神经网络的发展史范文

导语：如何才能写好一篇神经网络的发展史，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

信息技术革命对我们生活的各个方面产生了巨大的影响。上个世纪40年代兴起的第三次科技革命深刻影响了世界各国民众社会生活的诸多方面。网络技术的广泛应用也使教育的发展获得了前所未有的巨大的飞跃，无论是教育和学习的形式还是方式都经历着历史性的重大变革。这种变革在教育的多个方面产生了影响也延伸到了教育的理念、体制以及人才培养模式等多个方面，网络教育成为了一种新兴的教育形式，广受老师和学生的欢迎。

1.网络技术本身属于一种高新技术，作用在教育上最基本的体现就是远程教育。作为一个人口众多的发展中国家我国高等教育资源相对比较稀缺，这表现在师资力量，设备机械，学习环境等多个方面。无论是哪一个方面都无法满足于落后地区人们对于高等教育的巨大需求。远程网络教育本身具有的特点和优势正好可以解决教育资源分布不均、资源稀缺等问题，网络的发展让人们可以在一定程度上摆脱时间和空间的束缚，高等教育资源供给的途径在一定程度上得以拓宽，从而进一步促进了教育公平。这对于高等教育大众化进程来说具有强大的推动作用和积极的推广作用。

2.经济的发展推动了科技的进步，相继而来的互联网高速发展成为了一种潮流。网络教育已经不仅仅是一种新教育发展的基础，也成为现代远程教育中最高效、先进的方式。这种技术不仅仅是运用到教学中，而且计算机网络技术、数据库技术还被应用于网络教育的教学管理中。远程学生的咨询、报名、交费、选课、查询、学籍管理、作业与考试管理等还有各个方面的考试在网络程序上也免不了这些环节。这些完全都可以通过网络远程交互的方式完成。计算机网络技术的发展可以使网络教育最大程度的摆脱时间和空间的限制对远程教育发展的阻碍，极大地提高了网络教育的资源配置效率。

二、经济的进步对网络教育的促进

1.与我国原先的传统高等教育不同，我国的高校网络教育资源与服务的投资与建设，是在没有任何国家财政投入的情况下，通过市场机制发展起来的。在网络教育的发展过程中所需设备的资金投入占据了其中的绝大部分。教育资金短缺是网络教育产业发展的重要障碍之一，也成为了很多经济不发达地区高等教育和信息技术教育发展面临的一个重要的约束因素。网络教育资本密集型特征也成为高等学校在选择发展战略与实施机制时的重要影响因素，通过以适当的形式引入高校之外其它渠道的资源可在很大程度上解决部分高校资金短缺难题。

2.网络教育发展最必不可缺的必然就是技术因素，而经济对科学技术的发展来说所起的作用不言而喻。随着改革开放的推动，我国融入经济全球化的大潮已经成为了一种趋势。经济全球化不仅推动了资本和文化在全球范围内的流动，科学技术的发展也成了一个世界性的话题。我国政府积极制定相关政策推动科技的进步，提出了“科学技术是第一生产力”。社会主义市场经济下物质基础已经不再是科技发展的瓶颈。所以，网络教育在新时期新的背景下得到了新的发展契机。

篇2

关键词：智能控制；感知器；教案设计；教学实践

作者简介：黄从智（1982-），男，湖北浠水人，华北电力大学控制与计算机工程学院，副教授；白焰（1954-），男，辽宁沈阳人，华北电力大学控制与计算机工程学院，教授。（北京 102206）

基金项目：本文系北京高等学校青年英才计划项目（项目编号：YETP0703）、北京市共建项目专项资助的研究成果。

中图分类号：G642.0     文献标识码：A     文章编号：1007-0079（2014）14-0095-02

智能控制是自动化专业本科高年级必修课程，智能控制课程涵盖专家系统、模糊控制、神经网络、进化计算等四大主要模块，是一门跨学科课程，基本概念和教学内容极其丰富，应用范围十分广泛。[1]该课程一般以“自动控制理论”、“现代控制理论”、“线性代数”为先修课程，作为研究生课程的学科前沿类概论课程，其主要目的是引导学生掌握智能控制理论的基本概念、思想方法，了解其能解决的实际问题，培养学生实际动手能力，提高分析、解决实际问题的能力。[2-5]为使学生在有限课堂时间内在理论学习和仿真实现两个方面都有所收获，笔者结合近几年的教学实际，从学生实际出发，贴近工业过程控制实际，不断优化课堂教学内容和教学方式，在理论教学内容和教学方式等方面进行了一系列持续的探索和研究，在教学实践中不断反复总结教学经验优化教案，根据学生实际情况不断改进教学方式，取得了较好的教学效果。

感知器是最简单也最基本的人工网络模型，掌握好感知器的基本数学模型对于学习掌握人工神经网络具有非常重要的意义。[6]本文以“感知器”这堂课的教案设计优化与教学实践为例，力图在智能控制教学方面做出一些有益的探索，为培养工程化创新实践型人才做出应有贡献。

一、感知器的模型

首先通过人工神经网络早期的发展历史引入感知器的模型。早在1943年，美国神经生理学家麦卡洛克（McCulloch）和皮兹（Pitts）就提出了第一个人工神经元模型――MP模型。MP模型的提出，标志着人工神经网络研究的开始。但是，在MP模型里，它的模型参数必须事先人为设定不能调整，因而缺乏与生物神经元类似的学习能力。

在MP模型的基础上，引入了学习能力就是本节课要学习的感知器，这是美国学者罗森布拉特在1958年提出的第一个人工神经网络模型。感知器的提出是人工神经网络发展史上的重要转折点，它标志着人工神经网络从此有了智能的特性，此后进入了第一个发展。基于这段发展历史，开始介绍感知器的数学模型。

单层单神经元感知器的基本模型如图1所示。

由图1可知，单层单神经元感知器是一个阈值加权和模型，有n个输入变量x1，x2，…，xn，它们对应的权值分别是w1，w2，…，wn，加权求和后与阈值θ相比较，得到u，即。

如果把阈值并入权值的话，那么把它看作是第0个输入，x0=1，权值为w0=-θ。这样就可以把它改写为加权求和的形式，。输入特征向量就是[x0，x1，x2，…，xn]，对应的权值为[w0，w1，w2，…，wn]，然后u经过激励函数f变换为输出y。一句话，感知器的运算法则就是：加权、求和、取函数。这个函数称为激励函数（Activation Function）。早期的激励函数采用硬限幅函数Hard-limiting，当输入u大于或等于0时，输出y为1；否则y为0。由于其输出只能是0或1，它主要用于两个模式的分类问题。有时可能要求输出能在0到1之间连续取值，比如模糊控制中模糊隶属度的输出是个概率估计值，这时可采用Sigmoid函数，当输入u在（－∞，+∞）之间变化时，输出y在[0，1]之间连续取值。

单层单个神经元的感知器主要用于两类模式的分类问题，比如说要区分一个水果到底是苹果还是桔子？可根据水果的一些特征来进行判断，一看外形，圆形的定义输入为0，椭圆形的就为1；二看颜色，黄色为0，红色为1；三看质地，光滑为0，粗糙为1。这样就得到三个不同的输入，其值可能为0或1。苹果一般认为是圆形、红色、光滑的，就定义其输入为[0，1，0]，而桔子一般认为是椭圆形、黄色、粗糙的，就定义其输入为[1，0，1]。按照这三个不同的特征将水果分为苹果和桔子两种不同的类别，可定义输出0为苹果，输出1为桔子。因此可采用一个三输入一输出的单层单个感知器网络，只要选择合适的权值和阈值，就能实现从[0，1，0]到0、从[1，0，1]到1的一一映射，解决这样最简单的两个模式分类问题。实际生活中常见的人脸识别、虹膜识别都是模式识别的范畴，都可采用类似方法解决，有兴趣的同学将来可在模式识别与智能系统硕士专业继续深造。

进一步地，如还要区分桃子、梨子、西瓜、葡萄等多种水果，则需用感知器分类多个模式，要求感知器有多个输出，就需要用到更复杂的多层多神经元感知器。

二、感知器的应用――逻辑函数实现

除模式分类外，感知器还可用于逻辑函数实现，以下结合两个实例说明。

1.实例分析1：如何用感知器实现逻辑运算“与”、“或”、“非”

从逻辑“与”真值表可知，只有当两个输入同为1时，输出才为1，否则输出为0。可以用2输入1输出的单层单神经元感知器，激励函数采用硬限幅函数。以两个输入x1和x2为坐标轴画出分类示意图，（0，0）、（0，1）、（1，0）、（1，1）分别表示四种可能的输入模式，那怎么将它们区分开呢？如采用直线x1+x2-1.5=0就容易将其输出分为两类即0和1。直线上方对应的u大于0，输出y为1；直线下方对应的u小于0，输出y为0。对比下，就能确定感知器的权值均为1，阈值为1.5，这样就实现了逻辑“与”功能。

类似地，也可用一个这样的感知器来实现逻辑“或”，这很容易通过类比方法解决，留给学生课后思考。而逻辑“非”呢，更简单了，它只有一个输入一个输出，采用单输入单神经元感知器就可实现了。它的分界线就是直线-x1+0.5=0，正好把0和1这两类区分开来。

既然感知器能实现逻辑“与”、“或”、“非”功能，那它能不能实现逻辑“异或”呢？这也是本节课要介绍的第二个实例。

2.实例分析2：如何用感知器实现逻辑运算“异或”

由真值表可知，逻辑运算“异或”定义为：两个输入x1和x2同为0或1时，输出y为0，否则y为1。根据逻辑运算“与”的实现经验知，要实现逻辑运算“异或”，只需一个2输入1输出的感知器。在二维平面上对应的四个点（0，0）、（0，1）、（1，0）和（1，1），其中（0，0）、（1，1）这两个点对应的输出为0，（0，1）、（1，0）这两个点对应的输出为1。关键问题在于：这个平面上能否找到一条分界线将（0，0）、（1，1）这两个点和（0，1）、（1，0）这两个点区分开来？无论怎么找都找不到，实际上这样的直线是不存在的。

美国麻省理工大学（MIT）的Minsky教授在1969年出版的《感知器》一书中发出感慨：感知器连最简单的异或都实现不了，研究人工神经网络还有什么前途？Minsky是1969年图灵奖获得者，而图灵奖是计算机领域的诺贝尔奖，由于他在人工智能领域当时是绝对的学术权威，这个悲观的论调无疑给当时的神经网络研究泼了一盆冷水，直接导致美国和前苏联几乎中止了这方面的研究。那么，感知器到底能不能实现“异或”呢？它有四个可能的输入，两类可能的输出，采用什么分界线可以区分这两类不同模式的输出呢？用直线不能区分，那么用其他图形呢？此时启发学生积极思考，主动采用发散性思维方式创造性解决问题。以（0，0）和（1，1）为焦点画个椭圆，就可以区分它们了，如图2所示。

