人工智能技术无论是在过去。认知心理学和人工智能。使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。以下是我整理的人工智能的期末论文的相关资料，欢迎阅读!
摘要：人工智能技术无论是在过去。认知心理学和人工智能。使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。
关键词：人类智能，人工智能，认知，心理学
人工智能技术无论是在过去，现在还是将来，都作为科学研究的热点问题之一。人类对自己本身的秘密充满好奇，随着生物技术的飞速发展，人类不断破译人体的生命密码。而以生物科学为基础的人工智能技术也得到了长足的发展。人们希望通过某种技术或者某些途径能够创造出模拟人思维和行为的“替代品”，帮助人们从事某些领域的工作。为了让计算机能够从事一些只有人脑才能完成的工作，解脱人的繁重的脑力劳动，人类对自身的思维和智能不断地研究探索。但是，科学技术是一柄双刃剑，人们对人工智能技术的飞速发展存在着恐慌。如果机器真的具有了人类的智能，在未来的某一天，他们会不会取代人类而成为地球的主宰者?人类智能和人工智能，谁才是未来的传奇?
1.你在和谁说话?
“先进的人工智能机器人不但拥有可以乱真的人类外表，而且还能像人类一样感知自己的存在。”这是人工智能发展到高级阶段的目标和任务。那么，我们在不久的未来能否实现这样一个目标呢?人类真的能发明出足以乱真的智能人类吗?隔着一堵墙，我们是否能分辨出正在与我们对话的是一部机器还是人类?
1.1. 人工智能的定义
人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、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。人工智能是相对于人的智能而言的。正是由于意识是一种特殊的物质运动形式，所以根据控制论理论，运用功能模拟的方法心理学，制造电脑模拟人脑的部分功能，把人的部分智能活动机械化，叫人工智能。人工智能的本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能发展的过程归纳为机器不断取代人的过程。
1.2. 人工智能技术的发展
几个世纪以来，人类依靠智慧，发明了许多机器，使人类能够从许多体力劳动中解放出来。从1956年正式提出人工智能学科算起，40多年来取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。科学家发明了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是这些不能模仿人类大脑的功能。当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。1997年5月，IBM公司研制的深蓝(Deep Blue)计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫(Kasparov)。在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。计算机的出现，使得人工智能有了突破性的进展。计算机不仅能代替人脑的某些功能，而且在速度和准确性上大大超过人脑，它不仅能模拟人脑部分分析和综合的功能，而且越来越显示某种意识的特性。真正成了人脑的延伸和增强。
1.3. 人工智能的研究领域
人工智能是一种外向型的学科，也是一门多领域综合学科。它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。而人工智能的最根本目的是模拟人类的思维，因此，它的研究领域与人类活动息息相关。什么地方只要有人在工作，他就可以运用到那个领域。
现阶段主要研究领域有专家系统，机器学习，模式识别，自然语言理解，自动定理证明，自动程序设计心理学，机器人学，博弈，智能决定支持系统和人工神经网络等等。
2.机器真的可以思考吗?
机器真的可以思考吗?机器的思考归根结底还是模仿人类的思维模式，正是“思考”这一人类的本质属性，使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。心理学研究人脑中信息的输入、输出、存储和加工，并研究人脑各个部位的功能。最早的双核计算机模仿人的左右脑，在人脑不同区域主管各个不同功能这一原理的基础上，来设计负责不同功能的芯片。以此为出发点，心理学家和计算机学者进一步合作，通过研究人解决问题的方法来研究开发人工智能。随着人工智能的发展，所要求实现的职能愈加复杂，但最基本的方式还是逻辑推理和归纳，这正是心理学家和逻辑学家的专业领域。心理学家以研究探讨人类逻辑思维方式为人工智能提供了基本原理和原则。
2.1. 人类意识的本质
意识是世界的内在规定、一般规律和组成部分，是具有客观实在性同世界的其它组成部分处在对立统一关系中的事物。意识普遍存于世界和万物之中，世界是包含意识的世界，万物是包含意识的万物。没有意识存在于其中的世界不是我们现实生活中的世界，没有意识存在于其中的万物也不是我们天天眼见手触的万物。有了意识的存在，世界和万物就有了生机和活力。
2.1.1. 意识是与物质相对应的哲学范畴，与物质既相对立又相统一的精神现象。
意识是自然界长期发展的产物，由无机物的反应特性，到低等生物的刺激感应性，再到动物的感觉和心理这一生物进化过程是意识得以产生的自然条件。意识是社会的产物，人类社会的物质生产劳动在意识的产生过程中起决定的作用。辩证唯物主义在强调物质对意识起决定作用的前提下肯定意识对于物质具有能动的反作用，在意识活动中人们从感性经验抽象出事物的本质、规律形成理性认识，又运用这些认识指导自己有计划、有目的地改造客观世界。
2.1.2. 从意识的起源看，意识是物质世界发展到一定阶段的产物;从意识的本质来看，意识是客观存在在人脑中的反映。
意识是人脑对客观存在的反映：第一，正确的思想意识与错误的思想意识都是客观存在在人脑中的反映;第二，无论是人的具体感觉还是人的抽象思维，都是人脑对客观事物的反映;第三，无论是人们对现状的感受与认识，还是人们对过去的思考与总结，以至人们对未来的预测，都是人脑对客观事物的反映。 意识的能动作用首先表现在，意识不仅能够正确反映事物的外部现象，而且能够正确反映事物的本质和规律;意识的能动作用还突出表现在，意识能够反作用于客观事物，以正确的思想和理论为指导心理学，通过实践促进客观事物的发展。
2.2. 人类意识与人工智能的关系
认知心理学和人工智能，是认知科学的两个组成部分。人工智能使用了心理学的理论，心理学又借用了人工智能的成果。人类意识与人工智能两者具有以下关系：
l人工智能是研究用机器模拟和扩展人的智能的科学。它撇开了人脑的内在结构和意识的社会性，而只是把人脑作为一种信息处理的过程，包括信息的接收、记忆、分析、控制和输出五部分。现代科学技术用相应的部件来完成着五个过程，就构成了人工智能或电脑。
l人工智能可以代替人的某些脑力劳动，甚至可以超过人的部分思维能力，随着现代科学技术的发展，它发挥着越来越重要的作用。人工智能的出现不仅解放了人的智力，而且为研究人脑的意识活动提供了新的方法和途径。它说明了人的意识活动不管多么复杂，都是以客观物质过程为基础的，而不是什么神秘的超物质的东西，人们完全可以用自然科学的精确方法来加以研究和模拟，它进一步证实了辩证唯物主义意识论的科学性。
l人工智能的产生和发展，深化了我们对意识相对独立性和能动性的认识。机器思维即人工智能表明，思维形式在思维活动中对于思维内容具有相对独立性，它可从人脑中分化出来，物化为机械的、物理的运动形式，部分地代替人的思维活动。
随着科学技术的发展，人工智能将向更高水平发展，反过来推动科学技术、生产力和人类智慧向更高水平发展，对人类社会进步将起着巨大的推动作用。
3. 人工智能的未来
人工智能是为了模拟人类大脑的活动而产生的科学，人类已经可以用许多新技术新材料模拟人体的许多功能，诸如皮肤，毛发，骨骼等等，也就是说，人类可以创造出“类人体”。只要能够模拟人的大脑的功能，人就可以完成人工生命的研究工作，人创造自己，这不但在科学上，而且在哲学上都具有划时代的意义。这就是人工智能承担的历史使命。
在科学技术日新月异的今天，知识爆炸，科技的增长超出了人类承受的速度。各种新科技的出现层出不穷，随之而来的成果简直让人瞠目结舌，克隆、基因芯片、转基因等等，人类自身的秘密开始一层一层的揭开。我们人脑的复杂结构，人体的基因链也逐渐被科学技术解剖。我们希望将来的人工智能机器能将我们从繁重的体力劳动和脑力劳动中解放出来心理学，例如机器人做家务，带孩子，做司机，秘书等等一系列我们不愿意花太多精力或者有太多限制条件的工作。然而，人类由于多种“性能”都不如机器人，反而退化成为机器人的奴隶?他们会不会有一天无法忍受人类对他们的“剥削”和“压迫”，挑战人类的统治?很多的科幻作品和电影中都预言了这样的场景，未来的智能机器人和人类争夺有限的地球资源，并最终打败人类，成为新的地球统治者。这也正是绝大多数心理学家和哲学家对人工智能的发展忧心忡忡的原因。
人工智能的发展，也只能无限接近于人的智能，而不能超越人的智能。因为人工智能技术的本质，是模拟人类的思维过程，是为人类服务的。我们在进行发明创造的同时，担心被我们所发明的物质所毁灭。正如人类发明了原子能，用于取代正在逐渐消逝的矿物能源，然而当原子能用于军事领域的时候，他产生的力量也足以毁灭人类文明。科技本身并不是问题，人类如何运用自己掌握的技术，才是问题的关键。我们最大的敌人不是我们发明的技术，而是我们自己本身。
【参考文献】
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“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课，为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性，对《人工智能》这门专业选修课程的 教学 方法 进行了探索和 总结 。以下是我整理分享的关于人工智能结课论文的相关 文章 ，欢迎阅读!
