人工智能技术的起源
前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇人工智能技术的起源范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。
人工智能技术的起源范文第1篇
关键词：智能电网；人类智能；人工智能；自感知；自适应；自趋优
中图分类号：TM73 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2013）01-0032-05
0 引 言
智能电网是当今世界电力系统发展的重大变革，也是21世纪电力系统的重大科技创新和发展趋势。2003年，美国“未来能源联盟”首次提出智能电网的概念。同年，美国能源部了“Grid 2030”设想[1]，将美国的未来电力系统描述为一个完全自动化的电力传输网络，能够监视和控制每个用户和电网节点，保证从电厂到终端用户整个输配电过程中所有节点之间的信息和电能的双向流动。2005年，欧洲技术论坛（ETP）提出了“Smart Grid”概念[2]，计划通过智能电网的建设，向所有用户提供高度可靠、经济有效的电能，充分开发利用大型集中发电机和小型分布式电源，提高电网公司运营效率，降低电能价格，加强与客户的互动，应对来自市场、安全和电能质量、环境等方面的压力。
国内也高度重视智能电网建设。2010年6月7日，总书记在两院院士大会上的讲话中提出，要“构建覆盖城乡的智能、高效、可靠的电网体系”。国家科技部于2009年11月24日的《关于加快我国智能电网技术发展的报告》中提出了明确的目标和任务。国家电网公司于2009年5月了“坚强智能电网”愿景及建设路线图。南方电网有限责任公司在2010年7月提出了“建设一个覆盖城乡的智能、高效、可靠的绿色电网”的目标。2011年2月，陕西省地方电力（集团）有限公司作为专业的配电网公司，联合清华大学提出了建设“多指标自趋优”智能配电网的目标。
智能电网涉及能源、环境、社会、经济和管理等多个学科，由于其具备系统工程和创新技术的特点，目前智能电网的研究趋向发散，对智能电网的认识多从企业自身出发，尚未收敛到智能电网本质的研究，影响和干扰了对智能电网发展方向的研判。本文在分析国内外智能电网相关研究的基础上，结合实践应用，溯源了智能电网的本质——智能，提出了智能电网分代标准，建立了智能电网分代模型，探讨了智能电网分代的社会经济意义。
1 国外智能电网分代研究状况
分代研究在计算机和战斗机等领域已经取得了共识。计算机按照所采用的电子元件，历经了电子管计算机、晶体管计算机、集成电路计算机、大规模集成电路计算机，现在正在研发信息获取、存储、处理、通信与人工智能相结合的第五代计算机。20世纪40年代中期，以喷气式发动机为动力的战斗机出现后，按时代和技术水平，战斗机历经三代，目前正在研制第四代战斗机。
由于智能电网尚未大规模应用，与计算机、作战飞机等其他领域分代研究更注重“回头看”的方法不同，智能电网分代更注重“向前看”，这个特点导致智能电网分层次、分步骤、分阶段的研究异彩纷呈，莫衷一是。国外智能电网分代的相关研究综述如下。
1.1 智能电网演进模型
2010年1月，加拿大学者Hassan Farhangi从功能和投资回报率（ROI）两个维度，提出了如图1所示的智能电网的演进模型[3]。他认为，由于化石燃料的成本猛增，电力公司无法扩大发电能力以满足用户对电能不断上升的需求，只有从配电网着手，加强需求侧管理，才能保障电力公司拥有较高的ROI水平。模型表示，智能电网最初的投资用来满足计量设备由机电式到单向自动抄表（AMR）的功能转变，AMR具有节约人力以及时间成本的优势，但是由于其只具有单向通信能力，无法支持电力公司依据从电表获取数据采取调控措施。高级计量架构（AMI）能够提供双向的通信系统，旨在为电力公司提供实时的能耗数据，允许客户以价格为基础，对能源使用做出选择。智能电网演进的最终目标是分布式控制与微网相结合的互联电网。
1.2 智能电网持续发展理论
2011年7月，美国GridNet公司执行副总裁兼首席战略官Andres Carvallo和能源与IT行业学者John Cooper合作出版了“The Advanced Smart Grid — Edge Power Driving Sustainability”一书，提出了智能电网持续发展理论[4]。书中认为第一代智能电网（Smart Grid 1.0）实现了发电厂到终端计量设备的电流与信息流的传输，典型的第一代智能电网是美国科罗拉多州博尔德市智能电网的建设。下一代智能电网（Smart Grid 2.0）将是一个集成的、先进的智能电网体系，从战略上进行顶层设计，在组织、运行、系统集成与建模等多个维度进行柔性规划，下一代智能电网的一些技术已经在美国奥斯汀市智能电网研究项目Pecan Street中浮现。书中对第三代智能电网（Smart Grid 3.0）进行了展望，并将其定义为一个基于互联网络的重新设计的能源系统。
1.3 智能电网层次理论
IBM高级电力专家Martin Hauske认为智能电网的基本概念有3个主要元素：首先是广泛连接资产与设备的传感器；其次是数据的搜集与整合体系；最后是依据数据进行相关分析，以优化运行和管理的能力。与之对应，智能电网也就有三个层面的含义[5]：首先是利用传感器对发电、输电、配电、供电等关键设备的运行状况进行实时监控；然后将获得的数据通过网络系统进行收集、整合；最后通过对数据的分析、挖掘，达到对整个电力系统运行的优化管理。因此，智能电网可以被认为是通过传感器把各种设备、资产连接到一起，形成一个客户服务总线，通过对信息进行整合分析，从而降低成本，提高效率和可靠性，促进管理和运行达到最优化。
1.4 智能电网成熟度模型
智能电网成熟度模型是IBM、美国生产力和质量中心（APQC）及全球智能电网联盟（GIUNC）合作研究的成果[6]。智能电网的成熟度分为5个阶段：第1阶段，只有对智能电网的设想，主要工作是对技术的试验和评价，以及建立业务模型；第2阶段，企业在至少一个智能电网的重要业务领域进行投资和实施；第3阶段，企业对智能电网的组成部分进行重新配置，实现业务领域整合或产业链升级；第4阶段，实现企业范围的跨业务综合观测及综合控制，力争形成新的经济或商业模式；第5阶段，企业有能力在新的业务、运行、环境等机会出现时，充分利用并发展壮大。