如图2（a）所示，椭圆方程为：，对应的单层非线性感知器如图2（b）所示，其输入是x1和x2，经过非线性处理再加权求和后得到u，再经过硬限幅激励函数f运算得到输出y。显然，当x1和x2同为0或为1时，u为-1，再经f运算得y为0；当x1和x2不同时，u为15，再经f运算得输出y为1，正好实现了逻辑运算“异或”功能。

如图2所示的椭圆可将这四个点对应的两类输出区分出来，那么是不是还有其他方法呢？此时启发学生再提出其他所有可能的解决方案。其中一种可行的解决思路如下：考虑用两条直线围成的带状区域作为分界线，如图3所示。

如图3（a）所示，如分界线采用这个带状区域，也可以将它们对应的输出划分为两类。其对应的是如图3（b）所示的多层线性感知器，这里采用了两层：1个隐含层有2个神经元，1个输出层有1个神经元。具体论证过程让学生课后自己验证。

通过以上分析，让学生独立自主发现问题、分析问题、解决问题，得出结论：单层线性感知器的确无法实现逻辑运算“异或”功能，但是换个角度，采用一个单层非线性感知器或多层线性感知器就能实现逻辑运算“异或”功能。通过介绍这段历史，启迪学生一个道理：同学们在学习的时候，不要盲目地迷信一些学术权威或书本，要学会独立思考、大胆怀疑，要有发散思维，要用发展变化的观点去分析问题和解决问题，换个角度思考很可能就会柳暗花明又一村。

三、课堂内容总结及第二课堂设计

总结一下本堂课的讲课内容，主要介绍了感知器的数学模型，并结合实例分析了它在模式识别和逻辑函数功能实现中的实际应用。作为下次课程的引子，可以将“关于感知器如何学习，它的权值和阈值如何调整”这一问题抛给学生在后续课程中继续学习。

课程虽然结束了，但有很多后续问题可留给学生课后思考，所以在第二课堂设计中增加了如下问题让学生积极思考，主动去寻找这些问题的答案：

问题一：除课堂中介绍的两种方法之外，还有没有其他方法也可以设计一个感知器实现逻辑运算“异或”功能呢？

问题二：既然感知器可以解决逻辑运算“异或”功能，那么如何用感知器实现逻辑运算“同或”功能呢？

问题三：根据课程内容，如何利用MATLAB或C语言编写程序设计感知器，研究分别实现逻辑运算“与”、“或”、“非”、“异或”、“同或”功能？[7]

问题四：进一步地，如何利用MATLAB或C语言编写程序设计BP神经网络，研究分别实现逻辑运算“与”、“或”、“非”、“异或”、“同或”功能？

四、教学效果

通过在本科智能控制课程四大模块之一的人工神经网络“感知器”部分课堂教学实践中实际应用上述优化后的教案，极大地激发了学生浓厚的学习兴趣。教学实践表明，学生普遍由此对人工神经网络的课程内容产生了较大的学习兴趣，部分同学针对所学内容提出了一些很有新意的解决思路，并通过自行编程实现了所提出的解决方案。学生在学习过程中充分发挥了主体作用，充分利用发散性思维能力，提高了综合分析问题、解决问题的能力和创新能力。

参考文献：

[1]刘金锟.智能控制[M].第2版.北京:电子工业出版社,2009.

[2]蔡自兴.智能控制导论[M].北京:中国水利水电出版社,2007.

[3]蔡自兴.智能控制原理与应用[M].北京:清华大学出版社,2007.

[4]韦巍,何衍.智能控制基础[M].北京:清华大学出版社,2008.

[5]李少远,王景成.智能控制[M].北京:机械工业出版社,2009.

篇3

现代企业身处全球经济和知识经济的环境中，竞争态势十分激烈，超竞争特征愈加明显，因此企业经营者必须随时掌握企业组织的经营绩效水平，这样才能准确地调整自身的战略，以有效提高企业的综合竞争力。根据文献综述和梳理的结果，目前应用于企业绩效评价的理论视角很多，但能够从内外部各个方面综合评价企业整体绩效水平的视角却较为少见。随着价值链会计理论的出现，学者们对于企业的经营绩效评价有了新的研究视角，即基于价值链会计的企业绩效评价研究。自从阎达五教授2003 年提出并构建了价值链会计的基本框架，戴德明教授从研究起点、分析动因、运作流程、理论框架和研究展望等方面为价值链会计的相关研究进行了基础性和开创性工作之后，国内外的学者们就对价值链会计进行了较为全面的研究，然而就可见的理论成果来看，目前对于价值链会计的研究基本还停留在较为基础的水平，其研究内容较为零散，尚未形成能用于指导实践的理论体系和实施方法；而且目前应用于价值链会计的研究方法还基本为规范研究和理论推演，采用案例分析和实证分析的成果还较为少见。综合企业绩效评价和价值链会计两个领域的研究现状和理论特征，可以看出，这二者有着明确的理论共通性和契合可能性。一方面，企业绩效评价的科学评价需要价值链会计这种既能够结合企业基础实践数据，同时还能够整合内外部评价模式的理论工具进行拓展性分析；另一方面，价值链会计的深入研究也需要借助企业经营业绩评价这一实施平台来进行深入研究和实践探讨。据此，本文拟首先根据价值链会计的相关理论，通过理论推演的方式归纳得出基于价值链会计的企业业绩评价指标体系；然后阐述了适用于价值链视角下的企业业绩评价的实证分析方法——模糊数学评价方法和BP神经网络分析方法；最后选取湖南省内的10家企业为实证样本，对价值链理论视域下企业经营绩效的评价方式进行了探讨。

二、基于价值链会计的企业经营绩效评价指标构建

根据价值链的相关理论，能够为企业创造价值并进而产生经营利润的活动可以划分为基本活动和辅助活动两大类：其中内部后勤、生产作业、外部后勤、市场营销和售后服务五种职能活动因属于企业日常经营过程中的实质性活动，而被称为基本活动；企业基础设施、人力资源管理、技术开发和采购四种活动因属于为基本活动提供支持作用的活动，而被称为辅助活动；这些活动之间的相互联系形成了价值网络，共同促进企业价值和经营利润的产生。笔者首先对关于企业绩效评价的相关文献进行整理和归纳；然后以频度统计法和理论分析法为研究工具设置评价指标体系；接着应用主成分分析法对评价指标进行因子归类和维度分析，应用极大不相关法对所筛选出的指标进行聚类和精炼；再采用德尔菲分析法从价值链九种活动上分别调整指标；最后从基本活动价值链和辅助活动价值链两个一级评价指标维度上归纳出基于价值链上九种活动层面的二级评价指标群，并分别概括出各二级评价指标群所分别对应的具体三级评价指标，其具体内容如表1所示：

笔者仅对二级评价指标群和三级评价指标进行涵义归纳：

（一）内部后勤层面 原材料输入活动效率代表了企业进行日常生产经营活动所需原材料输入活动的效率，该比率越高，说明企业原材料采购模块的运作绩效越好，从而也越有利于企业日常经营活动的履行；与上游合作伙伴协作活动效率代表了企业在外部价值链上与前向供应商间协作工作的效率。

（二）生产作业层面 产品合格率是指企业生产经营过程中合格品占总产品数量的比例；产品生产周期是指产品生产流程的总耗时；非增值作业率是指未能为企业经营创造附加值的作业数量占企业生产经营总消耗作业数量的比例；非增值成本率是指企业总体运营过程中非增值作业所耗费成本占企业总体运营成本的比例。

（三）外部后勤层面 产成品输出活动效率是指企业中间产品和产成品输出活动的效率，该比率说明企业对自己产品与终端市场衔接活动的效率高低，比率越高则证明企业价值链向销售终端延伸的绩效水平越好；与下游合作伙伴协作活动效率代表了企业在外部价值链上与后向供应商间协作工作的效率。

（四）市场营销层面 市场占有率是指企业各类产品占同类产品数量市场份额比率的加权平均值；产业内业务成长速度是指企业在同行业企业中业务成长的相对速度和绩效水平，该指标代表了企业在特定行业和时间维度上的相对竞争能力；市场应变能力是指企业针对商品供需结构、市场环境、政策等因素变化而调整经营策略、产品组成、营销方式等经营方式的适应性能力。

（五）售后服务层面 顾客投诉率是指企业所接受客户投诉次数占同期企业所产生总交易次数的比例；准确交货率是指满足时间正确、地点正确、数量正确和质量正确等交易条件交易次数占企业同期总交易次数的比例；成功解决投诉率是指企业接收到投诉后所成功解决数量占同期客户总投诉数量的比例。

（六）企业基础设施层面 企业文化健全程度是衡量一个企业核心价值观、核心员工素质和企业发展前景的指标；企业管理制度健全程度是衡量企业基础管理制度对于企业现在经营状况和未来运营趋势能否提供及时性和适合性支持作用的指标；企业信息化健全程度是衡量一个企业信息化制度是否足够健全和合理以促进企业价值链增值的指标。

（七）人力资源管理层面 员工的知识水平是指员工在企业持续性成长方面所需知识储备水平的高低；员工生产效率是指在一定经营周期内，企业员工活动对于企业总体价值创造和利润产生的贡献率高低；员工流失率是反映企业关键员工流失，企业的招聘、培训和替代成本水平的指标。

（八）技术开发层面 研发项目成功率是指企业所研发项目中市场和产品反映均显示能够达到所规定预期成功水平项目占企业投入资金项目总数的比例；新产品开发速度是指企业经营过程中所计划开发新产品数目中实际进入研发环节产品数量的比例；新产品投资回报率是新产品成功上市后，其表现出的价值创造能力和获利能力占企业前期投入资源总体水平的比例。

（九）采购层面 对供应商的满意度反映核心企业对供应商的综合满意度水平，该类指标能够用于评价企业总体经营价值链中上游供应商与生产商契合程度水平的高低；企业采购活动效率则用于评价企业经营过程中实施采购活动对于企业总体价值创造和利润产生的影响程度水平，该指标越高则表明企业的原材料供应越能得到保障，越有利于企业的价值增长。