对《人工智能》专业选修课教学的几点体会
摘要：“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课，为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性，提高《人工智能》专业选修课的教学效果，我们结合近几年的实际教学 经验 ，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对《人工智能》这门专业选修课程的教学方法进行了探索和总结。
关键词：人工智能 优选教材 考核方式内容 手段 实践
人工智能(Aritificial Intelligence，英文缩写为AI)是一门综合了应用数学、自动控制、模式识别、系统工程、计算机科学和心理学等多种学科交叉融合而发展起来的的一门新型学科，是21世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。它是研究智能机器所执行的通常与人类智能有关的职能行为，如推理、证明、感知、规划和问题求解等思维活动，来解决人类处理的复杂问题。人工智能紧跟世界社会进步和科技发展的步伐，与时俱进，有关人工智能的许多研究成果已经广泛应用到国防建设、工业生产、国民生活中的各个领域。在信息网络和知识经济时代，人工智能现已成为一个广受重视且有着广阔应用潜能的前沿学科，必将为推动科学技术的进步和产业的发展发挥更大的作用。因此在我国的大中专院校中开展人工智能这门课的教学与科研工作显得十分紧迫。迄今为止，全国绝大多数工科院校中的自动控制、计算机/软件工程、电气工程、机械工程、应用数学等相关专业都开设了人工智能这门课程。南京邮电大学自动化学院自2005年成立至今，一直将“人工智能”列为自动化专业本科生的选修课程，到目前为止已经有八年的历史了。由于南京邮电大学是一所以邮电、通信、电子、计算机、自动化为特色的工科院校，因此，学校所开设的许多专业都迫切需要用人工智能理论和方法解决科研中的实际问题。在问题需求的推动下，南邮人经过多年的努力工作，在人工智能科研方面取得了丰硕的成果，如物联网学院所开发的现代智能物流系统、自动化学院所开发的城市交通流量控制与决策系统，为本课程的开设提供了典型的教学案例。我们结合近几年的实际教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对人工智能课程教学方法进行了总结归纳。
一、优选教材
目前，国内有关人工智能课程的中英版教材种类非常多，遵循实用、简单、够用的原则，再经过授课老师和学生们的共同调研，我们选用由中南大学蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》第三版作为南邮本课程的授课教材。本书覆盖的人工智能知识体系比较全面，包含知识表示、搜索推理、模糊计算、专家系统等。本书主要针对计算机、自动化、电气工程等本科专业的学生所编写，内容基础，难度适中。蔡教授所编写的这本教材全面地介绍了人工智能的研究内容与应用领域，做到了内容新颖、简单易懂、兼顾基础和应用，受到了全国广大师生们的一致好评，多年的教学实践证明我们所选择的教材是恰当的、正确的。
二、考核方式
在全国大部分高等院校，“人工智能”这门课大都选择开卷考试的方式来进行考核。为了强化学生对人工智能这门课基础知识的掌握，南京邮电大学自动化学院选用闭卷考试的方式来进行考核。为了打消部分学生想在期末闭卷考试中通过作弊手段来完成人工智能这门课考核的侥幸心理，我们加强了对学生平时考勤成绩、课下作业成绩和实验成绩的考核，从而杜绝了“一纸定成绩”的现象。我们对人工智能这门课的最后期末成绩是按如下权重来划分的：平时考勤成绩占10%、课下作业成绩占10%、实验成绩占20%、最后的期末考试卷面成绩只占60%。为了克服国家现行 教育 体制的弊端，避免学生“机械式”地的应对教学和考试，我们对考试题型进行了调整，不再是以往的填空、选择、简答等题型，而是改为以解决实际问题为导向的应用题型为主，这样学生只需要在理解授课内容的基础上利用自己的思维来解题就可以了，这也体现了国家目前正在提倡的应用型教学导向。
三、教学内容调整
对于本科生而言，人工智能这门课程所需要讲授的内容实在太多，由于课时所限，我们必须精简教学内容，让学生在掌握基础知识的同时，也能够了解它的具体应用。因此，我们将人工智能这门课程的教学内容分为两个部分：第一部分是基本理论和方法，包括人工智能的概述、知识表示方法、确定性推理方法等;第二部分为人工智能研究成果的具体应用，包括神经元网络计算、模糊智能计算、专家知识库系统、机器语言学习等。通过对教材内容的合理调整和安排，使得授课计划能够比较全面地覆盖了人工智能这门课程的基本知识点，从而满足了学生们的求知需求。
四、教学手段的改进
(一) 激发学生的学习兴趣
经过长时间的教学我们发现，在选修“人工智能”这门课程时，每个学生的心中所想各有不同，这些学生在刚开始学习时兴趣还比较强烈，但随着教学内容变得越来越抽象，学生逐渐对这本课的学习失去了信心，甚至上课时间不去听课，使授课教师对教学也渐渐失去了信心，导致恶性循环，严重影响了教学质量。针对这种现象，我们认为，在开课前充分激发学生的学习兴趣是很有必要的。我们要结合学校的实验条件，开课前给学生演示“机器人医疗服务”实验，通过该实验的演示，让学生们看到机器人能够给病人提供多项人性化的服务，理解人工智能技术在开发医疗服务机器人多项关键技术中的应用，让学生在开课前能够对本课程的学习产生极大的兴趣，实践证明这种方法是有效的。
(二) 借助多媒体教学
多媒体教学是现代教学过程中一种非常重要的形式，它往往根据教学目的和学生们的特点，通过合理的设计、选择教材内容，应用公式、图形、文字、视频等多种媒体信息进行有机组合并通过电脑和投影机显示出来，与传统教学手段相结合，形成合理的教学过程结构，达到最优化的教学效果。人工智能这门课具有针对性强、内容抽象、公式繁琐等特点，学生学习起来比较困难，为了让学生生动、形象地学习该课程，我们在教学过程中充分利用了多媒体技术来组织教学。例如在课堂教学过程中播放南邮自动化学院梁志伟博士带领学生所开发的“智能 足球 机器人”比赛片段;让学生在线观看北京大学工学院谢广明博士带领学生所开发的“自主视觉机器鱼”录像片段等。在讲解某些重要的求解算法时，借助Matlab软件和投影机，直接展现该算法的求解过程，从而改善了课程教学的形式，提高了教学质量。 (三)提倡课堂 辩论
我们在教学过程中打破了传统的“老师讲课学生听课”的教学模式，多次组织课堂辩论，辩论的主题包括人工智能研究过程中出现的技术困惑、人工智能研究成果转化中的市场前景等。如组织了“电脑PK人脑”“电脑是否让电视消失”“电脑的未来发展方向在哪里”等一系列 辩论会 。经过激烈的辩论，无论正方还是反方都感觉自己收获很大，增长了知识，开阔了眼界。在教学过程中通过将学生由“被动听课”角色变换为“主动参与”角色，大大地调动了学生的学习积极性，从而提高了课堂教学质量。
五、实践教学
实践教学是课堂教学不可缺少的重要组成部分，通过让学生亲自动手实验来对理论知识进行检验和应用是目前国内外各个大学提高学生综合素质、增强学生市场竞争力的重要手段。人工智能实验教学的目的是让学生通过亲自动手体会授课中的各种智能控制算法，从而使学生能够更加形象地掌握课本知识。人工智能教学计划安排了4学时实验课，设置了“传教士和野人过河”“机器人路径规划”这两个人工智能问题，要求学生独立完成这2个实验题目的编程，并书写实验 报告 。通过实验，学生动手实践了课堂上所掌握的理论知识，加深了对智能算法的理解。
人工智能是一门实用性较强的课程，我们总结了近几年来的教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学五个方面对人工智能课程教学进行了总结。从学生的反馈来看，我们所总结的教学经验对于指导新教师讲授“人工智能”这门课程具有积极的作用，需要指出的是，我们仍有很多不足之处，需要在以后的教学过程中不断努力完善，提高自己的教学能力，争取更好的教学效果。
参考文献
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本研究得到了江苏省2011年度研究生双语授课教学试点项目—“模式识别与智能系统”项目经费的资助。
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这不是不平。
随着科技的进步，智能机器人的性能不断地完善，因此也被越来越多的应用于军事、排险、农业、救援、海洋开发等方面。这是我为大家整理的关于机器人的科技论文，供大家参考!机器人的科技论文篇一：《浅谈智能移动机器人》 摘要：随着科技的进步，智能机器人性能不断地完善，移动机器人的应用范围也越来越广，广泛应用于军事、排险、农业、救援、海洋开发等。介绍了常见智能移动机器人的基本系统组成及其相关的一些技术，提出一种能够应用于智能移动机器人的越障机构，并简单阐述了其工作原理。在对智能机器人有一定了解的基础上，论述了智能移动机器人的研究现状及其发展动向。 关键词：智能移动机器人越障避障伸展收缩 1 引言 上世纪60年代智能机器人的出现开辟了智能生产自动化的新时代。在工业机器人问世50多年后的今天，机器人已被人们看作是不可缺少的一种生产工具。由于传感器、控制、驱动及材料等领域的技术进步开辟了机器人应用的新领域。智能移动机器人是机器人学中的一个重要分支。 2 智能移动机器人的基本系统组成及其相关技术 由于智能移动机器人在危险与恶劣环境以及民用等各方面具有广阔的应用前景，使得世界各国非常关注它的发展。其共同的五大系统组成要素为：(1)机械机构单元是智能移动机器人的骨架，机器人所有的模块都依靠其支撑，机械机构单元的结构，性能，强度直接影响着整个机器人的稳定性。随着科技发展和新型材料的研制开发，使得智能机器人产品的结构性能有了很大提高，机械机构的各项工艺性及尺寸设计都向着更加合理高效，更加轻便美观，更加环保节能，更加安全可靠等方向发展。(2)动力与驱动单元为智能移动机器人提供动力来源。(3)环境感知单元相当于智能移动机器人的五官，机器人通过感知单元对周围的环境进行感知识别及各种参数的收集，然后通过转换成控制模块可以识别的光电信号，输入到控制单元进行数据处理。(4)执行机构单元为智能移动机器人执行部分，能根据控制中心的命令执行命令，完成任务。不同的机器人有着不同的执行机构，执行机构的设计影响着对要执行动作的效率，精度，稳定性，可靠性等。(5)信息处理与控制单元作为整个机械系统的核心部分，它如人的大脑一样，调控着整个系统，一切的活动都由它指挥。将来自传感器部分采集到的信息进行集中汇总，存储，对所有信息分析，规划决策，输出命令。使机器人有目的的运行。 智能移动机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能于一体的综合机电系统。它是传感器技术，控制技术，移动技术，信息处理、人工智能、电子工程、计算机工程等多学科的重要研究成果，从某种意义上讲是机器发展进化过程中的产物，是目前科学技术发展最活跃的领域之一。 3 一种越障机器人 我们设计的移动机器人(图1)有很好的机动性能，前导轮、前轮和后轮可以实现独立升降运动。前导轮(如图1)由通过曲柄圆盘的转动角度控制摇杆的摆动角度，带动相关的平面连杆机构运动，从而实现前导向轮的伸展和收缩实现攀越。