智慧农业人工智能论文

智慧农业人工智能论文

现代化智能灌溉技术推广困难与发展方向论文

在学习、工作中，大家都接触过论文吧，通过论文写作可以培养我们独立思考和创新的能力。那么，怎么去写论文呢？以下是我为大家整理的现代化智能灌溉技术推广困难与发展方向论文，仅供参考，大家一起来看看吧。

摘要： 本文阐述了农业灌溉技术的现状和发展方向，对物联网、无线传感器、大数据以及智能感知等人工智能技术与灌溉技术相结合，实现农业灌溉的智能化、规模化管理，以及农业生产的灌溉环节面临的困难和挑战做出了深入的分析，对农业生产的智能化有一定的参考意义。

关键词： 智能灌溉；传感器；无线；物联网；大数据；

农业是社会生产和生活的基础。随着科技的发展，各项技术不断应用到农业生产中，“智慧农业”以智能感知、物联网、大数据和机器学习为依托，逐渐成为现代农业建设的主方向。

水资源的储备和利用技术与现代农业的发展休戚相关，水资源的不合理利用，甚至浪费，成为农业现代化发展的瓶颈。另外，水资源的地域分布不均和季节分布不均，干旱缺水与水资源短缺已成为制约现代农业可持续发展的重要因素。一方面是水资源严重不足，一方面是不科学的灌溉方式，这不仅造成了水资源的浪费，更加剧了水资源的短缺。另一方面，气候变化及其影响也是现代化智能灌溉要面临的挑战。气候变化会导致水质的下降，水和土壤盐分的增加，进而加大灌溉需求，最终导致农业生产成本的提高。

农业智能化灌溉技术通过基于无线传感器技术的物联网技术、云计算技术、大数据技术以及人工智能技术等，集智能感知、智能预报、智能决策、智能分析为一体，为农业生产灌溉提供智能预测与决策方案，达到精确化灌溉的目的，是高品质农作物产品生产的重要一环。

因此，发展农业智能化灌溉技术，实施旨在改善水资源管理的技术创新，实现水资源的合理利用，同时，能够实施水肥一体的灌溉技术的革新，在大幅减少灌溉水用量的同时，能够降低农作物生产成本，提高作物的产量和质量，是目前我国农作物生产的一个战略目标。

1、我国农业灌溉技术的现状

灌溉行业发展迅速，在欧美发达国家已经有了成熟的应用。以滴灌、喷灌为主的水肥一体化灌溉模式在国外已经非常普及，但国内，农业生产企业总体上对于水肥一体化的认知程度还是不够。

我国大部分地区，特别是北部地区，由于干旱气候决定的资源性缺水比较严重，而中部地区则同时面临着严重的水质性缺水和资源性缺水。即使是南方地区，也存在季节性缺水的情况，给农业生产发展带来了阻碍。同时，气候环境、温室效应等因素也使得水资源的供需矛盾日渐显现，在一定程度限制了这些地区的经济发展和繁荣。

目前，农业生产灌溉技术主要采取滴灌、喷灌、微灌等节水灌溉措施，虽然相对于大水漫灌而言，已经实现了较高的效率，但从综合效果看，还无法根据农作物的生产环节进行按需灌溉，精细化程度远未满足当下生产的需要。公开资料显示，生产一公斤粮食耗水量高达800公斤，相对于先进国家，生产一公斤粮食耗水量约为500公斤，差距还是很明显。

传感器的兴起使农业生产更加精准和安全，比如，现在许多灌溉公司正在开发跟气候环境、土壤环境相关的传感器技术，通过物联网技术，来实现对农业灌溉的精细化管理和控制，但目前，特别是国内，对这些技术的应用，还处于探索初级阶段。

为了全面实现我国农业高效灌溉系统的建设，必须要大力推广基于物联网结合无线传感器技术的农业灌溉应用，建立基于物联网和传感器等新技术基础上的节水灌溉体系。

2、实施基于无线传感器的智能化物联网灌溉技术的意义

2.1实施基于无线传感器的智能化物联网灌溉技术，为实现我国从传统农业向现代化、集约化、规模化农业发展提供了一个强有力的.技术支持，是解决我国农业灌溉作业中水资源短缺问题的最佳途径。

2.2农业生产中，灌溉环节是最为重要、也是人力成本花费较高的环节。智能化物联网灌溉技术的应用，不仅能够节约灌溉用水，还能够最大化降低人力成本。

2.3实施基于无线传感器的智能化物联网灌溉技术，能够对植物生长的各个环节进行精细化的监控，提高作物产量；另外，结合水肥一体灌溉技术的应用，还有利于提高和改善农作物的品质和产量，达到增产增收的效果。

2.4实施基于无线传感器的智能化物联网灌溉技术，能够实现灌溉的自动控制、远程控制，减少人为操作的盲目性与随意性，提升农业灌溉的综合管理水平，改变原先粗放式的灌溉模式，全面提高农业生产的效率，为规模化、集约化农业生产奠定基础，有效地缓解我国灌溉水资源紧缺的问题。

综上所述，基于无线传感器的智能化物联网灌溉技术，必然成为今后农业智能化灌溉发展的趋势。

3、现代化智能灌溉技术推广的困难

3.1商业型智能灌溉设备系统成本高昂，中小农业商户承担不起费用，无法使用智能灌溉系统，比如：典型商业传感器非常昂贵，因此提供可连接到节点的低成本传感器用于灌溉管理和农业监控系统，成为推广智能灌溉的一个挑战。