三、企业经营绩效评价实证分析方法

为对价值链会计视角下企业经营的绩效水平进行适当的量化分析，根据前文所构造出的评价思路以及相关指标体系的基础上，还必须设计出一种适用于企业绩效评价的可行性途径。从前文归纳出的基于价值链会计的企业经营绩效评价指标体系内容可以看出，这些评价维度包括了企业日常经营的各个方面、生产经营链条的全部环节、企业运营时间维度的所有阶段；而具体指标集则概括了定量化评价指标和定性化衡量指标，因此无法将这些不同类别、不同属性和不同维度的指标进行简单的加权平均就直接用于企业经营绩效评价的实际过程。为了对价值链视角下企业的经营绩效进行合理评价，应首先通过模糊处理的方法将不同属性的指标进行归一化分析，以确保数量化指标和定性化指标能够被有效地放置在同一个研究框架下进行评价，其次还应当对各个维度指标的输入和输出数值进行模糊处理以计算得出整合评价所需的综合权重值；最后还需要通过合适的技术方法对企业绩效评价所需的数据单元和指标群体进行量化评价。为了达到上述研究目的，笔者引入模糊数学评价和BP神经网络作为企业经营绩效评价实证分析的数学处理工具。

（一）模糊数学评价方法简介 模糊综合评价是以模糊数学为理论基础，应用模糊关系合成的原理将一些属性不清、不易定量的因素定量化，从而进行综合评价的一种方法。该方法能够根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。它具有结果清晰、系统性强的特点，能较好地解决模糊的、难以量化的问题，适合各种非确定性问题的解决。主要分析步骤为：确定评价对象的因素论域，P个评价指标，u=u1，u2，……up；确定评语等级论域，v=v1，v2，……vp，即等级集合；从单因素来看被评事物对等级模糊子集的隶属度（R/ui），进而得到模糊关系矩阵，R=R│u1R│u2…R│up=r11 r12 …r1mr21 r22 …r2m…rp1 rp2 …rpm；在模糊综合评价中，确定评价因素的权向量：A=（a1，a2，……，ap）。权向量A中的元素ai本质上是因素ui对模糊子对被评事物重要的因素的隶属度。利用合适的算子将A与各被评事物的R进行合成，得到各被评事物的模糊综合评价结果向量B。即：

A·R=（a1，a2，……，ap）r11 r12 …r1mr21 r22 …r2m…rp1 rp2 …rpm=（b1，b2，……，bm）=B。其中b1是由A与R的第j列运算得到的，它表示被评事物从整体上看对vj等级模糊子集的隶属程度。实际中最常用的方法是最大隶属度原则，但在某些情况下使用会有些很勉强，损失信息很多，甚至得出不合理的评价结果。提出使用加权平均求隶属等级的方法，对于多个被评事物可以依据其等级位置进行排序。

（二）BP神经网络分析方法简介 BP神经网络是模仿生物神经网络功能的一种经验模型。其由输入层、中间层、输出层组成阶层型神经网络，中间层可扩展为多层。相邻层之间各神经元进行全连接，而每层神经元之间无连接，网络按有教师示教的方式进行学习，当一对学习模式提供给网络后，各神经元获得网络的输入响应产生连接权值。然后按减小希望输出与实际输出误差的方向，从输出层经各中间层逐层修正各连接权，回到输入层。此过程反复交替进行，直至网络的全局误差趋向给定的极小值，即完成学习的过程。BP神经网络是误差反向传播神经网络的简称，它由一个输入层，一个或多个隐含层和一个输出层构成，每一次由一定数量的的神经元构成。这些神经元如同人的神经细胞一样是互相关联的。BP神经网络分析模型的结构如图1所示。BP神经网络最主要的优点是具有极强的非线性映射能力。理论上，对于一个三层和三层以上的BP网络，只要隐层神经元数目足够多，该网络就能以任意精度逼近一个非线性函数。其次，BP神经网络具有对外界刺激和输入信息进行联想记忆的能力。这是因为它采用了分布并行的信息处理方式，对信息的提取必须采用联想的方式，才能将相关神经元全部调动起来。再次，BP 神经网络对外界输入样本有很强的识别与分类能力。由于它具有强大的非线性处理能力，因此可以较好地进行非线性分类，解决了神经网络发展史上的非线性分类难题。所以BP神经网络本质上是一个非线性优化问题，它可以在已知的约束条件下，寻找一组参数组合，使该组合确定的目标函数达到最小。

四、基于价值链会计的企业经营绩效评价实例分析

笔者选取了湖南省内的10家企业为实证样本，应用层次分析法对各类指标的综合权重值进行计算，计算得出表1中企业绿色经营绩效25个三级评价指标的权重值为{0.037，0.033，0.049，

0.054，0.036，0.045，0.052，0.041，0.031，0.031，0.048，0.017，0.082，0.068，0.034，0.033，0.033，0.023，0.047，0.028，0.032，0.025，0.037，0.035，0.049}。

接着以模糊数学评价方法所确定的指标体系和权重值来计算10家样本企业的实际经营绩效。快速发展的MATLAB软件为神经网络理论的实现提供了一种便利的仿真手段，实证分析中BP网络算法的实现过程是基于MATLAB 编程计算的数据。MATLAB神经网络工具箱的出现，更加拓宽了神经网络的应用空间，神经网络工具箱将很多原本需要手动计算的工作交给计算机，一方面提高了工作效率，另一方面，还提高了计算的准确度和精度，减轻了研究人员的负担。神经网络工具箱是在MATLAB环境下开发出来的许多工具箱之一，它以人工神经网络理论为基础，利用MATLAB编程语言构造出许多典型神经网络的框架和相关的函数。

表2中的数据即为10家样本企业实际经营绩效的综合得分及排序，其中第一列表示企业代码，第二、三列分别为用线性加权法评价出的企业得分及排序。

五、结论

随着价值链会计理论研究的兴起，企业日常经营的各种活动都将受到价值链会计理论的指导，价值链会计能够合理地结合战略管理和会计学的相关方法，为企业日常经营提供准确的业绩指标和数据。本文的研究过程以价值链会计理论为研究视角，从价值链九种活动的维度上构建了企业实际经营绩效评价的指标体系，并引入模糊数学评价和BP神经网络分析方法作为整合分析评价指标数据的演化工具，进而确定了对样本企业实际经营绩效进行衡量和排序的途径，最后结合10家样本企业的数据对价值链会计视域下企业经营绩效进行了实证分析。本文的研究工作在理论方面能够完善价值链会计的理论研究框架，为企业实践中价值链运作绩效的提高构建了一个富有创新性的、科学的、逻辑性强的理论框架；在实践方面能够对样本企业运作中的量化指标和非量化指标分别进行合理的综合衡量，并进而对企业的实际经营绩效进行较为精确的计算。尽管本文的研究工作具备一定的探索性，但尚存在一些不足之处，主要缺陷在于价值链会计视角下所甄选出的企业绩效评价指标尚具有较强的主观性。对于不同类型的行业、不同属性的企业、不同的运作阶段和不同的经营地域的经营主体而言，其经营绩效的评价指标会存在一定程度的差异性。在日后的研究过程中可选取更多数量和类型的企业进行更为广泛的案例研究和实证分析。

参考文献：

[1]阎达五：《价值链会计研究：回顾与展望》，《会计研究》2004年第2期。

[2]程宏伟、张永海、李想：《基于模块化的价值链会计研究》，《会计研究》2007年第3期。

[3]吴勋、刘东限：《价值链会计基本理论浅探》，《对外经贸财会》2004年第2期。

[4]徐国强、高方露：《价值链会计对象论》，《天津商学院学报》2004年第24期。

[5]蒙高原：《价值链会计视角下的企业业绩综合评价体系》，《重庆工学院学报（社会科学）》2008年第7期。

[6]程防雯：《价值链会计研究》，武汉大学出版社2005年版。

[7]吴国森：《基于价值链会计的企业绩效评价指标体系研究》，沈阳工业大学2007年硕士学位论文。

[8]周霞、魏乐：《基于价值链的施工企业绩效评价体系构建》，《财会通讯》（理财版）2007年第6期。

篇4

人类顶尖围棋选手竟然输给了计算机，一时之间，引发舆论热议，关于人工智能的讨论不断引爆人们的眼球。

实际上，这并非历史上第一次人机大战。自从1956年“人工智能”这一概念被提出来后，人和计算机之间就有过数次博弈，每一次博弈，都见证了人工智能的跨越发展。

“硬算高手”深蓝

1996年，卡斯帕罗夫与IBM超级国际象棋计算机RS/6000 SP（即“深蓝”）展开对决。经过一个多星期的PK，卡斯帕罗夫最终赢得比赛，但深蓝也在比赛中取胜一局，这是电脑首次在世界锦标赛中单局战胜世界冠军。

此前，卡斯帕罗夫是国际象棋英杰榜上的NO.1，自1985年成为世界冠军后，11年间，他一直打遍天下无敌手。

赛后，卡斯帕罗夫说：“我能感觉，甚至能‘闻到’桌子对面是一位高智慧的选手。”但他认为，深蓝所拥有的只是一种“畸形的智能”，效率低且缺少韧性。他甚至预言：计算机如果要打败人类棋手，至少要等到2010年！

言犹在耳，然而仅仅一年后，他便以2负1胜3平被深蓝升级版打败。

“这是人工智能发展史上的一个里程碑。”赛后，德国人工智能研究中心负责人登格尔如是评价。

创造这个“里程碑”记录的深蓝升级版，重1270公斤，有32个“大脑”（微处理器），其计算能力当时在全球超级计算机中排名第259。比赛前，IBM研发小组向深蓝输入了100年来所有国际特级大师开局和残局的200多万局下法。

深蓝取胜的法宝，是依靠强大的计算能力穷举所有路数，并选择最佳策略――深蓝每秒可运算2亿步，靠硬算可预判12步，卡斯帕罗夫只能预判10步――所谓兵贵神速，深蓝的获胜也就不那么让人意外了。

当然，深蓝取胜还有另一个秘诀――每场对局结束后，IBM研发小组都会根据卡斯帕罗夫的下棋情况相应地修改深蓝的参数，深蓝虽然不会思考，但这实际上起到了“强迫”它学习的作用。这种“被动学习”的方式，让深蓝不断强化了对对手的了解并最终获胜。

在深蓝问世之前，“人工智能之父”图灵在1950年曾提出衡量计算机智能水平的“图灵测试”――如果一个具有正常思维的人C使用正常人能理解的语言，去询问一面墙后的两个看不见的对象A和B任意问题，对象中A是机器、B是人，如果经过若干询问以后，C不能在实质上区别A与B的不同，便意味着机器A通过了图灵测试。

虽然，深蓝并没有进行图灵测试，但它在人机大战中的胜利，至少意味着计算机已经向着智能化发展迈出了重要一步。

“百晓生”沃森

2011年2月14至16日，深蓝获胜4年后，又一次人机大战在其同门师弟“沃森”与人类冠军之间展开。当时，沃森参加美国老牌智力问答节目《危险边缘》，并与该节目最高奖金得主布拉德・鲁特尔和连胜纪录保持者肯・詹宁斯展开了一场万众瞩目的人机智力大赛。

