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關鍵詞:人工智能;智能營銷;營銷趨勢;營銷挑戰(zhàn)
一、引言
隨著人工智能技術的快速發(fā)展,越來越多的企業(yè)將人工智能技術應用到企業(yè)的日常生產(chǎn)經(jīng)營活動中來。NarrativeScience和國家商業(yè)研究所的報告顯示,在2016年僅有38%的企業(yè)表示引用了人工智能技術,而到了2017年這一數(shù)字迅速增長到了61%。與此同時人工智能技術在營銷領域的應用也越來越廣泛,在零售行業(yè),人工智能可以通過自我學習,為消費者添加標簽,描繪用戶畫像;在網(wǎng)絡消費場景,智能人工助理可以幫助營銷人員及時在線回答用戶問題。人工智能的應用讓消費者與企業(yè)的互動更加頻繁,這也給企業(yè)營銷活動本身帶來了如隱私泄露、過度營銷、用戶倦怠等問題。如何正確處理人工智能技術在營銷領域的應用問題,成為了學者們?nèi)找骊P注的重點。以往的研究已經(jīng)從人工智能營銷的技術基礎、概念、隱私擔憂等方面進行了分析,本文將從人工智能營銷的內(nèi)涵、趨勢、挑戰(zhàn)等方面進行梳理研究,希望能夠?qū)θ斯ぶ悄軕B(tài)勢下的市場營銷有更加全面的認識,為企業(yè)應對人工智能營銷活動中的問題提供有價值的參考。
二、人工智能態(tài)勢下的市場營銷
(一)智能營銷的內(nèi)涵
智能營銷,是伴隨著人工智能應用的發(fā)展而產(chǎn)生的一個新的營銷概念。智能營銷不等同于電子營銷,它是建立在大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算等綜合技術基礎上的一種智能化運作模式(汪濤2014),是可以模仿營銷人員的部分行為活動的過程。隨著人工智能技術在營銷領域的應用,智能化的設備通過仿真、思考、行動等模式完成了營銷人員所需要進行的一部分工作,深刻改變了營銷思維和方式。作為智能經(jīng)濟條件下的新產(chǎn)物,目前學者們對智能營銷還沒有形成一致的概念界定。但是隨著對人工智能的逐步深入了解,業(yè)界逐漸形成了一種共識,即它是企業(yè)借助計算機網(wǎng)絡、移動互聯(lián)網(wǎng)等智能技術來進行營銷活動的各種新思維、新方法、新工具的一種創(chuàng)新營銷新概念(常亞平2018),它包括智能識別、智能存儲、智能執(zhí)行等多個方面。
(二)智能營銷的技術基礎
人工智能營銷的興起離不開技術的支持,根據(jù)以往文獻的研究,可以將智能營銷發(fā)展的技術基礎大致歸為三個方面:首先,移動互聯(lián)網(wǎng)和5G技術為智能營銷發(fā)展提供了海量數(shù)據(jù)來源的保障。智能營銷發(fā)展的重要基礎就是數(shù)據(jù),持續(xù)可靠的數(shù)據(jù)獲取是智能營銷所需的核心技術之一。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)和5G技術的發(fā)展,營銷活動借助虛擬現(xiàn)實技術、仿真技術、人工生物智能技術廣泛深入到消費者的工作、娛樂、生活、消費等日常行為活動中,全方位地記錄了消費者的行為數(shù)據(jù),為智能營銷的后續(xù)分析處理工作提供了海量的數(shù)據(jù)信息來源。其次,云計算幫助智能營銷完成了復雜的數(shù)據(jù)計算和處理分析。移動互聯(lián)網(wǎng)時代,大數(shù)據(jù)的發(fā)展使網(wǎng)絡數(shù)據(jù)成幾何倍增長,如何計算和處理分析這些海量數(shù)據(jù)成為了智能營銷發(fā)展所必須解決的重要問題。云計算技術憑借強大的數(shù)據(jù)計算能力,很好地解決了人工智能技術應用過程中的海量數(shù)據(jù)處理問題,通過多維度數(shù)據(jù)的連接實現(xiàn)了萬物互聯(lián),從而使消費者和智能設備的交互體驗更加完善,營銷場景也因及時準確的數(shù)據(jù)分析而更加智慧化。最后,人工智能商業(yè)化應用技術為智能營銷發(fā)展提供了網(wǎng)絡應用環(huán)境。德勤2019年《全球人工智能發(fā)展白皮書》顯示,當前人工智能技術已進入全方位商業(yè)化階段,并預測全球人工智能市場在未來幾年會經(jīng)歷現(xiàn)象級增長(錢明輝2019)。我國也出臺了相應政策來支持人工智能商業(yè)化應用的發(fā)展,2019年我國從事人工智能業(yè)務企業(yè)數(shù)量居全球第二。人工智能商業(yè)化的發(fā)展環(huán)境以及人工智能商業(yè)化應用技術的支持,為智能營銷的發(fā)展創(chuàng)造了良好的外部網(wǎng)絡應用環(huán)境。
(三)人工智能在營銷中的應用體現(xiàn)
人工智能技術在營銷中的應用,使營銷活動體現(xiàn)出了新的特點,如:視覺、聽覺、觸覺等多種形態(tài)的新互動方式、個性化需求的預測等。根據(jù)營銷活動的不同過程階段,可以從四個方面來分析人工智能在營銷中的應用體現(xiàn)。1.營銷調(diào)查研究階段。營銷調(diào)查研究是營銷活動的起點,通過提前的調(diào)研企業(yè)可以了解市場占有情況、消費者意愿、目標消費群體需求等重要信息。大數(shù)據(jù)技術以及人工智能技術的應用,極大地提高了企業(yè)營銷活動前期的營銷調(diào)研效率。消費者在各種生活消費場景中會留下自己的痕跡和使用信息,人工智能技術會幫助企業(yè)將海量的用戶數(shù)據(jù)進行歸類,如賬戶數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、瀏覽數(shù)據(jù)等,并利用這些數(shù)據(jù)進行用戶畫像,從而準確分析出消費者的日常消費偏好、消費方式等信息,幫助營銷人員獲取營銷調(diào)研后的第一手分類數(shù)據(jù)。2.營銷策略的制定階段。人工智能技術從全網(wǎng)智能抓取相關數(shù)據(jù)進行分析,并智能分析出最新熱度關注點,幫助營銷人員完成尋找吸引消費者的創(chuàng)新點環(huán)節(jié),擺脫了以往只依賴于營銷人員自身經(jīng)驗判斷和小范圍營銷調(diào)研結(jié)果的限制。同時借助仿真技術、生物識別等技術,人工智能技術所創(chuàng)造的“人工腦”可以完成營銷策略制定過程中的一部分思考工作,如創(chuàng)意篩選、優(yōu)化等方面。3.營銷執(zhí)行階段。以往的營銷推廣活動,需要營銷人員提前進行宣傳媒介的選擇并且派大量人員進行實地配合,受限于地點、經(jīng)費等外部因素。而人工智能技術根據(jù)網(wǎng)絡熱度數(shù)據(jù)分析,自行篩選出適合企業(yè)產(chǎn)品宣傳的網(wǎng)絡平臺,并且根據(jù)用戶使用偏好數(shù)據(jù)測算出適合的營銷時間點、次數(shù)等,在用戶進行相關網(wǎng)絡訪問時個性化推送符合該用戶需求特征的營銷方案,如喜馬拉雅會根據(jù)用戶年齡、性別、收聽歷史記錄等自動推送相關收聽圖書資源和購買活動等。4.營銷效果的評估階段。以前的營銷活動效果評估需要事后進行監(jiān)測,而人工智能技術的應用幫助企業(yè)實現(xiàn)了實時監(jiān)測,系統(tǒng)自動在全網(wǎng)絡進行相關內(nèi)容的數(shù)據(jù)抓取和分析處理,并將監(jiān)測效果及時反饋給營銷人員,方便營銷人員根據(jù)消費者反應及時修改營銷方案,降低了突發(fā)事件對企業(yè)營銷活動的影響。
三、人工智能帶來的營銷管理新趨勢
人工智能技術在營銷領域的應用深刻地改變了企業(yè)的營銷思維和營銷方式,也讓營銷管理活動有了新發(fā)展,對于人工智能帶來的營銷管理新趨勢可以從下面幾個方面來理解:一是技術驅(qū)動營銷變革。智能技術將成為下一代營銷變革的新支撐。目前,仿真技術和人工生物智能技術的初步使用已經(jīng)能夠幫助智能設備進行部分營銷工作中的思考問題。營銷專家智能系統(tǒng)可以實現(xiàn)專業(yè)知識的傳遞和學習,在營銷專家的訓練下智能系統(tǒng)會增長解決問題所需的知識,并向用戶提供解決問題的辦法。電子自動訂貨系統(tǒng),會根據(jù)企業(yè)線上線下的銷售數(shù)據(jù)自動進行分析,智能識別暢銷品和滯銷品,并根據(jù)實際情況自動交換訂單信息,減少營銷人員在了解銷售狀況和消費者偏好等信息時所投入的時間成本。人工智能技術的應用帶來了營銷理念、方法、手段、工具等各個方面的改變,未來如何利用好人工智能技術來幫助企業(yè)進行營銷活動是營銷人員需要關注的重點。二是營銷方式的多元化和營銷推薦的大規(guī)模定制化。人工智能技術的應用給營銷方式帶來了巨大的變革,短視頻營銷、直播營銷等新型營銷方式使企業(yè)營銷活動不再局限于傳統(tǒng)線下和網(wǎng)絡頁面廣告等方式。這種多元化的智能營銷方式,可以更加廣泛深入地獲取消費者的各種使用數(shù)據(jù)信息,如抖音小視頻會根據(jù)用戶關注信息來自動推送相關產(chǎn)品宣傳視頻。智能化的營銷方式讓大規(guī)模定制化成為可能,企業(yè)可以借助智能技術和數(shù)據(jù)處理技術實現(xiàn)對每個用戶的精準識別與記錄,從而為其個性化推薦相關信息,實現(xiàn)營銷個性化的批量自動生產(chǎn)。三是“AI+”智慧營銷帶來的跨場景營銷?!癆I+短視頻”營銷、“AI+KOL”的粉絲營銷等不同營銷策略,在人工智能技術的支持下各自發(fā)揮所長,應用到營銷活動的各個環(huán)節(jié)當中。“AI+”的使用增強了消費者的互動體驗感和真實感,如唯品會的智能試裝功能可以幫消費者實現(xiàn)線上虛擬體驗,大大提升了消費者從“看”到“買”的效率,縮短了購買轉(zhuǎn)化時間。在移動互聯(lián)網(wǎng)時代,消費場景碎片化、消費行為流動化,人工智能技術的使用可以幫助企業(yè)處理復雜的消費使用數(shù)據(jù),系統(tǒng)整合消費者在不同場景的多維行為數(shù)據(jù),從而精準識別不同消費個體在不同消費場景下的差異化需求,結(jié)合消費者的實時場景,為消費者適時提供跨場景的營銷服務,突破圈層和場景的限制,擴大營銷推廣范圍,提升企業(yè)的56品牌宣傳度。四是基于智能識別、語音互動等技術的線上線下一體化智慧營銷。根據(jù)2018年人工智能應用行業(yè)報告,目前人工智能技術已經(jīng)可以應用到零售的全鏈條環(huán)節(jié),既可以線上進行用戶畫像和精準個性化推薦,也可以線下智能物流、智能選址、優(yōu)化消費者行為分析和商品運營環(huán)節(jié)等,這種線上線下一體化智慧營銷,需要完整的人工智能技術體系的支持。通過分析消費者軌跡數(shù)據(jù)、可穿戴智能設備的身體數(shù)據(jù)以及社交消費平臺數(shù)據(jù)等信息,利用線上線下信息的同步傳輸、人臉識別等技術,人工智能可以及時捕捉消費者行為及心理需求,并實現(xiàn)精準匹配。
