工智能应用的高级复合型人才。实践层面，精准医疗与智能医学工程技术紧密结合，利用临床医生在传统医学中积累丰富的临床经验，并融入到智能医学诊疗模式变化中，将彻底改变现有诊疗模式。
2．3人工智能助力智能医学工程人才培养
随着科学技术的飞速革新，人工智能核心技术推动传统学科专业建设和医工交叉融合。助力人才培养主要表现在以下三个方面。一是从智能医学诊疗技术创新的角度，技术的革新引领人工智能与各个产业领域深度融合，创造新的产业或领域，计算机模拟人脑的思维过程，实现人机交互，提高医疗资源的利用率，推动医疗产业的高效运转。智能医学诊疗主要包括疾病早期诊断、临床决策支持、正确用药、诊疗方案的选择等。如KopR和HoogendoornM等探索了医院对病人电子病历(EMR)数据进行分析，结合结直肠癌预测模型，更准确的预测早期直肠癌和干预治疗实践［2］;HoshyarAN和Al-JumailyA等探索了医学影像自动诊断皮肤癌，通过数据预处理去除噪音和不必要的背景图像，提高图像质量，辅助医生进行临床决策［3］。二是从医疗健康大数据的角度，随着大数据、数字技术、机器学习和人工智能等信息技术在医疗领域的应用，电子健康记录数据呈指数型增长，医疗大数据来源包括医院记录、患者医疗记录、医疗检查结果和物联网设备［4］。智能医疗系统具有识别、筛选和决策等智能医疗辅助功能。2017年上海计算机软件技术开发中心对医疗大数据可视化系统的实践与研究［5］;2018年，阿里健康与阿里云宣布共建阿里医疗大脑2．0［6］，加强在图像识别、生理信号识别、知识图谱构建等能力的建设［7］;同年，腾讯推出医疗AI引擎“腾讯睿知”，具备更智能化的医疗垂直搜索功能，帮助患者精准匹配合适的医生。三是从人才培养的角度，多学科交叉融合发展是大势。人工智能将打破不同学科专业的壁垒，推进多学科交叉融合发展，形成“人工智能+”的专业新的人才培养模式。高校也应根据产业需求变化调整专业设置，构建新的专业结构。高校人工智能相关的本科专业将会蓬勃发展，形成颇具特色的“人工智能+”专业集群。“人工智能+”技术所衍生的新医科、新工科专业之间的协同创新发展，实现技术创新与医疗应用的统一。以“人工智能+医学”为契机，结合医学产业发展趋势和智能医学工程专业的特点，研究相应的教学体系、制定科学的教学计划，建立具有行业特色的课程群、制定合理的课程大纲，解决学生在医学诊疗和工程技术两方面协调发展的问题，全面提升医学生的综合素养以及未来的职业竞争力。综上所述，新医科人才培养在人工智能助力下，培养学生具备较强的创新意识和具有智能医学领域科研能力，掌握关键理论与方法，创造性地将计算机科学技术、人工智能技术和方法、大数据关键技术与医学应用系统相结合，进而创新性完成的医学信息处理、行为交互和人工智能系统集成及应用。以上需培养的能力，对现有医学专业的改造升级、人才培养模式的改变、师资队伍的全面建设具有较高的要求。
3培养新医科人才的实施路径
3．1从医工融合研究的视角
智能医学工程的专业培养建设要体现医工融合发展需求，推进智能工程、医学与教育的深度融合，提升人工智能在医学中的应用，满足新医科发展要求的卓越工程师为育人目标，强调学科交叉渗透、重视临床应用、把握科技前沿，推动教学创新等。
3．2从医工融合研究的广度
目前我国部分高校开展了医工融合人才培养模式的探索，但有区域特色的医工融合研究还不多。针对新医科临床需求分析，把握智能医学工程高等教育体系，重点聚焦区域特色，研究面向健康和重大及特殊疾病防治需求的“新医科”对人才的需求。
3．3从医工融合研究的深度