《危险边缘》采取三人竞答方式进行，通常以答案形式提供各种线索，参赛者必须以问题的形式做出简短正确的回答。因而参赛者需具备历史、文学、艺术、科技、体育、地理、政治及流行文化等知识，还得会解析隐晦含义、反讽与谜语等，而普通电脑并不擅长进行这类“深度问答”。

在比赛中，沃森表现极为突出，尽管在“回答”问题时，它的互联网功能被中断，只能“自己想”――从内存的资料中寻找并组合答案，它却总是能在3秒内迅速作答，还能分析出题目线索中的微妙含义、讽刺口吻及谜语等。此外，它还能根据比赛奖金的数额、自己的比分与对手的差距、自己擅长的题目领域来“自主决定”是否要抢答某一题。最终，沃森以77147分的总成绩轻松获胜。

那么，沃森为什么这么聪明？

首先，沃森“肚里有货”――它内存了2亿页数据，各种百科全书、词典、新闻、维基百科的全部内容以及其他可以建立知识库的参考材料都被它“收入囊中”，堪称是计算机领域的“百晓生”。

其次，它能“秒读万册”――它由90台IBM服务器（相当于90个“大脑”）、360个芯片驱动组成，每秒能处理500GB的数据，相当于1秒阅读100万本书。 01 2016年3月，阿尔法狗与李世石之间展开人机大战。 02 对人工智能来说，爱是一种可以被特征化的程序，但它却不可能像人一样非理性地爱得死去活来、魂萦梦牵。 03 分辨猫和狗，从阅读或娱乐中获取快乐，拥有爱或恨……这些问题能让计算机分分钟死机。

最重要的是，沃森还会“深度问答”――这一法宝是IBM研发团队为它量身定制的，该技术赋予了它较高的自然语言理解能力。在拿到一个问题后，依靠内置的100多种算法，沃森会在3秒内解析问题并检索数百万条信息，包括语法语义分析、对各个知识库进行搜索、提取备选答案、对备选答案证据的搜寻、对证据强度的计算和综合等。

比如，当被问及“哥伦比亚广播公司《60分钟》节目首次播出时，当时的美国总统是谁”，“沃森”首先会对“首次播出”进行语言理解，然后检索出《60分钟》节目首次播出的日期，之后再成功搜索出当时的美国总统。

在取得这场众所瞩目的胜利后，沃森开始向医疗卫生业进军。在美国，机器人医生沃森从2011年就开始坐诊，通过询问病人的病征、病史，对患者的个性化数据、大量病例和医疗文献进行“学习”，它能迅速提出最佳诊疗方案，诊断准确率甚至高达73%。

从深蓝到沃森，从硬算能力到自然语言理解能力，从“被动学习”到“深度问答”， 计算机的“智能”向前迈进了一大步。

自学成才的“学霸”阿尔法狗

围棋一直被看作是人类最后的智力竞技高地，据估算，围棋的可能下法数量多达10的171次方。这个数字，甚至远远高于可观测宇宙中的原子总数（该总数为10的80次方）。

因此，人们普遍认为计算机无法在类似围棋这样高度复杂的项目比赛中战胜人类，但2016年阿尔法狗与李世石的人机大战，颠覆了这一认知。

阿尔法狗之所以能取胜，法宝就在于它的核心系统属于“深度学习”。

“深度学习”是时下最火的一种基于神经网络的模拟人脑的神经网络，它通过模仿人脑的机制来解释数据，例如图像、声音和文本等。

为了让计算机学会像人一样“思考”，一个重要的条件是：它必须拥有计算速度可媲美人脑的高性能计算集群，来快速完成海量数据的“学习”。而在这方面，阿尔法狗不联网时的“单机版”性能至少是当年“深蓝”的1000倍。

为了使阿尔法狗变得更“聪明”，谷歌还专门为其设计了两个神经网络，其中，“策略网络”会根据棋局选择下一步走法；“价值网络”会在下子后分析对手会怎么走，并预测进行数值性的估计。

比赛前，阿尔法狗“深度学习”用了人类围棋高手对弈的3000万局围棋走法进行“自我对弈”训练，并进行大规模的数据运算，这些运算用了两三千个CPU。对人来说，如此大规模的运算训练，即使每局只要15分钟，可能也要800多年才能下完，阿尔法狗的运算能力之强由此可见一斑。

此外，阿尔法狗还能自行研究新战略，在它的神经网络之间运行数千局围棋，利用反复试验调整连接点，这个流程也称为“巩固学习”。因此，阿尔法狗的“逆天”棋艺并不是开发者教给他的，而是“自学成才”。从这个意义上来说，阿尔法狗堪称是计算机中的“学霸”。

人工智能，还有多远？

阿尔法狗的胜利，很大程度上体现了近年来人工智能领域“深度学习”技术的快速提升。特别是随着GPU图形处理器、超级计算机、云计算和大数据的迅猛发展，“深度学习”如同火箭升空般飞速发展。早在2011年，谷歌用1000台机器、16000个CPU处理的“深度学习”模型就已经有了10亿个神经元――当然，这仍远远低于人脑100亿～10000亿个的神经元总数。

现在，“深度学习”技术在语音识别、计算机视觉、语言翻译等领域，都战胜了传统的机器学习方法，甚至在人脸验证、图像分类上还超过了人类的识别能力。专家预计，在不久的将来，我们甚至可以在手机上运行像人脑一样复杂的“深度学习”神经网络。

那么，这是否意味着计算机已经和人一样“聪明”了？

答案是否定的！

因为在更复杂的认知层面，例如对于语言和图像的深度理解、逻辑推演、情感选择等方面，计算机距离人类还有很大差距。

比如说，对普通人而言，分辨猫和狗，从阅读或娱乐中获取快乐，分辨爱或恨、激动或愤怒，都是很寻常的事情，但对计算机而言，这些问题会让它分分钟死机。

举个例子，当你和朋友一起外出就餐时，两人都抢着买单。对于这种推搡的过程，计算机很难准确判断出这是为了买单的友善行为，还是恶意的争执。更进一步来说，计算机也许可以根据人的面部表情和肢体动作，在一定程度上辨别出人的喜怒哀乐等情绪，但对于人类的那种“只可意会，不可言传”的情感，在进行辨识时，它就只能交“白卷”了。

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关键词 控制科学与工程 学科建设 自动化

中图分类号：G640 文献标识码：A

0 引言

自动化技术广泛用于工业、农业、军事、科学研究、交通运输、商业、医疗、服务和家庭等方面。采用自动化技术不仅可以把人从繁重的体力劳动、部分脑力劳动以及恶劣、危险的工作环境中解放出来，而且能扩展人的器官功能，极大地提高劳动生产率，增强人类认识世界和改造世界的能力。因此，自动化是工业、农业、国防和科学技术现代化的重要条件和显著标志。

自动化是一门涉及学科较多、应用广泛的综合性科学技术。在我国研究生培养体系中，自动化对应的一级学科“控制科学与工程”下属有七个二级学科：“控制理论与控制工程”、“检测技术与自动装置”、“系统工程”、“模式识别与智能系统”、“导航、制导与控制”、“企业信息化系统与工程”和“生物信息学”。控制科学与工程对相关学科的发展起到了有力的推动作用，并在学科交叉与渗透中表现出突出的活力。例如：它与信息科学和计算机科学的结合开拓了知识工程和智能机器人领域。与社会学、经济学的结合使研究的对象进入到社会系统和经济系统的范畴中。与生物学、医学的结合更有力地推动了生物控制论的发展。同时，相邻学科如计算机、通信、微电子学和认知科学的发展也促进了控制科学与工程的新发展，使控制科学与工程学科所涉及的研究领域不断扩大。

1 我国控制科学与工程学科发展现状

控制科学与工程学科经过几十年的发展，在诸多方面取得了一些重要的进步，按照二级学科分类，主要发展现状归纳如下。

1.1 控制理论与工程

控制理论以动态系统为主要研究对象。20世纪80年代以来，计算机、网络和通信等信息技术的发展为现有的控制理论提供了广泛的应用空间，同时也带来了巨大的挑战，促使控制理论自身的发展，也催生出新的学科增长点。控制理论方面，在鲁棒控制、非线性控制、离散事件动态系统、量子控制等方面都取得了重要进展。鲁棒控制研究内容涉及鲁棒极点配置、鲁棒镇定、鲁棒观测器设计、鲁棒故障诊断等一系列鲁棒控制问题。分布参数控制研究涉及可控性、随机控制、非线性系统、稳定性、最优性、数值求解最优控制及时间延迟问题。离散事件动态系统的研究主要集中在离散事件动态系统的优化理论与方法上，理论成果被成功应用到从机械或半导体制造到电网规划、石油化工等多个行业的实际工程问题。量子控制的研究涉及量子态的制备、最优控制、控制能力、反馈控制、消相干控制、纠缠动力学、动态解耦等多个方面。智能控制方面，在模糊不确定性理论、复杂系统的模糊控制与稳定性分析、神经网络控制、智能优化等方面都有重要贡献。模糊不确定性理论对于主观上的不确定事件，给出了不确定变量的期望值、不确定变量的关键值、不确定事件测度的定义，并将它们应用于机器学习、系统控制和管理等问题。自模糊集合诞生至今，模糊控制作为一种有效的非线性控制方法受到了广泛关注和应用，模糊控制器形式常见的有模糊逻辑控制、模糊PID控制、神经模糊控制、模糊滑膜控制、自适应模糊控制及基于T-S模型的模糊控制等。模糊控制系统的稳定性分析，是模糊控制领域一个持续研究的课题。现有的结果，主要是在前有理论基础上，提出放松稳定性条件，并将模糊控制的概念引入网络控制系统。在神经网络控制方面，主要利用神经网络对非线性系统的逼近能力和特性，与一些控制算法相结合，探讨复杂系统的建模与控制问题。智能优化方面主要是结合模糊推理和神经网络自适应为主的模糊神经控制，并结合智能算法实现对算法的优化。智能机器人技术方面，除了在机构、视觉及传感系统、运动建模、规划与导航等提出一些新的设计和改进的算法外，中国学者在救灾救援机器人、网络环境机器人、医疗机器人、仿生机器人、飞行机器人、仿人机器人、人-机器人交互等方面取得了重要进展。在控制的应用方面，智能控制理论在电力系统调度、发电机励磁控制、风电场功率预测等方面已有初步应用。在多智能体与网络控制方面，研究涉及复杂系统与系统复杂性理论、混合系统与多模态切换、多智能体系统及网络控制。