四、人工智能時代市場營銷面臨的挑戰(zhàn)
人工智能技術在營銷領域的應用給企業(yè)和消費者都帶來了極大的便利,但是技術都是具有兩面性的,我們必須理性對待人工智能技術,正視人工智能應用過程中產(chǎn)生的問題。根據(jù)以往文獻的研究,可以從以下幾個方面來認識人工智能時代市場營銷面臨的挑戰(zhàn)。一是人工智能背景下復合型營銷人才的不足,帶來的技術和營銷的進一步對接問題。當前,智能營銷領域的一個顯著問題就是技術與營銷的進一步深度銜接問題,懂技術、懂市場的復合型人才的不足使得企業(yè)在應用人工智能過程中出現(xiàn)很大障礙。一些機構(gòu)掌握著最新智能技術,積累了海量數(shù)據(jù);而另一些機構(gòu)則了解市場,不掌握技術,技術應用與市場營銷之間的銜接出現(xiàn)了隔閡。人工智能技術在營銷的應用給所有領域的營銷人員都帶來了挑戰(zhàn),人才和工作需求雙向失衡。企業(yè)必須培養(yǎng)復合型的營銷人才,引進新技術培訓課程,提升現(xiàn)有營銷人員的整體技術素質(zhì),從而幫助企業(yè)解決智能技術與營銷的進一步對接問題。二是人工智能營銷過程中暴露的數(shù)據(jù)隱私保護和流量造假問題。各種數(shù)據(jù)隱私新聞案件的曝光,讓越來越多的用戶對新技術的使用保持著高度敏感。大量未經(jīng)用戶本人同意的數(shù)據(jù)非法監(jiān)測和解讀嚴重干擾著消費者的日常生活,一些企業(yè)甚至利用智能技術對用戶個人信息進行預測分析來以此獲取用戶隱私。而流量數(shù)據(jù)造假問題更是進一步瓦解了消費者對網(wǎng)絡消費活動的信任,一些企業(yè)為了短期的盈利,利用內(nèi)容剪切等網(wǎng)絡工具打造虛假流量信息,給消費者帶來了誤導,同時也嚴重干擾了正常的市場競爭秩序。為了能夠讓企業(yè)更有效地推進人工智能技術與營銷活動的銜接,必須及時懲治非法獲取消費者隱私的企業(yè),營造良好的網(wǎng)絡使用環(huán)境,同時企業(yè)也要在內(nèi)部加強管理,提升營銷人員的道德素養(yǎng)。三是全方位人工智能營銷環(huán)境下的消費者心理倦怠問題。人工智能技術可以給消費者推薦各種個性化信息,但這種根據(jù)消費者使用痕跡來進行持續(xù)性的精準推薦很難不讓消費者產(chǎn)生厭倦心理。隨時隨地的廣告推薦、跨屏的無廣告攔截、用戶瀏覽記錄的跟蹤推薦等行為,在智能技術的推動下變得更加自動頻繁。雖然人工智能技術可以幫助企業(yè)精準分析用戶數(shù)據(jù),但數(shù)據(jù)也不能完全反映消費者的內(nèi)心,企業(yè)要避免對智能技術的完全盲從,以防消費者產(chǎn)生厭倦心理。營銷活動是對人進行的活動,因此企業(yè)也要關注營銷人員的營銷經(jīng)驗,不能以技術決定一切,要將技術與人的主觀感受相結(jié)合,真正做到從消費者本身需求出發(fā)。
五、結(jié)論
人工智能在營銷領域的應用目前還處于初步發(fā)展期,企業(yè)在應用人工智能技術時必須理性看待人工智能技術。既要看到人工智能給企業(yè)營銷帶來的數(shù)據(jù)分析、精準識別等便利,也要看到人工智能應用帶來的技術陷阱、用戶隱私等問題。當然,人工智能技術在營銷領域的應用未來還將有更進一步的發(fā)展,企業(yè)也要及時進行探索研究。本文僅從理論層面梳理分析了人工智能在營銷領域應用的相關問題,未來還可以在其他方面進行深入研究:如何更好地解決人工智能應用過程中帶來的隱私泄露問題,從而提升消費者的使用體驗;人工智能的特征如何對消費者的行為產(chǎn)生影響;智能互動方式的改變對營銷活動的影響,等等。
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【關鍵詞】人工智能 電氣自動化控制 應用
隨著我國智能技術的發(fā)展,人工智能技術的應用領域也越來越廣泛。運用人工智能技術對提高電氣自動控制系統(tǒng)的運行效率非常有效,而且還能最大限度地實現(xiàn)資源優(yōu)化配置。為此,在現(xiàn)代化背景下,加大人工智能技術的應用研究是非常重要的。
1 人工智能技術的應用理論
伴隨著工業(yè)改革,計算機信息技術的應用也越來越成熟。同時計算機信息技術還帶動了自動化技術、大數(shù)據(jù)、智能化技術的發(fā)展。其中人工智能技術的應用理論、方法也成為重點研究對象。人類在應用人工智能技術時,要從人工智能技術的本質(zhì)概念出發(fā),并以此設計出滿足人們生產(chǎn)、生活的應用設備。
人工智能技術最早是在20世紀50年代提出的,并以計算機信息技術為基礎,逐漸引進其它學科知識。也就是說,人工智能技術的研究是一個系統(tǒng)化的工程,只有綜合考慮各方面的影響因素,融合各個學科知識才能實現(xiàn)人工智能技術的創(chuàng)新。而對于電氣自動化控制來說,其主要控制目標是確保運行穩(wěn)定,提高生產(chǎn)效率。
2 人工智能技術在電氣自動化控制中的應用
2.1 在電氣設備設計中的應用
人工智能技術在電氣自動系統(tǒng)中的應用主要是在電氣設備的設計方面。電氣設備的設計是一項比較復雜的系統(tǒng)工作,不僅需要綜合應用電路、電磁等學科知識,還需要具備足夠的設計經(jīng)驗,保證設計的科學性、合理性。傳統(tǒng)的設計方法主要依靠設計經(jīng)驗,無法真正找到最優(yōu)化設計。而將智能技術引入到電氣設備的設計中,不僅能夠充分利用計算機輔助設計軟件,還能夠?qū)崿F(xiàn)傳統(tǒng)設計方法和計算機輔助設計的融合,最終縮短電氣設備的設計周期,提高電氣設備的設計質(zhì)量。比如在高壓電氣方面,SF6技術、真空技術、組合技術等已應用于產(chǎn)品結(jié)構(gòu)中,并基本實現(xiàn)了“無油化”。又如采用單片機系統(tǒng)進行剩余電流式電氣火災探測器的智能化設計,既能實現(xiàn)傳統(tǒng)斷路器功能的組合化和智能化,也能通過應用總線通信技術實現(xiàn)斷路器控制的系統(tǒng)化和網(wǎng)絡化。由此可見,將人工智能技術應用在電氣設備中不僅能夠盡可能地發(fā)揮出先進設計技術的優(yōu)勢,還能提高電氣設備的使用性能。所以,我國應當繼續(xù)加大研發(fā)力度,進一步拓寬智能化的應用范圍,并利用如今較為先進的信息技術,推進電氣設備智能化設計的發(fā)展,從而促進我國工業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。
2.2 在電氣控制中的應用
電氣控制是電氣自動化系統(tǒng)的重要組成部分,而人工智能與電氣控制的結(jié)合主要是依靠計算機程序進行控制。應用人工智能的電氣控制系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)控電氣系統(tǒng)運行狀態(tài),并根據(jù)狀態(tài)信息及時發(fā)出控制動作指令??偟膩碚f,相比較傳統(tǒng)的自動化控制,智能化控制實現(xiàn)了系統(tǒng)資源的有效分配和調(diào)度,提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性,促進了企業(yè)的生產(chǎn)和發(fā)展。在人工智能控制過程中,控制系統(tǒng)會根據(jù)每個環(huán)節(jié)的運行狀態(tài)實現(xiàn)對生產(chǎn)過程的調(diào)節(jié)。因此,一般要先對每個運行環(huán)節(jié)制定嚴格的運行標準。一旦出現(xiàn)異常,人工智能控制系統(tǒng)便會感應出來,并做下一步的處理。以現(xiàn)代化智能電表為例。它不僅具有獨立MCU、存儲器、硬時鐘、通訊接口、負荷開關、加密單元,而且具備電能計量、費控管理、數(shù)據(jù)凍結(jié)、數(shù)據(jù)加密、事件警告等功能。當電氣系統(tǒng)在運行過程中,一旦出現(xiàn)數(shù)據(jù)異常的現(xiàn)象,智能電表便能夠發(fā)出警報。目前,人工智能控制方式包括遠程控制、無人化控制等。在人工智能逐漸成熟的背景下,企業(yè)應當加大人工智能控制方法的研究,進一步實現(xiàn)人工智能與電氣控制的深度融合,最終推動我國電力行業(yè)的發(fā)展。
2.3 在故障診斷中的應用
在電氣控制系統(tǒng)中,電氣設備發(fā)生故障時都有一定的征兆,而且不同的征兆對應各自的電氣設備故障類型。因此,在電氣設備發(fā)生故障前進行狀態(tài)監(jiān)測,既能夠及時發(fā)現(xiàn)電氣設備故障,也能夠迅速找到故障點,從而縮短電氣設備故障維修時間,保證電氣系統(tǒng)的正常運行。如變壓器的智能化應用,不僅能夠?qū)ψ儔浩骱推洳考南嚓P參量進行就地數(shù)字化測量,還能對有控制需求的變壓器設備和其部件,實現(xiàn)基于信息交互,多參量聚合的智能網(wǎng)絡控制。最重要的是,通過智能組件的自診斷,以智能電網(wǎng)其他相關系統(tǒng)可辨識的方式表述自診斷結(jié)果,使設備狀態(tài)在電網(wǎng)中可觀測。相比于傳統(tǒng)的通過對變壓器滲漏的油氣進行氣體分析來確定變壓器故障的方式,其故障檢測效率更高。不僅僅如此,在其它電氣設備中,應用人工智能化的故障診斷技術也是非常高效、迅速的。由此可見,企業(yè)應當重視加大人工智能技術與設備故障檢測的融合研究。
2.4 在日常操作中的應用
電氣自動化控制系統(tǒng)不僅構(gòu)成較為復雜,而且操作流程比較繁瑣。一旦工作人員出現(xiàn)操作失誤問題就有可能發(fā)生電氣系統(tǒng)的故障,從而造成重大經(jīng)濟損失。在日常操作中引入人工智能便能有效改變這種狀況。比如人工智能操作系統(tǒng)會將電氣系統(tǒng)的操作編碼為程序存在在系統(tǒng)之中,工作人員只需要通過人機交互界面進行操作,便能夠?qū)崿F(xiàn)電氣系統(tǒng)的遠程控制。而且在操作過程中,工作人員只需要操作人工智能系統(tǒng)給提供的指令即可。這樣能夠有效地提高生產(chǎn)效率,降低電氣系統(tǒng)的故障發(fā)生率。目前大部分的人工智能電氣控制系統(tǒng)解決方案都已經(jīng)實現(xiàn)了智能化控制,即便是出現(xiàn)電氣故障也能夠提出可參考的解決性方案,以方便工作人員決策。
3 人工智能技術的發(fā)展趨勢
在信息技術時代,企業(yè)、科研單位應當重視智能化技術,并結(jié)合電氣工程自動化系統(tǒng)實際,實現(xiàn)兩者的有效融合,從而實現(xiàn)我國電氣工程自動化控制的創(chuàng)新和發(fā)展。也只有這樣才能不斷促進我國工業(yè)的發(fā)展,才能逐步實現(xiàn)工業(yè)4.0,最終提高我國的綜合國力。
參考文獻