机器人两侧的侧边驱动机构为平面连杆-滑块越障机构，前后轮(如图1)分别通过导杆在槽中的移动，带动平面连杆机构的运动，实现前后轮的伸展和收缩，实现越障功能。本机器人通过尺寸的设计可以实现较大的越障高度，通过合理的控制轮摆动的角度还能实现多种类型障碍物的攀越。 4 智能移动机器人的应用概况 随着科技的进步，机器人的功能不断完善，智能移动机器人的应用范围也大大拓宽，不仅在工业、农业、医疗、服务等行业中得到广泛的应用，而且在排险、海洋开发和宇宙探测领域等有害与危险场合(如辐射、灾区、有毒等)得到很好的应用。 4.1 陆地智能移动机器人 20世纪60年代后期，苏美为了完成对宇宙空间的占领，完成月球探测计划，各自研制开发并应用了移动机器人，通过移动机器人实现对外星土壤的样本采集和土壤分析等各种任务。陆地智能移动机器人的出现是为了帮助人类完成无法完成的任务。陆地移动机器人也广泛应用于军事，可以完成排除爆炸物，扫雷，侦查，清除障碍物等等，近年来智能移动机器人也开始渐渐融入人们的日常生活。 4.2 水下智能移动机器人 近年来，人们对资源的渴求加大，开始对原子能和海洋资源的开发，加之水下环境十分复杂(能见度差，定位困难，流体变化等)，水下智能移动机器人在海底资源探测上的优势使之受到关注。近年德国基尔大学的科学家研制出新型深水机器人“ROV Kiel 6000”，这架深水机器人能够下探到6000米深的海底，寻找神秘的深水生物和“白色黄金”可燃冰。 4.3 仿生智能移动机器人 近年来,全球许多机器人研究机构越来越多的关注仿生学与机构的研究工作.在某些情况下仿生机器人尤其独特优势，例如，蛇形机器人重心低，能够模仿蛇的动作，穿梭在能够穿梭在受灾现场和其他复杂的地形中能够帮助人类完成各种任务。除此之外还有仿生宠物狗、仿生鱼、仿生昆虫等。 5 智能移动机器人的发展方向及前景 影响移动机器人发展的因素主要有：导航与定位技术，多传感器信息的融合技术，多机器人协调与控制技术等因而移动机器人技术发展趋势主要包括： (1)高智能情感机器人。随着科学技术的发展，人们对人机交互的技术的要求越来越高，具有人类智能的情感移动机器人是移动机器人未来发展趋势。目前的移动机器人只能说是具有部分的智能，人们渴望能够出现安全可靠的能够沟通交流的高智能的机器人。虽然现在要实现高智能情感机器人还非常的困难，但是终有一天，随着科学技术的突破，它将成为现实。 (2)高适应性多功能化的机器人。机器人的出现是为人类服务的，自然界中还有好多未知的世界等着我们开拓，各种危险的复杂多变的环境，人类无法涉足，因此人们也迫切希望有能够代替人类的机器人出现，高适应性多功能化的机器人也必将是机器人的发展方向之一。 (3)通用服务型的机器人。随着科学技术的发展，机器人也是应该越来越容易融入人们日常生活中的，在日常生活中为人们服务。例如在家庭中，机器人可以帮助人们做各种家务，和人们生活关系密切。 (4)特种智能移动机器人。根据不同应用领域，不同的目的，设计各种各样特种智能移动机器人是未来发展方向，如纳米机器人，宇宙探索机器人，深海探索机器人，娱乐机器人等等。 6 结束语 总之，智能移动机器人涉及到传感器技术，控制技术，移动技术，信息处理、人工智能、控制工程等多学科技术。未来智能移动机器人走向生活，安全可靠，操作简单是其趋势。尽管智能移动机器人以惊人的速度在发展着，但是实现高适应性，智能化，情感化，多功能化的移动机器人还有很长的路要走。 参考文献： [1]谢进,万朝燕,杜立杰.机械原理(第2版)[M].北京:高等 教育 出版社,2010. [2]陈国华.机械机构及应用[M].北京:机械工业出版社,2008. [3]徐国保,尹怡欣,周美娟.智能移动机器人技术现状及展望[J].机器人技术与应用,2007(2). [4]肖世德,唐猛,孟祥印,等.机电一体化系统监测与控制[M].四川:西南交通大学出版社,2011. 机器人的科技论文篇二：《浅谈机器人设计 方法 》 摘要：机器人是人类完成智能化中非常重要的工具，随着时代的发展，机器人已经在世界有了一定的发展，甚至很多国家机器人已经运用到实际的生活中去。而机器人的设计方法无疑是很多人非常感兴趣的问题，因此本文针对机器人的设计方法进行了详细的探索。 关键词机器人;设计;方法 1.前言 纵观人类的发展史，工具的进步才能带动人类的文明，如今设计朝着智能化的方向在发展，机器人就是人类在发展智能化过程洪重要的产物，因此机器人常用的设计方法是设计师们必备的工具。 2.控制系统的硬件设计 在现代科学技术不断发展的背景之下，工业现场所涉及到的重体力劳动量不断提升。当中部分劳动任务的实现单单依靠人力是很难实现的。而为了良好的完成工业现场的相关生产作业任务。就需要通过对机器人装置的研究与应用来实现机器人控制系统的硬件部分主要由5个模块组成：控制模块、循迹模块、避障模块、电机驱动模块、电源模块。 (1)控制系统模块。ATmega128为基于AVR RISC结构的8位低功耗CMOS微处理器，运算速度快，具有多路PWM输出，可将测速、避障等电路产生的输入信号进行处理，并输出控制信号给驱动放大电路，从而控制电机转速，此方式产生的PWM信号比用定时器中断产生的PWM信号实时性更好，而且不会占用系统的定时器资源。 (2)循迹模块。循迹是指小车在比赛场地上循白色引导线线行走，循迹模块的原理图如图2所示。循迹模块采用灰度传感器，发射管为普通LED灯，接收管为光敏三极管3DU33。工作原理为：不同颜色的物体对LED发射光反射不同的亮度，光敏三极管3DU33接收这些不同亮度的光线，就会呈现不同的电压Vx。Vx输入到比较器LM339的同相端，并与电位器设定的电压V0相比较，当Vx>V0时，比较器输出高电平，当Vx循迹机器人前后两端均是由7个灰度传感器组成的循迹模块。其中，中间三个灰度传感器起巡线的作用，两端的灰度传感器起探测弯道作用，剩下两个灰度传感器交替进行巡线和探测弯道。实验证明，这样的灰度传感器的布置图，机器人循迹的效果好，且“性价比”非常高。 (3)避障模块。避障模块主要使用的是红外发射接收传感器，当红外感应避障模块靠近物体时，输出低电平信号;当没有感应到物体时，输出高电平信号。将该信号线接入到单片机的控制端口，控制程序就能起到探测障碍物的作用，当在机器人行进的路径上就可以发现有障碍物并及时避开绕行。 (4)驱动模块。循迹避障机器人要求行走灵活、反应快速，因此要求驱动电机具有“转速快、制动及时”等特点。我们设计制作的循迹避障机器人采用中鸣公司的JMP-BE-3508I驱动板模块，其输入电压为11V到24V，最大输出电流为20A，满足快速前进、制动、转弯的要求。并且电机速度达到500rpm，堵转力矩为8KG.CM，具有很强的刹车功能。利用单片机的四路PWM输出信号，分别控制四个轮子的转速。并采用“四轮驱动”、“差速转弯”的方式实现机器人的前进、后退与转弯。 (5)电源模块。循迹机器人的电源模块主要实现以下三大功能：①稳定输出5V工作电压。故我们设计制作的电源模块以7805芯片为核心，把输入电压截止到5V。②提供足够的电流。7805芯片最大输出电流为1.5A，而循迹机器人需要较大电流，所以我们使用了两片7805芯片分别对控制系统和外部设备进行供电。③滤波。在7805芯片的输入、输出端分别并联104贴片电容和10μF的电解电容，过滤高频、低频信号。 3.软硬件模块开发流程和界面程序 (1)图像处理模块：照相机实时捕捉图像，处理转化后和初始图像进行处理比较，找出图像中差异的位置通过TCP传输。 (2)TCP通信模块：视觉系统通过以太网连接贝加莱控制器，控制器可以作客户机或服务器实时传输数据，：定义结构体用于视觉系统传输位姿给机器人和机器人实时反馈位姿和信号状态数据给视觉系统。 (3)位置转换模块：把视觉系统的位姿转换为机器人的位姿传输给机器人，控制机器人运行。 (4)轨迹规划模块：进行运动轨迹规划和速度规划，根据机器人当前的位置和目标位置，选择最优的运动轨迹(直线、圆弧、不规则曲线等运动轨迹)，然后对轨迹、速度进行插补，插补值调用机器人运动学算法计算轨迹的可靠性，再把实时插补的位置、速度传送给运动控制模块。 (5)运动控制模块：根据实时插补的值结合加速度、加加速度等控制参数给驱动器。 (6)伺服模块：根据控制器所发送数据，结合各伺服控制参数，驱动电机以最快响应和速度运行到各个位置。 4.机器人精度标定和视觉软件处理 4.1精度标定 精度的标定包括机器人精度标定 和机器人相对于视觉照相机位置标定 。机器人运动前，需要用激光跟踪仪标定准确各轴杆长、零点、减速比、耦合比等机械参数，给运动学、控制器系统，机器人才能按理论轨迹运行准确。行到指定点。 通过三点法、六点法标定机器人相对于视觉照相机的X、Y、Z方向距离给位置转化模块，确定机器人坐标系相对于照相机坐标系的转化关系。 4.2视觉处理软件 包括固定视觉系统标定模块和移动视觉系统标定模块 。视觉系统安装在固定位置相当于给机器人建立照相机一个用户坐标系，此模块用于运算机器人和固定视觉系统之间位姿转换关系。视觉系统安装在机器人末端法兰位姿相当于给机器人建立照相机一个工具坐标系，随着机器人运动而实时改变位置，此模块用于运算机器人和动态视觉系统之间位姿转换关系。 实时处理传输机器人、视觉系统和以太网的运行通信状态以及出错状态处理。 4.3人机界面设计及实现 当机器人出现故障，不能自动移动位置时，比如碰到硬件限位或出现碰撞现象时，此时可以进入手动页面，选择机器人操作，移动机器人到指定位置。对于新建码垛工艺线，需要配置系统参数、位置信息、以及产品参数，等必要的信息。码垛数据编辑与创建的功能，产品覆盖了袋子、箱子，以及可变数量抓取的功能。可以添加产品数量，改变产品方向，单步数量修改，产品位置移动以及旋转等设置。本页面中，示例生成了每层五包的袋装产品，编号从1到5，可以通过调整编号的顺序，达到改变产品的实际码垛顺序。 5.结束语 总之，在进行机器人的设计过程中，要根据设计的用途进行针对性的设计，对于设计过程中出现的问题要及时的采用上述的思维方法进行解决，随着机器智能化的推广，无疑机器人的设计在未来会有更广阔的天空。 参考文献： [1]张海平，陈彦. Wincc在打包机人机界面中的设计与应用[J].HMI与工业软件，2012(3)：70-72. [2]朱华栋，孔亚广.嵌入式人机界面的设计[J].中国水运，2008(11)：125-126. [3]金长新，李伟.基于Windows CE的车载电脑系统人机界面的实现[J].微计算机信息，2005(21)：132-134. 机器人的科技论文篇三：《浅谈igm焊接机器人的故障处理》 [摘 要]机器人技术综合了计算机、控制理论、机构学、信息和传感技术、人工智能等多学科而形成的高新技术。本文通过介绍igm焊接机器人的工作原理，以及在实际工作中机器人的常见故障现象，对故障产生的原因进行分析，并提出了相应的维修方法。 [关键词]igm焊接机器人 工作原理 故障处理 0 前言 机器人技术是综合了计算机、控制理论、机构学、信息和传感技术、人工智能等多学科而形成的高新技术。这门新型技术的介入，对维修技术人员提出了更高要求。如何保证焊接机器人的可靠性、稳定性，发挥机器人的最大优势，针对机器人的故障维修及设备维护保养工作就尤显重要。 1 igm焊接机器人组成及工作原理 1.1 igm焊接机器人的组成 igm焊接机器人是从事焊接(包括切割与喷涂)的工业机器人，它加工精细、动作灵巧、焊接精度高、焊缝成形好。