1.2 模式识别与智能控制

随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。在生物信息学方面，在高通量组学数据的处理、计算基因组学的研究、医学群体遗传学中的生物信息学、蛋白质功能结构与亚细胞定位上、生物分子网络的构建与分析等方面有了重要进展。机器学习与数据挖掘方面，研究涉及提高学习系统泛化能力、样本标记问题、降维与度量学习、数据挖掘、在视频与图像分析方面的应用。脑—机接口就是要实现生物脑与电脑之间的直接对话。基础理论研究与实验研究并重是脑—机接口研究的重要特点。脑—机接口研究是一个全新的领域，许多方面的问题还有待于深入地研究。在医学信息学、分子影像方面，多模态分子影像成像理论方法与关键技术、分子探针与药物研发、分子影像验证与应用是现在的研究热点。

1.3 系统工程

系统工程是实现系统最优化的科学。系统工程的主要任务是根据总体协调的需要，把自然科学和社会科学中的基础思想、理论、策略和方法等从横的方面联系起来，应用现代数学和电子计算机等工具，对系统的构成要素、组织结构、信息交换和自动控制等功能进行分析研究，借以达到最优化设计，最优控制和最优管理的目标。在工业过程建模方面，研究主要涉及过程建模方法与应用及面向高端应用的工业建模技术与软件。在生产调度优化方面，随着经济全球化进程的加快和计算机技术的提升，结合实际生产背景的生产调度问题优化理论与方法成为自动化学科的研究热点。公共安全应急管理决策的研究主要集中在公共安全应急决策的理论、方法和技术上。在信息服务的研究上，在服务组合、服务计算环境、服务部署与调度、服务计算模式/模型、数据集成等关键问题上都有了较大的进展。智能交通系统是解决目前城市交通拥堵、气体和噪声污染的主要途径，目前主要的研究领域集中在先进交通分配和出行诱导技术、城市高速路与普通路网集成交通控制、交通分配与交通控制一体化研究以及交通信息获取与服务系统的研制。

1.4 导航、制导与控制

导航、制导与控制学科一直突出为国防、航天服务的特色，注重理论与工程实际的结合，重视高素质人才的培养，建立起一支梯队结构合理、学术方向稳定、能打“硬仗”的科研队伍。半个世纪里，导航、制导与控制学科先后开辟出导航技术、飞行控制、精确制导等研究方向。在导航技术方面，研究涉及卫星导航、惯性导航及惯性基组合导航。在飞行控制方面，国内飞行控制研究领域取得了丰富的研究成果，在飞行控制理论的改进和完善、先进飞行控制技术的研究与探索以及飞行控制技术在航空器、航天器和临近空间飞行器的应用方面都取得了长足的进展。在精确制导技术方面，研究的主要内容包括高精度导引控制技术和精确探测技术。高精度导引控制技术主要体现在制导控制规律的设计方面，而精确探测技术主要体现在各类导引系统探测技术的发展史上。

1.5 检测技术与自动化装置

检测技术与自动化装置是将自动化、电子、计算机、控制工程、信息处理、机械等多种学科、多种技术融合为一体并综合运用的复合技术，广泛应用于交通、电力、冶金、化工、建材等各领域自动化装备及生产自动化过程。检测技术与自动化装置的研究与应用，不仅具有重要的理论意义，符合当前及今后相当长时期内我国科技发展的战略，而且紧密结合国民经济的实际情况，对促进企业技术进步、传统工业技术改造和铁路技术装备的现代化有着重要的意义。在检测技术上，超导材料、稀土功能材料等功能材料新领域，功能陶瓷材料的研究开发取得了显著进展，在低烧磁料和贱金属电极上形成了自己的特色并实现了产业化。在动态系统的故障诊断技术方面，研究涉及基于模型的故障诊断技术及基于数据的故障诊断方法。

2 我国控制科学与工程学科发展趋势与展望

2.1 人才的培养和支持

由于我国控制科学与工程专业的毕业生长期以来供不应求，目前，设置该专业的院校逐渐递增。要注重培养学生的动手能力，多和实践结合，走出应试教育的桎梏。需要有人才成长的土壤，尽可能为科研人员提供良好的科研条件。需要加大国内外交流，提供交流的机会。总之，需要为人才的培养创造全方位立体的支持环境。

2.2 加大基础理论投入

我国自动化学科的发展的劣势主要是基础理论投入不足，要想改进这一点，需要从国家层次上进行引导，制定相关政策，鼓励科研院所和高校加大基础理论研究，经济允许的情况下加大资金投入，协调各个科研机构，发挥各单位优势，争取在基础理论上取得重大突破。

3 结束语

数代人的持续努力，使我国的经济保持高速增长的态势。一个国家的发达程度往往和科技水平成正比，科技会促进社会经济的发展，而经济的发展又会对科技发展提供支持。随着经济的发展，我国对自动化学科的研究将更多的转向基础理论的研究和新兴交叉方向的研究。也正是以此作为突破口，我国才更有可能在21世纪达到并且引领世界先进水平，成为自动化科技强国。

注：黑龙江省学位与研究生教育教学改革研究项目——自动化领域研究生培养质量保证体系研究与实践资助；哈尔滨工程大学2012年教育教学改革研究项目——自动化特色专业建设的探索与实践

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中图分类号：F407.61 文献标识码：A 文章编号：

在电力系统的运行中,为了防止或减少故障的发生,必须采用保护装置来检测和监测系统的运行状况,这种保护装置通常由继电器或其附属设备组成,称为继电保护。

一、我国继电保护技术发展现状 电力系统的飞速发展对继电保护不断提出新的要求,电子技术、计算机技术与通信技术的飞速发展又为继电保护技术的发展不断地注入了新的活力,因此,继电保护技术得天独厚,在40余年的时间里完成了发展的4个历史阶段。建国后,我国继电保护学科、继电保护设计、继电器制造工业和继电保护技术队伍从无到有,在大约10年的时间里走过了先进国家半个世纪走过的道路。20世纪50年代,我国工程技术人员创造性地吸收、消化、掌握了国外先进的继电保护设备性能和运行技术。

1.建成了一支具有深厚继电保护理论造诣和丰富运行经验的继电保护技术队伍,对全国继电保护技术队伍的建立和成长起了指导作用。阿城继电器厂引进消化了当时国外先进的继电器制造技术,建立了我国自己的继电器制造业。因而在60年代中我国已建成了继电保护研究、设计、制造、运行和教学的完整体系。这是机电式继电保护繁荣的时代,为我国继电保护技术的发展奠定了坚实基础。

2结束了500kV线路保护完全依靠从国外进口的时代。在此期间,从70年代中,基于集成运算放大器的集成电路保护已开始研究。到80年代末集成电路保护已形成完整系列,逐渐取代晶体管保护。到90年代初集成电路保护的研制、生产、应用仍处于主导地位,这是集成电路保护时代。

3.天津大学与南京电力自动化设备厂合作研制的集成电路相电压补偿式方向高频保护也在多条220kV和500kV线路上运行。我国从70年代末即已开始了计算机继电保护的研究。

4.高等院校和科研院所起着先导的作用。华中理工大学、东南大学、华北电力学院、西安交通大学、天津大学、上海交通大学、重庆大学和南京电力自动化研究院都相继研制了不同原理、不同型式的微机保护装置。

5.揭开了我国继电保护发展史上新的一页,为微机保护的推广开辟了道路。在主设备保护方面,东南大学和华中理工大学研制的发电机失磁保护、发电机保护和发电机变压器组保护也相继于1989、1994年通过鉴定,投入运行。随着微机保护装置的研究,在微机保护软件、算法等方面也取得了很多理论成果,可以说从90年代开始我国继电保护技术已进入了微机保护的时代。 二、继电保护的未来发展 继电保护技术未来趋势是向计算机化,网络化,智能化,保护、控制、测量和数据通信一体化发展。

1.计算机化:随着计算机硬件的迅猛发展,微机保护硬件也在不断发展。原华北电力学院研制的微机线路保护硬件已经历了3个发展阶段:从8位单CPU结构的微机保护问世,不到5年时间就发展到多CPU结构,后又发展到总线不出模块的大模块结构,性能大大提高,得到了广泛应用。华中理工大学研制的微机保护也是从8位CPU,发展到以工控机核心部分为基础的32位微机保护。南京电力自动化研究院一开始就研制了16位CPU为基础的微机线路保护,已得到大面积推广,目前也在研究32位保护硬件系统。东南大学研制的微机主设备保护的硬件也经过了多次改进和提高。现在,同微机保护装置大小相似的工控机的功能、速度、存储容量大大超过了当年的小型机,因此,用成套工控机作成继电保护的时机已经成熟,这将是微机保护的发展方向之一。

继电保护装置的微机化、计算机化是不可逆转的发展趋势。但对如何更好地满足电力系统要求,如何进一步提高继电保护的可靠性,如何取得更大的经济效益和社会效益,尚须进行具体深入的研究。

2.网络化:计算机网络作为信息和数据通信工具已成为信息时代的技术支柱,使人类生产和社会生活的面貌发生了根本变化。它深刻影响着各个工业领域,也为各个工业领域提供了强有力的通信手段。到目前为止,除了差动保护和纵联保护外,所有继电保护装置都只能反应保护安装处的电气量。继电保护的作用也只限于切除故障元件,缩小事故影响范围。这主要是由于缺乏强有力的数据通信手段。国外早已提出过系统保护的概念,这在当时主要指安全自动装置。因继电保护的作用不只限于切除故障元件和限制事故影响范围(这是首要任务),还要保证全系统的安全稳定运行。这就要求每个保护单元都能共享全系统的运行和故障信息的数据,各个保护单元与重合闸装置在分析这些信息和数据的基础上协调动作,确保系统的安全稳定运行。显然,实现这种系统保护的基本条件是将全系统各主要设备的保护装置用计算机网络联接起来,亦即实现微机保护装置的网络化。这在当前的技术条件下是完全可能的。对于一般的非系统保护,实现保护装置的计算机联网也有很大的好处。继电保护装置能够得到的系统故障信息愈多,则对故障性质、故障位置的判断和故障距离的检测愈准确。对自适应保护原理的研究已经过很长的时间,也取得了一定的成果,但要真正实现保护对系统运行方式和故障状态的自适应,必须获得更多的系统运行和故障信息,只有实现保护的计算机网络化,才能做到这一点。对于某些保护装置实现计算机联网,也能提高保护的可靠性。微机保护装置网络化可大大提高保护性能和可靠性,这是微机保护发展的必然趋势。