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作者簡介
周承瑋(1991-),男,江西省吉安市人?;葜菔屑紟煂W院助理講師。研究方向為電氣自動化。
1機械電子工程介紹
機械電子工程是一項涵蓋各類科學的技術,其核心專業(yè)是機械電子,同時要結(jié)合信息技術、網(wǎng)絡、智能化的相關知識,各類學科相互交叉形成的一類科學,這些學科的理論在機械電子工程中得到了廣泛的應用??傮w來說,機械電子工程包括計算機技術、網(wǎng)絡技術等,機械電子工程實現(xiàn)了技術的多元化和技術的融合,其在使用的過程中必須借助其他學科。在對機械電子工程進行設計時,必須要將計算機技術與網(wǎng)絡技術以及機械相關的技術融合,將機械中不同的元件組合,完善設計。機械電子工程在設計時運用的知識比較復雜,但是設計比較簡單,結(jié)構(gòu)不復雜,而且具有較好的性能。機械電子工程投入生產(chǎn)時的效率高,夕卜形小巧,從而取代了傳統(tǒng)的機械。
2人工智能介紹
人工智能技術是在計算機技術發(fā)展的前提下得到應用的,其通過對計算機技術的分析,從而對計算機技術的功能進行進一步的完善而實現(xiàn)的智能化的技術,智能技術在機械電子工程中應用時,主要實現(xiàn)了對機械工程的自動化控制,人工智能在機械電子工程中應用不僅僅采用計算機技術,同時還要結(jié)合信息技術、心理學、語言學等知識。人工智能技術的發(fā)展經(jīng)歷了幾個階段,在人工智能技術發(fā)展的初始階段,人工智能主要實現(xiàn)了自動翻譯、自動推理,而后,人工智能技術進入了其停滯階段,這時人工智能技術主要是以計算機視覺技術、對語言的理解、系統(tǒng)的研發(fā)和機器人設計等方面得到了廣泛的應用。人工智能技術進入發(fā)展的第二個階段后,其主要應用的領域是知識工程,知識工程促進了商業(yè)化的進程,在這個階段,人工智能技術主要進行推理以及機器人中得到了廣泛的應用。隨后,人工智能技術進入了平穩(wěn)發(fā)展時期,在這個階段,人工智能技術朝著分布式的方向發(fā)展,其發(fā)展的形式比較簡單。
3人工智能技術在機械電子工程中的使用
現(xiàn)在,隨著我國信息技術的廣泛應用,在機械電子工程中都開始使用人工智能的模型,而且能能夠?qū)Υ笮蜋C械進行故障的診斷,在機械電子工程投入使用后,機械工程本身的穩(wěn)定性比較差,導致機械工程在使用的過程中會出現(xiàn)復雜的關系,如機械在進行輸入或者輸出時,如果不能建立合適的模型,就會導致輸出困難。
在使用傳統(tǒng)的機械進行生產(chǎn)時,信息系統(tǒng)的精確度比較高,如果系統(tǒng)出現(xiàn)了故障,不能正常的進行輸入和輸出工作,就會導致一系列的操作不能正常完成,但是,將人工智能技術在機械電子工程中使用,能夠?qū)C械設備進行自動化的控制,能夠通過模糊的推理對系統(tǒng)進行操作,模糊推理主要是對人腦的模擬,從而分析系統(tǒng)發(fā)出的信號,在機械電子工程中,主要是通過對人腦結(jié)構(gòu)的分析從而確定數(shù)字信號,實現(xiàn)對數(shù)字信號的分析,從而確定信號的參考值。
模糊推理主要實現(xiàn)了對機械電子工程中模糊的系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡的融合,能夠?qū)崿F(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)與網(wǎng)絡的互補融合,將神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)與模糊系統(tǒng)有機地統(tǒng)一,使機械設備的神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)能夠自動的識別信號,進行推理,使機械電子工程的系統(tǒng)能夠進行復制,使其具備學習的能九這樣就使機械電子工程中系統(tǒng)的智能化水平有所提高。智能化技術實現(xiàn)了機械電子工程中功能相似的部件的融合,其主要是運用模糊系統(tǒng)中的信號,與神經(jīng)網(wǎng)絡中的信號進行相似性的對比,通過選擇,使具有相似性的部件實現(xiàn)融合,從而可以提高系統(tǒng)的運作效率,簡化了運算的程序,在機械電子工程中的非線性的信號與系統(tǒng)中的函數(shù)進行相似性的對比,從而能夠?qū)崿F(xiàn)對系統(tǒng)中函數(shù)的優(yōu)化。在機械電子工程中,主要是通過非線性表達運行的,這樣能能夠?qū)崿F(xiàn)機械中網(wǎng)絡的強化能力,使機械中網(wǎng)絡的空間增大,使機械運行的效率更快。
[關鍵詞] 電子商務 人工智能 數(shù)據(jù)挖掘
電子商務的飛速發(fā)展給全球經(jīng)濟帶來的沖擊是巨大的?;谌斯ぶ悄芗夹g的電子商務將能更好地為其發(fā)展帶來良好的基礎,這一過程是電子商務向著良性發(fā)展的必然趨勢。本文從人工智能技術與電子商務的國內(nèi)外動態(tài)、人工智能技術在電子商務中的應用例子,以及數(shù)據(jù)挖掘技術在Web上的應用等幾個方面對其進行論述。
一、電子商務與人工智能技術的國內(nèi)外動態(tài)
1.省略域名22220個,BtoB電子商務市場廣闊,遠遠未達到飽和狀態(tài),大量的服務和贏利渠道還處于空白狀態(tài)。電子商務不僅是企業(yè)建網(wǎng)站,宣傳企業(yè)產(chǎn)品及形象;也不是簡單的網(wǎng)上購物。真正的電子商務應該是以internet為核心的信息技術進行商務活動和企業(yè)資源處理,說穿了就是信息流的高效管理、增值運用。商務中國在開發(fā)的每個欄目力求幫助企業(yè)在客戶及供應商之間建立信息共享、高速流動,改變商貿(mào)傳統(tǒng)運作方式,在不受時間、地域限制的虛擬商業(yè)網(wǎng)進行交易。
本世紀90年代以來,取得了顯著效果的企業(yè)信息系統(tǒng)模式是外貿(mào)部門的edi系統(tǒng)、商業(yè)部門的商場信息系統(tǒng)以及制造業(yè)的mrpⅡ系統(tǒng)。這些系統(tǒng)的成功,主要是解決了過去手工作業(yè)的速度慢、效率低的問題。而國外在這一階段比較成功的一些例子是制造業(yè)的cals系統(tǒng)、流通業(yè)的edi和金融業(yè)的電子商務系統(tǒng)。這些系統(tǒng)的最大的特點都是在于企業(yè)之間的協(xié)作。1996年,日本將三菱汽車、日本電裝等汽車公司和部件公司聯(lián)合起來,成立了“v-cals聯(lián)合體”。它們的目標不僅是將新車的開發(fā)周期縮短一半,而且要將各種部件調(diào)撥活動的信息、cad設計信息、各種沖突、噪音試驗信息等構(gòu)成共享數(shù)據(jù)庫,從而形成一個多企業(yè)的有機聯(lián)合體。
2.人工智能技術的國內(nèi)外動態(tài)
從1956年正式提出人工智能學科算起,40多年來,人工智能學科取得了長足的發(fā)展,成為一門廣泛的交叉和前沿科學??偟恼f來,人工智能的目的就是讓計算機這臺機器能夠像人一樣思考。如果希望做出一臺能夠思考的機器,那就必須知道什么是思考,更進一步講就是什么是智慧。什么樣的機器才是智慧的呢?科學家已經(jīng)作出了汽車,火車,飛機,收音機等等,它們模仿我們身體器官的功能,但是能不能模仿人類大腦的功能呢?到目前為止,我們也僅僅知道這個裝在我們天靈蓋里面的東西是由數(shù)十億個神經(jīng)細胞組成的器官,我們對這個東西知之甚少,模仿它或許是天下最困難的事情了。
當計算機出現(xiàn)后,人類開始真正有了一個可以模擬人類思維的工具,在以后的歲月中,無數(shù)科學家為這個目標努力著?,F(xiàn)在人工智能已經(jīng)不再是幾個科學家的專利了,全世界幾乎所有大學的計算機系都有人在研究這門學科,學習計算機的大學生也必須學習這樣一門課程,在大家不懈的努力下,現(xiàn)在計算機似乎已經(jīng)變得十分聰明了。例如,1997年5月,IBM公司研制的深藍(Deep Blue)計算機戰(zhàn)勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫(Kasparov)。大家或許不會注意到,在一些地方計算機幫助人進行其它原來只屬于人類的工作,計算機以它的高速和準確為人類發(fā)揮著他的作用。人工智能始終是計算機科學的前沿學科,計算機編程語言和其他計算機軟件都因為有了人工智能的進展而得以存在。
在大多數(shù)學科中存在著幾個不同的研究領域,每個領域都有其特有的感興趣的研究課題、研究技術和術語。在人工智能中,這樣的領域包括語言處理、自動定理證明、智能數(shù)據(jù)檢索系統(tǒng)、視覺系統(tǒng)、問題求解、人工智能方法和程序語言以及自動程序設計等。在過去30多年中,已經(jīng)建立了一些具有人工智能的計算機系統(tǒng);例如,能夠求解微分方程的,下棋的,設計分析集成電路的,合成人類自然語言的,檢索情報的,診斷疾病以及控制太空飛行器和水下機器人的具有不同程度人工智能的計算機系統(tǒng)。
人工智能理論進入21世紀,正醞釀著新的突破――人工生命的提出,不僅意味著人類試圖從傳統(tǒng)的工程技術途徑,而且將開辟生物工程技術途徑,去發(fā)展人工智能;同時人工智能的發(fā)展,又將作為人工生命科學的重要支柱和推動力量??梢灶A言:人工智能的研究成果將能夠創(chuàng)造出更多更高級的智能“制品”,并使之在越來越多的領域超越人類智能;人工智能將為發(fā)展國民經(jīng)濟和改善人類生活作出更大貢獻。
二、電子商務中應用人工智能技術
人工智能就是設計和開發(fā)出各種計算機程序來模擬人的思維結(jié)構(gòu)、推理和求解問題的行為。由于人工智能的研究范圍十分廣泛,對電子商務也有多方面的影響。
1.數(shù)據(jù)倉庫
數(shù)據(jù)倉庫是把分布在網(wǎng)絡中不同信息孤島上的數(shù)據(jù)集成到一起,存儲在一個單一的集成關系型數(shù)據(jù)庫中。利用這種集成信息,用戶可以方便地對信息進行訪問,還可以使決策人員對一段時間內(nèi)的歷史數(shù)據(jù)進行分析、研究,以獲得事物發(fā)展的趨勢。
數(shù)據(jù)倉庫有兩大優(yōu)點:一是不必重新編制輸入(事務)處理系統(tǒng)就能夠建立一個結(jié)構(gòu)化的環(huán)境,將輸出(決策支持)處理移入新環(huán)境(數(shù)據(jù)倉庫)中;二是數(shù)據(jù)倉庫建立概念模式(邏輯數(shù)據(jù)模型)、內(nèi)部模式(歷史文件)和外部模式(數(shù)據(jù)倉庫)的三模式環(huán)境。其中歷史文件中的“多對多”(mn)維護關系可以簡化為三模式環(huán)境下的多個“一對多”(m*n)關系。