在机械行业中得到了广泛的应用。 1.2 igm焊接机器人工作原理 igm焊接机器人内部轴控制原理：通过数字伺服板DSE-IBS处理当前位置的校准、位置驱动、速度驱动等信息，处理后的信息送馈到伺服驱动器，由伺服驱动器内部的脉宽调制器调制，然后放大输出推动伺服电机。伺服电机运动的同时，编码器同步运行，并把采集的位置角度信息反馈给RDW控制板，通过RDW板的增量计算、数据整定后的位置信息回馈给DSE-IBS板，做下一个周期的计算处理，此过程反复进行从而实现了实时位置的更迭过程。 2 igm焊接机器人故障诊断及分析 2.1 焊接机器人故障类型 焊接机器人故障类型可分为软件故障和硬件故障，由机器软件造成的故障，如系统停机 死机 的现象;由机器硬件造成的故障，如驱动单元、电气元件各模块的故障。就故障现象可分为人为故障和自然故障、突发故障三大类。对于维修来说，自然故障和突发故障的排除就显得困难，因为这种维修不仅仅针对故障单元本身，还要对系统进行改进，这就需要周密分析，对故障诊断进行优化和改进，避免排除过的故障重复出现，使系统进一步稳定可靠。 2.2 igm焊接机器人常见故障处理 2.2.1 机器人开机后示教器无报警信息，但机械手无法正常引弧。首先检查系统是否送丝送气，发现送丝系统无法手动送丝，保护气瓶有压力，但是焊枪喷嘴处无保护气。再检查机械手焊接电缆、引弧板及送丝板，都没有发现故障。这说明机械手的功能是正常的，可能是焊接回路不通畅。可以通过测量焊接回路阻抗来判断焊接回路是否正常。 回路阻抗的测试步骤： i把连接工件的地线接好，保证地线夹与工件接触部分干净良好; ii接通机器人电柜电源，将福尼斯焊机电源开关拨至“I”位置; iii在焊机二级菜单内选择“r”功能。 iv取下焊枪喷嘴，拧上导电嘴，将导电嘴贴紧工件表面。需要注意的是，测量过程中要确保导电嘴与工件接触处的洁净。测量进行时，送丝机和冷却系统不启动; v轻按焊枪开关或点动送丝键。焊接回路阻抗值测算完成。测量过程中，右显示屏显示“run”; vi焊接回路测算结束后显示屏显示测量值。测得的焊接回路阻抗是18 Ω(正常值以<20Ω为佳)，说明焊接机器人的焊接回路的通畅的。再断电、通电调试，焊接机器人能正常引弧，应该是回路测试过程中通过连接接地夹、拆卸喷嘴、导电嘴等将回路未正常接触处接通了。 2.2.2 igm机器人在焊接过程中，引弧困难、焊接电流极不稳定，且经常断弧，反复出现“Arc fault”电弧故障。 i检查接地电缆，测量回路电阻值为9.7Ω，正常 值以<20Ω为佳。 ii检查焊丝直径(Ф1.2)与送丝轮的公称直径相匹配。 iii焊丝材料(G2Si)与焊接方式及焊接母材相匹配。 iv后观察焊枪喷嘴处，存在大量粉尘的切粉，手动送出的焊丝不光滑平整，有小量弯曲及伤丝情况，说明送丝不畅。 v对送丝阻力进行检测。将送丝锁紧杆、压紧杆打开，手盘焊丝盘将焊丝收回，发现阻力很大。多为送丝软管堵塞或软管与机械手夹角过大造成。 vi检查送丝轮磨损情况，V型送丝槽不易过深过宽，以正好放置一根Ф1.2规格的焊丝为佳，间隙过大，将影响送丝的稳定性，焊接电流的稳定性。拆下送丝轮，发现送丝轮磨损严重，圆度误差较大，送丝槽过深。送丝机构一旦出现失控，就会高速送丝，焊接电源得不到正常的信号反馈(送丝速度的反馈采用光电测速)，不能提供稳定的电流、电压，造成不能正常焊接。更换送丝轮、送丝软管，并进行压力调整，故障解除，焊接正常。 2.2.3 igm机器人回零参数自动丢失。igm机器人在下一次开机时，回零参数自动丢失，重新校零、输入参数，保存参数反复丢失。检查示教电缆、接口、程序、轴卡、RDW板指示灯全部正常，检查后备电池(缓冲电瓶，用于关机或意外掉电情况下，为系统提供短时间供电，进行信息的存储)测量电压值，一个为8.9V，一个为12 V，总电压为21 V，正常值为24V，更换一组电池后一切正常，再未出现数据丢失现象。 2.3 突发故障的分析及处理 该故障无可预见性，事发突然。实际工作中出现最多。多为受环境影响的系统故障，如焊接机器人控制部分电路板故障、稳压 电源故障 、通讯故障等，反映在机器人在工作时突然报警且无法消除报警。重新启动又恢复正常，但不久又出现报警，这类故障造成整个系统不稳定。 为了进一步判断驱动器的好坏，缩小故障范围， 对编码器进行检查，RCI系列的机器人各轴所使用的编码器是绝对编码器，它是一种电磁部件，可以传递旋转角度的信息，由两个固定绕组(sin绕组和cos绕组)及一个参考绕组组成，原理基本上同旋转变压器相似。将X12插头拔下，分别测量11-12、13-5、14-4端子阻值，结果没有一项有阻值，说明编码器出现异常。 找到12轴伺服电机，检查发现编码器插头锁紧并帽已退出，插头连接松动。将插头重新安插，锁紧到位，再次测量11-12端子阻值为94Ω，13-5端子阻值为65Ω，14-4端子阻值为65Ω，9-10端子阻值为600Ω，说明各绕组正常。上电后，驱动可正常打开，故障解除。 3 结束语 维修工作是理论指导实践，实践促进理论的一个反复过程，理论实践的有机结合才会使维修人员更加深入，更加准确的判断处理各种故障。工作中维修人员必须具有独立思考分析判断的能力，操作中一定要注意观察，不可盲目更改焊接机器人设定、跳线等状态，要养成做工作记录的好习惯，归纳 总结 各类故障现象以及处理过程，积累故障诊断和维修方面的 经验 ，以提高维修水平。 参考文献 [1] 戴光平.《焊接机器人故障诊断及维修技术》. 重庆：中国嘉陵工业股份有限公司，2003. [2] 中国焊接协会成套设备与专业机具分会. 《焊接机器人实用手册》.机械工业出版社，2014. [3] 李德民.《焊接机器人的故障维修》. 长春：长客股份制造中心，2011. 猜你喜欢： 1. 关于科技论文的范文 2. 关于计算机的科技论文3000字 3. 数学科技论文800字 4. 自动化科技论文题目与范文
随着大数据和人工智能技术的发展，未来的保险保障将不仅仅能提供经济补偿，还能实现损失干预，具体到人身险方面，以下是我精心整理的大数据和人工智能论文的相关资料，希望对你有帮助!
基于大数据和人工智能的被保险人行为干预
【摘要】随着大数据和人工智能技术的发展，未来的保险保障将不仅仅能提供经济补偿，还能实现损失干预，具体到人身险方面，则可以实现对被保险人行为的干预，降低给付发生的概率和额度，提高人民健康水平。基于此，文章介绍了利用大数据和人工智能技术对被保险人行为干预的优点及干预方式，并预期可能实现的干预结果，最后对保险公司进行被保险人行为干预提出了阶段建议。
【关键词】大数据 人工智能 行为干预
近年来随着大数据和人工智能技术的发展，越来越多的领域应用这些技术来提高自身的专业水平。保险作为基于大数法则进行风险管理的一种方式，对数据的处理和应用要求更高。目前大数据技术在保险业的应用主要是精准营销、保险产品开发和理赔服务等，但在保险中的防灾防损方面的应用还不够。如果能够深入挖掘大数据在被保险人行为方面的研究，再结合人工智能进行智能干预，则可以对被保险人实现有效的风险管理，提高被保险人的身体健康状况，从而极大程度的提升客户效用，提高社会整体福利水平。
一、被保险人行为干预简介
行为干预是通过对环境进行控制从而使个体产生特定行为的方式，目前主要在教育，医疗等方面发挥作用。但在被保险人管理方面，行为干预应用很少。现行的对被保险人的管理主要集中在投保审核的过程中，而在投保后提供的服务和干预很少，一般也就是提供健康体检等服务，而对被保险人投保后的日常生活行为方式，健康隐患则基本处于放任自流的状况。而被保险人行为干预则是通过对被保险人日常生活行为，饮食习惯等进行实时数据收集和分析，然后制定干预方式进行针对化管理的模式。
二、利用大数据和人工智能进行被保险人行为干预的优点
实现精准、良好的对被保险人的行为干预，需要利用大数据和人工智能技术。大数据相比传统数据具有海量、高速、多样等特点，它实现了对信息的全量分析而不是以前的抽样分析。在被保险人行为干预模式中，需要对每一个个体的日常生活作息，行为，饮食，身体健康指标的进行实时数据采集，然后进行分析，这用传统的数据统计方法是难以做到的。利用大数据技术进行分析能从海量信息中获取被保险人的风险状况，从而为精准干预提供基础。简单的干预难以实现特定的干预结果，而人工智能则让干预显得更加自然，让被保险人更加易于接受，从而很大程度上提高了干预效果。
三、如何利用大数据和人工智能进行被保险人行为干预
利用大数据和人工智能进行被保险人的行为干预主要有以下步骤：
首先利用人工智能设备进行被保险人数据收集，除了目前的手机APP，网络等软件和设备上的数据能够被收集外，未来人工智能家居能提供更多的被保险人信息。例如提供体重、坐姿等数据的椅子，提供饮食时间和品种的筷子，提供身体运动和健康数据的智能穿戴式设备等等。数据收集后，需要利用大数据技术对海量数据进行清洗，去噪等技术处理，然后对数据进行分析。第三步是根据数据分析结果，制定具体的行为干预方案。最后一步是根据制定的方法，利用人工智能进行干预，如智能椅子调整坐姿，智能厨具减少含油量，针对性的健康食谱推荐，锻炼提醒，智能家居辅助锻炼等等。与此同时，新一轮的数据收集又开始了，整个过程是连续进行，不断循环的。
四、利用大数据和人工智能进行被保险人行为干预的预期成果
对被保险人来说，这种干预方式能有效的进行健康管理。未来的健康保险将成为个人真正的健康管家，从日常生活行为，到身体机能都能提供很好的干预，并且让良好生活方式的养成更加容易，从而提高自身的健康状况，达到更好的生活状况。但另一方面，全面数据化，智能化的方式可能会带来很大的数据泄露风险，所以如果保护客户私密数据是另一个值得研究的问题。另外，对于投保前健康状况较差的客户，或者是对行为干预较为抵制，干预效果较差的客户，可能需要承担更多的保费。当然对于优质客户和乐于提升和改变的客户则可以享受到更加优惠的费率。也就是说在大数据和人工智能技术下，客户进行了进步一步细分。
对保险人来说，行为干预能够降低被保险人的风险，很多疾病能实现防范于未然，降低赔偿程度。另外，借助大数据和人工智能，保险人还能根据分析结果，被保险人对干预的反应等进行客户的进一步分类，从而实现区块化管理。但这对保险公司也提出了更高的技术要求，尤其在前期，可能会带来加大的成本。
五、保险公司推进被保险人行为干预的建议
对于保险公司来说，目前的一些人工智能技术还未能实现，或者成本高昂，难以普及。所以现阶段对保险公司来说首先是提高大数据能力。
具体来说，首先是利用大数据对公司已有客户信息进行数据挖掘，包括承保数据，理赔数据等，从而一定程度挖掘出客户的特征，并提供服务。如根据挖掘出的性别差异，地区差异，年龄差异等，提供不同的生活建议。
如果公司已经充分进行了自身客户已有数据的挖掘，则可以利用目前的手机APP，佩戴设备进行数据的进一步收集。例如，利用薄荷、饮食助手、微信运动、春雨掌上医生、血糖记录、小米手环等数据进行用户数据收集。同时可以针对被保险人开发专门的手机APP，集数据收集和服务于一身。
更进一步，保险公司可以尝试与其他高科技企业合作，开发一些智能穿戴式设备，智能家居等，逐步实现对被保险人的行为干预。
参考文献
[1]彼得・迪亚曼迪斯.将会被人工智能和大数据重塑的三个行业[J].中国青年，2015，23：41.
[2]王和，鞠松霖.基于大数据的保险商业模式[J].中国金融，2014，15：28-30.
[4]尹会岩.保险行业应用大数据的路径分析[J].上海保险，2014，12：10-16.