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关键词:教学改革;人工智能;游戏设计;游戏编程

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是计算机科学的一个分支,是研究、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学[1]。人工智能技术研究领域包括机器人、模式识别、自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工神经网络和专家系统等[2],其最为广泛的应用之一就是游戏设计[3]。游戏设计虽然涉及多门学科,但其作为应用并没有形成一门单独的理论[4-5]。由于游戏存在较大的市场以及其作为人工智能的一个重要应用,国外已有多所大学开设了游戏设计课程。如卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)于1999年设立了娱乐科技硕士学位,并开设了相关课程;南加州大学(The University of Southern California)设立了为期3年的互动媒体艺术(fine arts in interactive media)硕士学位课程,并于大学部设立电子游戏设计(video-game design)副修课程。该校也为美国军队创作训练士兵的电子游戏,透过战斗情境模拟来进行沙盘演练。麻省理工学院(Massachusetts Institute of Technology)提供多种电子游戏设计相关课程,并研发将电玩游戏纳入教室教学的方法。斯坦福大学(Stanford University)提供电子游戏设计史及包含最佳电子游戏竞赛奖的计算机绘图课程。华盛顿艺术学院(The Art Institute of Washington)为亚特兰大艺术学院的分校,提供授予学士学位的视觉及游戏程序设计课程。在初期的艺术与设计重点培训后,学生将学习立体动画相关技术。国内也有多所高校开设了游戏设计的相关课程,如北京邮电大学,首都师范大学等,为了适应市场许多培训机构也开设了游戏设计课程,但培训机构将课程的重点放在了实际的编辑代码中而过少的关注理论。中南大学开设人工智能课程已有20多年的历史,在教学实践中,中南大学智能系统与智能软件研究所的教师们在教学科研方面取得了许多令人振奋的成果。在良好的环境中,人工智能与游戏编程课程应运而生[6-7]。

1教学目标与要求

中南大学人工智能与游戏设计课程主要面向智能方向4年级学生,在4年级第一学期开设。学习该门课程之前需要具备人工智能以及计算机编程方面的课程知识,并且需要一定的计算机图形学的相关知识基础。

此门课程的学习使学生了解游戏设计与虚拟现实的基本概念和术语及其基本设计方法,理解人工智能在游戏中的相关应用,熟悉游戏设计中编程以及建模技术,为学生将来利用人工智能技术以及游戏设计技术奠定必要的知识基础。除此之外向学生介绍计算机游戏的基本原理和最新进展,包括计算机游戏动画的最新概况、游戏程序设计概览、2D游戏的基本编程技术、3D游戏动画的基本编程技术、3D游戏场景的组织与绘制、游戏中的高级图形技术、游戏中的音频编程、游戏中的人机界面技术、人工智能在游戏动画中的应用,纹理贴图、基于图像的绘制和加速算法等。

基于该教学目标,本课程有两个重点内容,其分别是人工智能技术如何在游戏设计中的应用,以及游戏编程的相关技术。对于人工智能技术在游戏设计中的应用这一内容,主要采用理论结合实际的理念,将学生已具备的人工智能理论知识与游戏设计的具体应用联系起来,使学生一方面能体会人工智能的基础理论,另一方面使学生能够将其所学用于实践,避免理论与实践脱节。游戏编程内容主要从设计模式入手,然后依托多媒体平台对学生进行讲授设计以及编程方面的相关知识。

围绕这个教学目标,我们安排了28个学时的课堂教学,4个学时的实验,总共32个学时的课程。接下来针对课堂教学、实验设计、考核方式这几个方面分别展开讨论。

2课堂教学设计

本课程采用培训学校模式与大学理论教育折中的方式进行讲授,本节将着重对28个学时的课堂教学内容分别介绍。

1) 游戏程序设计概论与计算机图形学基础。

该部分内容可以分为以下两部分。

(1) 计算机游戏简介与游戏设计概论(2课时)。

(2) 计算机图形学基础(2课时)。

概论部分主要介绍计算机游戏的基本概念、特点以及目前国际上该领域的研究和应用情况。图形学部分主要是介绍计算机图形学的相关理论基础,目的是让没有学过计算机图形学的学生有一定了解,由于考虑到智能专业也开设计算机图形学的相关选修课,因此,本部分内容只是对之前学习的相关知识的复习,目的是为后续的程序设计课程打好相应的理论基础。

本次课程是正门课程的开篇之讲,一方面,教师要开宗明义,让学生明确何为计算机游戏,并对计算机游戏有大致的了解,为后续课程学习起铺垫作用;另一方面,为增强学生学习兴趣,必须介绍计算机游戏的类型以及各种知识与其的关联。

2) 游戏编程技术。

如上所述,游戏编程是本门课程的一个重点内容,游戏编程可以分为如下几个部分。

(1)Windows编程基础(2课时)。

(2)DirectX编程基础(2课时)。

(3)2D游戏的基本编程(2课时)。

(4)3D游戏场景的组织和绘制(2课时)。

(5)3D动画的基本编程技术(2课时)。

(6)游戏中的人机界面技术(2课时)。

对于Windows编程基础,其主要内容是Windows操作系统的发展史、Win32程序的基本结构、消息循环与处理、Windows窗口、GDI接口、集成开发环境(IDE)。

DirectX编程[8]基础的主要内容是DirectX开发包的历史及其框架、介绍每一个组件的功能、DirectX开发包的安装以及与IDE连接的配置。

2D游戏基本编程的主要内容是游戏的基本流程和体系结构、游戏开发的基本理念及方法、游戏引擎简介、游戏的调试与测试。

3D游戏场景的组织与绘制的主要内容是3D场景的组织与管理、游戏场景的几何优化、3D场景的快速可见性判断与消隐、地形场景的绘制与漫游、3D游戏场景中的碰撞检测。

3D动画的基本编程技术的主要内容是3D动画技术概述、Direct3D开发包的使用、关键帧动画技术、基于动作捕捉的动画技术、脚本驱动的动画技术。

游戏中的人机界面技术主要内容是游戏的可玩性与人机界面、用户界面设计基础。

游戏程序设计部分内容主要是让学生了解和掌握面向Windows平台的游戏编程的技能。现在绝大部分游戏和娱乐都是基于Windows平台,因此掌握Windows平台的设计模式与编程方法是必须的。又因为DirectX软件开发包是微软公司面向Windows平台开发的一套专门应用于游戏开发的API,因此了解其原理以及掌握其技术能够提高学生的游戏开发能力。

3) 人工智能在游戏中的应用。

如今的游戏应用了大量的人工智能技术,本门课程将从以下几个方面介绍人工智能技术在游戏中的应用。

(1)遗传算法(6学时)。

(2)神经网络(6学时)。

遗传算法主要内容是遗传算法的概念及其相关研究、杂交操作、变异操作、适应性函数选择、遗传算法优化的算子、创建和处理矢量图形。

神经网络主要内容是神经网络概述、适应性函数、环境探测、有监督的学习、演化神经网络的拓扑。

该部分内容主要是介绍如何将人工智能中的理论用计算机语言实现,并介绍如何在游戏设计中应用这些理论。这部分内容是本门课程一个核心内容,通过学习学生们能够认识到人工智能在游戏设计中的重要性,并提高应用能力。

3实验设计与课程设计

由于该门课程为选修课,因此课时较少,除课堂课时之外只剩下4个学时的实验课时。我们针对这4个课时的实验进行了重点设计,其主要内容是引导学生熟悉Visual Studio .Net 2008集成开发环境、安装与配置DirectX 软件开发包、使用有限状态机设计状态驱动智能体,设计2D图形驱动引擎。

虽然课时很短,但学生能够实际动手操作,熟悉游戏编程的相关开发工具与开发包,另外,学生学习兴趣提高了,学习内容从枯燥的抽象概念、理论变成实际的事例。此外,学生还可以在课下完成任务,继续钻研新的理论应用。

我们针对本门课程实验课时少的缺点,特别设定了一个课程设计环节。课程设计并不占用实验课时,而是要求学生利用课外的时间,自由组合,以团队的模式完成相应的设计要求。

课程设计主要内容是要求学生完成一个项目设计,该项目设计主要是要求学生使用相关的集成开发环境和开发包,利用一个人工智能技术编写出一个小的游戏软件,并给出设计报告。考虑到学生的实际能力,开发与报告以小组的形式进行设计开发,设计团队由3～5人自由组合,具体分工必须在报告中体现,报告要求不少于4000字,以软件开发文档的形式提交,报告中不仅有游戏软件的需求分析文档、设计文档和测试文档,还必须包括游戏的内容设计,即游戏的情节创意或功能设计。设计题目以及游戏类型由学生自选,图形界面可以是3D也可以是2D,开发包可以使用Direct3D也可是Windows自带的GDI。

4考核方式及其安排

考核一个方面是检测学生学习的状况,另一个方面是为了通过考核方式,提高学生的实践动手能力。基于这个原因,我们将整个考核分为3个模块。

1) 期末考试(开卷),占总成绩的50%。

2) 项目设计,占总成绩的35%。

3) 实验,占总成绩的15%。

期末考试采用开卷形式,主要目的在于检测学生通过课程学习,对知识点的掌握程度,以及运用知识点解决问题的能力。其占总成绩比例的一半。虽然期末考试为开卷,但考核的知识点无法直接从教材中直接找到,需要学生实际运用能力和解题手段才能完成答题。精心设计的开卷试题,可以使学生对虚拟现实知识体系进行一个系统的回顾,同时,它也是对教学的补充。

课程设计需要学生有很强的自主性,认真完成将使学生受益匪浅,敷衍了事不仅学生没有得到锻炼,教学目的也难以达成。课程设计以小组的形式有优势也有劣势,好处在于学生可以根据自身能力对应团队中的角色,例如,某同学编程能力强,他可以作为程序设计与开发人员;另一同学数学好,或理论方面出色,他就可以担任算法设计的工作;某些同学有创意,他则可以担任游戏情节设计的工作,等等。这样做分工明确,每个人都能够根据自己的实际需求和情况得到锻炼。劣势在于,如果团队同学能力重点都一样,就会出现分工不清,而最大的问题就是团队合作会导致某些同学出现依赖思想,最终导致整个团队只有一个人完成整个项目,甚至导致项目无法完成的情况。对此,我们应当强调每一个学生都要积极主动参与到课程设计中来,发挥自己的主观能动性,协作完成项目。

5结语

本文探讨了人工智能与游戏设计教学目标与任务、课堂教学、实验设计、考核方式,希望能够给其他相关教学工作者以参考和启发,共同促进其完善与提高。

由于人工智能与游戏设计这门课程是中南大学新开的一门课程,在许多方面存在考虑不周或欠缺的情况,需要向兄弟单位多学习并且多在教学实践中摸索与提高。本门课程是以中南大学智能系统与智能软件研究所为依托,它具有很好的研究基础与良好的实验平台,并能够将这门课程融会贯通,使学生理解人工智能与游戏开发设计的基本理念,并培养学生实际应用技能。

参考文献:

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[4] 刘明昆. 三维游戏设计师宝典:Virtools开发工具篇[M]. 成都:四川出版集团,2005.