(1)整体设计智能医学工程专业教学环节。建立知识能力矩阵，整体设计教学、实验、课程设计、专业实习、毕业设计等环节，突出新医科相关课程及实践，加强附属医院和教学医院的联系，深化临床实践能力。(2)培养学生专业能力和科研创新能力。智能医学工程专业教学与知识能力培养的思考是以智能医学学科的特点为基础，通过知识能力矩阵的智能医学工程专业课程创新教学，根据智能医学工程专业课程知识点的内在联系和相对独立性，优化核心知识模块形成知识能力矩阵，构建课程内容架构。通过系统理论知识教学、优化课程实验和上机安排，引导学生自主设计性学习，提高学生的学习积极性，达到有效教学效果。(3)结合学生兴趣偏好，研究如何提高学生的专业兴趣，探索将专业兴趣转换为“工匠精神”的教育理论及方法:广泛调研，全面建立当前地方高校智能医学工程专业学生与专业偏好的培养模式。
4结语
人工智能技术的内涵范文5
1高校法学专业教育的现状
当代高校法学专业教育成绩斐然，其不仅为中国的法治建设奠定了丰富的理论基础，而且也为未来的法学专业教育指明了发展方向。但是随着新时代的到来，法学教育的背景以及定位也在发生变化，此时，高校的法学专业教育在教育目标、方法、体制以及模式方面也显现出诸多问题。
1．1法学教育目标片面
法学教育目标不仅直接决定了高校法学教育的方向，甚至也影响着法律人才类型的培养。但就目前来看，教育界对法学教育目标的认识较为混乱。有学者主张法律人作为治国之才，承担着服务社会与管理社会的责任，其属于社会的精英人才。为了更好发挥法律人管理及服务社会的能力，法学教育目标应以培养法律精英人才为首位。也有学者主张法学作为应用性学科，法学教育应以培养法学应用人才为根本目标，核心在于注重法学理论知识的运用。还有的学者认为法学专业应以培养通识人才为主，在当前创新型国家背景下，培养法学通识人才有利于形成创新思维，使法学人更容易应对社会变化不断出现的新情况以及新问题。学界对法学教育目标认识不一致最终导致高校在实际法学教育过程中目标的不统一。有的高校仅重视法学精英人才的培养，而忽略了法学应用人才培养，导致学生处理实际法律纠纷的能力多有欠缺。而有的高校仅重视培养法学应用人才，而忽略了传统的法学理论知识，也导致学生的专业素养不高，甚至缺乏法律职业道德素养，给相关法律职业带来负面影响。
1．2法学教育方法落后
在高校进行法学教育过程中，教学方法的运用也至关重要。科学、合理的教学方法不仅能使学生牢固掌握法学理论知识，还有利于提升法学专业的教学质量。但从当前高校法学教育方法来看，仍然较为落后。一方面，由于高校法学教育目标较为片面，导致在教学方法上，也未能很好兼顾理论教学与实践教学，最终使学生产生理论和实践脱节现象。有的高校教师仅进行课堂式的法学教学，通过在课堂上分析法律条文的内涵与外延来要求学生掌握相应的法学理论知识，并未给学生提供运用法律知识处理实际问题的机会;而有的高校教师则一味重视案例教学，并未教授相应的法学理论知识，导致学生仅掌握了个别案件，对案件背后所折射的法学理论则一知半解。另一方面，随着人工智能以及大数据技术在各学科领域的运用，其也为法学教育方法的革新带来了契机。但实践中，高校教师大多数仍是以传统的课堂教学为主，未能很好运用现代化的教学工具。最终，法学教育方法的落后不仅不利于提升学生学习法律知识的积极性，使法学教学难以达到应有的效果。而且也不利于培养学生的法律逻辑能力、思维能力以及实际解决问题的能力。
1．3法学教育体制不一