2.數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)
數(shù)據(jù)挖掘(DM. Data Mining)和數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)(KDD. Kwowledge Discovery in Data base)是隨著數(shù)據(jù)庫技術、人工智能技術和網(wǎng)絡技術的發(fā)展而提名的。尤其是隨著電子商務的開展,信息總量不斷增加,更迫切地需要有效的信息分析工具,以便能發(fā)現(xiàn)大量商業(yè)數(shù)據(jù)間隱藏的依賴關系,從而抽取有用的信息或知識,指導商業(yè)決策。過去只有簡單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計技術,還未達到成為智能數(shù)據(jù)分析工具。因此,在數(shù)據(jù)生成和數(shù)據(jù)理解之間還存在很大的差距。DM和KDD就是一種新型的數(shù)據(jù)分析技術,旨在從大型數(shù)據(jù)庫中提取隱藏的預測性信息,構(gòu)建高校的數(shù)據(jù)倉庫,發(fā)掘數(shù)據(jù)間潛在的模式,以便于用理解和觀察的形式反映給用戶,從而為企業(yè)做出前瞻的,基于知識的決策參考意見。
DM與KDD需要解決的問題有:超大規(guī)模數(shù)據(jù)庫和高維數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)丟失;變化中的數(shù)據(jù)和知識;模式的易懂性;非標準格式數(shù)據(jù);多媒體數(shù)據(jù)以及面向?qū)ο髷?shù)據(jù)的處理;與其他系統(tǒng)的集成;網(wǎng)絡與分布式環(huán)境下的KDD問題等。
DM與KDD的區(qū)別是:KDD是一個綜合的過程,包括實驗記錄,疊代求解,用戶交互以及許多定制要求和決策設計等,而DM只是KDD中的一個具體但又是關鍵的步驟。當然,它們都對數(shù)據(jù)倉庫進行有效利用的技術手段。
3.生物認證技術
目前,許多磁卡、存單大都是用密碼來進行安全保障的,一旦密碼泄漏,也就不安全了。
在電子商務中,電子貨幣將得到急速的發(fā)展,對安全水平的要求也相應提高,從而帶動了人工智能的一個分支領域――生物認證技術的研究與開發(fā)。
生物認證技術是指利用人體某一具有特征的部位,或個人的習慣,如指紋、掌紋、手形、網(wǎng)膜、虹膜、臉形、聲紋及筆跡等來識別人們的身份的技術。這種識別技術與磁卡式的靠持有物認證的方法和密碼式的靠知識認證的方法相比,具有極大的優(yōu)越性,它不會丟失、被盜和被偽造。
生物認證技術作為一種準確、快速和高效的身份認證方法,正應用于如銀行、海關、醫(yī)療保險、重要通道控制、信息網(wǎng)絡安全等領域。這是一項集現(xiàn)代化生物科技與計算機科學相結(jié)合的高科技實用項目。微軟公司宣布將把生物認證技術添加到自己的視窗操作系統(tǒng)中,這對這項新技術的發(fā)展將起到促進作用。
4.智能數(shù)據(jù)庫信息檢索
在電子商務平臺應用實踐中,如何根據(jù)用戶的意圖、興趣和特點自適應地和智能化地從現(xiàn)有的客戶信息、商品庫存信息等大量數(shù)據(jù)信息中對信息進行相關性排列,調(diào)整匹配機制,以獲得用戶滿意的檢索輸出,成為電子商務今后應用所面臨的一個技術問題。
三、結(jié)束語
本文從人工智能技術和電子商務在國內(nèi)外的發(fā)展動態(tài)、人工智能技術在電子商務中的應用實例,以及數(shù)據(jù)挖掘技術在Web上的應用幾個方面對人工智能技術在電子商務中的應用進行了概括的論述。隨著電子商務的不斷發(fā)展和人工智能技術的不斷完善,兩者在各個領域、各個層次的相互融合將更加密切。作為各自的成功因素,電子商務和人工智能技術的融合必將成為一種關鍵技術。
參考文獻:
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關鍵詞:電氣自動化;控制;人工智能;技術;應用
隨著目前科學技術水平的逐步提高,為民眾的工作與工作帶來了極大的便捷,其中,人工智能技術就是現(xiàn)代科技極具代表性的產(chǎn)物。當前,越來越多人已經(jīng)認識到人工智能技術的優(yōu)勢,將其應用到不同的行業(yè),其中,在電氣自動化控制工作期間應用該技術能夠降低運營成本,增加工作質(zhì)量及效率,所以,值得相關人士對其進行深入分析。以下簡要針對其有關內(nèi)容進行探討,供參考。
一、人工智能技術的概念
對于人工智能技術來講,其指的是建立在人類智能化的基礎理論前提下,進行拓展、模擬及延伸的技術與方法。此方法屬于計算機技術的一個分支,在分析人類智能的實質(zhì)前提下實施的模擬活動,以此進行智能化生產(chǎn)。通常人工智能化技術的研究范圍包含專家系統(tǒng)即機器人等。同時,該技術還包含很多學科,如:語言學、心理學、邏輯學等。然而,其都是建立在計算機科學的層面上。通常來講,該技術所探究的問題一般較為復雜,人們試圖應用智能機械設備來進行工作??梢哉f,人類的大腦是最為精密的設備,其中,大腦的思維過程能夠被模仿,智能設備的編程就可以視為一種模仿行為。
二、人工智能技術的特點
作為計算機技術的重要分支,人工智能技術會伴隨著計算機科技的發(fā)展而相應改變,其重要的特點之一就是能夠替代人們進行復雜的腦力勞動。通過計算機的編程來處理一些類似信息收集、數(shù)據(jù)分析、識別圖表等工作,之后進行判斷,總結(jié)出相應的應對方法。在電氣自動化領域中,該技術能夠極大程度增強電氣系統(tǒng)的精確性,進而提高工作質(zhì)量及工作效率,同時還能夠大幅度縮減成本投入,增加企業(yè)的經(jīng)濟收益。在電氣自動化控制領域內(nèi),一般多采用人工智能控制河北進行工作。
三、應用人工智能技術進行電氣自動化控制的優(yōu)點
因為應用的人工智能技術存在差異,所以,其相應產(chǎn)生的控制設備功能也千差萬別。一般來講,智能化的控制設備通常應用非線性的函數(shù)近似器進行工作,其較以往的函數(shù)估計器相對比,具備十分明顯的優(yōu)點,大致體現(xiàn)為以下幾方面內(nèi)容:其一,并不需要對目標的模型進行控制。很多時候,真實控制目標的動態(tài)方程獲取十分困難,在設計控制器期間,真實控制目標的模型也會因為很多情況而出現(xiàn)改變,如非線性、參數(shù)等經(jīng)常并不知道,那么,在工作期間應用此種智能技術就可以良好的處理此現(xiàn)象;其二,借助相應調(diào)整,增強設備的性能;其三,較以往的控制設備相比,智能技術更方便調(diào)節(jié);其四,如果缺少相應的專業(yè)知識,借助相關數(shù)據(jù)資料,也能夠設計智能控制器;其五,可以應用相應信息機語言進行智能控制器的設計工作;其六,此種控制器具有良好的統(tǒng)一性,同驅(qū)動設備的性能并不存在關聯(lián);其七,對新的數(shù)據(jù)及信息具備較強的適應性;其八,能夠良好的處理普通方法無法應對的情況,并且具備良好的抗噪音、抗干擾性能;其九,此種控制器的價格十分便宜,并且方便修改與拓展。
四、在電氣自動化控制工作中應用人工智能技術的措施
(一)在電氣設備內(nèi)應用智能技術的措施
經(jīng)過研究表明,在進行電氣自動化控制工作期間,該系統(tǒng)的運行較為復雜,包含各個方面的知識與技能,因此,需要選擇專業(yè)技能熟練,素養(yǎng)較高的人從事工作,并且還應增強工作者的責任觀念,從而確保電氣設備可以順利工作。但是,經(jīng)過適當?shù)牟僮髋c編程,人工智能技術可以代替人力進行相應的工作,從而極大程度提高了設備的工作速率與質(zhì)量,同時還能夠縮減相應的勞動資金投入,增加企業(yè)經(jīng)濟收益。
(二)在電氣控制工作中應用智能技術的措施
在電氣領域內(nèi),控制工作是十分重要的內(nèi)容,假如能夠達到自動控制,就可以極大程度增強工作效率,縮減資金成本,并且降低從業(yè)者的勞動強度。智能技術中的模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡控制及專家系統(tǒng)是較為常用的控制電氣措施,并且效果良好。以模糊控制為例,簡要分析智能技術在電氣控制中的應用。在電氣直流傳動控制期間,較為常用的模糊控制方法有Sugeno與Mamdani兩種技術,后者被廣泛應用在控制調(diào)速方面,而前者則屬于后者的特殊情況。模糊控制方法替代了以往的控制設備,能夠高質(zhì)量的處理交流傳動控制的相關問題,進而提高工作質(zhì)量及工作效率,增強企業(yè)的市場競爭能力。
(三)在日常操作期間應用智能技術的措施
對于電氣行業(yè)來講,其與民眾的日常生活與工作都存在緊密的關聯(lián),因此,轉(zhuǎn)變以往繁瑣、復雜的操作方法,增強電氣系統(tǒng)的工作質(zhì)量及效率是十分重要的事情。將智能技術應用在日常系統(tǒng)操作期間,能夠?qū)碗s的操作流程變得簡潔,僅需在室內(nèi)借助電腦就能夠完成有關控制,進而達到遠程操控的功能。同時,還可以將操作界面進行簡化,及時處理并保存相關重要數(shù)據(jù),為將來的查找與應用提供方便。另外,借助智能技術還可以自行制作表格,從而縮減了工作時間,提升了工作效率,降低了工作強度。
(四)在故障診斷期間應用智能技術的措施
神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊理論及專家系統(tǒng)是智能技術進行故障診斷的重要方式,三者在判斷故障與事故期間發(fā)揮著重要的作用。因為遭受多方面因素的作用,在進行電氣運行期間,經(jīng)常會出現(xiàn)事故或者故障,假如無法對其進行精確判斷,及時找尋原因并予以處理,則很容易造成嚴重的經(jīng)濟損失。傳統(tǒng)的故障診斷方法較為復雜,同時精準性較差。例如:針對變壓設備來講,傳統(tǒng)的故障判斷方法需要先把變壓設備分解的氣體收集在一起,然后針對收集的氣體進行研究、判斷,從而找尋故障的成因。此種措施不但需要消耗大量的時間,同時工作量較大,耗費精力,另外不會馬上獲取結(jié)果,還經(jīng)常出現(xiàn)判斷措施的情況。同時,處理故障的措施也十分繁瑣。由于工作效率較低而引發(fā)的經(jīng)濟損失也十分巨大。相反,借助智能技術,將神經(jīng)網(wǎng)路、模糊理論等系統(tǒng)的結(jié)合在一起,就能夠處理以上問題。并且還能夠增強故障的判斷精準度,從而為后續(xù)處理故障等提供充足時間。
(五)在簡化自控流程期間應用智能技術的措施