综观国外的相关研究，智能电网演进模型以计量系统为主线，没有加入交易环节，同时忽视了人工智能在电网中的应用。智能电网持续发展理论有对智能电网分代以及各代相应功能的描述，但是缺乏对智能电网本质的分析，特别是对三代智能电网核心的描述。智能电网层次理论以传感器为基础，触及到智能电网的基本，但是数据收集与整合体系等没有体现人这一重要因素的参与，理论阐述不够全面。智能电网成熟度模型实质上是智能电网的推进步骤。因此，上述研究都没有涉及智能电网的本质。
2 智能电网的本质——智能
对国外智能电网的研究和实践进行分析，能够为国内的相关研究带来启示和借鉴。从人类认识事物的基本方法来看，对智能电网进行分代研究，必然要从智能电网的本质着手。智能电网可以认为是人工智能在传统电网中的应用，而人工智能又起源于人类智能，因此，必须从人类智能出发，探求智能电网的本质——智能。
2.1 人类智能的发展阶段
人类智能经历了从初级到高级、从简单到复杂的演化过程。这种过程只在个体的前十几年表现得尤为突出，正是这一过程决定了每个人一生智能水平的高低，也决定了人类群体智能水平的多样性。
1983年，美国学者Howard Gardner提出多元智能理论，将智能分为语言智能、数学逻辑智能、空间智能、身体运动智能、音乐智能、人际智能、自我认知智能、自然认知智能等8个方面。瑞士心理学家Jean Piaget从时间维度对人类智能演化规律做出经典总结，提出了人类智能发展理论[7]，将个体从出生到青年时期的智能发展水平分为感知运动阶段、前运算阶段、具体运算阶段和形式运算阶段。
虽然多元智能理论并不着眼于各个智能在个体层面的发展顺序，但是结合Jean Piaget的认知发展理论，同时根据Howard Gardner对每种智能概念的描述，可以对智能的8个组成部分以发展为时序，在多元维度上进行归类。在感知运动阶段，空间智能和音乐智能是人类智能重点发展的部分；到了前运算阶段，语言智能和身体运动智能在儿童身上表现较为明显；数学逻辑能力和自我认知能力在具体运算阶段得到了迅速发展；最后，从青少年阶段开始，终其一生，对自然的认知，人际交往能力随着阅历的丰富、经验的积累而日趋成熟。
2.2 人工智能是对人类智能的模拟、延伸和扩展
人类智能的演进规律遵循着Jean Piaget的人类智能发展理论，这些研究成果也深刻地影响着另一个与之紧密相关的学科，即以计算机为基础的人工智能的研究。人工智能最初被定义为“让机器的行为看起来就像人所表现出的智能行为一样”，到后期逐渐演变为让机器拥有自己的思维。对比人类智能发展的历程，人工智能的演进呈现出与之相似的路径。
（1） 人工智能发展的初级阶段是对人类智能的模拟。通过传感器远程传送信号，需要操作者通过计算机终端控制机器执行动作，这类似于人类智能的感知运动阶段，具体的应用如排爆机器人、勘探机器人等。
（2） 人工智能发展的中级阶段是对人类智能的延伸。着眼于通过程序算法实现机器的逻辑运算和自我认知能力，类似于人类智能的前运算和具体运算阶段。智能机器人通过处理器分析传感器收集的信息，在无人操控的状态下执行动作。有些智能机器人还能通过对人类语言的识别和模拟实现与人类的语言交流，如日本的ASIMO智能机器人，可以通过“脑—机”系统达到人类思维直接控制机器人的效果。
（3） 人工智能的更高阶段，智能将成为一种系统层面的应用。人工智能体现出自我思维和机器情感等人类特有的能力，通过自我思维产生对外部环境的认识，通过机器感情与外部环境产生更为复杂的交互，这些能力使得人工智能发生了从模拟、延伸到扩展人类智能的突破。
2.3 智能电网是人工智能在传统电网中的应用
智能电网建立在电力电子技术、传感与测量技术、控制仿真决策技术、信息与通信技术、人工智能技术等基础技术之上，以实现发电、储能、输电、配电、用电等环节的智能化为目的。其中，人工智能技术在推动智能电网发展中起着重要作用。
（1） 人工智能的应用能够推动整个电力系统的发展。传统电网存在大量非线性的、模糊的、不确定、不精确、不完全真值的问题，人工智能技术应用的目的就是解决上述问题。基于人工智能的电网故障检测与诊断、具有灵活自愈功能的配电自动化等技术的应用表明，在期望能取得低代价的解决方法和鲁棒性方面，人工智能的应用显著改善了传统电网对不确定、高度非线性环境的适应能力。
（2） 人工智能技术的应用体现了智能电网的本质。智能电网的本质是智能，现代人工智能技术是对人类智能的模拟，因而人工智能的应用是电网“智能化”的根本体现，人工智能技术应用使智能电网回归到了它的本质——智能。从这种意义上说，人工智能技术是否应用是评价一个电网是不是智能电网的基本依据。
（3） 人工智能技术在电网中的应用程度体现了智能电网区别于传统电网的特征。传统电网未能完整地体现人工智能“感知、思维、行为”三要素，导致人的参与程度较低，传统电网始终徘徊在由工业化主导的阶段，在信息化与工业化融合时，遇到了重重困难。智能电网中，人工智能技术的广泛应用将使得电网逐步具有模拟人类智能的能力，从而减少人的参与程度。
（4） 未来智能电网的发展中，人工智能是推动智能电网跃进发展的革命性力量。未来智能电网将是一个具有自预测、自诊断、自愈、自组织和自管理特性的电网。智能电网的跃进发展将主要依靠电网的自学习能力，人的干预将退居其次。人工智能的应用，使得电网的自学习成为可能。在可以预见的将来，除了人工智能技术，其他技术均无法有效增强电网的自学习能力。
3 智能电网分代原则、标准与模型
以上分析了智能电网的本质，以下在智能电网的本质基础上提出智能电网分代的原则、标准以及智能电网分代模型。
3.1 智能电网分代原则
智能电网分代必须遵循以下原则：
（1） 惟一性原则：下一代和上一代的智能电网必须按照智能电网的本质进行划分。
（2） 革命性原则：下一代智能电网必须在整体，而不是局部取得标志性进展和突破。
（3） 连续性原则：下一代智能电网发展的关键要素必须蕴含在上一代智能电网的发展过程中。
3.2 智能电网分代标准
智能电网的本质是智能。人工智能是人类智能应用于传统电网的纽带，人工智能将人类智能的8个方面归纳为“感知、行为、思维”3个要素，上述3个要素也是智能电网分代的标准。
感知是客观事物通过感觉器官在大脑中的直接反映。在多元智能的8个方面中，感知体现语言智能、空间智能、音乐智能。感知在人工智能技术中的体现有语音识别、机器视觉等。