就我国当前的法学教育体制而言，从法学教育层次来看，既有专科，也有本科，同时还有硕士及博士，不同层次教育所掌握的法学知识明显存在差异。从法学教育机构来看，既有普通公办高校，也有私立学校还有职业院校以及其他相关培训机构。从法学教育内容来看，既有普通高校的法学基础理论知识教学，也有培训机构的法律职业资格教学，还有公权机关对相关人员的法律执业能力的培训。虽然从历史层面上来看，现有的法学教育体制在一定程度上为改革开放之初国家法治建设输送了大量的法律人才，但是随着国家治理体系以及治理能力现代化水平的持续深入，实践中法学教育层次繁多、渠道庞杂、内容多样等的特点无不彰显着当前法学教育体制的混乱，不仅同国家要求构建法律职业共同体的愿景相违背，也严重影响了法学教育工作的开展，给法学教育的整体形象带来了负面影响。
1．4法学教育模式单一
法学作为理论与应用相结合的学科，法学教育也可以分为专业型、职业型以及专业与职业兼顾型模式。但我国高校在教学模式的选择方面长期坚持专业型的教学模式。主要原因在于一方面，我国传统的课堂教学是教师主导型，教师在课堂上通常是对法学各学科的基本理论以及法律条文进行讲解，使学生能够具备基本的法学素养，并系统掌握法学的基础理论。在此过程中极少涉及实践案例，使得法学教育呈现专业性特征。另一方面，我国的法律职业资格考试也进一步加强了专业型的法学教育模式。法律职业资格考试在很大程度上作为法律职业的准入门槛，对于法学生以及法学院校而言，其重要性不言而喻，所以，学生个人为了通过资格考试，往往会花费大量时间在法律专业知识的学习上，从而也使得学校在法学教学模式上更倾向于选择法律职业资格考试所要求的专业型教育模式，最终也导致了法学教育模式的单一。
2高校法学专业教育面临的机遇
审视当代高校法学专业教育的现状，虽然可以看出仍然存在诸多问题，但随着依法治国理念的深入推进、社会经济稳中向好的发展、人工智能技术的广泛应用以及高端法学人才培养模式的逐渐健全也为高校法学专业教育的优化带来了诸多机遇。
2．1依法治国理念为高校法学专业教育带来思想优势
依法治国，建设社会主义法治国家作为我国社会主义现代化建设重要的战略目标，其核心要义是依据宪法及法律来治理国家。随着时代进步，依法治国理念也被不断深入推进，并成为国家长治久安的重要保障。在全面依法治国战略的引领下，社会各界都形成“尊法、学法、守法、用法、护法”的法治理念，社会公民的法律素养整体上有很大提升。而高校作为社会的重要组成部分，依法治国理念的深入推进也为高校的法学专业教育带来了诸多机遇。
2．2社会经济增长为高校法学专业教育带来经济优势
经济同教育的关系具有辩证统一性，一方面，教育可以为经济带来智力型劳动人才以及相应的技术创新。另一方面，经济又影响着教育发展、教育规模、教育结构甚至教育内容。如果国家的经济实力强大，基于教育对经济的能动作用，势必会投入诸多经济资源来为教育发展奠定物质基础。随着我国的社会经济的稳步发展，综合国力也得到了显著提升。而在科教兴国作为实现中华民族伟大复兴的重大方略的重要影响下，我国对教育的投入逐年提高，教育经费占国内生产总值的比例也在不断上升。从而为高校的法学教育工作的优化奠定了物质基础。
2．3人工智能发展为高校法学专业教育带来技术优势
随着人工智能技术在社会各领域的广泛应用，其也为高校的法学专业教育带来了诸多技术优势。例如，一方面，法学专业更加注重理论和实践相结合的教育模式，面对实践中高校教师仅重视理论型教学的弊端，便可以利用法律人工智能技术来加以完善，其能够提供一种交互式的VR模拟场所，使学生可以置身于虚拟法律系统中全程模拟法官、检察官或者律师办公流程或者对案件进行重现，该种技术不仅有利于学生深入了解案件的基本情况，还有利于学生学习到相应的法律实务技能，从而使其能够在课堂上所学到的法学理论与法学实践相结合。另一方面，人工智能技术还为高校法学专业的课堂教育提供了新的方式。慕课借助人工智能技术后，具备极强的互动性、智能性以及自主性的优势，更新了传统的法学教育模式。在慕课教学中，学生可以根据自身情况来选择所要学习的课程，摆脱了传统法学教学课堂的概括性教学，从而能够很大程度上调动学生学习的自主性。并且慕课也能够实现差异性学习，每个学生对于知识的掌握并不是同步的，在慕课平台，学生可以自主选择学习时间、学习地点以及学习内容，使学生的学习潜能最大程度被激发。