電氣領域的自控流程較為復雜,對各個步驟的要求十分嚴格,假如出現(xiàn)細小的操作失誤,就容易造成嚴重的事故,引發(fā)不可預計的經(jīng)濟損失。人工智能技術能夠良好的處理此項問題,其借助分析并整理平時的信息,進而設計相應的故障處理方法,盡可能確保電氣自控工作的質(zhì)量。另外,該技術借助對設備的遠程控制,將控制過程簡化,為技術從業(yè)者維修與檢察設備提供了方便。
總結(jié):
總而言之,隨著社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展,人們的生活質(zhì)量及生活水平逐步提高,對智能技術的關注度相應提升。在電氣自控工作期間應用智能技術能夠良好的提高工作精確度,增強工作質(zhì)量,縮減資金投入,增加經(jīng)濟收益,提高企業(yè)市場競爭能力。因此,相關工作人員應不斷提高自身的專業(yè)能力及綜合素養(yǎng),深入對智能技術進行研究,從而更好的發(fā)揮智能技術的優(yōu)勢,為人們提供更優(yōu)質(zhì)的服務。
參考文獻:
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【關鍵詞】計算機技術 人工智能 金融領域 應用
隨著信息時代的到來,人們逐漸提高了對計算機網(wǎng)絡技術的要求,希望利用計算機技術獲得更加智能化、人性化的服務。因此,人工智能在計算機網(wǎng)絡中有著十分重要的作用,由于人工智能的配合與支持,計算機網(wǎng)絡技術得到了更好的發(fā)展。下面本文簡述一下人工智能的概念、優(yōu)勢及發(fā)展過程中存在的問題,詳細的分析基于計算機的人工智能在金融領域的應用情況。
1 簡述人工智能的概念、優(yōu)勢及存在的問題
通過綜合計算機、語言學、心理學等眾多學科,而形成一門具有應用性的技術,就叫做人工智能。其主要目標是模仿或超越人的智能,并將該理念運用到機器中,讓機器擁有像人一樣的思維、能力和行為等。下面我們主要利用表格介紹人工智能的優(yōu)勢、發(fā)展情況及其存在的問題,如表1所示。
2 基于計算機的人工智能給金融領域帶來的影響
2.1 促使金融行業(yè)服務模式更加主動
在金融行業(yè)中,主要是人與人服務價值進行交換的過程,核心因素是人。因此,如果想要促進金融行業(yè)的快速發(fā)展,就必須加大對人力、物力等的資金投入,來維護與客戶之間的關系,進而發(fā)現(xiàn)客戶真正的需求,得到金融業(yè)務的真正價值。隨著計算機在人們生活中的廣泛應用,我們開發(fā)了網(wǎng)銀、APP等軟件,大力促進金融機構(gòu)的系統(tǒng)建設工作,提高了客戶與金融機構(gòu)交流的便利性。人工智能的快速發(fā)展,有利于更深處的服務價值鏈高端的金融,為客戶提供個性化和人性化的服務。同時,也有利于支持各類金融分析、金融交易中的決策,監(jiān)督防控后臺風險等。
2.2 進一步提升了對金融大數(shù)據(jù)處理的能力
金融行業(yè)在市場分析、投資顧問、風險控制、客戶信息等方面有著許多有用或無用的信息,需要我們進行辨別。但是數(shù)據(jù)單位都是海量級別,且大量數(shù)據(jù)的存在方式又都是非結(jié)構(gòu)化的,如掃描客戶的證件信息等,浪費人力、物力、存儲內(nèi)存等,還無法轉(zhuǎn)成可分析的數(shù)據(jù)。而在運用人工智能的深度學習系統(tǒng)后,可以大幅度的降低人力成本、提高數(shù)據(jù)處理能力、提升金融行業(yè)風控等。
3 基于計算機的人工智能在金融領域中的應用
隨著國際巨頭公司將人工智能技術滲透于產(chǎn)品的各個方面,國內(nèi)金融行業(yè)也開始使用人工智能技術,下面我們以阿里巴巴、交通銀行、平安集團等的應用情況進行分析。
3.1 阿里巴巴
阿里巴巴利用人工智能技術,在客戶服務、征信、智能投顧、保險、互聯(lián)網(wǎng)小貸等多個領域進行了創(chuàng)新和應用,下面我們根據(jù)阿里巴巴旗下的螞蟻金服所公布的數(shù)據(jù)進行分析,如表2所示。
3.2 平安集團
在人工智能技術出現(xiàn)以后,平安集團旗下的平安科技人工智能實驗室開始大規(guī)模的研發(fā)人工智能的金融應用。如開展了人像識別,對指定銀行區(qū)域進行整體監(jiān)控,進而對陌生人的行為進行識別,保證銀行物理區(qū)域安全性;開展智能客服,用戶撥打后直接說出服務需求,系統(tǒng)識別客戶語音內(nèi)容后,即可轉(zhuǎn)接相應模塊,節(jié)省了客戶選擇菜單的時間。
4 總結(jié)
綜上所述,我們可以發(fā)現(xiàn)人工智能技術在金融行業(yè)廣泛應用后,有效的節(jié)省了解決客戶問題的時間,技術難度較低,有利于商業(yè)價值的迅速實現(xiàn)。雖然就目前來說,人工智能在絕大部分領域還不能替代人力,但是能起到較大的輔助作用。而在金融行業(yè)中,則可以嘗試在多個領域運用相關技術,不管是提升客戶體驗還是風險防范中,都可以進行較多的探索和嘗試。
參考文獻
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論文摘要:隨著計算機技術的發(fā)展和應用,制造也得發(fā)展已經(jīng)離不開計算機了,計算機輔助工藝設計和人工智能應運而生,當很多非專業(yè)性人士對此概念十分模糊,本文初步解釋兩個概念和其應用范圍。
計算機輔助工藝設計(CAPP:Computer Aided ProeessPlanning),自1965年由挪威人Nikbel提出以來,其系統(tǒng)特性經(jīng)歷了檢索式、派生式、混合式、創(chuàng)成式、智能化等過程,智能化CAPP是當前CAPP系統(tǒng)的研究熱點。CAPP是現(xiàn)代制造業(yè)信息化的一部分,是計算機集成制造系統(tǒng)(CIMS:Computer IntegratedManufacturing Systems)中的橋梁和紐帶?!叭斯ぶ悄堋?Artificial Intelligence)簡稱AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。人工智能研究如何用計算機去模擬、延伸和擴展人的智能;如何把計算機用得更聰明;如何設計和建造具有高智能水平的計算機應用系統(tǒng);如何設計和制造更聰明的計算機以及智能水平更高的智能計算機等。人工智能是相對于人類智能而言的,它是采用人工的方法和技術來模擬、延伸和擴展人類智能行為的一門綜合學科。
將人工智能技術(AI技術)應用到CAPP系統(tǒng)開發(fā)中,使CAPP系統(tǒng)在知識獲取、知識推理等方面模擬人的思維方式,解決復雜的工藝規(guī)程設計問題,使其具有人類“智能”的特性即為智能化CAPP,是AI在CAPP中的一種應用。
CAPP系統(tǒng)分為專用型和工具型系統(tǒng)。前者可以根據(jù)用戶的特定需求定制開發(fā),針對性強,具有較好的實用性,但對系統(tǒng)進行功能擴展困難;后者可以由用戶根據(jù)自身特定的要求進行二次開發(fā),可以實現(xiàn)更多的柔性和開放性,這種系統(tǒng)與CAD(計算機輔助設計)、CAM(計算機輔助制造)、PDM(產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理)等系統(tǒng)的信息共享存在缺陷。
CAPP設計理論目前研究的很少,機械產(chǎn)品設計理論研究的較多,有學者認為設計理論與方法由設計理論基礎層、設計工具和支持技術平臺層等三大部分組成。有的學者提出四理論框架,即設計過程理論、性能需求理論、知識流理論和多方利益協(xié)調(diào)理論。CAPP設計理論與機械產(chǎn)品設計理論既有共同性又有特殊性,特別在智能化設計方法方面有較大的差別,因此認為面向智能化的CAPP設計理論與方法體系結(jié)構(gòu)由有三層組成,即基礎科學層、信息技術層和智能化設計方法層。
在機械產(chǎn)品工藝設計中,存在大量的不確定因素,許多問題需要靠經(jīng)驗來解決,早期建立在單純依賴于成組技術基礎上的CAPP系統(tǒng),不能很好地解決這些離散知識的獲取問題,只能設計出檢索式或派生式系統(tǒng)。近年來,人工智能技術在CAPP系統(tǒng)
開發(fā)中的應用,使CAPP技術得到了較大的發(fā)展,人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術就是AI在CAPP系統(tǒng)中一大應用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN: ArtificialNeuralNetwork)是按照生物神經(jīng)系統(tǒng)原理處理真實世界的客觀事物,它由大量的簡單的非線性處理單元高度并聯(lián)而成,具有信息的分布式存儲、并行處理、自組織和自學習及聯(lián)想記憶等特性;多層前饋網(wǎng)絡誤差反向傳播(ErrorBack Propagation,簡稱BP)算法。反向傳播算法(BP)是一種監(jiān)督訓練多層神經(jīng)網(wǎng)絡的算法,每一個訓練范例在網(wǎng)絡中經(jīng)過兩遍傳遞計算:第一遍向前推算,從輸入層開始,傳遞各層并經(jīng)過處理后,產(chǎn)生一個輸出,并得到一個該實際輸出和所需輸出之差的差錯矢量;第二遍向后推算,從輸出層至輸入層,利用差錯矢量對權(quán)值進行逐層修改。轉(zhuǎn)貼于
AI在CAPP中的另一應用——粗糙集技術。粗糙集(RS:Rough Set)理論是一種擅長處理含糊和不確定問題的數(shù)學工具,在理論中“知識”被認為是一種對對象的分類能力,通常采用二維決策表來描述論域的信息,其中列表示屬性,行表示對象,每行表示該對象的一條信息。屬性分為條件屬性和決策屬性,論域中的對象根據(jù)條件屬性的不同,被劃分到具有不同決策屬性的決策類中。在CAPP系統(tǒng)中,可以用RS理論構(gòu)建專家系統(tǒng),對知識進行獲取及優(yōu)化,其基本思路是:將各種零件的加工特征和已知加工方法表達成條件屬性和決策屬性的形式,一行表示一種零件,多種零件構(gòu)成一個二維表,對屬性進行量化,組織決策表,再采用一定的約簡算法對屬性集和屬性值進行約簡,去掉冗余的條件屬性和決策規(guī)則,得到最小化決策規(guī)則集,當輸入待加工的零件加工特征時,就可得到優(yōu)化的加工工藝。
遺傳算法,AI在CAPP系統(tǒng)的又一應用。遺傳算法(Genetic Algorithm)是模擬達爾文遺傳選擇和自然淘汰的生物進化過程的計算模型,是一種通過模擬自然進化過程搜索最優(yōu)解的方法。遺傳算法是從代表問題可能潛在解集的一個種群開始的,而一個種群則由經(jīng)過基因編碼的一定數(shù)目的個體組成,每個個體實際上是帶有染色體特征的實體。因此,在一開始需要實現(xiàn)從表現(xiàn)型到基因型的映射即編碼工作,如二進制編碼。初代種群產(chǎn)生之后,按照適者生存和優(yōu)勝劣汰的原理,逐代演化產(chǎn)生出越來越好的近似解,在每一代,根據(jù)問題域中個體的適應度大小挑選個體,并借助于自然遺傳學的遺傳算子進行組合交叉和變異,產(chǎn)生代表新的解集的種群。這個過程將導致種群像自然進化一樣的后生代種群比前代更加適應于環(huán)境,末代種群中的最優(yōu)個體經(jīng)過解碼,可以作為問題近似最優(yōu)解。