行为是器官对外界刺激所产生的反应。行为体现身体运动智能，行为在人工智能技术中的体现有机器人学、智能控制等。
思维是主体处理信息及意识的活动。思维体现数学逻辑智能、人际智能、自我认知智能、自然认知智能，思维在人工智能技术中的体现有知识系统、专家系统、神经网络、进化计算等。
3.3 智能电网分代模型
智能电网发展的各阶段均须具备人工智能3个要素的全部或部分，不具备3个要素的电网属于传统电网。依据3个要素在传统电网中渗透与融合的深度和广度，建立智能电网分代模型如图2所示。
图2中将智能电网划分为具有以下特征的三代智能电网：
（1） 第一代智能电网：自感知智能电网（Self-sensing Smart Grid）。第一代智能电网在传统电网的基础上具备自主感知能力，是人工智能在电网中应用的初级阶段。智能电网关键设备能够自主感知电属性（负荷等）和电相关属性（温度等）的变化，需要人参与进行决策并采取行动，第一代智能电网只具备简单的自主决策和初级的自主行为能力。典型的自感知智能电网设备及系统如电子式及光学式互感器、智能环网柜、智能在线监测系统、智能终端等。
（2） 第二代智能电网：自适应智能电网（Adaptive Smart Grid）。第二代智能电网在第一代智能电网自主感知能力的基础上，具备一定的自主决策能力和自主行为能力，是人工智能在电网中应用的中级阶段，较少需要人参与就能根据感知结果进行决策并采取行动。这种感知、决策和行为是独立的，即只在单一设备或系统局部的感知域内进行决策并根据决策结果驱动单一设备或系统局部采取行动，以达到局部最优。典型的自适应智能电网应用系统如智能调度系统、智能自愈系统等。
（3） 第三代智能电网：自趋优智能电网（Self-approximate-optimization Smart Grid）。第三代智能电网在第二代智能电网自主决策和自主行为能力的基础上，是人工智能在电网中应用的高级阶段，更少需要或不需要人参与就能根据感知结果进行决策并采取行动。这种感知、决策和行为是系统的、全局的，即在整个系统感知域（或子集）内进行决策并根据决策结果驱动相关（部分或全部）设备采取行动，使得电网自身状态趋向最优。目前，已经提出来的自趋优智能电网如智能广域机器人（Smart Wide Area Robot，Smart-WAR）[8]。
4 智能电网分代的社会经济意义
技术创新与人类解放之间的历史发展进程表明，人的劳动方式在逐渐变化，技术创新使人在生产劳动中逐渐从事必躬亲的执行者演变成监督者、命令者，这种角色的演变，反映出技术创新在人的实践过程中所具备的强大能动作用。智能电网作为当前电网行业最重要的技术创新形式，同样发挥着着解放人类劳动的作用，亦即电网运行中人的参与程度不断减弱。
第一代智能电网通过技术创新实现自我感知，不但极大地拓展了认知的深度和广度，而且还使人的身体在一定程度上获得了解放。
第二代智能电网通过技术创新实现自我行为，将会极大地减轻人的劳动强度，甚至取代了劳动者在电网运行过程中仅有的操作、监督和控制工作，使人得以在很大程度上从体力劳动中解放出来。
第三代智能电网通过技术创新实现自我思维，“电脑”开始代替“人脑”控制电网运行，机器人劳动取代人的劳动，使人的活动逐渐从电网运行中淡出，这将使人的思维劳动强度得以极大的减轻。
以智能电网建设为标志的技术创新为电力产业提升运行管理水平，开发新产品和服务，以及延伸整个产业链奠定了坚实的技术基础。随着技术手段的革新与经营管理模式的转变，电力产业尤其是电网企业的供给可能性边界将极大扩展，不仅能够满足目前存在的潜在需求，而且还能在未来引领和创造新的需求，在供需双方良性互动的作用下，电力产业将不断优化升级，产业整体影响力和竞争力都会获得显著的提升。
5 结 语
智能电网分代是一个全新的课题，但是分代研究在计算机等其他领域并不鲜见，对这些领域进行分代的目的是通过研究“上一代是什么”来推测“下一代是什么”，因此有必要通过分代研究来预测和引导智能电网的发展方向。与其他领域分代研究更注重“回头看”的方法不同，智能电网尚未大规模应用，分代更注重“向前看”，正是人类智能与人工智能的发展规律，奠定了我们“向前看”的基础。未来，伴随智能电网的深入推进，实践应用总结出的成果和经验，将有助于深化对智能电网本质的认识，理论的可行性与实践的迫切要求，也必将对智能电网分代研究起到促进作用。
参 考 文 献
[1] US Department of Energy. Grid 2030： A national vision for electricity's second 100 years[R].USA： US Department of Energy Initiative， 2003.
[2] European Commission. European technology platform smartgrids： vision and strategy for Europe's electricity networks of the future[EB/OL]. [2012-09-20]. http：//ec.europa.eu/research/energy/pdf/smartgrids_en.pdf.
[3] FARHANGI Hassan. The path of the smart grid [J]. IEEE Power and Energy Magazine， 2010， 8（1）： 18-28.
[4] CARVALLO Andres， COOPER John. The advanced smart grid： edge power driving sustainability [M]. Boston： Artech House Publishers， 2011.
[5] IBM论坛2009. 点亮智慧的地球[EB/OL]. [2012-09-25]. http：///cn/forum2009/wisdom.shtml.
[6] IBM.智能电网成熟度模型[EB/OL]. [2012-09-12].http：///smarterplanet/global/files/cn_cn_zh_energy_solution3_112kb.pdf.
