人工智能技术的优缺点范文篇1

关键词：工业经济；智能制造；机遇；挑战

引言

近几年来，我国工业生产水平不断提高。工业是我国经济发展的支柱型产业，随着信息技术的不断发展，我国制造业也逐渐迈向现代化和智能化方向。将信息技术与制造业相结合，就可以引领新一轮技术革命和工业革命。目前，我国工业经济中具有更多的智能化和信息化元素，这就意味着工业经济智能制造面临广阔的发展前景。

1工业经济概述

工业经济又可称之为资源经济。随着技术的不断发展，人们的知识结构也在不断完善。人们在对自然进行开发时，其开发能力也在不断增强，与此同时，人们也逐渐意识到许多自然资源正面临短缺。世界发达国家自19世纪以来陆续进行了工业革命，科学技术开始走向前线，许多手工工作内容开始由机床等设备代替，汽车和飞机等先进的交通设备与人们的生活越发密切。虽然生产效率正在不断提升，人类的物质财富也在不断增多，不过，随着时代的不断发展，人们逐渐意识到知识对于经济的作用，因此，除了对自然资源进行占有之外，人们开始积极开发智力资源。

2智能制造概述

智能制造主要源于人们对于人工智能的研究，通常可以将其视作知识和智力的总和。知识是智能的基础，智力则是保证知识得到获取和充分应用的一种能力。智能制造，主要包括智能制造技术和智能制造系统。在不断实践的过程中，人们会具备更加丰富的知识，通过不断地学习了解更多的信息。智能制造系统就具备这一功能，同时还具备分析和判断、计划和规划的能力。通常，人们会将智能制造视作人机一体化的智能系统，在这一系统中，包括智能机器和人类专家。在制造过程中，可以通过智能化活动达到相应的目的。智能制造更新并扩充了制造自动化的概念。智能制造既离不开人的智力，又需要利用机械和计算机将人的智力进行有效的展示。将智能化融入到工业经济之中，就可以掀起新的工业经济革命。

3工业经济智能制造的特点

随着工业经济智能制造的不断发展，传统的制造模式正在逐渐发生转变。智能制造可以优化制造的过程，保证制造方式更加灵活。由于传统的生产制造主要是以生产产品为主，需要各岗位的工作人员全身心投入其中，通过有效的方式保证产品的质量和产量，因此，产品很容易受到人为因素和各方面的影响而导致其质量缺乏保证。在开展工业经济智能制造时，传统的生产制造模式将会得到优化。先进的信息技术和人工智能技术将会应用到生产制造之中，保证每一个生产环节能够彼此连接，实现信息共享。在网络通信的支持下，信息可以在第一时间内得到传达。这种方式可以保证生产制造过程不会轻易受到不利因素的干扰，还可以提高生产制造的自我诊断和自我修复能力，使生产更加稳定。

4工业经济智能制造发展面临的机遇

4.1制造业迈向智能化方向

随着信息技术的不断发展，我国制造行业正在逐渐实现转型和自我突破。在制造行业中应用先进的信息技术可以确保传统的制造技术更上一层楼，进一步提高产品的制造质量和效率。当信息技术与工业技术进一步融合后，就可以确保工业制造迈向智能化和数字化领域，工业经济智能制造将会因此而面临全新的发展前景，生产领域将会面临转型，智能制造模式会逐渐融入先进的数字化技术和人工智能技术，在进行产品的设计和制造时，这些技术可以确保产品的生产效率大大提升。此外，传统制造行业得益于云计算和大数据的支持，其为人们提供的服务将会更加完善，也更加开放[1]。

4.2制造业面临更加广泛的发展空间

我国高度重视城乡一体化的建设和发展，为了缩小城市与乡村之间的差距，我国不仅会积极发展工业生产和信息技术，还大力发展现代农业。由于城镇化的发展趋势日益明显，加之农业现代化的发展进程不断加速，我国制造业将会面临更加广泛的市场和多元化需求。由于城市人口的规模正在不断扩大，因此会带来更大的消费需求，制造行业需要及时满足人们的需求。在工业经济智能制造的支持下，消费者的购买欲望将会得到进一步激发，制造业的产品质量将有更大的保障。随着现代农业的不断发展，我国农村基础设施水平也在不断提高，许多农村对于设备的需求量越来越大，这样就会进一步推动制造业的发展。当信息技术和工业技术获得深度融合后，我国制造业会变得更加强大。