2．4高端法学人才为高校法学专业教育带来智力优势
法学教育作为培养法律人才的关键环节，不仅影响着法学生的思维养成以及职业选择，甚至也对国家的法治建设具有重要影响。高校在进行法学教育过程中，一方面需要有思想、经济、以及技术的支持，另一方面也需要高端法学人才的参与。教育本质上来说是师生共同完成的一项活动，如果法学教师的理论水平不高、实践经验有限，其在教学过程中将很难对学生以启迪，严重影响了学生的对于知识的掌握。因此，法学理论知识储备以及司法实践经验丰富的法学教师对于法学专业教育而言必不可少。就目前来看，随着我国高端法学人才培养模式的逐渐健全，具备深厚的法学理论知识、司法实践经验丰富、综合素质较强的法学人才被培养出来，当该类人才作为教师队伍投入到法学教育中时，高校法学专业的教育能够在很大程度上得到优化。
3高校法学专业教育的优化路径
对高校法学专业教育加以优化，从微观层面来看，有利于法学生对于法学知识的理解与掌握，从而改善并提高法学教学的现状及质量;从宏观层面来看，能更好为国家法治建设输送高技能的法律人才。在优化路径的选择上，应首先准确把握高校法学教育目标;其次，转变法学教育方法;再次，应打破高校同司法实务部门的体制壁垒，最后，需要积极探索“人工智能+法学”的教育模式。
3．1准确把握高校法学教育目标
法学作为一门实践性极强的学科，决定了高校的法学教育绝不是纯粹的象牙塔式的文字理论教学，法学教育目标的制定应以满足社会实际需求为准则。而在社会层面，不仅需要具有丰富理论知识的法学家来对社会现象问题进行研究、论证;也需要具有丰富实践经验的律师以及其他法律实践工作者来为社会提供法律服务;还需要具有较高的法律职业素养以及辨法析理能力的法官、检察官来对案件进行定分止争，进而达到维护法律的权威以及社会正义的目标。所以，高校法学教育目标的制定决不能过于单一化，而应该具有综合性。法学教育除了需要培养学生的基础法学理论之外，也需要注重对学生法律实践的引导，还需要注重提升学生法律职业素养，以不断适应社会发展对法学教育所提出的新要求。
3．2积极转变高校法学教育方法
传统的高校法学教育主要以课堂式讲授教学为主，虽然有利于学生掌握系统的法学理论知识，但却不利于学生实务经验的提高，导致学生进入社会后由于缺乏相应的实务经验而难以找到自身的职业定位，最终对法学生的就业率产生影响。所以，高校的法学教育应加以改进，从传统上以法学理论为主的教学方法转变为将理论与实务两者并重的教学方法。尤其面对当下重理论而轻实务的教学背景，法学教育除了课堂式的讲授教学方法之外，还可以通过加入相关案例教学，通过对典型案例的分析来引导学生进入案例情景，然后对案例背后所蕴含的深层法学理论知识以及解决实际法律问题的技巧进行讲解，不仅能以小见大，使学生能够更加深刻地理解抽象的法学理论，而且也能使学生亲自体验获取知识的过程，激发其求知欲，有利于培养学生创造性思维能力以及批判精神。除此之外，实践中高校还可以进一步推进模拟法庭活动，正所谓“实践出真知”，在模拟法庭中，由学生自己扮演和案件相关的诉讼参与人，并按照案件事实以及法庭程序来真实还原法院审判的全过程，不仅能够增加学习法律知识的趣味性，还有利于使学生对相关案件的发生、预防、处理以及涉及到的法律法规有更为深刻的认识和理解。最后，为了使学生能够学以致用，还可以开展诊所式的法律教育，法律诊所不同于传统的法学教育，其更加注重对学生自主学习能力、法律思维能力以及灵活运用法律解决问题能力的培养。在法律诊所教育中，学生能够亲自参与到案件争议的解决过程中，不仅能使其更深层次理解法律的内涵与要义，还有利于培养其法学实践能力。