智能化CAPP系統(tǒng)開發(fā)中還有模糊推理、混沌理論等智能化方法,實際應用中,往往將多種智能技術相互結(jié)合,綜合運用,發(fā)揮各自的特長,如人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有知覺形象思維的特性,而模糊推理等具有邏輯思維的特性,將這些方法相互滲透和結(jié)合,可起到互補的作用,提高智能化水平。
智能化是今后CAPP系統(tǒng)發(fā)展的主要趨勢,但從目前的人工智能技術水平來看,不可能使CAPP系統(tǒng)在智能化水平上有實質(zhì)性的突破,因為目前的人工智能技術主要是模擬人的邏輯思維和邏輯推理方面的能力,不能有效地模擬人的形象思維、抽象思維和創(chuàng)造性思維能力,而CAPP系統(tǒng)不僅要有推理的功能,還要有“聯(lián)想”的功能, CAPP系統(tǒng)開發(fā)是要解決大量的人類思維活動方面的智能問題。因此要提高CAPP系統(tǒng)的智能化水平,必須在人工智能技術方面有新的發(fā)展,要解決人工智能技術方面的問題,必須在一些基礎
理論和基礎科學方面有新的突破,如在生命科學、數(shù)學等方面要有新的突破。由此可見,在可以預見的將來,智能化CAPP系統(tǒng)的發(fā)展仍將是在充分發(fā)揮人的智能優(yōu)勢的基礎上,綜合應用各種人工智能技術,實現(xiàn)CAPP系統(tǒng)的智能化。
通過以上論述,相信大家對計算機輔助工藝設計與人工智能以及AI在CAPP中的應用有了一定的了解。人工智能技術的不斷發(fā)展,智能化CAPP系統(tǒng)必將在知識獲取、表達和處理的靈活性和有效性上得到進一步的發(fā)展,提高CAPP系統(tǒng)的智能化水平,從而提高現(xiàn)代制造技術水平,是我國由制造大國成為制造強國。
參考文獻:
關鍵詞:智能電網(wǎng);人類智能;人工智能;自感知;自適應;自趨優(yōu)
中圖分類號:TM73 文獻標識碼:A 文章編號:2095-1302(2013)01-0032-05
0 引 言
智能電網(wǎng)是當今世界電力系統(tǒng)發(fā)展的重大變革,也是21世紀電力系統(tǒng)的重大科技創(chuàng)新和發(fā)展趨勢。2003年,美國“未來能源聯(lián)盟”首次提出智能電網(wǎng)的概念。同年,美國能源部了“Grid 2030”設想[1],將美國的未來電力系統(tǒng)描述為一個完全自動化的電力傳輸網(wǎng)絡,能夠監(jiān)視和控制每個用戶和電網(wǎng)節(jié)點,保證從電廠到終端用戶整個輸配電過程中所有節(jié)點之間的信息和電能的雙向流動。2005年,歐洲技術論壇(ETP)提出了“Smart Grid”概念[2],計劃通過智能電網(wǎng)的建設,向所有用戶提供高度可靠、經(jīng)濟有效的電能,充分開發(fā)利用大型集中發(fā)電機和小型分布式電源,提高電網(wǎng)公司運營效率,降低電能價格,加強與客戶的互動,應對來自市場、安全和電能質(zhì)量、環(huán)境等方面的壓力。
國內(nèi)也高度重視智能電網(wǎng)建設。2010年6月7日,總書記在兩院院士大會上的講話中提出,要“構(gòu)建覆蓋城鄉(xiāng)的智能、高效、可靠的電網(wǎng)體系”。國家科技部于2009年11月24日的《關于加快我國智能電網(wǎng)技術發(fā)展的報告》中提出了明確的目標和任務。國家電網(wǎng)公司于2009年5月了“堅強智能電網(wǎng)”愿景及建設路線圖。南方電網(wǎng)有限責任公司在2010年7月提出了“建設一個覆蓋城鄉(xiāng)的智能、高效、可靠的綠色電網(wǎng)”的目標。2011年2月,陜西省地方電力(集團)有限公司作為專業(yè)的配電網(wǎng)公司,聯(lián)合清華大學提出了建設“多指標自趨優(yōu)”智能配電網(wǎng)的目標。
智能電網(wǎng)涉及能源、環(huán)境、社會、經(jīng)濟和管理等多個學科,由于其具備系統(tǒng)工程和創(chuàng)新技術的特點,目前智能電網(wǎng)的研究趨向發(fā)散,對智能電網(wǎng)的認識多從企業(yè)自身出發(fā),尚未收斂到智能電網(wǎng)本質(zhì)的研究,影響和干擾了對智能電網(wǎng)發(fā)展方向的研判。本文在分析國內(nèi)外智能電網(wǎng)相關研究的基礎上,結(jié)合實踐應用,溯源了智能電網(wǎng)的本質(zhì)——智能,提出了智能電網(wǎng)分代標準,建立了智能電網(wǎng)分代模型,探討了智能電網(wǎng)分代的社會經(jīng)濟意義。
1 國外智能電網(wǎng)分代研究狀況
分代研究在計算機和戰(zhàn)斗機等領域已經(jīng)取得了共識。計算機按照所采用的電子元件,歷經(jīng)了電子管計算機、晶體管計算機、集成電路計算機、大規(guī)模集成電路計算機,現(xiàn)在正在研發(fā)信息獲取、存儲、處理、通信與人工智能相結(jié)合的第五代計算機。20世紀40年代中期,以噴氣式發(fā)動機為動力的戰(zhàn)斗機出現(xiàn)后,按時代和技術水平,戰(zhàn)斗機歷經(jīng)三代,目前正在研制第四代戰(zhàn)斗機。
由于智能電網(wǎng)尚未大規(guī)模應用,與計算機、作戰(zhàn)飛機等其他領域分代研究更注重“回頭看”的方法不同,智能電網(wǎng)分代更注重“向前看”,這個特點導致智能電網(wǎng)分層次、分步驟、分階段的研究異彩紛呈,莫衷一是。國外智能電網(wǎng)分代的相關研究綜述如下。
1.1 智能電網(wǎng)演進模型
2010年1月,加拿大學者Hassan Farhangi從功能和投資回報率(ROI)兩個維度,提出了如圖1所示的智能電網(wǎng)的演進模型[3]。他認為,由于化石燃料的成本猛增,電力公司無法擴大發(fā)電能力以滿足用戶對電能不斷上升的需求,只有從配電網(wǎng)著手,加強需求側(cè)管理,才能保障電力公司擁有較高的ROI水平。模型表示,智能電網(wǎng)最初的投資用來滿足計量設備由機電式到單向自動抄表(AMR)的功能轉(zhuǎn)變,AMR具有節(jié)約人力以及時間成本的優(yōu)勢,但是由于其只具有單向通信能力,無法支持電力公司依據(jù)從電表獲取數(shù)據(jù)采取調(diào)控措施。高級計量架構(gòu)(AMI)能夠提供雙向的通信系統(tǒng),旨在為電力公司提供實時的能耗數(shù)據(jù),允許客戶以價格為基礎,對能源使用做出選擇。智能電網(wǎng)演進的最終目標是分布式控制與微網(wǎng)相結(jié)合的互聯(lián)電網(wǎng)。
1.2 智能電網(wǎng)持續(xù)發(fā)展理論
2011年7月,美國GridNet公司執(zhí)行副總裁兼首席戰(zhàn)略官Andres Carvallo和能源與IT行業(yè)學者John Cooper合作出版了“The Advanced Smart Grid — Edge Power Driving Sustainability”一書,提出了智能電網(wǎng)持續(xù)發(fā)展理論[4]。書中認為第一代智能電網(wǎng)(Smart Grid 1.0)實現(xiàn)了發(fā)電廠到終端計量設備的電流與信息流的傳輸,典型的第一代智能電網(wǎng)是美國科羅拉多州博爾德市智能電網(wǎng)的建設。下一代智能電網(wǎng)(Smart Grid 2.0)將是一個集成的、先進的智能電網(wǎng)體系,從戰(zhàn)略上進行頂層設計,在組織、運行、系統(tǒng)集成與建模等多個維度進行柔性規(guī)劃,下一代智能電網(wǎng)的一些技術已經(jīng)在美國奧斯汀市智能電網(wǎng)研究項目Pecan Street中浮現(xiàn)。書中對第三代智能電網(wǎng)(Smart Grid 3.0)進行了展望,并將其定義為一個基于互聯(lián)網(wǎng)絡的重新設計的能源系統(tǒng)。
1.3 智能電網(wǎng)層次理論
IBM高級電力專家Martin Hauske認為智能電網(wǎng)的基本概念有3個主要元素:首先是廣泛連接資產(chǎn)與設備的傳感器;其次是數(shù)據(jù)的搜集與整合體系;最后是依據(jù)數(shù)據(jù)進行相關分析,以優(yōu)化運行和管理的能力。與之對應,智能電網(wǎng)也就有三個層面的含義[5]:首先是利用傳感器對發(fā)電、輸電、配電、供電等關鍵設備的運行狀況進行實時監(jiān)控;然后將獲得的數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡系統(tǒng)進行收集、整合;最后通過對數(shù)據(jù)的分析、挖掘,達到對整個電力系統(tǒng)運行的優(yōu)化管理。因此,智能電網(wǎng)可以被認為是通過傳感器把各種設備、資產(chǎn)連接到一起,形成一個客戶服務總線,通過對信息進行整合分析,從而降低成本,提高效率和可靠性,促進管理和運行達到最優(yōu)化。
1.4 智能電網(wǎng)成熟度模型
智能電網(wǎng)成熟度模型是IBM、美國生產(chǎn)力和質(zhì)量中心(APQC)及全球智能電網(wǎng)聯(lián)盟(GIUNC)合作研究的成果[6]。智能電網(wǎng)的成熟度分為5個階段:第1階段,只有對智能電網(wǎng)的設想,主要工作是對技術的試驗和評價,以及建立業(yè)務模型;第2階段,企業(yè)在至少一個智能電網(wǎng)的重要業(yè)務領域進行投資和實施;第3階段,企業(yè)對智能電網(wǎng)的組成部分進行重新配置,實現(xiàn)業(yè)務領域整合或產(chǎn)業(yè)鏈升級;第4階段,實現(xiàn)企業(yè)范圍的跨業(yè)務綜合觀測及綜合控制,力爭形成新的經(jīng)濟或商業(yè)模式;第5階段,企業(yè)有能力在新的業(yè)務、運行、環(huán)境等機會出現(xiàn)時,充分利用并發(fā)展壯大。
綜觀國外的相關研究,智能電網(wǎng)演進模型以計量系統(tǒng)為主線,沒有加入交易環(huán)節(jié),同時忽視了人工智能在電網(wǎng)中的應用。智能電網(wǎng)持續(xù)發(fā)展理論有對智能電網(wǎng)分代以及各代相應功能的描述,但是缺乏對智能電網(wǎng)本質(zhì)的分析,特別是對三代智能電網(wǎng)核心的描述。智能電網(wǎng)層次理論以傳感器為基礎,觸及到智能電網(wǎng)的基本,但是數(shù)據(jù)收集與整合體系等沒有體現(xiàn)人這一重要因素的參與,理論闡述不夠全面。智能電網(wǎng)成熟度模型實質(zhì)上是智能電網(wǎng)的推進步驟。因此,上述研究都沒有涉及智能電網(wǎng)的本質(zhì)。