5工业经济智能制造发展面临的挑战

5.1制造业的实力有待提升

制造行业对于我国国民经济的发展具有强大的促进作用。同时，制造业是否强大将直接关系到国家在国际上的地位。尽管我国制造行业自改革开放以来获得前所未有的发展，但发展实力与发达国家相比还存在很大的距离。我国虽然是制造大国，但却并不是制造强国。究其原因，主要是因为我国的智能制造缺乏自主创新，产品的合格率有待提升，各项资源不能得到充分的利用，反而会出现浪费和闲置等问题。目前，生产制造结构有待优化，虽然在制业中已经逐渐应用以信息技术为主的科学技术，但我国的制造信息化水平依然无法与发达国家相比。由于我国制造业实力有待进一步提升，这就会对工业经济智能制造的发展产生一定的制约作用[2]。

5.2技术有待进一步创新

目前，我国智能制造技术还有待创新。由于智能制造环节中的技术含量始终没有获得进一步提升，所以导致我国的智能制造产品还存在一些不完善之处。我国在基础制造、装备核心技术和基础原材料等方面竞争力不够强大，需要提高核心技术水平。这主要是由于技术人员不能全身心投入到核心技术的研发工作之中，而且我国尚缺乏高端技术人才。总之，正是由于我国智能制造的技术创新能力不足，才会影响到智能制造产品的性能，对工业经济智能制造的发展带来许多不利影响。

5.3资源需得到有效的配置

在发展工业经济智能制造的过程中，许多企业虽然具有大量的资源，但为了提高自身效益一味追求生产的速度，却并没有确保这些资源得到充分的利用。许多资源的利用率很低，导致大量的资源被浪费。还有一些企业在生产的过程中没有重视对环境的保护，导致环境污染问题日益严重。正是在这样的情况下，才会导致生产制造与人们的生活出现许多矛盾，甚至还会影响到自然环境。这种以牺牲环境为代价的发展方式并不能满足工业经济智能制造的发展需求，反而会使其面临重重的发展困境。

人工智能技术的优缺点范文篇2

【关键词】智能建筑；计算机辅助技术；优化设计

目前，在我国智能建筑施工图绘制和设计过程中，应用的大多还是AutoCAD等整理绘图软件。这样的施工图绘制和设计，不仅没有充分利用计算机所具有高速计算能力的优势，而且这种方法的人工干预量大，导致工作效率很低。虽然计算机辅助优化设计在智能建筑中的应用日益广泛，但是仍然存在一些问题，因此，积极寻求相应的解决策略、促进CAD技术与优化技术在智能建筑中的应用深度是一个重要的课题。

1智能建筑施工图中计算机辅助优化设计的现状

目前，计算机辅助设计在智能建筑施工图中的应用日益广泛。建设工程项目中的智能化系统工程设计与建筑设计全过程一样，分为方案设计、初步设计和施工图设计三个阶段。智能化系统设计与建筑设计同步进行时最佳的做法。方案设计后经评审进入初步设计，然后再经评审进入施工图设计，之后再经有关部门的质量审查，进入施工招标投标，由施工单位进行深化设计，这样设计过程才算基本完成。在施工过程中，再对建筑装修和功能调整等进行局部的修改和完善。

目前，由于种种原因，除少数工程项目能保证按照上述步骤进行作业外，大部分工程项目的智能化系统工程施工图由系统集成商设计。由于系统集成商参与招标时，建筑的设施施工图大部分已经完成，所以，系统集成商只是急于施工，并没有对设计施工图进行仔细研究与确认，因此，计算机辅助优化设计在这一过程也不会得到足够的重视，而且初步设计与评审这个阶段也往往会被忽略。