人工智能技术的起源范文第2篇
关键词：多媒体技术；教学；模式；发展趋势
多媒体技术自诞生以来就一直受到人们关注，人们将多媒体技术应用于各个领域，多媒体课堂的诞生给教育领域带来了前所未有的机遇。尤其是随着因特网的快速发展，多媒体技术不断更新进步，多媒体课堂也变得越来越丰富，同时在各个阶段的教学中也发挥着越来越大的作用。它与传统课堂相结合，使理论与实践良好的结合，在未来的发展中更让人们充满憧憬。
多媒体教学的发展是随着计算机的发展展开的，大致可分为三个发展模式。第一种是基于单机的传统多媒体教学模式，自七十年代多媒体技术应用在教学中就是采用这种最基本的模式，因为单机的传统模式技术要求不高，所以在之后的几十年发展过程中，这种模式一直是应用最广泛的，但是其有自身缺点，它的制作周期长，质量和规范上有问题，尤其是课件技术含量低，知识更新慢；第二种为基于局域网的多媒体教学模式，这种模式基于第一种传统单机模式，仍然需要制作单机模式中的课件，其进步之处就是网络教学平台的运用。与单机传统模式相比有许多优点；第三种为基于因特网的现代多媒体教学模式，这种模式较前两个模式有巨大进步，虽然也需要多媒体的基本元素，但是因为因特网的出现，它摆脱了光盘和局域网，能够实现教学资源的共享，提供非常丰富的教育服务。
二十一世纪是互联网的世纪，网络无处不在，在未来的课堂上，网络的运用会愈加成熟，根据国内外学者的观点以及对多媒体技术发展的分析，展望未来多媒体技术在教学中的发展趋势：
一、多媒体技术与网络通信技术的结合
3G是3rd-Generation的简称，即指第三代数字通信技术，大大提高了数据和声音的传输速度，3G技术很强大，它不仅能处理图像和音频这些媒体形式，还能够处理包括视频等多种媒体形式。移动通信网络和有限的网络有效地集成在一起，主要由无线连接，有限的网络和手持终端三部分组成的。传统的封闭学习受到空间的限制，即使是后来的互联网与多媒体技术的整合也无法摆脱有线互联网不能移动的问题，然而3G技术改善此问题，从而可以广泛应用到教育的各个领域中。随着3G技术的发展和广泛的推广应用，教育手段和教学方式将发生革命性的变化。
二、多媒体技术与仿真技术的结合
仿真技术在多媒体技术中的应用可以称为虚拟现实，使身临其境的人进入虚拟现实境界，从而产生一种强烈的幻觉。
由于设备价格昂贵，虚拟现实技术主要应用于一些特殊的部门，如军事模拟和游戏中对虚拟现实技术的应用，但在教育领域有广阔的应用前景，对教育技术来说是一个飞跃。它将"自主学习"的环境引入课堂，学习者通过自身与信息环境的相互作用来得到知识、技能，这种新型的学习方式代替了传统的以教促学的学习方式。
虚拟现实技术能够应用到现实教学之中，可以应用在诸多方面，总结主要有：（1）模拟在现实中存在的，但教师在课堂之中无法表现出来的景物，方便学生的研究和探讨，如火山爆发、人类登月等。（2）模拟在现实中不存在的，但它可能会在将来发生的事情，主要是可以培养学生的创造性思维能力。（3）创造一个外语学习环境，使你如同置身异国他乡，这样可缩短学时，提高效率。（4）模拟一些受时空限制的事物，但在课堂上可以激发学生的兴趣，满足学生的求知欲望，例如地壳变动、大陆板块漂移、海底活动、太空旅行等。通过这种技术应用，可以提高学生的学习兴趣，提供实际生活中观察不到的视点，使得抽象问题形象化。
随着仿真技术的发展与成熟，相信会逐步应用到各个教育领域，现如今许多高校将科研成果转化成了实用技术，如浙江大学、哈尔滨工业大学、清华大学等高校建起了虚拟现实与系统仿真的研究室，拥有传统实验室无法比拟的优势，随着各个科研机构的努力，那么多媒体技术与仿真技术的结合将来就有可能会进入普通课堂之中。
三、多媒体技术与人工智能技术的结合
随着科学技术不断发展，现在人们中生活的智能化水平越来越高。人工智能技术属于计算机科学，人工智能技术涉及很多学科，如生理学、哲学等。它是一门涉及广、综合性强的学科。发展到二十一世纪，人类社会的现代化的步伐加快，科学家对人工智能不断深入研究并与教育信息化相融合，两者的不断发展，使得人工智能技术在教育领域的应用越来越受到人们的重视，同时我国许多专家将人工智能技术与现阶段我国的教育教学相结合，从而适应我国国情发展，从最大利益上推进我国教育事业的发展，并取得了巨大进步。近年来，随着我国技术的成熟，国内教育界对于多媒体技术与人工智能技术的结合的研究范围广泛，同时关注度较高，涉及教育教学的许多方面，主要表现举例如下：一、智能教学系统（ITS），它起源于计算机辅助教学（ C A I ） ，并从其基础上进一步发展。它能够模仿人类专家的思维，充分结合学生自身的特征，对其实施个性化教学。二、智能（Agent） 技术，智能（Agent）技术在教育中的应用，是一个移动的计算机程序，主动的服务模式，自动的操作系统，具有自主性、能动性、适应性和灵活性的特点，它已广泛应用于教育教学，智能的典型应用，智能教育学生教师的智能信息等等。三、智能答疑系统，未来开发智能答疑系统，人工智能技术在问答系统中的应用，克服在问答系统中的个性化互动问题的不足，能有效地解决学生困难的问题，消除学生的学习障碍，促进学习。
通过几十年的发展，多媒体教学给学生课堂带来了前所未有的进步，是被教师和学生都接受的教学手段。合理地利用多媒体教学，可以创造生动的教学情景，进而激发学生的学习兴趣，优化课堂教学，提高教学质量。但在实际教学中也确实存在许多问题，多媒体课堂并不能完全代替传统课堂教学，教师无论在何种课堂上都应该以授课为主，以学生为中心，帮助学生学习知识和成长。在未来的多媒体课堂上多少都会对教师有一定的要求，授课教师应该经常更新自己的课件，同时要熟练设备的操作，规划好自己的教学时间与内容。因此，要适应多媒体教学应用的发展趋势，教师要做到一些改变，包括教学观念的变化，教学内容的变化，教学手段的革新等等。时代是发展的，教师们要紧随这种潮流，不断学习，不断更新自己的教学方法和理念。同时，教育界专家和学者也要长期面对和研究多媒体技术在教学中的发展趋势。随着不断的尝试与改变，多媒体教学会给人们带来更多的惊喜与期待。
参考文献：
[1]丁俊.多媒体技术在计算机教学中的应用[J].福建电脑，2006，（5）.
[2]赖文继.关于多媒体教学新模式的探究[J].桂林电子工业学院学报，2005，（2）.
人工智能技术的起源范文第3篇
关键词：Agent人工智能（AI）；移动Agent
中图分类号：TP181 文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)21-30525-03
The Summary of Agent TechnologyResearching
ZENG Yong-chuan
(Shanghai Maritime University Institute of Information Engineering, Shanghai 200135, China)
Abstract: Agent stems from the artificial intelligence (AI), in the mid-1980s the artificial intelligence technology and the distributed computing technology unified, presented the Distributed Artificial Intelligence (DAI) this research direction. As Distributed Artificial Intelligence's constitution factor, the term Agent many were mentioned more and more, because it broke through since long the AI research development not big aspect, therefore time receives pays attention, for many years, the Agent technology's research and the application have had widely have developed, specially Internet and the WWW development, is the Agent technology has brought the recent development turning point.