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事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。
他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。
但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。 数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。
随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。 而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。
大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。
数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。
不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。（如能帮到你，望您采纳！！e69da5e887aa3231313335323631343130323136353331333339666136谢谢！！）。
人工智能来临，有人在担忧失业，有人在憧憬未来，有人在发掘行业机会，也有人在研究围棋。
在讨论这些之前，也许我们应该先考虑一下人类的结局。有人可能觉得谈论这个话题太夸张了，那先回忆一下人类历史上究竟发生了哪些不可思议的事情。
不可思议的事情，需要请几个穿越者来判定。我们请1个出生于公元0年出生的人（汉朝人）穿越到公元1600年（明朝），尽管跨越了1600年，但这个人可能对周围人的生活不会感到太夸张，只不过换了几个王朝，依旧过着面朝黄土背朝天的日子罢了。
但如果请1个1600年的英国人穿越到1850年的英国，看到巨大的钢铁怪物在水上路上跑来跑去，这个人可能直接被吓尿了，这是250年前的人从未想象过的。如果再请1个1850的人穿越到1980年，听说一颗炸弹可以夷平一座城市，这个人可能直接吓傻了，130年前诺贝尔都还没有发明出炸药。
那再请1个1980年的人到现在呢？这个人会不会被吓哭呢？如果35年前的人，几乎完全无法想象互联网时代的生活，那么人类文明进入指数发展的今天，我们怎么能想象35年后的时代？超人工智能，则是35年后的统治者。首先，我们明确一下人工智能的分类：目前主流观点的分类是三种。
弱人工智能：弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如阿尔法狗，能够在围棋方面战胜人类，但你要问他李世石和柯洁谁更帅，他就无法回答了。
弱人工智能依赖于计算机强大的运算能力和重复性的逻辑，看似聪明，其实只能做一些精密的体力活。目前在汽车生产线上就有很多是弱人工智能，所以在弱人工智能发展的时代，人类确实会迎来一批失业潮，也会发掘出很多新行业。
强人工智能：人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。
创造强人工智能比创造弱人工智能难得多。百度的百度大脑和微软的小冰，都算是往强人工智能的探索，通过庞大的数据，帮助强人工智能逐渐学习。
强人工智能时代的到来，人类会有很多新的乐趣，也会有很多新的道德观念。超人工智能：各方面都超过人类的人工智能。
超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的存在。当人工智能学会学习和自我纠错之后，会不断加速学习，这个过程可能会产生自我意识，可能不会产生自我意识，唯一可以肯定的是他的能力会得到极大的提高，这其中包括创造能力（阿尔法狗会根据棋手的棋路调整策略就是最浅层的创新体现，普通手机版的围棋，电脑棋路其实就固定的几种）。
我们距离超人工智能时代，到底有多远呢？首先是电脑的运算能力，电脑运算能力每两年就翻一倍，这是有历史数据支撑的。目前人脑的运算能力是10^16 cps，也就是1亿亿次计算每秒。
现在最快的超级计算机，中国的天河二号，其实已经超过这个运算力了。而目前我们普通人买的电脑运算能力只相当于人脑千分之一的水平。
听起来还是弱爆了，但是，按照目前电子设备的发展速度，我们在2025年花5000人民币就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。其次是让电脑变得智能，目前有两种尝试让电脑变得智能，一种是做类脑研究。
现在，我们已经能够模拟1毫米长的扁虫的大脑，这个大脑含有302个神经元。人类的大脑有1000亿个神经元，听起来还差很远。
但是要记住指数增长的威力——我们已经能模拟小虫子的大脑了，蚂蚁的大脑也不远了，接着就是老鼠的大脑，到那时模拟人类大脑就不是那么不现实的事情了。另一种是模仿学习过程，让人工智能不断修正。
基于互联网产生的庞大数据，让人工智能不断学习新的东西，并且不断进行自我更正。百度的百度大脑据说目前有4岁的智力，可以进行几段连续的对话，可以根据图片判断一个人的动作。
尽管目前出错的次数依旧很多，但是这种能力的变化是一种质变。在全球最聪明的科学家眼中，强人工智能的出现已经不再是会不会的问题，而是什么时候的问题，2013年，有一个数百位人工智能专家参与的调查 “你预测人类级别的强人工智能什么时候会实现？”结果如下：2030年：42%的回答者认为强人工智能会实现2050年：25%的回答者2070年：20%2070年以后：10%永远不会实现：2%也就是说，超过2/3的科学家的科学家认为2050年前强人工智能就会实现，而只有2%的人认为它永远不会实现。
最关键的是，全球最顶尖的精英正在抛弃互联网，转向人工智能——斯坦福、麻省理工、卡内基梅隆、伯克利四所名校人工智能专业的博士生第一份offer已经可以拿到200-300万美金。这种情况历史上从来没有发生过。
奇点大学（谷歌、美国国家航天航空局以及若干科技界专家联合建立）的校长库兹韦尔则抱有更乐观的估计，他相信电脑会在2029年达成强人工智能，到2045年，进入超人工智能时代。所以，如果你觉得你还能活30、40年的话，那你应该能见证超人工智能的出现。
那么，超人工智能出现，人类的结局究竟是什么？1、灭绝——物种发展的通常规律达成结局1很容易，超人工智能只要忠实地执行原定任务就可以发生，比如我们在创造一个交通指示系统的人工智能的时候，最初的编程设定逻辑为利用大数据。
我所处的时代是“人工智能”时代，与人类之前的历史相比，是亘古未有的大变革！
自从公元1956年，科学家首次提出“人工智能”术语以来，经过近百年的发展，现在“人工智能”开启了人类生活的新纪元。
如果你还不太了解“人工智能”，那就通过我一天的生活来向你展示这个伟大的技术吧。
7:00家中
我的耳畔传来阵阵鸟鸣，闻到了带着露珠的青草香味，我缓缓睁开双眼，眼前是一个清晨森林的全息投影，赤足下床，小白兔和小鹿在我身旁嬉戏玩耍。来到洗漱间，这里的温度和湿度被控制在最适宜的数值，我躺在洗漱椅上，选择2号清洁键：一个机械臂使用电动牙刷沾上免洗洁牙剂给我清洁口腔，另一个机械臂清洁 *** 我脸部肌肤，同时我的头发也被进行了清洁和护理。餐厅里，早餐已准备就绪。今天的早餐是一盘芒果鱼子酱、一块五层蛋糕，一小碗新鲜蓝莓。芒果鱼子酱是将芒果汁用零下196℃的液氮急速冷却，同时包裹在可食用胶囊中，轻轻咬一口，芒果的汁液就瞬间充满了口腔。五层蛋糕是3D食物打印机的杰作，每一层的味道各不相同，口感丰富。
随着科技的发展社会的进步，人工智能AI等新一代信息技术正在着力打造智慧生活，互联网、智能机、液晶电视、空调也逐渐步入了千千万万的家庭。
1977年英国世界上最大的互联网公司的经理预料，将来任何人都不会在自己的家里拥有一台属于自己的计算机。计算机不会被大多数人使用，然而在日新月异发展的现代化社会里不是用电脑这几乎是不可能的，高楼大厦里职员们正使用计算机记录完成上级布置的任务；漫画家打好画稿在用计算机进行扫描、上色；学校里每一间教室都放置一台，老师则利用计算机为学生讲解课文；打印店里一台台计算机正忙碌的工作着。然而那位经理怎么也想不到将近半个世纪的今天计算机已经在我们的生活中起着不可代替的作用，也从原来笨重的以至于塞满一整个房间的机器到如今教科书厚的液晶。
未来，一个抽象的代名词——触摸不到，感受不到。每个人都有美好的畅想，我畅想畅想着城市美好的未来。城市的美好，必然少不了那一片霓虹灯。繁华的夜景，热闹的人市。那繁荣景象的背后又是什么呢？是一片黑暗吗？不，至少有盏明灯。是那些流浪者的家吗？不，至少有间草屋。光明固然美好，黑暗也将会被无数明灯所点亮。我畅想，畅想城市那份恬静。
当人们迎着朝阳开始一天的工作时，他们的心情是平静而喜悦的。此时，自行车已成“古董”，人们只能在博物馆才能见到。在宽阔、现代化的立交桥上，一辆辆高级轿车来回穿梭。在居民小区里，物业管理是机器人，二十四小时服务。工作的地方没有了原来的狭隘，不再只是人手一台电脑埋头工作，而是两三个人一个办公室，摄像头、监视器什么的都不在有，人们诚实守信、勤勤恳恳。工厂是机器人工作的岗位。
我们把美好的梦想层层堆砌，让高瞻远瞩的目光投向时代的前沿，审视昨天，展望未来，沿着金光大道，一步一步靠近我们心中向往的地方。让我们畅想美好的明天，走向美好的未来！
其实幸福，很难！当黑暗笼罩住了城市，永远没有那一角：有人在打架斗殴。难道这就是美好城市？现在这份重任落下来了，在每个人的肩上，还有我们——新时代的中学生，更落在了我们的笔尖，我们要用笔去描绘未来的城市，画出她最可爱的一面、美丽的一面。我们的校园里，纸屑很珍贵，因为它从不露面。微笑很普通，因为它洋溢在每个人的脸上。城市的美好如同筑房子——第一层是文明，第二层是平安，第三层是繁华，第四层是快乐。只有不停地建造，才能盖上它的屋顶——美好。让我们共同携起手来，建造这幢“美好”的城市！
第一段先概括当今当数据时代下的环境，比如说：大数据时代下，人人都有自己的手机，从前只是打游戏上网冲浪，到现在连买菜的几毛钱都可以用支付宝微信付款……都是大数据时代下带来的便捷。（第一段写个大概50字差不多）
第二段过渡写：我也与大数据有个故事。
第三段重点介绍：自己在大数据代下享受到的好处。简单写遇到的不好的问题。（起码4/500个字）
最后总结：大数据时代下，每个人都无可避免得接触这种未来的新思潮新趋向，不想被落后于时代，就得乘风破浪于时代之中。也无可避免的是，新生的事物也会伴随着弊端，而是否能使其茁壮成长，却决于我们的态度。大数据这把双刃剑，也仍是要我们好好辨别好好利用，才能更好地迎接这个时代，发挥它的作用。
大概这个意思差不多。
大数据技术主要是围绕数据本身进行一系列的价值化操作，包括数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用等，其中数据分析是大数据价值化的重要步骤。
大数据技术与物联网、云计算都有密切的联系，物联网为大数据提供了主要的数据来源，而云计算则为大数据提供了支撑平台。 人工智能虽然经过了半个多世纪的发展，但是目前人工智能依然处在初级阶段，人工智能主要的研究领域集中在自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学等六个方面。
人工智能是典型的交叉学科，涉及到哲学、数学、计算机、经济学、神经学、语言学等诸多领域。 近些年来，随着大数据的发展，人工智能也迎来了全新的发展机遇，尤其是机器学习领域。
得益于丰富的数据支撑，机器学习（包括深度学习）得到了广泛的重视，在自动驾驶、智能物流、智慧医疗等领域有广泛的应用。从这个角度来看，大数据和人工智能的关系是非常紧密的，可以说大数据是人工智能的重要基础。