2 智能電網(wǎng)的本質(zhì)——智能
對國外智能電網(wǎng)的研究和實踐進行分析,能夠為國內(nèi)的相關研究帶來啟示和借鑒。從人類認識事物的基本方法來看,對智能電網(wǎng)進行分代研究,必然要從智能電網(wǎng)的本質(zhì)著手。智能電網(wǎng)可以認為是人工智能在傳統(tǒng)電網(wǎng)中的應用,而人工智能又起源于人類智能,因此,必須從人類智能出發(fā),探求智能電網(wǎng)的本質(zhì)——智能。
2.1 人類智能的發(fā)展階段
人類智能經(jīng)歷了從初級到高級、從簡單到復雜的演化過程。這種過程只在個體的前十幾年表現(xiàn)得尤為突出,正是這一過程決定了每個人一生智能水平的高低,也決定了人類群體智能水平的多樣性。
1983年,美國學者Howard Gardner提出多元智能理論,將智能分為語言智能、數(shù)學邏輯智能、空間智能、身體運動智能、音樂智能、人際智能、自我認知智能、自然認知智能等8個方面。瑞士心理學家Jean Piaget從時間維度對人類智能演化規(guī)律做出經(jīng)典總結(jié),提出了人類智能發(fā)展理論[7],將個體從出生到青年時期的智能發(fā)展水平分為感知運動階段、前運算階段、具體運算階段和形式運算階段。
雖然多元智能理論并不著眼于各個智能在個體層面的發(fā)展順序,但是結(jié)合Jean Piaget的認知發(fā)展理論,同時根據(jù)Howard Gardner對每種智能概念的描述,可以對智能的8個組成部分以發(fā)展為時序,在多元維度上進行歸類。在感知運動階段,空間智能和音樂智能是人類智能重點發(fā)展的部分;到了前運算階段,語言智能和身體運動智能在兒童身上表現(xiàn)較為明顯;數(shù)學邏輯能力和自我認知能力在具體運算階段得到了迅速發(fā)展;最后,從青少年階段開始,終其一生,對自然的認知,人際交往能力隨著閱歷的豐富、經(jīng)驗的積累而日趨成熟。
2.2 人工智能是對人類智能的模擬、延伸和擴展
人類智能的演進規(guī)律遵循著Jean Piaget的人類智能發(fā)展理論,這些研究成果也深刻地影響著另一個與之緊密相關的學科,即以計算機為基礎的人工智能的研究。人工智能最初被定義為“讓機器的行為看起來就像人所表現(xiàn)出的智能行為一樣”,到后期逐漸演變?yōu)樽寵C器擁有自己的思維。對比人類智能發(fā)展的歷程,人工智能的演進呈現(xiàn)出與之相似的路徑。
(1) 人工智能發(fā)展的初級階段是對人類智能的模擬。通過傳感器遠程傳送信號,需要操作者通過計算機終端控制機器執(zhí)行動作,這類似于人類智能的感知運動階段,具體的應用如排爆機器人、勘探機器人等。
(2) 人工智能發(fā)展的中級階段是對人類智能的延伸。著眼于通過程序算法實現(xiàn)機器的邏輯運算和自我認知能力,類似于人類智能的前運算和具體運算階段。智能機器人通過處理器分析傳感器收集的信息,在無人操控的狀態(tài)下執(zhí)行動作。有些智能機器人還能通過對人類語言的識別和模擬實現(xiàn)與人類的語言交流,如日本的ASIMO智能機器人,可以通過“腦—機”系統(tǒng)達到人類思維直接控制機器人的效果。
(3) 人工智能的更高階段,智能將成為一種系統(tǒng)層面的應用。人工智能體現(xiàn)出自我思維和機器情感等人類特有的能力,通過自我思維產(chǎn)生對外部環(huán)境的認識,通過機器感情與外部環(huán)境產(chǎn)生更為復雜的交互,這些能力使得人工智能發(fā)生了從模擬、延伸到擴展人類智能的突破。
2.3 智能電網(wǎng)是人工智能在傳統(tǒng)電網(wǎng)中的應用
智能電網(wǎng)建立在電力電子技術、傳感與測量技術、控制仿真決策技術、信息與通信技術、人工智能技術等基礎技術之上,以實現(xiàn)發(fā)電、儲能、輸電、配電、用電等環(huán)節(jié)的智能化為目的。其中,人工智能技術在推動智能電網(wǎng)發(fā)展中起著重要作用。
(1) 人工智能的應用能夠推動整個電力系統(tǒng)的發(fā)展。傳統(tǒng)電網(wǎng)存在大量非線性的、模糊的、不確定、不精確、不完全真值的問題,人工智能技術應用的目的就是解決上述問題。基于人工智能的電網(wǎng)故障檢測與診斷、具有靈活自愈功能的配電自動化等技術的應用表明,在期望能取得低代價的解決方法和魯棒性方面,人工智能的應用顯著改善了傳統(tǒng)電網(wǎng)對不確定、高度非線性環(huán)境的適應能力。
(2) 人工智能技術的應用體現(xiàn)了智能電網(wǎng)的本質(zhì)。智能電網(wǎng)的本質(zhì)是智能,現(xiàn)代人工智能技術是對人類智能的模擬,因而人工智能的應用是電網(wǎng)“智能化”的根本體現(xiàn),人工智能技術應用使智能電網(wǎng)回歸到了它的本質(zhì)——智能。從這種意義上說,人工智能技術是否應用是評價一個電網(wǎng)是不是智能電網(wǎng)的基本依據(jù)。
(3) 人工智能技術在電網(wǎng)中的應用程度體現(xiàn)了智能電網(wǎng)區(qū)別于傳統(tǒng)電網(wǎng)的特征。傳統(tǒng)電網(wǎng)未能完整地體現(xiàn)人工智能“感知、思維、行為”三要素,導致人的參與程度較低,傳統(tǒng)電網(wǎng)始終徘徊在由工業(yè)化主導的階段,在信息化與工業(yè)化融合時,遇到了重重困難。智能電網(wǎng)中,人工智能技術的廣泛應用將使得電網(wǎng)逐步具有模擬人類智能的能力,從而減少人的參與程度。
(4) 未來智能電網(wǎng)的發(fā)展中,人工智能是推動智能電網(wǎng)躍進發(fā)展的革命性力量。未來智能電網(wǎng)將是一個具有自預測、自診斷、自愈、自組織和自管理特性的電網(wǎng)。智能電網(wǎng)的躍進發(fā)展將主要依靠電網(wǎng)的自學習能力,人的干預將退居其次。人工智能的應用,使得電網(wǎng)的自學習成為可能。在可以預見的將來,除了人工智能技術,其他技術均無法有效增強電網(wǎng)的自學習能力。
3 智能電網(wǎng)分代原則、標準與模型
以上分析了智能電網(wǎng)的本質(zhì),以下在智能電網(wǎng)的本質(zhì)基礎上提出智能電網(wǎng)分代的原則、標準以及智能電網(wǎng)分代模型。
3.1 智能電網(wǎng)分代原則
智能電網(wǎng)分代必須遵循以下原則:
(1) 惟一性原則:下一代和上一代的智能電網(wǎng)必須按照智能電網(wǎng)的本質(zhì)進行劃分。
(2) 革命性原則:下一代智能電網(wǎng)必須在整體,而不是局部取得標志性進展和突破。
(3) 連續(xù)性原則:下一代智能電網(wǎng)發(fā)展的關鍵要素必須蘊含在上一代智能電網(wǎng)的發(fā)展過程中。
3.2 智能電網(wǎng)分代標準
智能電網(wǎng)的本質(zhì)是智能。人工智能是人類智能應用于傳統(tǒng)電網(wǎng)的紐帶,人工智能將人類智能的8個方面歸納為“感知、行為、思維”3個要素,上述3個要素也是智能電網(wǎng)分代的標準。
感知是客觀事物通過感覺器官在大腦中的直接反映。在多元智能的8個方面中,感知體現(xiàn)語言智能、空間智能、音樂智能。感知在人工智能技術中的體現(xiàn)有語音識別、機器視覺等。
行為是器官對外界刺激所產(chǎn)生的反應。行為體現(xiàn)身體運動智能,行為在人工智能技術中的體現(xiàn)有機器人學、智能控制等。
思維是主體處理信息及意識的活動。思維體現(xiàn)數(shù)學邏輯智能、人際智能、自我認知智能、自然認知智能,思維在人工智能技術中的體現(xiàn)有知識系統(tǒng)、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡、進化計算等。
3.3 智能電網(wǎng)分代模型
智能電網(wǎng)發(fā)展的各階段均須具備人工智能3個要素的全部或部分,不具備3個要素的電網(wǎng)屬于傳統(tǒng)電網(wǎng)。依據(jù)3個要素在傳統(tǒng)電網(wǎng)中滲透與融合的深度和廣度,建立智能電網(wǎng)分代模型如圖2所示。
圖2中將智能電網(wǎng)劃分為具有以下特征的三代智能電網(wǎng):
(1) 第一代智能電網(wǎng):自感知智能電網(wǎng)(Self-sensing Smart Grid)。第一代智能電網(wǎng)在傳統(tǒng)電網(wǎng)的基礎上具備自主感知能力,是人工智能在電網(wǎng)中應用的初級階段。智能電網(wǎng)關鍵設備能夠自主感知電屬性(負荷等)和電相關屬性(溫度等)的變化,需要人參與進行決策并采取行動,第一代智能電網(wǎng)只具備簡單的自主決策和初級的自主行為能力。典型的自感知智能電網(wǎng)設備及系統(tǒng)如電子式及光學式互感器、智能環(huán)網(wǎng)柜、智能在線監(jiān)測系統(tǒng)、智能終端等。
(2) 第二代智能電網(wǎng):自適應智能電網(wǎng)(Adaptive Smart Grid)。第二代智能電網(wǎng)在第一代智能電網(wǎng)自主感知能力的基礎上,具備一定的自主決策能力和自主行為能力,是人工智能在電網(wǎng)中應用的中級階段,較少需要人參與就能根據(jù)感知結(jié)果進行決策并采取行動。這種感知、決策和行為是獨立的,即只在單一設備或系統(tǒng)局部的感知域內(nèi)進行決策并根據(jù)決策結(jié)果驅(qū)動單一設備或系統(tǒng)局部采取行動,以達到局部最優(yōu)。典型的自適應智能電網(wǎng)應用系統(tǒng)如智能調(diào)度系統(tǒng)、智能自愈系統(tǒng)等。
(3) 第三代智能電網(wǎng):自趨優(yōu)智能電網(wǎng)(Self-approximate-optimization Smart Grid)。第三代智能電網(wǎng)在第二代智能電網(wǎng)自主決策和自主行為能力的基礎上,是人工智能在電網(wǎng)中應用的高級階段,更少需要或不需要人參與就能根據(jù)感知結(jié)果進行決策并采取行動。這種感知、決策和行為是系統(tǒng)的、全局的,即在整個系統(tǒng)感知域(或子集)內(nèi)進行決策并根據(jù)決策結(jié)果驅(qū)動相關(部分或全部)設備采取行動,使得電網(wǎng)自身狀態(tài)趨向最優(yōu)。目前,已經(jīng)提出來的自趨優(yōu)智能電網(wǎng)如智能廣域機器人(Smart Wide Area Robot,Smart-WAR)[8]。