Key words: Agent; Artificial intelligence(AI); Mobile Agent
1 Agent概念及其产生背景
Agent一词直译为“”，也有人称之为“智能”、“智能主体”、“艾真体”等，大多文献直接使用英文Agent，广义上它是指具有智能的任何实体，包括硬件（机器人）的和软件的，狭义上一般指的是软件Agent。
Agent起源于人工智能（AI）领域，20世纪80年代中后期，人工智能技术与分布式计算技术相结合，出现了分布式人工智能(DAI)这个研究方向。作为分布式人工智能的构成因素，Agent一词越来越多地被提到，由于它突破了长期以来AI研究进展不大的局面，因此倍受关注。1993年首次召开了Agent形式化模型的国际会议，同年Y.Shoham提出了面向Agent编程(AOP)的概念。1994年1月，美国General Magic公司演示了它初次公开的Agent软件，同年3月，AAAI春季年会的主要议题是Software Agent，包括了如下各领域的研究者：软件工程、机器人、知识表达、知识库系统、数据库、问题求解、规划、机器学习、认知科学、心理学、计算机图形学、艺术、音乐、电影、人机交互等，这意味着Agent的研究集成了来自多种研究领域的重要成果。从此，Agent融入了主流计算机的各领域，产生了一系列的新方法、思想、技术，各种类型的软件Agent大量用于信息处理、办公自动化、交通管理、私人助手等。特别是Internet和WWW的发展，为Agent技术带来了新的发展契机。
2 Agent的特性
满足下面四个条件的计算机硬件或软件系统就可以称为是Agent：
自治性（Autonomous）――即它可以在不受外部直接干涉的条件下完成操作。它可以根据自己的经验在某种程度上控制内部的状态和操作（Agent的操作不是简单的方法调用，而是通过感知外部的环境变化来自主地进行操作）。
社会性（social ability）――Agent能通过通信协议与其它Agent进行交流、协作。
反应性（Reactivity）――在某种程度上可以对外部环境或其他Agent做出响应。更高级别的适应性允许Agent根据自己的经验调整的行为。
主动性（Pro-activeness）―― Agent能对所处的环境进行响应，还可以根据当前的环境和自身的心智，主动地执行某种操作或者任务。
一般来说，前三个特性是工业中运行的Agent所必须的，最低程度上，Agent必须是一个自治体，可以和其所处的环境进行交互，换句话说，它必须能通过传感器感知外部环境的变化，并通过受动器对环境进行某种作用。除了以上几种特性外，还包括一些其它特性，如：移动、智能、个性化、健壮等。
3 Agent的类型
Agent有几种类别，尽管不是每个Agent都属于其中的一个类别，这些类别通常可以描述实际使用中的大多数Agent，表1给出了五种Agent及其描述。显然，存在混和型的Agent，它们可以同时属于一个以上的类别，一个Agent属于哪个特定的类别并没有严格的规定，完全取决于开发的目的。
4 Agent的结构及其参考模型
Nwana 定义了Agent的三层核心结构：定义层、组织层和合作层。这个概念结构提供了一种描述Agent应用特征的框架，对此核心可扩展为五层结构：
应用层：提供给应用程序的对于Agent的控制方式；
定义层：在这一层中，Agent被描述为一个自治的理性的实体，包括Agent的推理学习机制、目标、资源、技能等；
组织层：定义了Agent与其它Agent的关系，包括Agent在Agent集体中所扮演的角色，以及Agent间的相互感知等；
合作层：指明了Agent的社会能力，例如它的合作和协商技术；
通信层：实现了Agent间通信的细节。
Agent一般工作在特定的平台环境中，必须在平台上进行注册才能和其它Agent进行通信，一个最小的Agent平台由三部分组成：Agent通信信道（Agent Communication Channel）、Agent管理系统(Agent Management System)、Agent目录服务(Directory Facilitator)。现对各部分功能做一个简要介绍：
Agent管理系统(AMS)：它本身是一个Agent, 用来监视对Agent平台的使用和存取，在一个Agent平台上只允许有一个Agent管理系统，AMS维护一个关于Agent的名字及其与名字相对应的传输地址的目录。Agent管理系统为别的Agent提供“白页”服务（关于用户信息的数据库）。它负责创建、删除Agent，是否动态地注册到一个Agent平台上及监视Agent的移动。因为不同的Agent平台有不同的功能，所以可以通过查询Agent管理系统来获取该平台的信息，它的操作包括：认证、注册、撤销、更新、查询平台、描述文件、搜索、Agent生命周期的控制。
目录服务（DF）：为别的Agent提供“电话黄页”服务。目录服务本身就是一个受约束的、标准Agent。Agent可以把它们提供的服务注册到目录服务者中去，也可以查询目录服务者以找到别的Agent所提供的服务。目录服务者必须保证其所维护的Agent目录是及时、完全和精确的。目录服务者也可以相互注册，其所支持的操作有注册、注销、修改、搜索。其所采用的搜索策略为先搜索本地，然后再搜索其他的目录服务者。
Agent通信信道(ACC)：所有的Agent都可以访问至少一个Agent通信信道，它是不同Agent平台上的Agent之间进行通信的默认方法。ACC发送消息必须遵循默认的互操作协议，它包括传输协议、编码协议、地址发送策略等，其中，至少要支持IIOP(Internet Inter-ORB Protocol)协议。
5 移动Agent技术
20世纪90年代初由General Magic公司在推出商业系统Telescript时，提出了移动Agent的概念，简单地说移动Agent是一个能在异构网络中自主地从一台主机迁移到另一台主机，并可与其它Agent或资源交互的程序。传统的RPC客户端与服务器需要持续的通信支持；而移动Agent可以迁移到服务器上，与之进行本地高速通信，这种本地通信不再占用网络资源，移动Agent的迁移内容既包括其代码又包括其运行状态。
作为一种新型的Agent技术，移动Agent具有很多优点，跨平台移动计算能力是其主要特征，它可以在网络上各Agent主机平台间自主迁移并获取所需资源，代表用户完成指定的任务，并在适当的时机返回出发地。移动Agent突出的优点有：
1)减轻网络负载；
2)克服网络隐患；
3)移动Agent的异步自主运行能力。
基于移动Agent的软件程序以一种相当自由的方式运行，因此，可以更容易地创建稳定性和容错性好的分布式系统，但移动Agent具有以上优势的同时，也对运行环境提出了更高的要求，主要表现在：
1)移动Agent必须在一个能对Agent程序运行提供支持的软件平台上运行；
2)对系统的安全检查要求更高，对于移动代码的安全问题需要更为复杂的认证系统；
3)移动Agent将整个Internet作为计算平台，很可能要在不同的计算环境中自主地执行，因此必须解决跨平台问题。
6 Agent的主要应用
尽管Agent的概念很早就已经被提出来了，但真正成熟的应用却并不多，已有的应用主要有以下几种：
1)分布式信息采集
在大型分布式搜索引擎中，可以使用移动来采集信息，并标引入库。
2)股票交易监控员
在股票交易中会产生大量的信息，对于一个投资者（用户）来说，他只会对其中的一小部分感兴趣，例如，用户可能只对特定股票的价值或具有特定性质的变化感兴趣。而一个，例如运行在进行股票交易计算机上的，可以监视股票价格并及时准确地报告给这些用户，甚至可以代替用户做出一些决策判断。
3)电子价格比较
在一个给定的基础设施中，一个可以搜寻某个产品的所有生产商来确定谁是最便宜的供货商，甚至可以将一些额外的信息纳入考虑之列，例如付款方式、物理位置，以及加上折扣和运输费用后导致的成本和节余等。
7 结束语
本文从理论的角度对Agent技术做了比较深刻的阐述，同事也从实践上对Agent技术举例进行了论证，这些都不难看出Agent技术的生机与活力。随着分布式计算和人工智能技术的发展，Agent技术必将获得更为广泛的应用。
参考文献：
[1] 刘广钟.Agent技术及其应用[M].电子科技大学出版社,2002.