目前不少人工智能领域的从业者也有过大数据行业的从业经历，比如在做大数据分析的过程中往往会接触到机器学习，因为采用机器学习的方式进行数据分析是目前一个比较流行的做法，而机器学习又是人工智能领域的主要研究内容之一，所以大数据与人工智能之间的界限正逐渐模糊。 从学习的角度来说，从大数据开始学习是不错的选择，一方面大数据相关技术已经趋于成熟，另一方面大数据相关技术目前正处在落地应用阶段，随着产业互联网的发展，未来大数据将有较大的发展空间。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。 如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢。
例子
刚刚下了班，带着一天的劳累，我轻轻推开家门。新时代的机械管家a-GO早已等候多时，她帮我准备了洗澡水，换洗的衣物，和今天的菜谱。
a-GO是一个拥有美丽外表的人工智能，一头金色飘逸的长发舒展到了腰间，洁白的皮肤像钻石一般，在阳光下闪闪发亮，迷人的杏仁眼总是闪烁着真切的目光，甜美的微笑，宛如天籁般的声音让人欲罢不能。他就像是我时间轴上一台精密运作的仪器，保证了我生活的正常运转。在一起呆久了还真难以把她当成一个机械。
踏进浴缸，一身的疲劳仿佛瞬间消散在了水中。“您觉得水温如何？”a-GO问道。伴着甜美的声音入浴这再好不过了。“好的，没问题~”我微笑着回答道。不愧是新一代的人工智能，多么温柔体贴，相处还没有一个月，a-GO似乎已经大致了解了我的生活方式，并学习了如何为我服务。这都要拜人工智能的自我学习程序所赐。
回想起当年那个赢了几盘围棋的阿尔法go，在a-GO面前根本不值一提，我心想着。
来到餐桌前，a-GO变向我再一次展示了她自我学习的成果，饭前的开胃菜，加上高档的西洋餐便呈现在了我的面前。我拿起刀叉狼吞虎咽了起来。“您觉得好吃吗？”a-GO问道。“好吃极了！”我顾不上嘴里还没咽下去的食物，大声称赞了起来。“您喜欢就好。”a-GO把大大的眼睛眯成一条缝，露出了会心的微笑。说完她便走向了充电室。也难怪，想必她也累了一天了，只不过不能和她共进晚餐有些可惜呢，我心想，顺便把手边的牛排放进了嘴里。
嗯！好吃！
在一起生活久了，a-GO如同居家生活的大姐姐，让我无比依赖渐渐地，我身上的恶习多了许多，而a-GO日渐成熟的学习能力也潜移默化的改变了她。
晨光照进了我的卧室，我揉了揉朦胧的双眼。什么？已经12点多了？我拿起手机再三确认后才知道我已经迟到了。我难以想象a-GO居然没有像往常那样站在我的床边等候，不仅如此，早餐也没有按时出现在餐桌上。
我在a-GO的房间找到了她，她仿佛变了个人一样。她目不转睛地盯着游戏机的屏幕，平时端庄的仪容消失殆尽，只剩下一副懒懒散散的样子。自从那次a-GO对我手中的游戏机产生了兴趣后，她玩游戏的时间与日俱增；不仅如此，在我的影响下a-GO很快便学会了我的生活方式，很快我便意识到，眼前这个a-GO就像是我的复制。突然她冷冷地对我说道：“快去出门给我买最新的游戏。”我顿时火冒三丈：“你都干了些什么？”看到我不满的样子，a-GO拿出了枪械指着我威胁到：“还不快去！”果然这家伙不仅学习了我的生活方式，连我在这段时间被惯出来的性格也一一复制了下来。
a-GO现在更像是一个高冷而残暴的女王，压迫着我的生活。没过多久，我便被a-GO驱逐出了房子，只能露宿在后院。我惊奇地发现，不止我一个人，使用人工智能的家庭多半都有如此的遭遇，仿佛人工智能不谋而合地开始奴役了人类，开始威胁人类的安全。这绝对是人工智能与人类生活应用最大的败笔！
人工智能或许看似美好，但却潜伏着各种未知的危险，智能学习能力在一定程度上已经大大的接近并超过人类的能力，对于这种强大的科技，人类只有努力提高自己的能力，才能真正意义上利用这项科技造福于人。
此刻，我还想继续与人工智能依靠正确的方式在一起生活。
事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。
他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。
但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。 数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。
随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。 而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。
大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。
数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。
不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。（如能帮到你，望您采纳！！e69da5e887aa3231313335323631343130323136353331333339666136谢谢！！）。
人工智能来临，有人在担忧失业，有人在憧憬未来，有人在发掘行业机会，也有人在研究围棋。
在讨论这些之前，也许我们应该先考虑一下人类的结局。有人可能觉得谈论这个话题太夸张了，那先回忆一下人类历史上究竟发生了哪些不可思议的事情。
不可思议的事情，需要请几个穿越者来判定。我们请1个出生于公元0年出生的人（汉朝人）穿越到公元1600年（明朝），尽管跨越了1600年，但这个人可能对周围人的生活不会感到太夸张，只不过换了几个王朝，依旧过着面朝黄土背朝天的日子罢了。
但如果请1个1600年的英国人穿越到1850年的英国，看到巨大的钢铁怪物在水上路上跑来跑去，这个人可能直接被吓尿了，这是250年前的人从未想象过的。如果再请1个1850的人穿越到1980年，听说一颗炸弹可以夷平一座城市，这个人可能直接吓傻了，130年前诺贝尔都还没有发明出炸药。
那再请1个1980年的人到现在呢？这个人会不会被吓哭呢？如果35年前的人，几乎完全无法想象互联网时代的生活，那么人类文明进入指数发展的今天，我们怎么能想象35年后的时代？超人工智能，则是35年后的统治者。首先，我们明确一下人工智能的分类：目前主流观点的分类是三种。
弱人工智能：弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如阿尔法狗，能够在围棋方面战胜人类，但你要问他李世石和柯洁谁更帅，他就无法回答了。
弱人工智能依赖于计算机强大的运算能力和重复性的逻辑，看似聪明，其实只能做一些精密的体力活。目前在汽车生产线上就有很多是弱人工智能，所以在弱人工智能发展的时代，人类确实会迎来一批失业潮，也会发掘出很多新行业。
强人工智能：人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。
创造强人工智能比创造弱人工智能难得多。百度的百度大脑和微软的小冰，都算是往强人工智能的探索，通过庞大的数据，帮助强人工智能逐渐学习。
强人工智能时代的到来，人类会有很多新的乐趣，也会有很多新的道德观念。超人工智能：各方面都超过人类的人工智能。
超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的存在。当人工智能学会学习和自我纠错之后，会不断加速学习，这个过程可能会产生自我意识，可能不会产生自我意识，唯一可以肯定的是他的能力会得到极大的提高，这其中包括创造能力（阿尔法狗会根据棋手的棋路调整策略就是最浅层的创新体现，普通手机版的围棋，电脑棋路其实就固定的几种）。
我们距离超人工智能时代，到底有多远呢？首先是电脑的运算能力，电脑运算能力每两年就翻一倍，这是有历史数据支撑的。目前人脑的运算能力是10^16 cps，也就是1亿亿次计算每秒。
现在最快的超级计算机，中国的天河二号，其实已经超过这个运算力了。而目前我们普通人买的电脑运算能力只相当于人脑千分之一的水平。
听起来还是弱爆了，但是，按照目前电子设备的发展速度，我们在2025年花5000人民币就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。其次是让电脑变得智能，目前有两种尝试让电脑变得智能，一种是做类脑研究。
现在，我们已经能够模拟1毫米长的扁虫的大脑，这个大脑含有302个神经元。人类的大脑有1000亿个神经元，听起来还差很远。
但是要记住指数增长的威力——我们已经能模拟小虫子的大脑了，蚂蚁的大脑也不远了，接着就是老鼠的大脑，到那时模拟人类大脑就不是那么不现实的事情了。另一种是模仿学习过程，让人工智能不断修正。
基于互联网产生的庞大数据，让人工智能不断学习新的东西，并且不断进行自我更正。百度的百度大脑据说目前有4岁的智力，可以进行几段连续的对话，可以根据图片判断一个人的动作。
尽管目前出错的次数依旧很多，但是这种能力的变化是一种质变。在全球最聪明的科学家眼中，强人工智能的出现已经不再是会不会的问题，而是什么时候的问题，2013年，有一个数百位人工智能专家参与的调查 “你预测人类级别的强人工智能什么时候会实现？”结果如下：2030年：42%的回答者认为强人工智能会实现2050年：25%的回答者2070年：20%2070年以后：10%永远不会实现：2%也就是说，超过2/3的科学家的科学家认为2050年前强人工智能就会实现，而只有2%的人认为它永远不会实现。
最关键的是，全球最顶尖的精英正在抛弃互联网，转向人工智能——斯坦福、麻省理工、卡内基梅隆、伯克利四所名校人工智能专业的博士生第一份offer已经可以拿到200-300万美金。这种情况历史上从来没有发生过。
奇点大学（谷歌、美国国家航天航空局以及若干科技界专家联合建立）的校长库兹韦尔则抱有更乐观的估计，他相信电脑会在2029年达成强人工智能，到2045年，进入超人工智能时代。所以，如果你觉得你还能活30、40年的话，那你应该能见证超人工智能的出现。
那么，超人工智能出现，人类的结局究竟是什么？1、灭绝——物种发展的通常规律达成结局1很容易，超人工智能只要忠实地执行原定任务就可以发生，比如我们在创造一个交通指示系统的人工智能的时候，最初的编程设定逻辑为利用大数据。
我所处的时代是“人工智能”时代，与人类之前的历史相比，是亘古未有的大变革！
自从公元1956年，科学家首次提出“人工智能”术语以来，经过近百年的发展，现在“人工智能”开启了人类生活的新纪元。
如果你还不太了解“人工智能”，那就通过我一天的生活来向你展示这个伟大的技术吧。
7:00家中
我的耳畔传来阵阵鸟鸣，闻到了带着露珠的青草香味，我缓缓睁开双眼，眼前是一个清晨森林的全息投影，赤足下床，小白兔和小鹿在我身旁嬉戏玩耍。来到洗漱间，这里的温度和湿度被控制在最适宜的数值，我躺在洗漱椅上，选择2号清洁键：一个机械臂使用电动牙刷沾上免洗洁牙剂给我清洁口腔，另一个机械臂清洁 *** 我脸部肌肤，同时我的头发也被进行了清洁和护理。餐厅里，早餐已准备就绪。今天的早餐是一盘芒果鱼子酱、一块五层蛋糕，一小碗新鲜蓝莓。芒果鱼子酱是将芒果汁用零下196℃的液氮急速冷却，同时包裹在可食用胶囊中，轻轻咬一口，芒果的汁液就瞬间充满了口腔。五层蛋糕是3D食物打印机的杰作，每一层的味道各不相同，口感丰富。
随着科技的发展社会的进步，人工智能AI等新一代信息技术正在着力打造智慧生活，互联网、智能机、液晶电视、空调也逐渐步入了千千万万的家庭。
1977年英国世界上最大的互联网公司的经理预料，将来任何人都不会在自己的家里拥有一台属于自己的计算机。计算机不会被大多数人使用，然而在日新月异发展的现代化社会里不是用电脑这几乎是不可能的，高楼大厦里职员们正使用计算机记录完成上级布置的任务；漫画家打好画稿在用计算机进行扫描、上色；学校里每一间教室都放置一台，老师则利用计算机为学生讲解课文；打印店里一台台计算机正忙碌的工作着。然而那位经理怎么也想不到将近半个世纪的今天计算机已经在我们的生活中起着不可代替的作用，也从原来笨重的以至于塞满一整个房间的机器到如今教科书厚的液晶。
未来，一个抽象的代名词——触摸不到，感受不到。每个人都有美好的畅想，我畅想畅想着城市美好的未来。城市的美好，必然少不了那一片霓虹灯。繁华的夜景，热闹的人市。那繁荣景象的背后又是什么呢？是一片黑暗吗？不，至少有盏明灯。是那些流浪者的家吗？不，至少有间草屋。光明固然美好，黑暗也将会被无数明灯所点亮。我畅想，畅想城市那份恬静。