4 智能電網(wǎng)分代的社會經(jīng)濟意義
技術創(chuàng)新與人類解放之間的歷史發(fā)展進程表明,人的勞動方式在逐漸變化,技術創(chuàng)新使人在生產(chǎn)勞動中逐漸從事必躬親的執(zhí)行者演變成監(jiān)督者、命令者,這種角色的演變,反映出技術創(chuàng)新在人的實踐過程中所具備的強大能動作用。智能電網(wǎng)作為當前電網(wǎng)行業(yè)最重要的技術創(chuàng)新形式,同樣發(fā)揮著著解放人類勞動的作用,亦即電網(wǎng)運行中人的參與程度不斷減弱。
第一代智能電網(wǎng)通過技術創(chuàng)新實現(xiàn)自我感知,不但極大地拓展了認知的深度和廣度,而且還使人的身體在一定程度上獲得了解放。
第二代智能電網(wǎng)通過技術創(chuàng)新實現(xiàn)自我行為,將會極大地減輕人的勞動強度,甚至取代了勞動者在電網(wǎng)運行過程中僅有的操作、監(jiān)督和控制工作,使人得以在很大程度上從體力勞動中解放出來。
第三代智能電網(wǎng)通過技術創(chuàng)新實現(xiàn)自我思維,“電腦”開始代替“人腦”控制電網(wǎng)運行,機器人勞動取代人的勞動,使人的活動逐漸從電網(wǎng)運行中淡出,這將使人的思維勞動強度得以極大的減輕。
以智能電網(wǎng)建設為標志的技術創(chuàng)新為電力產(chǎn)業(yè)提升運行管理水平,開發(fā)新產(chǎn)品和服務,以及延伸整個產(chǎn)業(yè)鏈奠定了堅實的技術基礎。隨著技術手段的革新與經(jīng)營管理模式的轉(zhuǎn)變,電力產(chǎn)業(yè)尤其是電網(wǎng)企業(yè)的供給可能性邊界將極大擴展,不僅能夠滿足目前存在的潛在需求,而且還能在未來引領和創(chuàng)造新的需求,在供需雙方良性互動的作用下,電力產(chǎn)業(yè)將不斷優(yōu)化升級,產(chǎn)業(yè)整體影響力和競爭力都會獲得顯著的提升。
5 結(jié) 語
智能電網(wǎng)分代是一個全新的課題,但是分代研究在計算機等其他領域并不鮮見,對這些領域進行分代的目的是通過研究“上一代是什么”來推測“下一代是什么”,因此有必要通過分代研究來預測和引導智能電網(wǎng)的發(fā)展方向。與其他領域分代研究更注重“回頭看”的方法不同,智能電網(wǎng)尚未大規(guī)模應用,分代更注重“向前看”,正是人類智能與人工智能的發(fā)展規(guī)律,奠定了我們“向前看”的基礎。未來,伴隨智能電網(wǎng)的深入推進,實踐應用總結(jié)出的成果和經(jīng)驗,將有助于深化對智能電網(wǎng)本質(zhì)的認識,理論的可行性與實踐的迫切要求,也必將對智能電網(wǎng)分代研究起到促進作用。
參 考 文 獻
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【關鍵字】智能技術 繼電保護 電力系統(tǒng)
中圖分類號:F407文獻標識碼: A
繼電保護能夠及時地切除電力系統(tǒng)中的故障,以保障電力系統(tǒng)的安全,所以對電力系統(tǒng)的作用是不可估量的。繼電保護的發(fā)展過程由電磁型開始,經(jīng)過了整流型――晶體管型――集成電路保護,如今多數(shù)采用的是微計算機技術的數(shù)字式保護裝置。如今,對繼電保護的研究仍然在繼續(xù),新的方法和途徑也在不斷出現(xiàn)。人工智能作為一門新興的學科,它所包含的人工神經(jīng)網(wǎng)絡、專家系統(tǒng)、模糊理論和多系統(tǒng)在繼電保護中的運用在目前看來是取得了有效的成果的,但仍然存在著一些問題。
一、人工神經(jīng)網(wǎng)絡
這種信息處理系統(tǒng)是模擬人腦的組織結(jié)構(gòu)和人類的認知過程。人工神經(jīng)網(wǎng)絡擁有自適應、分布處理以及聯(lián)想記憶等諸多優(yōu)點,所以在智能保護中也開始受到廣泛地重視,也成為了繼電保護的新途徑。人工神經(jīng)網(wǎng)絡這個新方式是通過對大量標準樣本進行學習和訓練,從而不斷地調(diào)整人工神經(jīng)網(wǎng)絡中的閾值和連接權(quán),實現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡的模式記憶。這種方式不但擁有強大的數(shù)據(jù)獲取能力,而且能夠有效的進行含有噪音的數(shù)據(jù)的處理。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡利用的是非線性的映射方式,所以一些無法列出方程式的問題,或者是一些無法求解的非線性問題都能得到有效的解決,所以這一個方法也在繼電保護中得到了廣泛的應用。比如如果輸電線的兩側(cè)系統(tǒng)在電勢角度擺開的情況下發(fā)生了經(jīng)過渡電阻的短路,這就屬于非線性的問題,對故障的位置很難做出正確的判斷,但是人工神經(jīng)網(wǎng)絡能夠通過對集中樣本的分析和考慮,就能正確判斷出發(fā)生故障的位置。通過幾年的發(fā)展,人工神經(jīng)網(wǎng)絡在繼電保護中不但能夠用來判別故障的類型、測定故障的距離,而且能夠有效保護主設備。另外,人工神經(jīng)網(wǎng)絡中所具備的強大的學習能力、自適應能力以及模式識別能力等,能夠清楚地識別電力系統(tǒng)中出現(xiàn)的任何故障,幫助解決電流保護中的故障方向識別和靈敏度補償?shù)葐栴},保證電流保護對反方向上的故障進行封鎖,對正方形上的故障有足夠的保護范圍,從而有效實現(xiàn)電流保護自適應,提高自適應能力。
由此可以看出,利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡能夠提高故障的診斷和解決效率。但是我們必須看到,這個方法也存在著一些問題,比如樣本的完整對解決故障的效率有決定性影響,一旦樣本不夠完備,可能就無法有效地及時地解決故障。這將成為我們未來討論和研究的方向。
二、專家系統(tǒng)
專家系統(tǒng)屬于人工智能應用最廣泛也是最活躍的課題,與知識工程研究的聯(lián)系十分緊密。在這一方式中,不但可以通過書本上相關的理論來處理各種已經(jīng)定型的問題,而且可以利用和總結(jié)專家的經(jīng)驗來解決問題,所以被稱為專家系統(tǒng)。最突出的是,專家系統(tǒng)在解決問題時,可以縮小推理的范圍,也可以縮小對知識的搜索,從而提高解決問題的速度,提升解決問題時的推理效率。此外,專家系統(tǒng)中所具備的解釋模塊功能也十分強大,它不但能解釋推理出的結(jié)論,而且推理的過程,以及推理時用到的知識,它都一清二楚。
當專家系統(tǒng)用于繼電保護時,有許多種知識表達方式,其中有兩種是在計算機技術、計算機語言技術與智能技術的基礎上發(fā)展起來的,分別是知識模型表示法以及面向?qū)ο蟊硎痉?。而除此之外,還有生產(chǎn)式規(guī)則表示法、謂詞邏輯表示法、框架式表示法以及過程式表示法。其中知識模型表示法和面向?qū)ο蟊硎痉ㄊ呛竺嫠姆N表示法的融合與發(fā)展,是新的形勢和新的結(jié)構(gòu)。
專家系統(tǒng)在繼電保護中的作用也越來越重要,應用范圍也越來越廣泛。比如電力系統(tǒng)中如果發(fā)生運行方式的變化,或者在檢修設備、投入新設備時,都有可能引起定值和保護配置的變化,這時專家系統(tǒng)就能根據(jù)電網(wǎng)結(jié)構(gòu)、專家經(jīng)驗以及運行的規(guī)程等給出決策,幫助制定保護對策。另外我們還發(fā)現(xiàn),專家系統(tǒng)可以和人工神經(jīng)網(wǎng)絡在許多方面相互協(xié)調(diào)、互相補充,
所以,怎樣才能更好地做到取長補短將二者更和諧地融為一體,是目前的一個研究方向。
雖然專家系統(tǒng)有如此多的優(yōu)勢和優(yōu)點,在工作中也有極高的效率,但是這個方式在實際的工作和運用中還是存在著一定的缺陷和問題。例如,對于知識庫的建立和維護,一直都是最大的問題,是這項技術的難點。另外在專家系統(tǒng)中,一旦遇到的故障相對復雜時,推理的速度就會變慢,而且容錯的能力也有待提高。這些問題的存在都在很大程度上影響了保護動作的準確性,影響了工作的效率。
三、模糊理論
模糊理論是在模糊集合理論的基礎上發(fā)展而成的,是采用了模糊隸屬度的概念,來描述不確定的事件、不精確的現(xiàn)象,以區(qū)別于經(jīng)典的集合中用0和1來表示的非此即彼的概念,引入的是近似推理和語言變量的模糊邏輯,從而來表述專家的知識經(jīng)驗。模糊理論作為人工智能技術中的一種,經(jīng)過多年的發(fā)展和研究,已經(jīng)具備了完整的推理體系,其運用也越來越廣泛了。模糊理論在識別時更傾向于特征識別,更像是人類的識別過程。人類對于事物的認識過程是通過事物的特征對事物進行識別與分類,在這一過程中,不用進行復雜而精確的計算,模糊理論在繼電保護中為這種類型的識別提供了有效工具。比如在電力系統(tǒng)中,一直都存在著大量的電氣量,利用模糊理論可以區(qū)分和辨別不同對象的特征,以實現(xiàn)更高的性能。
模糊理論在繼電保護中,對于線路的保護、發(fā)電機的保護等方面都起到了非常重要的作用。但是由于這一方式中對于獲取隸屬度、建立和辨識復雜系統(tǒng)的模型、獲取和修改語言規(guī)則等相關的具體方法和理論還沒有得到足夠的完善,而且模糊理論沒有學習的能力,所以這個方式的運用有了一定的限制。
四、綜合運用各種智能方法
可以看出,每一種人工職能技術都有著自身的極大優(yōu)勢,但同時,又都存在著一定的問題或缺陷,單獨使用可能無法完美地解決繼電保護中出現(xiàn)的復雜問題。目前主要的研究方法是將這些智能方式有效地結(jié)合為一體,成為一種綜合的人工智能技術,該項技術能夠充分體現(xiàn)出各種智能方法的長處,而在短處上相互補充和協(xié)調(diào),例如上文提到的專家系統(tǒng)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡的互相“取長補短”。從而實現(xiàn)繼電保護的可靠、靈敏、快速。
五、結(jié)束語
綜上所述,電力系統(tǒng)中的繼電保護有著非常重要的作用,當電力系統(tǒng)出現(xiàn)故障時,繼電保護能夠迅速而準確地判斷出故障的元件和故障的性質(zhì),并對故障進行自動地處理,使電力系統(tǒng)能夠恢復正常的運行。這都是因為智能技術在繼電保護中起到的作用。隨著繼電保護問題的復雜化,單一的人工智能技術可能無法滿足解決問題的要求,所以將各種不同的職能技術進行融合,取長補短,是今后智能技術發(fā)展的方向和必然趨勢。
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