[2] 张程.基于智能Agent的搜索引擎研究[D].重庆大学硕士学位论文,2002.
人工智能技术的起源范文第4篇
33岁的加拿大发明家黎忠(Le Trung)，花光自己所有积蓄，制造了一个名为“爱子”的女性机器人。黎忠称，“爱子”是科技与美丽邂逅的产物，她“年方”20多岁，正值青春妙龄，身材苗条，相貌姣好。她总是乐于打扫房间，帮助黎忠记账，而且知道他爱喝什么。每天早上，“爱子”都为黎忠读报，开始新的一天。她可以用女性温柔的声音告诉黎忠当天的天气状况，比如：“户外是零下2℃”。“爱子”全身关键部位布满传感器，脖子上还有一个摄像头，这样她就可以具备触觉、视觉和听觉。爱子可以对挠痒和触摸做出反应，能够认人。可以用英语和日语说1.3万句话。她可以点头，手也可以动。如果有人粗鲁地触碰她，她就会愤怒地大声叫喊。即使黎忠轻轻地拍她的头，她也会说：“摸女孩的头可不好，摸你自己的头。”她甚至会扇“骚扰者”的耳光。很有趣，对吧?看来找个机器人做女友并非遥不可及。
虽然这个“爱子”还没有“智能”到《i，Robot》中的Sunny或《Wall・E》中的瓦力那样具有情感并自主思考，但她所具备的功能却足以让人大吃一惊了。那么，她为何会具有这些看起来非常“人性化”的特征呢?这一切还得从人工智能说起。
关于人工智能
人工智能(ArtificialIntelligence，AI)是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。近年来人工智能技术获得了迅速的发展，在很多学科领域都得到应用和发展。
随着计算机及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。目前人工智能研究的未来发展方向是智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。其中多主体(Multi-Agent)技术是近年来发展迅猛并在科研和工程技术领域不断取得应用成果的重要研究方向。主体(Agent)与多主体(Multi-Agent System，MAS)系统的概念起源于人工智能领域，是分布式人工智能的主要方向之一。Agent具有自治性、可通信性、反应性、面向目标性和针对环境性等特性。
咱治性：即对自己的行为或动作具有控制权，无须外部干预，自主地完成其特定的任务；
・可通信性：每个Agent在有组织的群体中，通过相互通信接受任务指派和反馈任务执行的信息；
・反应性：Agent应具备感知环境并做出相应动作的能力；
・面向目标性：对自己的行为做出评价并使其逐步导向目标；
・针对环境性，Agent只能工作在特定的环境中。
典型的智能控制系统通常采用分层控制结构，对整个系统进行分散递阶控制，它将整个系统分为组织层、协调层和响应层。每层均由完成相应任务的Agent组成。响应层Agent对自的子系统进行控制，并向协调层反馈信息；协调层则根据反馈的信息和组织层的指令协调响应层Agent的执行过程；组织层从全局的角度对整个系统进行分析，并向低层Agent发送指令。常见的MAS的体系结构主要有Agent网络、Agent联盟以及“黑板”结构。Agent的任务执行机制是指系统对每个Agent分配了不同角色，各自独立地执行一定的任务，Agent之间遵循民主协商原则和独立自治的原则。
MAS是在单Agent理论的基础上发展起来的，它由一组具有自主性、适应性、反应性和社会性的Agent组成，拥有较单Agent更多的资源和知识以及更强的处理能力，是分布式人工智能(Distributed Artificial Intelligence，DAI)在最近的研究中提出的一项新技术。主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。
机器人的历史其实并不算长。1959年美国英格伯格和德沃尔制造出世界上第一台工业机器人，至此机器人的历史才真正开始。近百年来发展起来的机器人，大致经历了三个成长阶段，即三个时代。第一代为简单个体机器人，第二代为群体劳动机器人，第三代为类似人类的智能机器人，它的未来发展方向是有知觉和思维，能与人对话。第一代机器人属于示教再现型，第二代则具备了感觉能力，第三代机器人是智能机器人，它不仅具有感觉能力，而且还具有独立判断和行动的能力。当机器人与人类生活接触更多时，我们可以发现机器人已渐渐摆脱冰冷的机械外观，研究人员也正设法让机器人具有人类般的感知能力，如视觉、听觉、触觉甚至情绪传感，并能有相对应的回应等。除TX形机器人，机器人的发展方向更将无限广阔。
智能机器人未来还能朝模仿生物的形态与功能的“仿生学”方向发展。譬如，美国国防先进研究计划局赞助航空环境公司研究“黑寡妇”机器人，希望利用15公分长的小型仿真蜘蛛飞行器侦测到卫星也无法拍摄到的细节，伯克利大学正在研究灰尘般大小的微形机器人，只要散布在空气中就能让一个个微小感应器串联成网络；黏在指尖上，不用键盘就可直接操作计算机的机器人，以及撒在冰箱内就能监控食物新鲜程度的“智能型灰尘”。
展望未来，机器人将不只是劳工、手术助理、指挥家、清洁人员和宠物，只要人类的想像力源源不绝，智能机器人也将为我们的生活带来无限惊喜。
什么技术让机器人更智能?