2智能建筑施工图计算机辅助优化设计中存在的问题

2.1成套性、完整性欠缺

一般来说，智能建筑施工图设计文件主要包括图纸目录、主要设备及材料、设计施工总说明、平面图、系统图、原理图、弱电机房详图、弱电竖井详图及其他会议室等详图。在深化设计阶段，可能还会需要安装图、线缆图和基础图等图样文件。部分工程项目智能化系统施工图设计文件不能成套，有的是缺少系统图，有的是缺少设计施工说明，有的是缺少主要设备及材料表和各种详图。这不仅对施工过程带来了多种麻烦，也是计算机辅助优化设计在智能建筑施工图中没有得到充分应用的表现。

2.2图面质量不符合设计文件表达清晰的要求

这主要表现在图签栏不完整，甚至不能达到国家标准、缺少会签栏、对建筑设计单位提供的建筑平面图未作处理、没有注意线条的粗细，图形的符号和文字字体以及没有对图幅大小充分重视。这说明传统的设计手段与方法已不能满足工程的需要，而AutoCAD等绘图方法未得到充分的运用，因此，计算机辅助优化设计不能在智能建筑施工图中体现其优越性。图面质量不符合设计文件表达清晰的要求也影响了智能建筑的正常施工。

2.3图纸目录与工程实际不相符

这主要表现在工程名称和项目名称与图纸不一致、图纸名称和图纸不一致、图幅和图纸不一致以及未将设计文件全部列上等方面。这也是计算机辅助优化设计在智能建筑施工图应用中出现的问题，造成施工过程中出现效率低、反复等现象。

2.4主要设备及材料与工程实际不相符

这主要表现在不完整、没有注明设备主要技术性能指标、数量与图纸有出入、规定中对设备产品型号是否标明的问题存在矛盾等方面。一些单位认为智能建筑已经有了完整的施工设计图，所以会这一部分内容不太注意，导致施工过程中出现失误。这也说明计算机辅助优化设计并未在智能建筑施工图中得到充分的运用。

2.5设计施工总说明中存在缺陷

这主要表现在涉及范围不明确、实际标准罗列存在问题、分子系统的说明存在混乱以及管线敷设易遗漏采用管子规格和桥架规格等方面。因为设计施工总说明是智能建筑施工的依据，所以，设计施工总说明不完整或存在缺陷，将会对施工过程带来诸多麻烦。

3应采取的策略

面对以上问题，相关部门应采取的措施有以下几点：

3.1因地制宜，采用先进的系统设计方法

由于各地智能建筑的施工也会存在一些地域、气候等方面的差异，因此，选择适合自身需要的系统设计方法、再利用计算机辅助技术进行优化设计是十分有必要的。就结构化布线而言，结构化布线系统一般划分为六个子系统：工作区子系统、配线(水平)子系统、干线(垂直)子系统、设备间子系统、管理子系统、建筑群子系统，全系统所选的电缆线、连接硬件、跳线、遗接线等必须与所选定的类别相一致。

3.2结合网络技术，完善设计

工程中的优化问题，其实质是在一定的条件下求目标函数的极值问题，约束条件是根据不同工程对象的技术要求、投资耗用及维护管理的多方面的因素而提出来的。整个结构化布线系统是一个大而复杂的系统工程，在智能建筑结构化布线系统CAD设计中，优化技术的应用之一，比较突出的体现在解决结构化布线系统路由的优化问题上。针对不同的具体研究问题，网络优化的具体算法有许多种，在实际工作中，网络优化常用的算法有：最短路问题、最大流问题、最小费用流问题和匹配问题等类。

3.3采用优化设计的程序实现系统的运行及其目的

结构化布线系统是智能建筑施工图的重要组成部分，再利用计算机辅助技术进行优化设计时，要选择功能齐全、运行通畅的程序，以实现系统的运行及其目的。结构化布线系统的路出是一个较复杂的系统，其实用优化设计模型具有递阶（多级）结构的特点，即结构化布线系统规范要求采用开放式星型拓扑结构，且每一个子系统都互相独立，因此，把结构化布线系统分解成几个子系统，采用模块化设计方法，即建筑群布线子系统、干线子系统、水平子系统、工作区子系统在线缆走向设计时分别独立进行优优，最后得到整个布线系统的最佳布线路由。结构化布线系统路由优化设计模块化结构为：第一部分，考虑机房、设备间、交接间和弱电竖井优化位置的选择；第二部分，考虑廊道内布线优化设计；第三部分，考虑房间内布线优化设计。