3．3打破高校同实务部门的体制壁垒
当前的法学院校和实务部门之间具有明显的体制壁垒，法学院校作为高等学府，掌握着大量的法学基础理论知识，但是实务经验相对来说较为欠缺。而对于诸如法院、律所、政府机构等实务部门而言，其掌握了大量卷宗材料以及实务经验，但可能在法学理论基础方面较为薄弱。因此，应破除高校同实务部门之间的体制壁垒，充分发挥法律实务工作者在高校法学教育中的积极作用。具体可以在高校的法学教育过程中积极引入律师、法官、检察官以及其他法律实务人员担任高校教师，实现理论型教师与实务型教师的双线并行式教学模式。在该种并行式模式下，不仅可以使学生学习系统法学基础理论，还可以在实务型教师的引导下，使学生能够将法学基础理论同具体案件的知识点相融合。例如中国政法大学除了传统的法学基础理论以及实务课程体系之外，还开设了庭审同步直播、庭审录像观摩以及案卷阅览等诸多模式的实践教学活动，学生通过观看庭审直播、录像或者翻阅相关案卷材料来掌握司法实务中的相关问题，最终实现法学理论与实践经验的同步发展。
3．4探索“人工智能+法学”的教育模式
随着人工智能技术的迅速发展，其不仅推动了法律服务与行业活动的智能化，也给高校的法学专业教育模式也带来了诸多影响，为了培养出更多适应智能化要求的法治人才，法学教育应做出积极的回应与变革。大学慕课便是很好的尝试，不仅能很好解决传统法学课堂概括性教学的弊端，使学生能够实现个性化以及差异化学习，而且还能实现优势教育资源的共享，使学生能突破时间、地域以及师资力量的限制，学习潜能也可以在最大程度上被激发。此外，高校还应该引导教师转变传统的教学观念，高校教师作为推动教育创新发展的中坚力量，面对智能化变革的背景，不仅应积极探索智能化的教学方案，将智能化技术运用到法学基础教学中，还应该引导学生在法学学习过程中掌握各种智能技术，着重培养其法律思维能力、推理能力以及解决问题的能力，使其能适应人工智能时代对法治人才新的需求。
人工智能技术的内涵范文6
关键词：智能控制；人工智能；电力系统；自动化；电气
Abstract: The application of intelligent control in power systems has gained a steady development, with the introduction of China's electric power construction and electric power market competition mechanism, artificial intelligent control application control in the power system will be more widen. This paper describes the importance of artificial intelligent control of modern power system, the research situation and development trend analysis, suitable for artificial intelligence control methods applied in electric power system.