1 模式识别
所谓模式，从广义上说，就是事物的某种特性类属，如：图像、文字、语言、符号等感知形象信息；雷达、声纳信号、地球物探、卫星云图等时空信息动植物种类形态、产品等级、化学结构等类别差异信息等等。模式识别是研究如何使机器具有感知能力，主要研究视觉模式和听觉模式的识别。如
识别物体、地形，图象、字体(如签字)等。在日常生活各方面以及军事上都有广大的用途。近年来迅速发展起来应用模糊数学模式，人工神经网络模式的方法逐渐取代传统的用统计模式和结构模式的识别方法。特别神经网络方法在模式识别中取得较大进展。代表性产品有光学字符识别系统(Optical CharacterRecognition，OCR)、语音识别系统等。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与人类的学习过程相似。
最近我国研制成功的无人驾驶系统，就标志着我国研制高速智能汽车的能力已达到当今世界先进水平。汽车自主驾驶技术是集模式识别、智能控制、计算机学和汽车操纵动力学等多门学科于一体的综合性技术，代表着一个国家控制技术的水平。自主驾驶系统采用计算机视觉导航方式，并采用仿人控制，实现了对汽车的操纵控制。
除此之外，指纹识别系统也是模式识别技术的一个具体应用。利用模式识别技术已成功建立了利用指纹灰度图像计算纹线局部方向、从而提取指纹特征信息的算法，这一研究成果不仅适于民用身份鉴定也适用于公安刑事侦破的指纹鉴定。目前各地已经建立指纹库，而检索一枚现场指纹仅需4分钟时间。
2 专家系统
专家系统是依靠人类专家已有的知识建立起来的知识系统，目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域，广泛应用于医疗诊断、地质勘探、石油化工、军事、文化教育等各方面。它是在特定的领域内具有相应的知识和经验的程序系统，它应用人工智能技术、模拟人类专家解决问题时的思维过程，来求解领域内的各种问题，达到或接近专家的水平。随着计算机科学技术整体水平的提高，分布式专家系统、协同式专家系统等新一代专家系统的研究也发展很快。在新一代专家系统中，不但采用基于规则的推理方法，而且采用了诸如人工神经网络的方法与技术。
根据专家系统处理的问题的类型，把专家系统分为解释型、诊断型、调试型、维修型、教育型、预测型、规划型、设计型和控制型等10种类型。为了实现专家系统，必须要存储有该专门领域中经过事先总结、分析并按某种模式表示的专家知识库，并拥有解决实际问题的推理机制。系统能借此做出决策和判断，其解决问题的水平达到或接近专家的水平，因此能起到专家或专家助手的作用。例如血液凝结疾病诊断系统、电话电缆维护专家系统、花布图案设计和花布印染专家系统等等。
3 人工神经网络
人工神经网络(Artificial NeuralNetwork，简称ANN)是模拟生物神经元的结构而提出的一种信息处理方法。它是一种非线性映射的方法，很多难以列出方程式或难以求解的复杂的非线性问题，应用神经网络方法则可迎刃而解。在人工神经网络中，信息的处理是由神经元之间的相互作用来实现的，知识与信息的存储表现为网络元件互连间分布式的物理联系，网络的学习和识别取决于和神经元连接权值的动态演化过程。人工神经网络由大量简单的基本元件一一神经元(neuron)相互连接而成的自适应非线性动态系统，神经元是神经网络的基本处理单元，它一般是一个多输入单输出的非线性动态系统，其结构模型如所示。其中为神经元内部状态，为阈值，为输入信号，表示从输入到的联结权值。
一个人工神经网络的神经元模型和结构描述了一个网络如何将它的输入矢量转化为输出矢量的过程。这个转化过程从数学角度来看就是一个计算的过程。也就是说，人工神经网络的实质体现了网络输入和其输出之间的一种函数关系。通过选取不同的模型结构和激活函数，可以形成各种不同的人工神经网络，得到不同的输入／输出关系式，并达到不同的设计目的，完成不同的任务，所以在利用人工神经网络解决实际应用问题之前，必须首先掌握人工神经网络的模型结构及其特性以及对其输出矢量的计算。
多年来，人工神经网络的研究取得了较大的进展，成为具有一种独特风格的信息处理学科。当然目前的研究还只是一些简单的人工神经网络模型。要建立起一套完整的理论和技术系统，需要做出更多努力和探讨。然而人工神经网络已经成为人工智能中极其重要的一个研究领域。在人工神经网络的实际应用中，绝大部分的神经网络模型是采用反向传播(BP)网络和它的变化形式，它也是前向网络的核心部分，并体现了人工神经网络最精华的部分。多层BP网络结构包括输入节点、输出节点，一层或多层隐节点。
BP网络适宜于处理具有残缺结构和含有错误成分的模式，能够在信源信息含糊、不确定、不完整，存在矛盾及假象等复杂环境中处理模式。网络所具有的自学习能力使得传统专家系统技术应用最为困难的知识获取工作转换为网络的变结构调节过程，从而大大方便了知识库中知识的记忆和抽取。在许多复杂问题中(如医学诊断)，存在大量特例和反例，信息来源既不完整又含有假象，且经常遇到不确定信息，决策规则往往相互矛盾，有时无条理可循，这给传统专家系统应用造成极大困难，甚至在某些领域无法应用，而BP网络技术则能突破这一障碍，且能对不完整信息进行补全。根据已学会的知识和处理问题的经验对复杂问题作出合理的判断决策，给出较满意的解答，或对未来过程作出有效的预测和估计。这方面的主要应用是：自然语言处理、市场分析、预测估值、系统诊断、事故检查、密码破译、语言翻译、逻辑推理、知识表达、智能机器人、模糊评判等。
人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。
目前AI研究出现了新的，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。目前人工智能研究的3个热点是：智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。
毋庸置疑，未来的机器人与人类社会的生活更为密切地结合起来，以为人做出更多的服务作为要素。研究内容主要包括餐饮服务多机器人系统、竞技与娱乐多机器人系统、家庭生活支援多机器人系统及其关键技术的研究、系统集成试验验证和示范应用。