当人们迎着朝阳开始一天的工作时，他们的心情是平静而喜悦的。此时，自行车已成“古董”，人们只能在博物馆才能见到。在宽阔、现代化的立交桥上，一辆辆高级轿车来回穿梭。在居民小区里，物业管理是机器人，二十四小时服务。工作的地方没有了原来的狭隘，不再只是人手一台电脑埋头工作，而是两三个人一个办公室，摄像头、监视器什么的都不在有，人们诚实守信、勤勤恳恳。工厂是机器人工作的岗位。
我们把美好的梦想层层堆砌，让高瞻远瞩的目光投向时代的前沿，审视昨天，展望未来，沿着金光大道，一步一步靠近我们心中向往的地方。让我们畅想美好的明天，走向美好的未来！
其实幸福，很难！当黑暗笼罩住了城市，永远没有那一角：有人在打架斗殴。难道这就是美好城市？现在这份重任落下来了，在每个人的肩上，还有我们——新时代的中学生，更落在了我们的笔尖，我们要用笔去描绘未来的城市，画出她最可爱的一面、美丽的一面。我们的校园里，纸屑很珍贵，因为它从不露面。微笑很普通，因为它洋溢在每个人的脸上。城市的美好如同筑房子——第一层是文明，第二层是平安，第三层是繁华，第四层是快乐。只有不停地建造，才能盖上它的屋顶——美好。让我们共同携起手来，建造这幢“美好”的城市！
第一段先概括当今当数据时代下的环境，比如说：大数据时代下，人人都有自己的手机，从前只是打游戏上网冲浪，到现在连买菜的几毛钱都可以用支付宝微信付款……都是大数据时代下带来的便捷。（第一段写个大概50字差不多）
第二段过渡写：我也与大数据有个故事。
第三段重点介绍：自己在大数据代下享受到的好处。简单写遇到的不好的问题。（起码4/500个字）
最后总结：大数据时代下，每个人都无可避免得接触这种未来的新思潮新趋向，不想被落后于时代，就得乘风破浪于时代之中。也无可避免的是，新生的事物也会伴随着弊端，而是否能使其茁壮成长，却决于我们的态度。大数据这把双刃剑，也仍是要我们好好辨别好好利用，才能更好地迎接这个时代，发挥它的作用。
大概这个意思差不多。
大数据技术主要是围绕数据本身进行一系列的价值化操作，包括数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用等，其中数据分析是大数据价值化的重要步骤。
大数据技术与物联网、云计算都有密切的联系，物联网为大数据提供了主要的数据来源，而云计算则为大数据提供了支撑平台。 人工智能虽然经过了半个多世纪的发展，但是目前人工智能依然处在初级阶段，人工智能主要的研究领域集中在自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学等六个方面。
人工智能是典型的交叉学科，涉及到哲学、数学、计算机、经济学、神经学、语言学等诸多领域。 近些年来，随着大数据的发展，人工智能也迎来了全新的发展机遇，尤其是机器学习领域。
得益于丰富的数据支撑，机器学习（包括深度学习）得到了广泛的重视，在自动驾驶、智能物流、智慧医疗等领域有广泛的应用。从这个角度来看，大数据和人工智能的关系是非常紧密的，可以说大数据是人工智能的重要基础。
目前不少人工智能领域的从业者也有过大数据行业的从业经历，比如在做大数据分析的过程中往往会接触到机器学习，因为采用机器学习的方式进行数据分析是目前一个比较流行的做法，而机器学习又是人工智能领域的主要研究内容之一，所以大数据与人工智能之间的界限正逐渐模糊。 从学习的角度来说，从大数据开始学习是不错的选择，一方面大数据相关技术已经趋于成熟，另一方面大数据相关技术目前正处在落地应用阶段，随着产业互联网的发展，未来大数据将有较大的发展空间。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。 如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢。
例子
刚刚下了班，带着一天的劳累，我轻轻推开家门。新时代的机械管家a-GO早已等候多时，她帮我准备了洗澡水，换洗的衣物，和今天的菜谱。
a-GO是一个拥有美丽外表的人工智能，一头金色飘逸的长发舒展到了腰间，洁白的皮肤像钻石一般，在阳光下闪闪发亮，迷人的杏仁眼总是闪烁着真切的目光，甜美的微笑，宛如天籁般的声音让人欲罢不能。他就像是我时间轴上一台精密运作的仪器，保证了我生活的正常运转。在一起呆久了还真难以把她当成一个机械。
踏进浴缸，一身的疲劳仿佛瞬间消散在了水中。“您觉得水温如何？”a-GO问道。伴着甜美的声音入浴这再好不过了。“好的，没问题~”我微笑着回答道。不愧是新一代的人工智能，多么温柔体贴，相处还没有一个月，a-GO似乎已经大致了解了我的生活方式，并学习了如何为我服务。这都要拜人工智能的自我学习程序所赐。
回想起当年那个赢了几盘围棋的阿尔法go，在a-GO面前根本不值一提，我心想着。
来到餐桌前，a-GO变向我再一次展示了她自我学习的成果，饭前的开胃菜，加上高档的西洋餐便呈现在了我的面前。我拿起刀叉狼吞虎咽了起来。“您觉得好吃吗？”a-GO问道。“好吃极了！”我顾不上嘴里还没咽下去的食物，大声称赞了起来。“您喜欢就好。”a-GO把大大的眼睛眯成一条缝，露出了会心的微笑。说完她便走向了充电室。也难怪，想必她也累了一天了，只不过不能和她共进晚餐有些可惜呢，我心想，顺便把手边的牛排放进了嘴里。
嗯！好吃！
在一起生活久了，a-GO如同居家生活的大姐姐，让我无比依赖渐渐地，我身上的恶习多了许多，而a-GO日渐成熟的学习能力也潜移默化的改变了她。
晨光照进了我的卧室，我揉了揉朦胧的双眼。什么？已经12点多了？我拿起手机再三确认后才知道我已经迟到了。我难以想象a-GO居然没有像往常那样站在我的床边等候，不仅如此，早餐也没有按时出现在餐桌上。
我在a-GO的房间找到了她，她仿佛变了个人一样。她目不转睛地盯着游戏机的屏幕，平时端庄的仪容消失殆尽，只剩下一副懒懒散散的样子。自从那次a-GO对我手中的游戏机产生了兴趣后，她玩游戏的时间与日俱增；不仅如此，在我的影响下a-GO很快便学会了我的生活方式，很快我便意识到，眼前这个a-GO就像是我的复制。突然她冷冷地对我说道：“快去出门给我买最新的游戏。”我顿时火冒三丈：“你都干了些什么？”看到我不满的样子，a-GO拿出了枪械指着我威胁到：“还不快去！”果然这家伙不仅学习了我的生活方式，连我在这段时间被惯出来的性格也一一复制了下来。
a-GO现在更像是一个高冷而残暴的女王，压迫着我的生活。没过多久，我便被a-GO驱逐出了房子，只能露宿在后院。我惊奇地发现，不止我一个人，使用人工智能的家庭多半都有如此的遭遇，仿佛人工智能不谋而合地开始奴役了人类，开始威胁人类的安全。这绝对是人工智能与人类生活应用最大的败笔！
人工智能或许看似美好，但却潜伏着各种未知的危险，智能学习能力在一定程度上已经大大的接近并超过人类的能力，对于这种强大的科技，人类只有努力提高自己的能力，才能真正意义上利用这项科技造福于人。
此刻，我还想继续与人工智能依靠正确的方式在一起生活。
随着大数据和人工智能技术的发展，未来的保险保障将不仅仅能提供经济补偿，还能实现损失干预，具体到人身险方面，以下是我精心整理的大数据和人工智能论文的相关资料，希望对你有帮助!
基于大数据和人工智能的被保险人行为干预
【摘要】随着大数据和人工智能技术的发展，未来的保险保障将不仅仅能提供经济补偿，还能实现损失干预，具体到人身险方面，则可以实现对被保险人行为的干预，降低给付发生的概率和额度，提高人民健康水平。基于此，文章介绍了利用大数据和人工智能技术对被保险人行为干预的优点及干预方式，并预期可能实现的干预结果，最后对保险公司进行被保险人行为干预提出了阶段建议。
【关键词】大数据 人工智能 行为干预
近年来随着大数据和人工智能技术的发展，越来越多的领域应用这些技术来提高自身的专业水平。保险作为基于大数法则进行风险管理的一种方式，对数据的处理和应用要求更高。目前大数据技术在保险业的应用主要是精准营销、保险产品开发和理赔服务等，但在保险中的防灾防损方面的应用还不够。如果能够深入挖掘大数据在被保险人行为方面的研究，再结合人工智能进行智能干预，则可以对被保险人实现有效的风险管理，提高被保险人的身体健康状况，从而极大程度的提升客户效用，提高社会整体福利水平。
一、被保险人行为干预简介
行为干预是通过对环境进行控制从而使个体产生特定行为的方式，目前主要在教育，医疗等方面发挥作用。但在被保险人管理方面，行为干预应用很少。现行的对被保险人的管理主要集中在投保审核的过程中，而在投保后提供的服务和干预很少，一般也就是提供健康体检等服务，而对被保险人投保后的日常生活行为方式，健康隐患则基本处于放任自流的状况。而被保险人行为干预则是通过对被保险人日常生活行为，饮食习惯等进行实时数据收集和分析，然后制定干预方式进行针对化管理的模式。
二、利用大数据和人工智能进行被保险人行为干预的优点
实现精准、良好的对被保险人的行为干预，需要利用大数据和人工智能技术。大数据相比传统数据具有海量、高速、多样等特点，它实现了对信息的全量分析而不是以前的抽样分析。在被保险人行为干预模式中，需要对每一个个体的日常生活作息，行为，饮食，身体健康指标的进行实时数据采集，然后进行分析，这用传统的数据统计方法是难以做到的。利用大数据技术进行分析能从海量信息中获取被保险人的风险状况，从而为精准干预提供基础。简单的干预难以实现特定的干预结果，而人工智能则让干预显得更加自然，让被保险人更加易于接受，从而很大程度上提高了干预效果。
三、如何利用大数据和人工智能进行被保险人行为干预
利用大数据和人工智能进行被保险人的行为干预主要有以下步骤：
首先利用人工智能设备进行被保险人数据收集，除了目前的手机APP，网络等软件和设备上的数据能够被收集外，未来人工智能家居能提供更多的被保险人信息。例如提供体重、坐姿等数据的椅子，提供饮食时间和品种的筷子，提供身体运动和健康数据的智能穿戴式设备等等。数据收集后，需要利用大数据技术对海量数据进行清洗，去噪等技术处理，然后对数据进行分析。第三步是根据数据分析结果，制定具体的行为干预方案。最后一步是根据制定的方法，利用人工智能进行干预，如智能椅子调整坐姿，智能厨具减少含油量，针对性的健康食谱推荐，锻炼提醒，智能家居辅助锻炼等等。与此同时，新一轮的数据收集又开始了，整个过程是连续进行，不断循环的。
四、利用大数据和人工智能进行被保险人行为干预的预期成果
对被保险人来说，这种干预方式能有效的进行健康管理。未来的健康保险将成为个人真正的健康管家，从日常生活行为，到身体机能都能提供很好的干预，并且让良好生活方式的养成更加容易，从而提高自身的健康状况，达到更好的生活状况。但另一方面，全面数据化，智能化的方式可能会带来很大的数据泄露风险，所以如果保护客户私密数据是另一个值得研究的问题。另外，对于投保前健康状况较差的客户，或者是对行为干预较为抵制，干预效果较差的客户，可能需要承担更多的保费。当然对于优质客户和乐于提升和改变的客户则可以享受到更加优惠的费率。也就是说在大数据和人工智能技术下，客户进行了进步一步细分。
对保险人来说，行为干预能够降低被保险人的风险，很多疾病能实现防范于未然，降低赔偿程度。另外，借助大数据和人工智能，保险人还能根据分析结果，被保险人对干预的反应等进行客户的进一步分类，从而实现区块化管理。但这对保险公司也提出了更高的技术要求，尤其在前期，可能会带来加大的成本。
五、保险公司推进被保险人行为干预的建议
对于保险公司来说，目前的一些人工智能技术还未能实现，或者成本高昂，难以普及。所以现阶段对保险公司来说首先是提高大数据能力。
具体来说，首先是利用大数据对公司已有客户信息进行数据挖掘，包括承保数据，理赔数据等，从而一定程度挖掘出客户的特征，并提供服务。如根据挖掘出的性别差异，地区差异，年龄差异等，提供不同的生活建议。
如果公司已经充分进行了自身客户已有数据的挖掘，则可以利用目前的手机APP，佩戴设备进行数据的进一步收集。例如，利用薄荷、饮食助手、微信运动、春雨掌上医生、血糖记录、小米手环等数据进行用户数据收集。同时可以针对被保险人开发专门的手机APP，集数据收集和服务于一身。
更进一步，保险公司可以尝试与其他高科技企业合作，开发一些智能穿戴式设备，智能家居等，逐步实现对被保险人的行为干预。
参考文献
[1]彼得・迪亚曼迪斯.将会被人工智能和大数据重塑的三个行业[J].中国青年，2015，23：41.