Keywords: artificial intelligence; intelligent control; power system; automation; electric
中图分类号：TM76
前言
电气智能控制技术是具有现代电气工程的鲜明特征和内涵，集电子技术、控制技术以及信息技术于一体的电气工程技术。在现代电气系统工程中，为了保证电气设备安全、可靠的运行，需要许多的辅助设备为其服务，使其具有自动控制功能、保护功能、监视功能，可以对各电气设备的自动监控信息进行分析、正确判断和处理。
智能化的电气自动控制系统主要就是为了加强整个劳动分配过程，实现了计算机智能化，这样一来大大的减少了人为劳动过程，加强了工作效率，譬如：钢铁生产中的模糊自适应控制技术，就是大量使用了人工智能控制技术。
1、智能控制在电力系统中的应用领域 人工智能控制作为一门新的技术科学，涉及到哲学、数学、心理学、计算机科学、控制论、不定性论，人工智能控制技术运用广泛，在智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程上相当于催化剂，使工作更有效地进行着。在这个日新月异的现代化社会，效率的提高是最重要的，无论在生产还是生活方面。计算机技术的广泛运用是当今社会发展的强有力保障，自动化生产、运输、传播离不开计算机编程技术。
2．智能控制的优势
把人工智能控制的方法引入控制系统，将控制理论的分析和理论的洞察力与人工智能控制的灵活框架结合起来，才有可能得到新的认识上的突破。人工智能控制主要表现在智能决策上，能够有效地解决复杂性和不确定性的控制问题。模糊控制就是在研究人的控制行为特点的基础上发展起来的。对于无法构造数学模型的被控制对象，让计算机模仿人的思维方式，进行控制决策。人的控制可以用语言加以描述，总结成一系列的条件语句，即控制规则。运用微机的程序来实现这些控制规则，这样就很像是人的思考行为了。因此，人工智能控制可以有效地解决现代工业生产中许多无法用数学模型精确描述的工艺工程，以及利用传统数字计算机难以获得令人满意效果的诸多问题，在电力系统应用中表现了很大的优势。
3． 主要的应用方法
3.1模糊方法在电力系统自动化控制中的应用
模糊理论(FT)是将经典集合理论模糊化，并引入语言变量和近似推理的模糊逻辑，具有完整推理体系的智能技术。模糊控制是模拟人的模糊推理和决策过程的一种实用控制方法，它根据已知的控制规则和数据，由模糊输入量推导出模糊控制输出主要包括模糊化、模糊推理与模糊判决三部分。随着模糊理论的发展和完善，模糊控制的一些优点得到了广泛的肯定，如：适于处理不确定性、不精确性以及噪声带来的问题；模糊知识使用语言变量来表述专家的经验，更接近人的表达方式，易于实现知识的抽取和表达；具有较强的鲁棒性，被控对象参数的变化对模糊控制的影响不明显等。近年来，模糊理论在电力系统应用的研究不断增加，并取得了令人鼓舞的研究成果，显示了模糊理论在解决电力系统问题上的潜力。
依据模型来进行控制，已被实践所广泛接受。一般线性模型较为简便，但实际应用中，多为非线性系统，即使用多段线性来模拟，每段中的控制，仍只能是“次最佳”的。用模糊关系模型(FRM)来模拟非线性过程，是一种简便而有效的方法。模糊关系模型简单而直接地描述输入量与输出量之间的关系，这对单输出系统比较易于实现，但对多输出系统仍较困难。为了克服这些不足，目前有许多研究将模糊理论与其它人工智能控制技术结合起来，取得了较好的效果。
3.2专家系统在电力系统自动化控制中的应用
专家系统(ES)是发展较早、也是比较成熟的一类人工智能控制技术。专家系统主要由知识库和推理机构成，它根据某个领域的专家提供的特殊领域知识进行推理，模拟人类专家作出决策的过程，提供具有专家水平的解答。目前，电力系统运行和控制由有经验的调度人员借助自动化技术完成。这是由于一方面传统数值分析方法缺乏启发性推理的能力，同时也无法进行知识积累，另一方面电力系统自身的复杂性使一些必要的数学模型及状态量难以获取，单纯的数值方法难以满足电力系统的要求。因此，在电力自动化系统中引入电力专家的经验知识是十分必要的。