4结语

计算机辅助优化设计在智能建筑施工图中的应用日益广泛，尽管存在一些问题，但是随着经济和技术的进步，最终会使其逐步完善。

参考文献：

[1]卢庆新，建筑智能化系统工程施工图设计主要问题，智能建筑电气技术[J]，2005，04（4）

[2]施顺英，建筑智能化系统设计深度的思考，建筑电气[J]，2007，26（8）

人工智能技术的优缺点范文篇3

【关键词】电力系统；变革性；智能控制；发展趋势

目前，大量应用实例及工程实际研究进一步表明应用控制理论在电力系统的安全稳定控制的巨大效益以及现实可用性和广阔前景。现代控制理论在中国电力系统中的应用，碧口水电站100Mw机组上最优励磁控制得到最好的证明。如今，现代控制理论在电力系统中的应用已发展成电力系统学科中一个引人注目的活跃的分支。近年来，模糊技术、神经网络、专家系统等技术的发展又开拓了智能控制技术的新道路。

1、电力系统中智能控制的应用领域

人工智能控制作为一门新的技术学科，涉及到多方面知识，如数学、哲学、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于多个层次，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。在现代科学技术不断进步的社会，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电力控制系统，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、智能控制的主要应用方法

3.1模糊技术在电力系统中的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，它是一个经典集合论。模糊语言变量，模糊逻辑和模糊推理，是有完整的推理系统的智能技术。模糊控制是一种切实可行的方法，控制的模拟模糊推理和决策过程。它的原理是根据已知规则的控制和数据，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。根据这三个部分的分析，做出正确的决策。

随着科学技术的进步和社会的不断发展，模糊控制理论也在随之改进，模糊控制的优点逐渐得到体现，并且已被广泛应用与推广。模糊理论在电力系统中的应用越来越多，显示了模糊理论在解决电力系统问题上未来的发展潜能。在国外的成功案例中也不断在使用这一控制技术。例如，在欧洲某些国家调度中心，研究用模糊控制的方法描述调度员的负荷预测方法，已取得了令人满意的效果。

在应用控制中，大多依据模型来进行，并且这一方法已经渐渐的被广泛接受。模型有简单的也有复杂的。一般线性模型为简单模型，但是实际应用中大多为复杂的非线性系统。在模拟非线性过程中，模糊关系模型（FRM）是一个简单而有效的方法，仍然只是“次优”方法。模糊关系模型来直接描述的输入和输出之间的关系，单输出系统是容易实现的，但实现多输出系统仍然是困难的。如果要为了克服这些缺点，要与其他人工智能技术和模糊理论相结合，并且在实际应用中取得良好的效果。

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很难获取，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。

目前，全球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

人工神经网络出现在上世纪40年代，（ANN）它是一个模拟的传输和处理，由人工只能模仿简单的控制，以神经元信息的人的基本特征连接而成。经历了七十多年的研究发展，在模型结构、学习算法等方面取得了许多重大的研究成果。与ES相比有三点优势，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：首先，人工神经网络可以把信息分布存储，而且容错能力强；其次，人工神经网络有很强的学习能力，可以把知识实现自我组织，以适应不同的信息处理的需求；还有就是，人工神经网络计算神经元之间是相对独立性的，以方便的并行处理，执行速度更快。

人工神经网络的应用目前还存在一些问题，如果想更好的运用人工神经网络就要找到它的弱点。人工神经网络的应用研究方向重心就要去处理如何利用人工神经网络的优点，克服其缺点，以达到更好的效果。如果人工神经网络理论想在电力系统自动化及控制领域的应用发展的更加广阔，就加大对技术研究。