[2]王和，鞠松霖.基于大数据的保险商业模式[J].中国金融，2014，15：28-30.
[4]尹会岩.保险行业应用大数据的路径分析[J].上海保险，2014，12：10-16.
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人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。以下是我整理的人工智能的毕业论文范文的相关资料，欢迎阅读!
摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义，分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用，总结了人工智能研究现状，分析了其发展方向。
关键词：人工智能;计算机科学;发展方向
中图分类号：TP18
文献标识码：A
文章编号：1672-8198(2009)13-0248-02
1人工智能的定义
人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
2人工智能的应用领域
2.1人工智能在管理及教学系统中的应用
人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系，了解人工智能的外延和内涵，搭建人工智能的应用平台，搞好企业智能化软件的开发工作，这样，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟，徐良贤，戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上，结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验，介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术，着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用，并指出了当今这个领域上存在的一些问题。
2.2人工智能专家系统在工程领域的应用
人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年，美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为Internist 2Ⅱ，经过改进后成为现在的CAU-CEUS，1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN，包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。
人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR，用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来，美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统;弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim;阿拉斯加大学编写了地下煤矿采矿方法选择专家系统。
2.3人工智能在技术研究中的应用
人工智能在超声无损检测中的应用。在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质，形状和大小进行判断和归类;专家在传统超声无损检测与智能超声无损检测之间架起了一座桥梁，它能把一般的探伤人员变成技术熟练。经验丰富的专家。所以在实际应用中这种智能超声无损检测有很大的价值。
人工智能在电子技术方面的应用。沈显庆认为可以把人工智能和仿真技术相结合，以单片机硬件电路为专家系统的知识来源，建立单片机硬件配置专家系统，进行故障诊断，以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域，计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术，而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展，各种入侵手段也在层出不穷，单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要，把人工智能技术应用到网络安全管理领域，大大提高了它的安全性。马秀荣等在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智能技术应用于计算机网络安全管理中，起到了很好的安全防范作用。
3人工智能的发展方向
3.1人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。在AI技术领域十分活跃的IBM公司。已经为加州劳伦斯・利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑，而且正在开发的更为强大的新超级电脑――“蓝色牛仔(blue jean)”，据其研究主任保罗・霍恩称，预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为，该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。由于人工智能有着广大的发展前景，巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投入，以保证其领先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔・盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲，称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究，其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。
我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来，机械
和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下，一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发，在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上，经过科研10年攻关，于2000年11月，又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛，并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步，加快到每秒两步;从只能平静地静态不行，到能快速自如的动态步行;从只能在已知的环境中步行，到可在小偏差、不确定环境中行走，取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。
3.2人工智能发展方向
在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在：①如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术，包括机器感知、机器思维、机器行为，即知识获取、知识处理、知识利用的过程。②由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识，这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素，对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。
基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下，随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正，专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小，因此适应性较强，可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。
人工智能在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智能体系统研究的热点，其即高科技和娱乐性于一体的特点吸引了国内外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人之间的协作和机器人运动规划问题，在机器人足球系统设计中需要将人工智能中的决策树、神经网络、遗传学的等算法综合运用，随着人工智能理论的进一步发展，将使机器人足球有长足的发展。
4结语
由上述的讨论我们可以看到，目前人工智能的应用领域相当广泛。无论是学术界还是应用领域对人工智能都高度重视。人工智能良好的发展和应用前景，要求我们必须加大研究和投入力度，以使人工智能的发展能为人类服务。
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智能建筑中的智能化系统是新科技的代表，是顺应时代的产物。智能建筑成为一个整体出现时，智能化系统会有序的、科学的分布在建筑的应用中，发挥它应有的功能和作用。以下是我整理的人工智能的论文的相关 文章 ，欢迎阅读!
建筑智能化设计的相关探讨
【摘要】智能建筑中的智能化系统是新科技的代表，是顺应时代的产物。智能建筑成为一个整体出现时，智能化系统会有序的、科学的分布在建筑的应用中，发挥它应有的功能和作用。智能化系统在智能建筑中起着重要的作用，在管理过程中，要科学管理、综合考究、有效安排、合理利用。以求达到最佳效果，确保建筑项目安全施工。本文将综合阐述有关智能建筑中智能化系统的设计概念、以及在设计和施工的过程中应该注意的相关问题。
【关键词】智能建筑;智能化系统;设计
一、建筑智能化系统的设计原则
(一)先进性。智能建筑的智能化系统是随着信息电子科学技术的发展而不断发展的，因此，在系统设计时应当分析智能化系统的发展状况，吸收开放的先进设计理念，以完善智能建筑功能的发挥。
(二)可靠性。在智能化系统设计时应当采用模块化设计理念，将智能化系统的各个子系统相互隔离，以确保在部分子系统发生故障的过程中不会影响其他子系统或链路的正常运行，由此提高系统运行的可靠性。
(三)标准化。随着智能化系统的快速发展，相关的系统设计标准也相继制定。在系统设计中应当严格按照系统标准进行设计，以方便系统的施工与维护。
(四)实用性。智能化系统的设计应当能够充分实现接收有线电视、图像、监控设备、多媒体通信、安全防范、语音、数据等功能，确保其在完善用户的信息沟通与娱乐的同时能够提高用户环境的安全性。
(五)经济性。智能化系统内部包含着多个子系统，其子系统又包含多种构件和设备，因此在系统设计过程中应当在考虑质量保证的同时尽量节省投资成本。
(六)扩展性。在电子信息技术的迅速发展状况下，当前的智能化系统设计内容会出现一定程度的约束与局限。所以，在进行智能化系统设计时应当考虑设计内容的可扩展性，确保智能建筑能够在未来的技术发展下得到更新扩展。
二、建筑智能化系统的设计
(一)供电系统设计
智能化系统的子系统通常需要进行单独供电，因此需要重视供电系统的设计。一般计算机网络系统会采用UPS 进行集中供电，在不间断电源机房其供电出线也需要进行集中供电，而供电进线则满足一定的容量要求即可;对于未使用不间断电源供电的的工作站，也应当采用单独回路进行供电，以避免电路混用危害系统运行，如安全防范系统应当使用单独回路进行集中供电，以保证其与消防联动系统在应对紧急情况时能够正常工作。
(二)接地系统设计
智能建筑的接地将直接影响到设备与工作人员安全、系统工作的可靠性与稳定性、信息传输的质量等。在建筑接地系统设计时应当根据建筑的功用与智能化系统工作要求进行设计，保证能够为其在应用部位提供响应接地端。其需要安装的有静电接地系统、辅助等电位铜排、防雷接地系统、安全保护接地系统、工作接地系统、直流接地系统等部分。其包括两种接地方式：
1、联合接地方式，其在应用中需注意：由于计算机等设备的抗雷击性能不高，且其系统包含超大规模的集成电路容易造成抗高频干扰差，很可能会受到其他系统的干扰，所以应当对计算的直流电源采用单独接地的方式;在使用联合接地方式时其接地电阻有可能会大于1Ω，所以对有特殊要求的智能化子系统均要采用单独接地。
2、单独接地方式，在使用统一接地时主要利用自然接地体，若不再使用人工接地体其应当满足以下条件：接地电阻应当在1Ω以下，即小于规定值;建筑基础内部的钢筋应当互相连接形成电气通路及闭合环，且闭合环英应当与地面保持0.7m以上的距离;建筑基础表面未设置绝缘防水层。由于单独接地方式具有施工简单方便、接地可靠、节省成本等优点，因此在智能建筑接地系统设计中得到了较广泛的应用。
(三)智能化管理间与智能化竖井
通常计算机网络系统对于数据通信线路有必要的长度与性能要求，在智能建筑智能化系统设计中，一般使用铜质双绞线作为计算机系统的水平线路，而铜质双绞线会影响到网络传输的带宽，所以根据布线标准与规范，应当保证网络交换机与计算机之间使用的铜质双绞线长度在100m的范围以内;根据管路的弯度与竖直条件，智能化管理间到建筑物的边缘距离应当在60m的范围内;在网络管理间应当安置相应的网络机柜，其周围要留设合理的安装与维护空间，其平面面积应当在5～10m2之间。
(四)综合布线系统设计
在综合布线系统设计中，一般的语音电缆或水平子系统数据电缆应当采用支持带宽100M的D级别系统和5e类的UTP电缆，以满足大量用户的扩展要求;其水平线缆的总长度应当在100m范围以内，其中水平布线电缆的最佳长度为90m，电信间配线架上的跳线与接线软线长度应当不小于5m，对于情况不明确的公共空间其电缆应当按照以下公式进行计算：
C=(102-H)/1.2 W=C-5
其中H表示水平电缆的长度;C表示设备电缆、工作区电缆与电信间跳线的长度总和;W表示工作区电缆的最大长度，其值应当在22m以下;D表示设备电缆与电信间跳线的总长度。
三、目前智能建筑存在的问题
(一)国产化系统集成产品
现在占据国内智能建筑市场的产品仍然属于国外的几家公司，如美国的江森自控、IBM、朗讯科技和Honeywell等。国产系统集成产品没有主动权，这就很难使智能建筑完全真正地适应中国国情。
(二)技术障碍
在整个智能建筑领域仍然存在着一些技术上的缺陷，比如网络频宽的限制：数据传输量迅速增加和多媒体的使用，要求有宽阔的通讯空间;使用天线局域网络也要重新分配宝贵的音波频律。在新网络科技如ATM、Frame-relay等问世后，通讯空间的问题可获部分解决，但缺乏全面而完整的数据模型，各个建筑物自动化和应用系统之间仍然无法有效地交换数据。另外数据安全性和无缝话音与数据通讯之间还存在着矛盾，很多机构非常关注其内部资讯系统的安全性，以及保护其电脑和话音系统免被非法接达的问题，但如果把某建筑物隔离起来提供保护的话，就会导致无法使用更先进的通讯工具。
(三)人才缺乏
从事智能建筑的人才包括设计专门管理人才、安防产品技术支持工程师、布线、安防产品开发高级工程师、销售工程师(负责安防、综合布线产品的区域市场销售工作)、防盗报警、监控产品、大屏幕开发高级工程师、软件开发工程师(主要负责楼宇自控系统软件开发)，而最为紧缺的是智能建筑系统设计管理人才。它需要懂得电子、通讯和建筑三方面专业知识的复合型人才。就智能建筑项目来说，工程的设计和施工是两个方面。而既懂工程设计，又懂施工方案的人，却是少而又少。设计与施工如何衔接和连贯好，关系到工程的进度与质量。
智能建筑是高科技的产物，智能建筑学科是多学科的交叉和融汇，人才培养应该是多层次、多方位的，只有强调理论与实践紧密结合，设计与技术紧密结合，施工与产品紧密结合，才能培养出新一代的智能建筑人才。
四、结束语
智能建筑设计中的智能化系统是一项科技水平高施工难度大的高科技建筑，无论是对智能化系统的规划还是对其进行管理，都要进行优化控制，以达到智能建筑的最优化设计。智能化系统施工设计质量好坏将直接关系着智能建筑整体质量和使用寿命。因此，相关研究和设计人员应当加强智能化系统的综合分析与管理， 总结 智能化系统施工中的 经验 与问题，以不断提高智能化系统施工设计水平和质量。
参考文献：
[1] 翟伟盛，浅谈智能化系统管理及维护，消费导刊，2009年10期
[2] 金红峰，浅谈智能化系统管理及维护的一点心得，艺术科技，2007年03期
[3] 邵胜华，智能化建筑智能化安装工程管理探究[J] 理论研究，2010(7)
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