3.2不同土壤类型和土地所需的灌溉水量不同，如果没有因地制宜地实施灌溉方案，使用过多或过少的水量都有可能造成产量损失或质量达不到要求。在过多灌溉的情况下，径流会导致营养物的流失以及水资源的浪费；水量过少，无法满足农作物生长需求。使用智能灌溉调度系统可以帮助用户确定最佳的灌溉方案，有效提高生产力并减少这些不利的环境影响，也是农业灌溉智能化地必要途径，由于前期需要高投入，农民地积极性很难被调动，致使新技术的实施进展缓慢。

3.3基于物联网和无线传感器的智能灌溉技术，涵盖了农业科学，电子科学，计算机信息科学，环境科学等多学科技术，比如，不同类别的的作物对土壤环境和温湿度环境的要求是不同的、地下根部分和地上茎叶部分对水分要求也不同，有的作物的价值在根部，有的作物价值在叶部，因此，就需要灌溉系统根据不同的要求采用不同的灌溉方式。因此，智能化灌溉技术的实施，有比较高的挑战。

4、现代化智能灌溉技术的发展方向

基于物联网和无线传感器等智能感知技术的现代智能灌溉技术，利用无线传感器技术，采集土壤的温度、湿度、酸碱度以及土壤的水分含量、二氧化碳浓度等土壤墒情信息，结合气候环境传感器采集的温湿度、光照强度等环境信息，实时监测周围环境的变化，甚至能够监测到作物表面的水分等作物生理信息，并通过物联网无线通讯网络，将采集的原始信息传送到云端数据中心进行处理、存储，实现信息互通与共享。再通过大数据技术对这些信息进行综合对比分析，根据分析结果对灌溉实行智能化的判断，制定出最适宜作物生长的灌溉方案，根据需要实时、自动驱动相应的灌溉设备，对农作物实施智能化、精细化的灌溉，灌溉阶段完成后，作物生长监控系统可以对灌溉结果进行对比分析，提供更合理的灌溉调整方案，形成闭环，最大化减少人工干预，使得各功能模块达到互相协作的目的，有效帮助农业生产者计划和管理灌溉的时间、灌溉的频率和用水量，将作物生长需要的水分和土肥环境调整到最优状态，减少水的浪费，节约生产成本，并最大程度地减少过量灌溉，从而确保灌溉的准确性与高效性。另外，通过土壤传感器对土壤成分的分析，进行灌溉系统施肥操作，实现水肥一体的灌溉作业，是现代化智能灌溉技术的发展方向之一。

随着农业物联网平台的建设的不断推进，结合气候预报信息和相关传感器收集的气候信息，对可能发生的气候灾害采取预防性措施，例如：针对干旱气候，可以提前布局，储蓄水量，以备干旱来临，有充足用水，实施预防性灌溉，提高农作物抵抗灾害的能力。

综上所述，构建一个多功能，高效率、低能耗的基于智能灌溉技术的节水灌溉平台具有十分重要的意义，也是未来物联网智能化灌溉发展的必然趋势。总之，随着科技的发展，新的技术不断出现，智能灌溉技术融合到农业生产的整个过程，形成完整的闭环系统，不断提升农业生产管理水平，是现代化智能灌溉技术发展总的方向。

5、结论

物联网结合无线传感器技术作为新一代信息化技术的高度集成与综合性应用，已经成为了当今科技发展的战略发展方向之一。我国农业生产规模的不断扩大和农业发展的需要，水资源管理至关重要。物联网与农业的相结合，为农业信息化技术与农业产业的发展，提供了新的机遇和挑战，同时农业生产也为互联网技术提供了一个广阔的应用平台，尤其是智能灌溉技术的应用，可以直接有效地解决当前农业发展中遇到的问题，为农业的现代化进程提供强劲的动力，实现高效的精准化灌溉，全面提高农业生产效率。

建设我国农业高效智能化灌溉体系，必须要大力推广基于物联网结合无线传感器技术的农业灌溉应用，以提高农业生产效率和水资源的利用率，保证粮食生产和消费用水的充足和节约。

6、参考文献

[1]赵庆建,王昌海,丁胜,等.农业智能灌溉系统关键技术研发[J].江苏科技信息,2018(2):59-61.

[2]杨彦鑫,阮解琼,黄兆波,等.基于ZigBee的智能农业灌溉系统研究[J].农业与技术,2017(4):66.

[3]徐一,江昊.智能节水灌溉技术在主要农作物全程机械化中的应用[J].南方农机,2019(4):72.

[4]王健.现代农业智能灌溉技术的研究现状与展望[J].广东蚕业,2019(4):26-27.

人工智能结课论文

“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

[1]蔡自兴，徐光佑.人工智能及其应用[M].北京：清华大学出版社，2003.

[2]路小英，周桂红，赵艳等.高等农业院校《人工智能》课程的教学研究与实践[J].河北农业大学学报：农林教育版，2007，9(4)：66-68.

[3]马建斌，李阅历，高媛. 人工智能课程教学的探索与实践[J].河北农业大学学报：农林教育版，2011，13(3)：330-332.

[4]赵海波.人工智能课程教学方法的探讨[J].科技信息，2011，(7)：541.

[5]张廷，杨国胜.“人工智能”课程教学的实践与探索[J].课程与教学，2009(11)：133-134.

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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人工智能的毕业论文范文

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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