近年来，在国外和国内都有不少与电力系统控制相关的专家系统投入试运行或进入实用化推广阶段，并取得了不错的效果，但是仍然存在着一些问题值得研究和探索：①当系统规模较大、规则较多时，完成推理的速度受到限制，因此目前已有的专家系统大多是用于离线，或者在线解决属于系统分析方面的问题，而在实时控制方面的应用还刚刚起步，有待进一步的研究；②现有的专家系统缺乏有效的学习机制，对付新情况的能力有限，而且容错能力较差，当系统发生故障或网络结构、系统参数、设备控制器配置等发生变化的情况下，将有可能得不到结果或给出错误的结果。如何与ANN、模糊推理等其它人工智能控制方法结合以提高专家系统的自学习能力和容错能力是值得研究的课题；③大型专家系统的建造周期长，知识的获取和校核比较困难，要建立完备的知识库，维护难度比较大，在建造专家系统之前必须充分考虑这些问题。
3.3人工神经网络在电力系统自动化控制中的应用
人工神经网络(ANN)是模拟人类传递和处理信息的基本特性，由人工仿制大量简单的神经元以一定的方式连接而成。单个人工神经元实现输入到输出的非线性关系，它们之间的连接组合使得ANN具有了复杂的非线性特性。与ES相比，ANN的特点是用神经元和它们之间的有向权重来隐含处理问题的知识并具有以下的优点：信息分布存储，有较强的容错能力；学习能力强，可以实现知识的自我组织，适应不同信息处理的要求；神经元之间的计算具有相对独立性，便于并行处理，执行速度较快。正是由于ANN有极强的非线性拟合能力和自学习能力，且具有联想记忆、鲁棒性强等性能，使ANN对于电力系统这个存在着大量非线性的复杂大系统来说有很大的应用潜力。
目前，ANN的应用仍然存在着一些问题，如学习算法速度一般比较慢，训练时间较长，而且不易收敛或可能收敛到局部极小点等。一些研究人员致力于改进学习算法，使其收敛性能大为改善。但是，ANN的一些固有缺陷仍没有完全弥补，例如，ANN模型的建立缺乏充分的理论指导，当系统结构发生变化时需要增加新的样本重新学习等。此外，ANN的工作过程是一个黑箱，因此尽管ANN具有一定的容错能力，但不能提供相关信息帮助运行人员推断不正常的数据，也不利于理解其输出结果。如何利用ANN的优点并克服其缺点，达到更好的效果，是ANN应用的重要研究方向之一。总之，ANN在电力系统自动化控制领域的应用研究还处于初步阶段，有很多具有特色的人工神经网络模型与算法还没有得到很好的利用。随着对ANN理论研究的进一步深入，其在电力系统自动化控制领域将会有更为广阔的应用前景。
4、智能控制在电力系统中的发展趋势
目前，人工智能控制中的4种主要工具，即专家系统、ANN、模糊集理论和启发式搜索， 各有优点和局限， 缺少一种普遍有效的方法应用于电力系统的各个领域，混合智能即综合多种智能技术，成为 AI 的重要发展方向之一 。分布式人工智能控制DAI技术是 80 年展起来的人工智能控制研究的一个分支，是伴随着并行分布式计算的发展而产生的，包括分布式问题求解 (DPS)、并行人工智能控制 (PAI)、多 (Multi-agent)等内容。DAI在电力系统中的应用目前主要集中于运用多技术。对神经网络本身结构和算法的改进也人工智能控制在发展中的重要任务。近年来，椭球单元神经网络的提出为故障诊断领域开拓了新的方向。与经典BP网络相比，椭球单元网络具有泛化有界、拒绝性能好等优点， 故障分类精度高，尤其在多故障同时性的诊断中，较BP网络有更好的模式识别能力。
5 结语
人工智能控制技术在电力系统的应用中已经获得了良好的发展。专家系统、人工神经网络、模糊理论等人工智能控制技术在电力系统自动化控制中应用为人工智能控制技术在电力系统中提供了广阔前景。可以预见,加强智能科学在电网中的科研和应用, 将能更好的保证电网安全稳定经济运行。
参考文献
1、肖成刚，浅论电力系统控制方法，宁夏电力，2003
2、张梓奇、苏健祥，人工智能技术在电力系统中的应用探讨，科技资讯，2007