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[7] 蔡自兴,肖晓明,蒙祖强,等. 树立精品意识搞好人工智能课程建设[J]. 中国大学教学,2004(1):28-29.

[8] Microsoft. DirectX Software Development Kit[EB/OL]. [2010-7-20]. /downloads/details.aspx.

Design in Artificial Intelligent and Game Programming Courses

LI Yi

(Institute of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083, China)

篇8

关键词：农村电网 继电保护 配置 可靠性

1、继电保护技术发展的历史阶段

电力系统技术的发展对继电保护提出了新的要求，电子技术、计算机技术与通信技术的发展又为继电保护技术的发展注入了新的动力，继电保护技术的发展，也是科技实力的发展。

建国后，我国继电保护学科、继电保护设计、继电器制造工业和继电保护技术队伍从无到有，在大约10年的时间里走过了先进国家半个世纪走过的道路。50年代，我国工程技术人员创造性地吸收、消化、掌握了国外先进的继电保护设备性能和运行技术，建成了一支具有深厚继电保护理论造诣和丰富运行经验的继电保护技术队伍，对全国继电保护技术队伍的建立和成长起了指导作用。在引进消化了当时国外先进的继电器制造技术后，建立了我国自己的继电器制造业。在60年代中期我国已建成了继电保护研究、设计、制造、运行和教学的完整体系。这是机电式继电保护繁荣的时代，为我国继电保护技术的发展奠定了坚实基础。

50年代末，晶体管继电保护已开始研究。6O年代中期到80年代中期是晶体管继电保护蓬勃发展和广泛采用的时代。我国研制的500kV晶体管方向高频保护和晶体管高频闭锁距离保护的成功运行，结束了500kV线路保护依靠进口的时代。从7O年代中期，基于集成运算放大器的集成电路保护已开始研究。到8O年代末集成电路保护已形成完整系列，逐渐取代晶体管保护。到9O年代初集成电路保护的研制、生产、应用仍处于主导地位，这是集成电路保护时代。

70年代末开始计算机继电保护的研究，高等院校和科研院所起着先导的作用。1984年原华北电力学院研制的输电线路微机保护装置首先通过鉴定，并在系统中获得应用，揭开了我国继电保护发展史上新的一页，为微机保护的推广开辟了道路。在主设备保护方面，东南大学和华中理工大学研制的发电机失磁保护、发电机保护和发电机变压器组保护也相继于l989年、l994年通过鉴定并投入运行。南京电力自动化研究院研制的微机线路保护装置也于1991年通过鉴定。天津大学与南京电力自动化设备厂合作研制的微机相电压补偿式方向高频保护，西安交通大学与许昌继电器厂合作研制的正序故障分量方向高频保护也相继于l993年、l996年通过鉴定。至此，不同原理、不同机型的微机线路和主设备保护各具特色，为电力系统提供了一批新一代性能优良、功能齐全、工作可靠的继电保护装置。随着微机保护装置的研究，在微机保护软件、算法等方面也取得了很多理论成果。从90年代开始我国继电保护技术已进入了微机保护的时代，开始走上高科技的发展时代。

2、农村电网保护配置存在的问题

(1)由于系统运行方式变化大，利用简单的电流、电压型保护有时很难同时满足快速性、选择性和灵敏性的要求。

(2)随着农村电网的改造，环形网、双回路网的增加，现有保护配置(非方向元件)难以适应运行方式的要求。

(3)保护采用的电磁型、晶体管型、集成电路型继电保护比微机保护可靠性差。

(4)随着线路长度的缩短，电流速断保护范围相应缩短，短线路一般无保护范围，影响了快速性和灵敏性。

3、继电保护技术的发展前景

智能化进入2O世纪90年代以来，人工智能技术如神经网络、遗传算法、进化规划、模糊逻辑等在电力系统各个领域都得到了应用，电力系统保护领域内的一些研究工作也转向人工智能的研究。专家系统、人工神经网络(ANN)和模糊控制理论逐步应用于电力系统继电保护中，为继电保护的发展注入了活力。随着计算机技术的飞速发展以及计算机在电力系统继电保护领域中的普遍应用，新的控制原理和方法被不断应用于计算机继电保护中，以期取得更好的效果，从而使微机继电保护的研究向更高的层次发展，其未来趋势向计算机化，网络化，智能化，保护、控制、测量和数据通信一体化发展。微计算机硬件的更新和网络化发展在计算机领域，发展速度最快的当属计算机硬件，按照著名的摩尔定律，芯片上的集成度每隔18～24个月翻一番。其结果是不仅计算机硬件的性能成倍增加，价格也在迅速降低。微处理机的发展主要体现在单片化及相关功能的极大增强，片内硬件资源得到很大扩充，单片机与DSP芯片二者技术上的融合，运算能力的显著提高以及嵌入式网络通信芯片的出现及应用等方面。这些发展使硬件设计更加方便，高性价比使冗余设计成为可能，为实现灵活化、高可靠性和模块化的通用软硬件平台创造了条件。硬件技术的不断更新，使微机保护对技术升级的开放性有了迫切要求。未来的继电保护技术、变电所综合自动化技术现代计算机技术、通信技术和网络技术为改变变电站目前监视、控制、保护和计量装置及系统分割的状态提供了优化组合和系统集成的技术基础。高压、超高压变电站正面临着一场技术创新。实现继电保护和综合自动化的紧密结合，它表现在集成与资源共享、远方控制与信息共享。以远方终端单元(RTu)、微机保护装置为核心，将变电所的控制、信号、测量、计费等回路纳入计算机系统，取代传统的控制保护屏，能够降低变。

电所的占地面积和设备投资，提高二次系统的可靠性。自适应控制技术在继电保护中的应用自适应继电保护的概念始于20世纪80年代，它可定义为能根据电力系统运行方式和故障状态的变化而实时改变保护性能、特性或定值的新型继电保护。自适应继电保护的基本思想是使保护能尽可能地适应电力系统的各种变化，进一步改善保护的性能。这种新型保护原理的出现引起了人们的极大关注和兴趣，是微机保护具有生命力和不断发展的重要内容。自适应继电保护具有改善系统的响应、增强可靠性和提高经济效益等优点，在输电线路的距离保护、变压器保护、发电机保护、自动重合闸等领域内有着广泛的应用前景。随着电力系统的高速发展和计算机技术、通信技术的进步，继电保护技术面临着进一步发展的趋势。其发展将出现原理突破和应用革命，由数字时代跨入信息化时代，发展到一个新的水平。未来中国电力系统继电保护技术的发展前景，会以崭新的姿态走在世界前列。

4、10KV线路保护中容易被忽视的问题及解决方法

(1)10kV线路如装有大量的配电变压器，在线路投入时，这些配电变压器是挂在线路上，在合闸瞬间，各变压器所产生的励磁涌流在线路上相互迭加、来回反射，产生了一个复杂的电磁暂态过程，在系统阻抗较小时，会出现较大的涌流，时间常数也较大。二段式电流保护中的电流速断保护由于要兼顾灵敏度，动作电流值往往取得较小，特别在长线路或系统阻抗大时更明显。励磁涌流值可能会大于装置整定值，使保护误动。这种情况在线路变压器个数少、容量小以及系统阻抗大时并不突出，因此容易被忽视，但当线路变压器个数及容量增大后，就可能出现。

励磁涌流的特征，就是它含有大量的二次谐波，另一特征就是它的大小随时间而衰减，一开始涌流很大，一段时间后涌流衰减为零，流过保护装置的电流为线路负荷电流，利用涌流这个特点，在电流速断保护加入一短时间延时，一般为0.15～0.2s的时限，就可以防止励磁涌流引起的误动作，这样虽然会增加故障时间，但在对稳定运行影响较小的地方还是适用的。

(2)10kV线路出口处短路电流一般都较小，特别是农网中的变电所，它们往往远离电源，系统阻抗较大。对于同一线路，出口处短路电流大小会随着系统规模及运行方式改变而改变。随着系统规模的不断扩大，10kV系统短路电流会随着变大，可以达到TA一次额定电流的几百倍，系统中原有一些能正常运行的变比小的TA就可能饱和；另一方面，短路电流中含大量非周期分量，又会进一步加速TA饱和。在10kV线路短路时，由于TA饱和，感应到二次侧的电流会很小或接近于零，使保护装置拒动，影响供电可靠性，而且严重威胁运行设备的安全。

避免TA饱和一是在选择TA时，变比不能选得太小，要考虑线路短路时TA饱和问题，一般10kV线路保护TA变比最好大于300/5。另一方面要尽量减少TA二次负载阻抗，尽量避免保护和计量共用TA，缩短TA二次电缆长度及加大二次电缆截面等,就能很好的防止TA饱和现象。

篇9

达闼科技成立于2015年初，创建了基于云端大脑和安全网络的云端智能机器人架构。达闼科技在云端融合智能、高速安全网络，以及安全智能终端和机器人控制技术等前沿领域进行了深入研发。

达闼科技构建了一个结合人工辅助和机器学习的云端融合认知计算平台（HARI），并迅速应用到导盲等领域。达闼科技目前正在部署一个覆盖全球的高速安全骨干网（VBN），并研发了专门为云端机器人打造的云端智能控制终端“DATA”系列产品。依靠这些核心技术，达闼科技实现了独创的移动内联网云服务（MCS），为云端机器人的远程操控构建了信息安全保障体系。同时，这些技术也为实现下一代企业移动信息化提供了关键的“云网端”安全架构。

连接是云平台的关键

迄今为止，人类历史上已经历了三次工业革命，分别为机器工业革命、电气工业革命、计算机工业革命，它们分别解决了机器动力问题、能源传输问题，以及信息处理和传输问题，为人类社会带来了生产力的巨大变革。即将到来的第四次工业革命，准确地说是机器的信息革命，是生产力的一次巨大飞跃。人工智能与机器人则将是引领第四次工业革命的主要推动力。

达闼科技认为云端架构是实现智能服务机器人的必由之路。达闼科技的愿景是：在2025年提供家庭保姆机器人服务。达闼科技将此次会主题定位为“云端智能 连接未来”，这一主题语明示了云端智能未来的发展趋势。

此次会的主角是云端智能机器人平台。通过该平台所提供的移动内联网云服务，用户可实现端到端的安全隔离。在会上，达闼科技展示了这款云端智能控制终端DATA。该终端目前是机器人实体和云端大脑之间的连接器。同时，达闼科技启动了云端导盲机器人META项目，这将是达闼科技首款智能机器人应用实体。

达闼科技此次会更倾向于推进“云端智能”生态体系的发展，而非单纯的“新概念产品”的。事实上，云端智能C器人平台和部分架构已经投入了商用。例如，达闼云端智能控制终端（DATA）已经被部分企业试用，并将于4月接受公开预订。移动内联网云服务已经为中再保险、金地集团等客户提供服务。达闼科技与一些政府机构合作建设的云端导盲机器人协同研发中心也于3月开始为视障人士提供试点服务。