1 餐饮服务多机器人系统
设计规划智能餐饮服务模式、研究和突破机器人自动烹饪工艺及烹饪方法、智能餐饮多机器人间的交互及安全操作等关键技术，研制开发由迎宾／点菜、烹饪、送菜机器人组成的智能餐饮服务多机器人系统，实现以机器人为主的餐厅服务系统集成和示范应用。这样，我们通过点菜系统输入喜欢的菜品。就可以在家里尽享五星级服务了。
2 竞技多机器人系统
研究竞技与娱乐机器人的复杂动作的运动规划与控制、高速视觉识别与伺服控制、多机器人间的协调控制等关键技术，研制以仿人机器人为核心的武术，足球等竞技与娱乐多机器人系统，实现多机器人的协同武术表演与足球比赛、机器人与人的互动娱乐(图9)。足球机器人就由四个部分组成，即视觉系统、通讯系统、计算机系统及移动装置等，在赛场上可以实现自主踢球，不受外界控制。
3 家庭生活支援多机器人系统
研究基于网络的机器人远程监测与遥操作、自主导航与规划技术、家政多机器人协调作业等关键技术，构建面向家居监控、家庭辅助作业等家庭生活支援多机器人系统，实现家庭设备的远程遥控与监测、家庭辅助作业等功能。未来家庭机器人正朝着实用型的方向发展，一个合格的家庭机器人，还应当具备多项技能。例如检测到家中有异常情况时，可将住宅内的情形通过图片形式发送到主人手机或个人电脑上。并能兼保姆和秘书，早上叫醒你，提醒你一天的日程安排，并转达当天的电话留言等等。你将再也不必因为忘了老婆的生日或结婚纪念日而挨训了。
人工智能技术的起源范文第5篇
关键词：计算机网络；测控技术；互联网网络技术
现代科学技术的发展离不开测控技术的有力支持。在我国，在重点尖端领域的科技不断进步的过程中，尤其是信息技术、计算机网络、国防、航天等领域都有突破性的进展。测控技术都有着关键性的作用，正因为有现代测控技术的支撑，现代文明的科学技术才得到了快速地发展。搞好测控技术建设才能对市场的发展更加有利。
1 Internet国际互联网的关键技术
世界各国政治、军事、经济、社会、文化都依赖着互联网这个重要的平台，同时也伴随着互联网技术的快速发展。
国际互联网的关键技术，为信息处理与大数据分析的海量运算带来了技术支持。其本身拥有的互联网特性改变了以往空间与时间上的限制，对于效率与成本的双提升都是不可估量的，这也使得测控技术拥有了更加优越的硬件与软件设施，使得测控技术取得了显著的发展。自从流行网络化以来，测控技术也慢慢的具备了网络化的特点，并与网络技术连接起来，使测控系统变得既快捷又便利。当前的网络信息技术发展迅速，又有很多相应的技术在不断地更新着，使得网络测控技术信息化的规模变得更加强大。
2 测控技术发展网络化的前景
在测控技术发展的早期，人们还局限于人工、机械化操作，工人工作效率低，精准度也没有显著地体现出来。然而，自从现实生活中有了网络这项技术，这些技术的瓶颈也慢慢地得到解决，网络技术也为测控技术提供了方便、快捷。人们也不必再局限于工人的劳力，使用计算机，编写一段所需测控技术的程序，使机械设备按照编制好的程序即可达到目的。
测控技术日新月异，愈发趋于网络化、全球化，使得各个国家和地区的联系变得更加频繁，致使测控技术的发展也会变得更加科学、进步。测控技术的发展是变幻莫测的，测控技术在不同产业的快速发展的情况下，由传统发展模式向标准化、开放化的模式进行转变，得到了显著的进步。在高度信息化的互联网背景下，测控技术的发展前景一片光明。
3 测控技术人工智能与数字控制的特点
现代测控技术的人工智能技术发展，使得技术日益成熟，使用上更加便捷、高效，拥有更加强大的功能。同时，人工智能也催生了微电子方面的迅速提高。本文认为，测控技术发展的智能化带来了该技术计算能力的提高，测控技术也进入了全新的发展阶段，科技感十足。
数字化作为测控技术计算机网络化的特点，在整个技术的发展当中不可忽视。其中，控制技术是数字控制的核心。值得注意的是，在数字化的发展过程中，传感器的数字化控制在计算机网络中的应用，控制器与数字化控制在测控技术发展的更新升级，远程设施使得测控技术打破时间与空间的距离，使用更加便捷。另外，信号处理技术也广泛应用在了新时期计算机网络背景下的测控技术当中。在我们的学习科目中，这些技术与信号处理、通信进行了融合，得到了应用。
4 分布式测控系统通讯网络的实现
4.1 分布式测控系统的意义
分布式测控系统是指通过总线形式，总线形式与分布的模块在各个测试点进行数据交换，来达到远程测量以及控制的目的，分布式测控系统是一种分散式的测控系统。分布式测控系统主要由用于管理各个子站的分布式主机、进行数据交换的上位机、以及完成数据采集与控制的测控子站组成。
4.2网络化测控系统的软件结构
如今，信息技术、人工智能、互联网云计算与云储存、大数据分析的发展催生的网络化测控系统也拥有了更加精确的数据采集、数据挖掘与分析处理并给出相应的结果表达与解决方案。通常，作为网络化测控系统，远程测量与仪器控制、分布式执行与数据处理发表等这些功能，是该技术的基本功能。目前，为了迎合社会对网络测控化的需求，各个国家提出了各自的解决方案，但最终都不了了之。
5 结语
计算机网络技术相关联于测控技术，同样的，测控技术也相关联于计算机网络技术。其实，计算机网络技术的发展在方方面面都影响着测控技术的发展。对测控技术的进步起到极大推动作用，同时也有新型技术广泛应用的功劳。通过对计算机网络测控发展史的研究分析，我们可以清楚的知道计算机网络技术不仅对我们很重要，而且对测控技术的发展也有重要意义。在我们以后的工作中，我们要明确自己的职责，从事测控方面的工作人员不仅需要不断学习日新月异的计算机网络技术，而且还要提高我们的工作效率，顺利的完成测控方面的工作问题，进而提出自己的新观点，使公司更好地获得经济效益。
参考文献
[1] 李欣国. 浅谈现代测控技术及其应用[J]. 实用科技（中小企业管理与科技）. 2010（6）： 10-12.
[2] 贾克斌. 计算机网络技术对测控技术发展的促进作用[J]. 测控技术. 1998（4）： 22-25.
[3] 崔发斌. 论现代测控技术的发展及其应用[J]. 科学论坛. 2015（2）： 253-253.
[4] 张琦， 毕效辉. 网络化测控系统的实现技术[J]. 西部探矿工程. 2006（12）： 316-318.