实现云部署需要更多具备强大网络能力的运营商共同努力来完成。达闼科技董事长黄晓庆认为：“我们平台未来也需要5G网络支持。这需要一段时间来实现。它类似通信产业软交换概念产品的实施过程。这一过程经历7年左右时间。从历史角度来看，我认为此类云端智能平台也将具有同样的发展史。通信产业在产业发展规划和产业发展标准推动方面领先于其他产业，我们能够利用通信产业的一些发展经验来帮助机器人产业发展。”

在云端智能机器人领域，是否具备相关的技术标准？ 黄晓庆介绍道：“我在中国移动工作时曾推动知识产权建设。在4G时代，中国移动建立了庞大的4G网络系统，培养了众多4G用户。达闼科技从成立到现在，已经申请了众多专利，这些专利主要集中在云端智能方面。在网络安全方面，我们在机器人的远程操控这个领域也申请了很多知识产权。云端智能领域目前缺乏标准，所以我们提出建立云端智能的开放实验室。通过这个实验室，我们希望把云端智能产业链培育起来，打通机器人产业、人工智能产业和通信产业的上下游，大家一起建立起智能机器人的技术联盟和标准组织。”

开放平台可对接其他应用

为进一步让现场嘉宾了解革命性的产品，达闼科技组织了嘉宾、记者亲身体验云端智能机器人平台的各项功能应用，感受“云端智能”带来的震撼，使嘉宾对云端智能未来的发展有明确、深入的理解。

如何将“服务机器人本体+专属网络+云端大脑”三者合一，无缝运行？达闼科技的工作人员给出了详细的解释，数以万亿计的服务型机器人本体，借助于高效、安全的网络传输，受控于云端大脑，即一个大脑、一张网络、上亿台机器人。

一些业内人士表示，云端智能机器人发展趋势可能与公众预想和影视作品揭示的方向有所差别。他们认为的机器人智能的方向是――人工智能存在于与人类形态相似的机器人身上。

黄晓庆表示：“达闼科技认为机器人的终极形态一定是人形机器人，但是要模拟一个人类大脑的神经元构成，需要100万倍体积的电子元器件才能勉强做到。这意味着人类很长时间内都无法把如此巨大的‘机器大脑’放在机器人肩膀上。云端智能机器人才是机器人的必由之路。从实现上，达闼科技的技术演进将从非人形的垂直服务机器人开始。因为，达闼科技对服务机器人的定义是具有在一定功能和能力，能够代替人的角色的智能机器。实际上，很多这样的机器人都不一定需要是人形的。随着技术进步，逐渐实现具备多功能的通用型人形机器人。”

META导盲头盔是达闼科技第一款云端智能穿戴设备，META将以头盔的形态，为视力障碍人群提供人脸识别、物体识别、路径规划、避障等服务。它是一款基于达闼科技云端智能机器人架构的导盲头盔。

这只是达闼科技走向“云端智能”的一小步。META仅仅是一款针对视力障碍群体用户的服务型机器人，而达闼科技还有其他种类的机器人。“达闼科技开发服务型机器人的终极目标是家庭保姆。但是一开始我们没有办法在技术上完成通用型的机器人，所以我们从垂直行业的机器人开始入手。META是一款非常典型的导盲型机器人。” 黄晓庆表示，“另外在很多服务型行业，比如在安防领域，我们也会有很多刚性的需求。此外，有一点是非常重要的，人工智能、移动通信、机器人制造，这三大科技的发展要紧密结合，才能产生产业效应。”

从目前的应用环境看，达闼科技仍然采用第三方云服务提供商做基础服务，在它的基础上搭建机器人神经网络平台。而这种云操作系统也与阿里YunOS等云端操作系统类似。达闼科技的云操作系统是否会与这些云服务提供商的操作系统形成竞争的关系？对此，黄晓庆表示：“我们的云平台是开放部署的，我们客户都是大型企业。客户如果选择私有云，我们为它提供私有云；如果选择公有云，我们就为它提供公有云。我们很愿意和阿里云、Google、亚马逊等这些云服务商合作，但前提是必须建立在安全云的标准下。要将竞争对手变成合作伙伴，大家一起同心协力。”

梧桐引来金凤凰

云端智能平台的安全问题始终是记者最为关注的。确保该云平台的安全，移动内联网架构起着非常重要的作用。据黄晓庆介绍，当智能机器人为用户提供服务的时候，移动内联网就解决了机器人被劫持的问题。他表示：“移动内联网技术的核心技术就是把机器人的控制网络与互联网隔离，隔离之后，外人无法通过普通的信道广播等方式找到该机器人的连接点，因此无法攻击机器人。”

篇10

在业内人士看来，人工智能不是一项单一的科技产业，而是将其他行业进行融合的工具，例如将机器人和保姆结合产生的“看家机器人”，将导航和汽车结合产生的“车联网”等。在人工智能技术逐步成熟的当下，谁率先在应用上实现突破，谁就有可能在智能时代的竞争中占据优势，“人工智能”有望成为可触摸的新增长点之一。

发展迅猛

身体不舒服，想要打开手机淘宝问问医生，但是怎么样才能从几千个在线等待咨询的医生中间找到最匹配的那一个？

阿里健康已经开发并在手机淘宝上线了健康小蜜――医药健康智能问答引擎。这个类似于智能问答机器人的引擎，可以回答普通用户的一般性医药健康问题，然后根据用户的需求进行选择，将用户自动匹配给相应的医生或者药师。

事上，目前，从医疗健康的监测诊断、智能医疗设备，到教育领域的智能评测、个性化辅导、儿童陪伴，从电商零售领域的仓储物流、智能导购和客服，到应用在智能汽车的自驾技术，都能看到人工智能的身影。

人工智能等技术是助推自动驾驶发展的关键技术。例如，人工智能在帮助汽车解读传感器数据时起决策作用，通过阅读驾驶者的驾驶行为和表情，能及时提醒驾驶员在疲劳驾驶时切换至自动驾驶模式。

“人工智能”一词，通常被认为是1955年8月31日在达特茅斯（美国一所院校）会议上诞生的，61年来，人工智能的研究和实践一直处于不断增长的趋势。当今，人工智能技术的突破带来了席卷全球的技术革命风暴，创造出了一个无比广阔的市场，中国的很多公司在这股大潮中抓住机遇，表现亮眼。有观察者认为，中国的人工智能已成为一张令世界瞩目的闪亮名片。

过去的一年里，长虹、TCL、创维等中国家电企业都纷纷人工智能家电产品，希望借助人工智能打破家电行业的销售难题。

不久前，搜狗公司2016全年财报，搜狗借助人工智能技术实现了较大的业绩增长。未来会把人工智能应用到更多的产品中，让用户表达和获取信息更简单，让人工智能真正惠及人类。

全球人工智能研发的脚步正在加快，中国也不甘示弱。近年来，百度先后成立了大数据实验室、深度学习实验室和硅谷人工智能实验室，并通过架构调整全面发力人工智能。2016年百度世界大会上，“百度大脑”推出，该项目将对语音、图像、自然语言处理和用户画像、无人驾驶等领域进行重点关注和研发。

在腾讯，人工智能研究项目包括WHAT LAB（微信-香港科技大学人工智能联合实验室）、优图实验室、微信模式识别中心、智能计算与搜索实验室等多个部门。

人工智能犹如新的科技革命，为长期低迷的世界经济注入新的活力。去年诸多关键技术突飞猛进，无疑是人工智能发展史上浓墨重彩的一年。诞生半个多世纪以来，它终于走到了从科技研发到行业应用的临界点，蓄势待发。

为发展更新“发动机”

人工智能技术的重大突破必将带来新一轮科技革命和产业革命，对人类生活的方方面面将产生深远的影响。大力发展人工智能技术是中国经济转型升级的重要动力。

众多研究表明，人工智能是对传统行业商业模式、产业链和价值链的全面颠覆，将为全球经济、社会生活的方方面面带来质的变化。

发展人工智能的最大意义在于为现代化发展更换“发动机”。咨询公司埃森哲研究了美国、芬兰、英国等12个发达国家并作出预测，到2035年，人工智能将帮助这些国家的生产率提高40%左右。

对于中国而言，人工智能带来的好处将是多方面的。就经济来说，借助人工智能新技术实现自动化，将极大提高生产率，节省劳动成本；优化行业的现有产品和服务，提升其质量和劳动生产率；通过创造新市场、新就业等，将促进市场更加繁荣，开拓更广阔的市场空间。

而在产业升级方面，中国的传统制造业大而不强的问题亟待克服，人工智能恰恰为制造业转型升级提供了便利和动力，一是这些企业拥有行业海量的数据和大量资金；二是在生产力水平急需提升、传统人口红利逐渐消失的情况下，传统企业有迫切的意愿来改造升级自己的工厂、业务，提高收益，降低企业成本。因此，制造业既是人工智能可以大有作为的领域，也是中国发展人工智能的优势领域。

《全球人工智能发展报告2016》显示，中国人工智能专利申请数累计达到15745项，列世界第二；人工智能领域投资达146笔，列世界第三。

据艾瑞咨询预计，2020年全球人工智能市场规模将达到1190亿元，年复合增速约19.7%；同期中国人工智能市场规模将达91亿元，年复合增速超50%。人工智能发展前景极为广阔。

就制造业而言，“中国制造2025”计划的实现就需要很多人工智能。比如过去在技术上难以克服的问题，就可以通过深度学习，在工程上快速地取得一些新的突破。人工智能技术的发展与应用，对于有效实现“中国制造2025”目标至关重要。

面向未来长远布局

在人工智能这场科技浪潮中，中国与其他国家已经站在了同一起跑线上。针对未来产业竞争，中国政府已在多个方面对人工智能产业做出布局，“人工智能+”的发展，需要面向未来，做出长远布局。

未来5到10年，人工智能将像水和电一样无所不在，可以进入到教育、医疗、金融、交通、智慧城市等几乎所有行业。

目前，在驾驶领域，通过依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，电脑可以在无人主动操作下，自动进行操作；在个人助理领域，通过智能语音识别、自然语言处理和大数据搜索、深度学习神经网络，可以实现人机交互；在金融领域，通过分析、预测、辨别交易数据、价格走势等信息，人工智能可以为客户提供投资理财、股权投资等服务；在电商零售领域，主要是利用大数据分析技术，智能的管理仓储与物流、导购等方面，用以节省仓储物流成本、提高购物效率、简化购物程序。此外，在安防、教育、医疗健康等众多领域，人工智能都有着广泛的用途。